Нефтеперерабатывающие заводы оснастят искусственным интеллектом

Российский искусственный интеллект начал экономить нефтяникам миллионы долларов

Российский разработчик решений для нефтехимической отрасли «Химтех» (Chemtech) выпустил продукт OptimEase для управления нефтехимической установкой с помощью технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. CNews выяснил подробности и перспективы проекта.

В OptimEase сочетаются и одновременно работают два компонента: термодинамическая модель и предсказательная статистическая модель.

В рамках реализации конкретного проекта термодинамический модуль OptimEase настраивается для существующей нефтехимической установки – устройства, предназначенного для переработки нефти, задействованного на НПЗ (нефтеперерабатывающем заводе), чтобы учитывать все нюансы оборудования установки и каталитической системы, аспекты технологических соединений и специфику систем управления. Это помогает точно описать параметры рабочего режима и характеристики продуктов.

Обратите внимание

Термодинамический модуль используется на этапе анализа качества исторических данных установки с целью выбора доверительных интервалов для дальнейшего машинного обучения.

Одновременно модуль помогает заполнить пробелы в исторических данных, существующих в результате специфичности DCS-систем (Distributed Control System – распределенных систем управления), редких замерах лабораторных анализов, потерь данных на приборах.

Основной целью модуля является выбор оптимального режима работы установки с учетом текущих входных параметров, ограничений оборудования, внешних требований и факторов.

Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения позволяют определить целевые значения работы нефтеперерабатывающей установки

Статистический модуль построен на данных конкретной установки, поэтому учитываются ее специфические аспекты.

Во время обучения модуля отобранные исторические данные установки используются в сочетании с данными, полученными из созданного термодинамического модуля.

Основной целью модуля машинного обучения является определение целевых значений работы установки, например, параметров качества продукции, основанных на текущем состоянии установки, отслеживаемых с помощью DCS-системы.

Целевые параметры определяются в режиме реального времени без задержек, что имеет большое значение для оптимизации работы технологической установки.

Важно

Искусственный интеллект, основываясь на исторических данных, прогнозирует значения целевых параметров на заданном временном интервале и обеспечивает оптимальный режим работы установки с учетом этого прогноза.

Как утверждают в компании, использование решения позволяет повысить производительность установки, выход готового продукта и его качество, а также снизить расход энергоресурсов и потери продукта. OptimEase предсказывает значения ключевых технологических параметров на необходимом горизонте, переобучается непосредственно во время работы установки и оптимизирует процесс в круглосуточном режиме.

Разработка OptimEase

К реализации проекта в «Химтехе» приступили в апреле 2018 г., сформировав команду из инженеров-технологов, аналитиков данных и программистов. Всего в проекте было задействовано шесть человек. Разработка велась собственными силами компании без привлечения сторонних организаций и продлилась четыре месяца.

«Мы обладаем всеми необходимыми компетенциями: как в технологиях нефтеперерабатывающих процессов, так и в алгоритмах искусственного интеллекта», – сказал Евгений Бунин, специалист «Химтеха».

В разработке виртуальных анализаторов состава сырья, подаваемого на установку, были применены нейронные сети (рекуррентные и прямого распространения), алгоритмы машинного обучения с применением библиотек градиентного бустинга XGBoost, LightGBM и другие методы регрессионного анализа, например, Lasso. Использованы платформа Java и популярный фреймворк Spring, языки программирования Python и С++. Виртуальные анализаторы рассчитывают покомпонентный состав с горизонтом прогнозирования 0 мин, +15 мин, +30 мин, +60 мин.

Под искусственной нейронной сетью понимают модель, построенную по принципу функционирования нервных клеток живого организма, которая выгодно выделяется на фоне традиционных алгоритмов благодаря способности к «обучению». В ходе данного процесса нейронная сеть может выявлять сложные зависимости между входными и выходными данными, а также выполнять обобщение.

Бустингом в машинном обучении называют процедуру последовательного построения композиции алгоритмов машинного обучения, когда каждый следующий алгоритм стремится компенсировать недостатки всех предыдущих. В настоящее время бустинг – один из самых популярных методов машинного обучения.

В ходе проекта был разработан «цифровой двойник» – комбинированная модель на базе термодинамических и статистических моделей. «Цифровой двойник» является точной моделью действующего производства и представлен в виде программного решения с собственным интерфейсом.

Следующий шаг – разработка интеллектуального оптимизатора.

Ядром оптимизатора является модель «цифрового двойника» с возможностью гибкой настройки оптимизационных сценариев за счет своевременно полученных значений составов сырья.

Система способна производить оптимизацию либо по полученной целевой функции от оператора, либо самостоятельно выбирать оптимальный режим, руководствуясь управляющим алгоритмом, который построен на нейронных сетях.

Внедрение продукта

Как рассказали в «Химтехе», типовое внедрение OptimEase происходит в четыре этапа. На этапе предпроектного исследования, который может занять до одного месяца, производится выгрузка и анализ начальных данных, оценка потенциала внедрения.

Затем специалисты разрабатывают модель, оркестратор и проводят тестирование системы на предоставленных заказчиком данных. Работы на данном этапе длятся также не дольше месяца.

Интеграция сервиса включает в себя адаптацию системы, тестирование на установке и разработку технической документации и может потребовать от двух недель до полутора месяцев.

Совет

На заключительном этапе компания осуществляет техническую поддержку сервиса, которая предполагает планируемое обучение работы системы, выпуск обновлений и модификаций системы.

В зависимости от требований (технического задания) внедрение может осуществляться с использованием инфраструктуры заказчика, либо облачных решений. Например, при разработке решения по заказу НПЗ «Танеко» («Татнефть») для обработки данных использовались виртуальные машины Microsoft Azure. Как отметили в «Химтехе», зарубежные клиенты более лояльно относятся к «облачным» вариантам решения.

О проектах компании

В конце июня 2018 г. нефтеперерабатывающая компания «Танеко» и «Химтех» сообщили о реализации пилотного проекта по цифровизации производства.

Проект предполагал создание «цифрового двойника» установки ЭЛОУ-АВТ-7. С помощью технологий машинного обучения и искусственного интеллекта планировалось оптимизировать процесс фракционирования нефти.

Как сообщили в «Химтехе», к настоящему моменту проект успешно завершен.

Теперь планируется осуществить внедрение OptimEase на стандартную установку мощностью 7 млн тонн в год, что, по подсчетам специалистов, позволит повысить производство дизельного топлива на 0,83%, а также снизить расход энергоресурсов на 5,3%.

Ожидаемый суммарный экономический эффект от внедрения – $3,94 млн в год. По итогам данного проекта Microsoft приняла компанию в свою программу для стартапов Microsoft for Startups.

В настоящее время «Химтех» и Microsoft ведут совместную работу над решением для SABIC из Саудовской Аравии – крупнейшей нефтехимической компании на Ближнем Востоке. Параллельно осуществляется проект для Petrobras – крупнейшей бразильской нефтяной компании, контролируемой государством.

Источник: http://www.cnews.ru/news/top/2018-08-16_rossijskoe_reshenie_na_baze_ii_pozvolyaet_npz_ekonomit

Microsoft и ChemTech внедряют искусственный интеллект в нефтепереработке

Совместно Microsoft и ChemTech нацелены с помощью технологий искусственного интеллекта позволить компаниям нефтегазовой и химической отраслей сократить издержки на содержание установок на несколько миллионов долларов в год.

Microsoft и компания ChemTech заключили партнерство по внедрению технологий искусственного интеллекта в нефтехимической промышленности. Оно подразумевает совместное представление новых услуг и решений, а также глобальное продвижение продуктов в рамках партнерских и маркетинговых программ.

«По мнению аналитиков IDC, экономическая ценность цифровой трансформации составляет 20 трлн долларов, а это более 20% мирового ВВП, — комментирует директор ChemTech Евгений Бунин.

— Мы уверены, что сотрудничество с таким ключевым глобальным партнером, как Microsoft, необходимо для успешной реализации цифровой трансформации современного бизнеса и внедрения инновационных решений с обеспечением высокого качества и надежности предлагаемого продукта».

Решение ChemTech OptimEase на базе облака Microsoft Azure – это программное обеспечение, которое поможет нефтегазовым и химическим компаниям снизить эксплуатационные расходы и повысить производительность установок.

Обратите внимание

В OptimEase используется уникальный подход, в котором термодинамическая модель химического процесса сочетается с симуляцией на основе нейросетей. Алгоритмы искусственного интеллекта составляют прогноз того, каким будет состав сырья, поступающего на установку через определенное время.

На основе этой информации оператор может изменить настройки для выставления наиболее точных параметров.

В июне 2018 года ChemTech совместно с Microsoft приступила к реализации пилотного проекта по созданию «цифрового двойника» установки ЭЛОУ-АВТ-7 на нефтеперерабатывающем комплексе «Татнефти» АО «ТАНЕКО».

В рамках следующего этапа его специалисты планируют использовать OptimEase для стандартной установки мощностью 7 млн тонн в год.

Ожидаемый экономический эффект от внедрения составит несколько миллионов долларов.

Продукты Microsoft используются инженерами ChemTech в разработке, в частности, на платформе Java, c использованием популярного фреймворка Spring, а также языков программирования Python и С++.

Специализированные виртуальные машины GPU в облаке Microsoft Azure стали основой для развертывания технологий искусственного интеллекта: нейронных сетей (рекуррентных и прямого распространения) и алгоритмов машинного обучения с применением библиотек градиентного бустинга XGBoost и LightGBM.

«Недавнее исследование Microsoft показало, что 94% руководителей связывают успех своего бизнеса с внедрением искусственного интеллекта, и это доверие подкрепляется реальными фактами сокращения расходов и оптимизации ресурсов, — говорит Арсений Тарасов, директор направления цифровой трансформации бизнеса Microsoft в России. — Решение ChemTech — отличный пример того, как с помощью этой технологии предприятия нефтегазовой отрасли могут значительно повысить собственную операционную эффективность и модернизировать бизнес-стратегию в условиях цифровой трансформации».

В планах ChemTech — развитие OptimEase за счет поддержки большего числа заводских установок, а также освоение новых сфер: химической и пищевой промышленности.

Важно

Подробнее о цифровой трансформации в нефтегазовой отрасли читайте в недавней публикации.

Источник: https://news.microsoft.com/ru-ru/microsoft-chemtech/

Автоматизированный завод. Промышленные роботы на производстве

Пром роботы в культурном секторе

Введение:

Экономика многих стран развивается в первую очередь за счет промышленности. Промышленные предприятия, такие как металлургические комбинаты, машиностроительные заводы, нефтеперерабатывающие концерны и фабрики легкой промышленности приносят ежегодно более 40 % прибыльности государств.

И так как большинство индустриальных предприятий нашей страны приватизировано, речь идет об очень прибыльном бизнесе.В промышленном бизнесе качество и производительность – это визитная карточка при работе с поставщиками и клиентами. Чем выше требования к качеству выпускаемой продукции, тем актуальнее становится внедрение современных технологий.

Предприятия внедряют роботизированные системы в производство в первую очередь для увеличения прибыли за счет сокращения рабочей силы. В Японии, Китае и США почти все промышленные заводы оснащены «по последнему слову техники». На них работает минимум работников, что обеспечивает низкую себестоимость выпускаемой продукции.

В России и Украине применение роботизированных устройств пока ограничено. Устаревшее оборудование на предприятиях приводит к снижению эффективности и количества производства. И к тому же наносит вред окружающей среде. Для увеличения производства и качества продукции, компаниям необходимо позаботится об обновлении оборудования.

В наше время автоматизированные устройства для работы на заводах представлены в широком ассортименте. Роботы успешно используются в металлургии, машиностроении, легкой и пищевой промышленности. Они способны заменить человека в тяжелых и опасных условиях труда. Предоставляют скорость, точность, качество, а также высокую окупаемость.

Это достижимо путем того, что роботам не нужно платить зарплату, оплачивать отпуск и обеспечивать соцпакетом. Мы предлагаем вам узнать полезную информацию об автоматизированных системах и промышленных роботах, а также о выгодном применении этих устройств на промышленных предприятиях.

Автоматизированные линии производства:

Предприятия массового и мелкосерийного производства нуждаються в установлении автоматизированных линий производства. Эти механизмы представляют собой машины непрерывного режима работы в виде взаимосвязанных станков. Автоматические линии производятся во многих странах мира, в том числе в России и Украине и поставляются по цене от $10 000.

Совет

Современные отечественные производственные линии заводов Днепропетровска, Донецка и Запорожья служат на комплексно-автоматизированных цехах по изготовлению различной продукции, включая функции обработки, контроля и сборки.Механизмы управляються компьютером и позволяют осуществлять обработку деталей по динамичной технологии.

В соответствии с требованием оптимальной загрузки станков частично изменяется порядок и маршрут обработки деталей. Компьютер планирует запуск и выпуск деталей, выполняет плановые, диспетчерские расчеты и рассчитывает режимы обработки в соответствии с избранным алгоритмом. К производственным линиям относятся автоматические машины непрерывного литья заготовок (МНЛЗ).

Современные машины непрерывного литья заготовок представляют собой целый комплекс сложного оборудования: механического, гидравлического, систем охлаждения и смазки, а также электроприводов с автоматизированной системой управления технологическим процессом.

Установка данного устройства обеспечивает значительное сокращение потери металла, улучшение условий труда, постоянство условий производства и повышение производительности комбината. Мартеновские печи и кислородные конвертеры уже давно не актуальные при производстве стали на металлургических комбинатах.

Серьезные капитальные вложения на внедрение новейших технологий (печи-ковши, электропечи, электрометаллургические мини-заводы и непрерывное литье стали) на заводах Украины и России, будут гарантировать производительность в 1 млн. 320 тыс. тонн высококачественной стальной заготовки в год.

Универсальные роботы-манипуляторы:

Манипуляторы на заводах используются уже с середины 20-го века. Эти устройства представляют собой автоматизированный механизм, оборудованный специальным отличительным инструментом – так называемой «рукой» манипулятора. Эта «рука» и служит основным действующим органом в различных целях.

Если это робот для сварки, рука-манипулятор выполняет сварочные операции, если робот-укладчик, рука служит для укладки и упаковки продукции. Естественно, принцип действия манипулятора зависит от его программирования и оснащения.Разнообразие роботов-манипуляторов стремительно набирает обороты. На сегодняшний день существует 30 видов манипуляторов.

Компании-производители промышленной робототехники представляют свои изобретения, начиная от универсальных манипуляторов до формовщиков готовой продукции. Эти устройства намного доступней, чем кажется, и сегодня даже среднестатистическое предприятие в год может позволить прибрести себе пару подобных механизмов по цене в среднем 2500 долларов за штуку.

Обратите внимание

Начните с универсальных роботов-манипуляторов. Универсальные промышленные роботы – это высокотехнологичные устройства, служащие для решения задач, связанных с автоматизацией производства.

Читайте также:  Kratos defense получила заказ на создание системы для беспилотных летательных аппаратов

Применяются в основном в машиностроении и металлургии для сварки, резки, обслуживания станков, покраски, полировки, наплавки, механической обработки, распределения клея и наполнителей, плазменного напыления, перемещения грузов и паллетирования.

Компании ABB, Kawasaki и FANUC поставляют универсальных промышленных роботов по цене от 2000 до 4000 долларов в зависимости от функциональности устройства. Данные аппараты способны увеличить скорость и качество обработки деталей, но основными недостатками данных устройств являются неполноценное взаимодействие всех компонентов и невозможность проведения точнейших операций.

На современных машиностроительных и металлургических заводах широкого применения обретают «узкоспециальные» роботы-манипуляторы. Самыми распространенными являются роботы для сварки.

Производства, изготавливающие ограниченное количество продукции, могут извлечь выгоду из внедрения автоматизации систем сварки.

Этот процесс позволяет сократить количество квалифицированных сварщиков, так как робот работает в 8 раз эффективней человека.

Роботы-сварщики:

Сварочные манипуляторы представляют собой комплекс передовых технологий и комплектующих деталей, запрограммированных на выполнение дуговой и точечной сварки объектов. Манипуляторы служат для сварки ёмкостей, кранов, балок и цистерн.

Устройства производят сварку стыковых и угловых швов, сварку прямолинейных и кольцевых швов и другие работы, требующие крайней точности.

Преимущества автоматизированной сварки очевидны: манипуляторы обеспечивают высокое качество сварки и идентичность готовой продукции; снижают брак при обработке деталей; увеличивают скорость производства.

Важно

Внедрение сварочных роботов в производство позволяет предприятиям сократить время изготовления продукции, включая сбор в сварочном кондукторе и процесс сварки с 30 до 7 минут.

При выборе поставщиков сварочного оборудования стоит принимать во внимание, какие компании производители могут дать гарантии качества своих устройств. Самыми квалифицированными специалистами в области автоматизированной сварки являются компании KUKA и Kawasaki. Они поставляют манипуляторы для сварки по цене в среднем $2300 и по отзывам промышленников, которые уже внедрили роботов данных компаний, устройства действительно надежны, эффективны и легки в эксплуатации.

Роботы-сборщики:

Далее рассмотрим манипуляторы для автоматической сборки деталей. Как показывают экономические исследования Московского государственного университета, до 25% всего производственного времени уходит на сборочные операции.

Сборочные роботы-манипуляторы в основном представляют собой 6-ти осевые устройства с 6-тью степенями свободы, которые приводятся в действие за счет системы сервоприводов.

Сборочные роботы компаний iRobot и MOTOMAN являются одними из лучших механизмов для автоматизированной сборки. Они доступны на рынке промышленной автоматики по цене в среднем от 2000 долларов.

Роботы предлагают высококачественную сборку продукции, поднимая производительность труда на 10-20% и снижая брак на 30-40%. Наибольший эффект от использования сборочных роботов достигается при полной автоматизации всей линии производства.

Роботы-резчики:

Предприятия металлургической промышленности также зачастую используют манипуляторы для резки металла — самостоятельные антропоморфные механизмы. Современные роботы для резки выпускаются с системой отслеживания текущего положения заготовки. По конструкции манипулятор для резки металла – один из самых сложных механизмов.

Важным элементом робота является датчик контакта головки инструмента с металлической поверхностью. Бортовой компьютер обеспечивает точность позиционирования до 0,05 мм, чего достаточно для обработки даже небольших деталей, а так же заготовок, требующих особо точной резки.

При выборе данных устройств, стоит учесть, что манипулятор должен обладать большой степенью подвижности, что обуславливает наличие большого количества осей и приводов. Такие машины могут предложить компании Daihen и Kawasaki стоимостью по ~ $1300 за шт.

Наряду с невысокой стоимостью данные устройства обеспечивают стабильное и точное выполнение резки металла.

Роботы-маляры:

Совет

Важным элементом машиностроительных предприятий является окрасочное оборудование. Робототехника успела добиться существенных достижений в области данных устройств. Например, компании Adept и Triton поставляют роботов-манипуляторов для окраски по цене от 2500 долларов.

Данные машины оснащены специальными пульверизаторами для окраски деталей и обладают повышенной гибкостью для защиты шлангов при подачи в рабочую зону красящего вещества от механических воздействий, скручивания и излома, загрязнения и запыления, что просто невозможно для выполнения людьми вручную.

Гибочные роботы:

Новаторством на предприятиях тяжелой промышленности является применение гибочных роботов. Робот для гибки – это простой автоматизированный станок, как правило, с гидравлическим или электрическим приводом. В качестве захватывающего приспособления устройства может использоваться как обычный манипулятор, так и пневматические присоски.

Основным поставщиком гибочных манипуляторов является компания ROBOMAC, которая предоставляет современные устройства по цене $3165. Устройства способны осуществлять загрузку объекта в гибочную головку, подачу, поворот объекта и выгрузку после гибки.

Как правило, результатом становится гибкая система, не требующая никаких дополнительных устройств для работы.

Роботы-грузчики:

В тяжелой и легкой промышленности не обойтись без грузоподъемных средств.

Компании ABB, KUKA, FANUC и Epson предоставляют решения в области подъема тяжелых грузов весом больше тонны и транспортировку их от комбината до склада.

Мощнейшие системы выполняют приёмку и отправку груза с невероятной скоростью и эффективностью. Стоимость данных «подъемников» зависит от количества и скорости подъема груза и колеблется между 1900 и 4000 долларов США.

Роботы-упаковщики:

Необходимость в сокращении времени внутрипроизводственной логистики, вредная для здоровья среда, тяжелый человеческий труд вызывает потребность в автоматизации процессов паллетирования.

Обратите внимание

Скорость и точность работы роботов-паллетайзеров, несравнимы с человеческим трудом, а эффективность и универсальность значительно выше, чем у стандартной машины для паллетирования. Стоимость данных роботов достаточно высока. К примеру, арендовать на четыре месяца паллетайзер от OKURA стоит $80 000.

Предприятия легкой и пищевой промышленности заинтересованы в быстрой и качественной упаковке продукции с конвейера. Компании KOMATEC, Packmore и Epson предлагают выгодные решения для автоматизированной упаковки готовых изделий.

Машины оснащены гибкой рукой-манипулятором, которая позволяет им с ловкостью и осторожностью упаковывать даже самые хрупкие предметы, не разбивая их в отличии от людей-упаковщиков.

К примеру, робот-упаковщик от KOMATEC по цене $3700, действует таким образом: просматривает движение конвейера, определив изделие, получает сигнал на электронный блок управления, а тот, в свою очередь, подает команду механической руке взять изделие. Как видим, все движения робота совершаются по программе. Это способствует качественному и быстрому процессу упаковки объектов.

Роботы-сортировщики:

Далее рассмотрим подобных робоупаковщикам манипуляторов-сортировщиков. Эти устройства также оснащены рабочим инструментом и рядом датчиков определения продукции для точной её сортировки. К основным производителям «сортировщиков» относятся MOTOMAN и LEGO. Приобрести их устройства стало как никогда выгодно — от 2800 долларов.

Стоить отметить, что разнообразие манипуляторов не ограничивается вышеперечисленными устройствами. Компании-производители активно занимаются разработкой и внедрением роботизированных систем для наплавки, формовки, полировки и механической обработки продукции, которые с каждым днем становятся всё доступнее для промышленных предприятий.

Роботы для работы с опасными веществами:

Если вы являетесь владельцем химического завода или нефтеперерабатывающего предприятия, вам следует позаботиться о фильтрации рабочего помещения. Современные устройства фильтрации представляют собой различные газо- и пылеулавливатели, а также аппараты для работы с радиоактивными веществами.

Газоулавливатели особенно хорошо представлены в ассортименте компании Блиц по цене 700 долларов. Работа с радиоактивными веществами крайне опасна для человека, поэтому ученые активно работают над разработкой роботов для службы на химических предприятиях.

Газо- и пылеулавливатели используются для утилизации опасных для здоровья человека веществ, газов и пыли и способствуют очищению воздуха. Установка одного такого устройства, например пылеулавливателя компании Torit, стоит около 3200 долларов.

Важно

На крупном предприятии достаточно установить по одному пылеулавливателю в каждом цеху, и чистый воздух и безопасная среда труда гарантированы. Нефтеперерабатывающие предприятия зачастую нуждаются в качественной проверке трубопроводов на коррозию.

Эта проверка очень важна, так как из-за неисправности труб опасные ядовитые вещества могут попадать в окружающую среду и наносить пагубный на неё вред. Проверка трубопроводов изнутри людьми возможна, но лучше переложить этот процесс на роботов. Для проверки трубопроводов на коррозию служит «крошечный робопатруль».

Лаборатории и компании робототехники, к примеру, SoCalGas, занимаются разработкой миниатюрных роботов, оснащенных камерами и датчиками, которые самостоятельно перемещаются по трубам и передают видеосъемку в режиме реального времени. На данный момент пока неизвестно, когда роботы будут доступны для продажи и по какой цене, но исследователи уверяют, что стоимость этих удивительных устройств не будет заоблачной.

Программное обеспечение для промышленной автоматики:

Программное обеспечение, как правило, для промышленных роботов пишется с ноля и разрабатывается отдельно для каждого робота. Принцип действия робота зависит от его запрограммированного интеллекта.

Ведущие производители промышленной робототехники KUKA, FANUC, MOTOMAN и АВВ уделяют данному вопросу особое внимание и вкладывают приличные средства в разработку программного обеспечения для своих устройств. Высокоинтеллектуальные роботы способны выполнять все свои движения в соответствии с требующейся манипуляционной операцией.

При этом в память устройства управления записывается программа с необходимыми координатами и технологической информацией.

Отличительными особенностями промышленных машин, наделенных высокими интеллектуальными способностями, являются:отсутствие электроприводавысокая точность позиционирования детали за счет расположения органов управлениясамостоятельно обслуживаемые механизмы и детали.

Снабженные независимыми приводами и высокоэффективными механизмами, интеллектуальные роботы являются наилучшим выбором для ведения любых точных машиностроительных работ, подходят для подъема грузов, а также применяются в авто- и железнодорожном транспорте.На данный момент полностью автоматизированные, наделенные искусственным интеллектом машины – дорогостоящее удовольствие. К примеру, компания MOTOMAN сдает свои высокоинтеллектуальные манипуляторы в аренду на месяц за 280 000 долларов.

Заключение:

Совет

Таким образом, мы видим, как стремительно роботы развиваются в промышленной сфере. Передовые технологии всё больше освобождают человека от выполнения сложной и рутинной работы.

Внедрение робототехники на заводах способно экономить энергоресурсы, снизить уровень загрязнения окружающей среды, уменьшить затраты на рабочую силу и увеличить эффективность производственного процесса.

Использование роботизированных технологий предоставляет предприятиям уникальную возможность осуществить эволюционный скачок и оторваться от конкурентов. Ведь окупаемость затрат на роботов уже доказана на практике. Так что, позаботьтесь о своем будущем и о будущем своей страны уже сейчас.

Источник: http://fun-space.ru/texnologii/15985-avtomatizirovannyi-zavod-promyshlennye-roboty-na-proizvodstve

Нефтеперерабатывающие заводы цифровой экономики

В центре внимания прошедшего в Берлине форума CiscoLive 2016 была цифровая трансформация, а его главной персоной стал новый технический директор компании

21.03.2016 Александр Барсков Рубрика:Индустрия

Зоравар Бири Сингх, новый технический директор Cisco, ставший главной персоной недавнего форума CiscoLive 2016, провозгласил наступление четвертой эры ИТ, в которой определяющими будут технологии Интернета вещей, аналитики и автоматизации. Первая эра, начавшаяся в 1960 -е годы, — эра мэйнфреймов, которые использовались в первую очередь для автоматизации задач учета.

Вторая эра — с 80 -х годов — характеризовалась распространением ПК, а затем и веб-технологий, которые обеспечили автоматизацию многих офисных задач, а также повсеместные коммуникации.

В третий период, последние десять лет, определяющими стали мобильные технологии и облачные сервисы, резко выросло число устройств, вовлеченных в ИТ-процессы, а также набрали популярность социальные сети.

Главной движущей силой инноваций в новой, четвертой эре ИТ будет цифровизация «всего и вся». В Cisco выделяют два направления цифровизации — ориентированное на людей и на машины. Это коснется всех отраслей экономики.

Скажем, примеры приложений первого направления в области розничной торговли — это 3D-системы виртуальной реальности, разнообразные цифровые помощники, виртуальные примерочные, системы индивидуального производства товаров (под конкретного покупателя).

Что касается «машинной» цифровизации, то, например, в промышленности приходит время аддитивного производства с применением 3D-принтеров, повсеместной роботизации и автоматизированных предприятий.

Зоравар Бири Сингх: «Данные — это нефть новой экономики, а ЦОД — ее нефтеперерабатывающие заводы»

По словам Сингха, данные — это нефть новой экономики, а ЦОД — ее нефтеперерабатывающие заводы.

Формируемые на их базе облака станут естественным местом для обработки данных, при этом все популярнее будет гибридная модель потребления ИТ-сервисов с совместным использованием частных и публичных облаков.

Управление подобными гибридными средами технический директор Cisco называет одной из самых сложных задач для ИТ-специалистов. Помочь здесь могут современные системы оркестровки, в том числе те, которые разработала Cisco.

Обратите внимание

Как полагает Сингх, в области технологических платформ для ЦОД и облаков традиционные решения на базе виртуализации будут постепенно уступать место решениям, ориентированным на использование контейнеров и микросервисов, которые более эффективны для большого числа задач, включая анализ данных.

Согласно прогнозу Глобального центра цифровой трансформации бизнеса (Global Center for Digital Business Transformation), совместного проекта Cisco и лозаннской бизнес-школы IMD, в течение ближайших пяти лет в результате цифровой трансформации 40% ведущих игроков в разных сегментах рынка потеряют свои позиции. Большие компании традиционно довольно консервативны. Часто их руководители рассуждают так: «Если ты лидер, финансовые показатели отличные, то зачем что-то менять?» Однако цифровизация — это именно инновации, много инноваций, разрабатывать и внедрять которые необходимо очень быстро.

Читайте также:  Кибермедицина. перспективы развития

Cisco — ведущий игрок в сегменте ИТ, а потому угрозы нависают и над ней.

Но на CiscoLive 2016 компания продемонстрировала готовность к самой глубокой трансформации, что, как надеются руководители Cisco, позволит ей оказаться в числе выигравших.

И здесь большое значение имеют открытость компании, ее умение сформировать столь важную для развития Интернета вещей экосистему партнеров и создать максимально благоприятные условия для сторонних разработчиков приложений.

Как считает Бернд Хайнрикс, региональный управляющий директор Cisco по продажам решений Интернета вещей, даже 25 тыс. штатных инженеров Cisco не хватает, чтобы успеть за техническими новшествами, поэтому чрезвычайно важно привлекать внешние таланты.

Этой цели служат центры инноваций, подобные тому, что организован в Берлине, — openBerlin.

В нем есть все необходимое для технического творчества — от хорошего кофе до мощной ИТ-инфраструктуры в развернутом рядом контейнерном дата-центре, причем обстановка здесь очень неформальная.

Одним из первых решений, созданных в берлинском центре инноваций, стала система управления активами, предназначенная для мониторинга и контроля распределенной инфраструктуры через Интернет. Решение разработано совместно с компанией azeti Networks, специализирующейся на технологиях M2M.

Анализ данных, получаемых с различных сенсоров и камер, выполняется на маршрутизаторах Cisco с помощью программного обеспечения azeti. Такую обработку, проводимую максимально близко к источникам данных, в Cisco называют «туманными вычислениями» (fog computing). Это ускоряет принятие решений и выдачу управляющих директив.

Важно

Система не требует ни постоянного подключения к Интернету, ни большой полосы пропускания на маршрутизаторе: в облако передаются только результаты обработки первичных данных.

Благодаря реализованным в openBerlin кросс-организационным инновациям удалось существенно ускорить процесс создания решения и вывести его на рынок всего через полгода после открытия этого центра.

Cisco реализует масштабную программу для разработчиков DevNet, в рамках которой на CiscoLive проводился отдельный форум с большим числом практических семинаров и демонстраций. Программа DevNet объединяет около 370 тыс. участников, в распоряжении которых находится около 70 лабораторий по всему миру.

Ими уже разработано более 50 новых наборов продуктов. Предложенные Cisco инструменты для разработчиков призваны максимально упростить и ускорить их работу. Так, система Mantl с помощью готовых компонентов и технологии микросервисов позволяет буквально в считанные минуты создать новое приложение.

Источник: OSP Data, ноябрь 2015

По мнению половины специалистов, опрошенных аналитической группой OSP Data в рамках конференции Cisco Connect 2015, массовое внедрение Интернета вещей потребует доработки существующих сетевых технологий. Более того, каждый десятый считает, что нужны принципиально новые решения.

По оценкам Cisco, к 2020 году к Интернету будет подключено 50 млрд различных устройств и объектов, хотя до сих пор 99% неодушевленных предметов остаются неподключенными. Сетевая инфраструктура — ключевой элемент Интернета вещей.

Существующие продукты для Интернета вещей используют традиционные сетевые технологии — Ethernet, Wi-Fi, 4G/LTE.

Однако ряд приложений налагает гораздо более жесткие требования, например в части задержки передачи и качества обслуживания, чем те, для которых сетевые технологии изначально разрабатывались.

Источник: https://www.osp.ru/cw/2016/04/13048809/

Путин: искусственный интеллект в ТЭК приведет к удешевлению энергоресурсов

МОСКВА, 4 октября. /ТАСС/. Президент РФ Владимир Путин считает, что цифровизация топливно-энергетического комплекса и искусственный интеллект приведут к уменьшению стоимости энергоресурсов.

Выступая на Международном форуме по энергоэффективности и развитию энергетики «Российская энергетическая неделя», глава государства сказал, что одной из ключевых тенденций развития топливно-энергетического комплекса станет «цифровизация энергетического комплекса».

«Быстрая обработка колоссальных объемов информации и искусственный интеллект, внедрение умных энергосетей позволит системно анализировать выработку и потребление энергии и в перспективе — существенно уменьшить себестоимость энергоресурсов, повысить эффективность их использования и снизить потери», — уверен Путин.

При этом он призвал учитывать предстоящее формирование новых энергетических рынков, в том числе в странах АТР, а также обострение межтопливной конкуренции. Путин отметил, что согласно статистике, до 2 млрд людей на планете еще не имеют полноценного доступа к источникам энергии.

«Несомненно, что в предстоящее десятилетие эта ситуация будет меняться, что повлечет за собой формирование новых рынков, география и структура спроса на энергию прежде всего сместятся в сторону стран АТР», — сказал он. Вместе с тем, по его словам, «следует ожидать роста межтопливной конкуренции, прежде всего, традиционных и новых источников энергии».

Путин отметил продолжающиеся в экспертном сообществе дискуссии о будущем мирового энергобаланса, «большинство сходятся в том, что ведущую роль в нем в ближайшие 20-25 лет будут играть углеводороды, особенно в условиях, когда ряд стран добровольно ограничивает развитие атомной генерации».

Вместе с тем, по его словам, «следует ожидать роста межтопливной конкуренции, прежде всего, традиционных и новых источников энергии».

Совет

По словам Путина, «очевидно, что общая картина новой энергетики изменится». Так, по оценкам экспертов, через 20 лет человечеству потребуется на 30% больше энергии, чем сегодня, что связано с развитием мировой экономики, ростом населения на планете, повышением качества жизни и уровня потребления, особенно в развивающихся странах.

Глава государства также обратил внимание, что сегодня практические все страны взяли курс на развитие «чистой» энергетики, в том числе возобновляемых источников, на которые приходится уже более половины всех вводимых в мире мощностей генерации. «К 2035 году их доля в мировом энергобалансе должна вырасти с 15 до 23%, а в генерации электроэнергии, но без учета гидроэлектроэнергетики, — с нынешних 7 до 20%»,- добавил Путин.

Но и традиционная энергетика, по словам Путина, также не будет стоять на месте. «Совершенствование технологий разведки и добычи делает трудноизвлекаемые запасы нефти и газа более доступными, в том числе это касается и энергетического потенциала Арктики», — добавил Путин.

Развитие технологий в энергетике

Путин заявил о планах сократить энергоемкость внутреннего валового продукта России к 2035 году в полтора раза. «Этому будет способствовать структурная перестройка экономики, а также снижение потерь в сетях, внедрение энергосберегающих цифровых технологий, сокращение удельного расхода топлива на транспорте и в электрогенерации», — добавил он.

Президент отметил, что в ближайшие десятилетия Россия в несколько раз увеличит выработку электроэнергии за счет возобновляемых источников.

По словам главы государства, РФ применяет эффективные механизмы стимулирования инвестиций в возобновляемые источники, которые гарантируют доходность инвестора.

При этом РФ не отказывается от развития чистой и безопасной атомной энергии: Росатом имеет в своем активе заявки на строительство 34 энергоблоков за рубежом.

Он также сказал, что на чистые источники энергии в РФ приходится 84% выработки, в 2035 году их доля увеличится до 90%. Глава государства напомнил, что как и все ведущие страны мира, Россия стремится к более чистой энергетике и добилась в этом немалых успехов.

«Отмечу, что уже сегодня среди крупнейших экономик энергобаланс России один из самых чистых: более трети генерации у нас приходится на атомную и гидроэнергетику, на возобновляемые источники энергии. Еще порядка 50% — на газ, применение которого позволяет существенно снизить выбросы и другое негативное влияние на экологию», — пояснил российский лидер.

Он подчеркнул, что именно поэтому Россия так смело взяла на себя обязательства по сокращению выбросов в рамках парижских соглашений по экологии. По словам Путина, за последние годы в России были созданы условия для серьезных вложений в развитие новых технологий, локализацию производства оборудования с высокой добавленной стоимостью.

Все это позволило повысить конкурентоспособность отечественного ТЭК на мировом рынке. «Сегодня у нас модернизируются нефтеперерабатывающие заводы, создаются мощные нефте и газохимические производства (Амурский и Тобольский кластер, Восточная нефтехимическая компания), — пояснил президент.

— Большое внимание уделяется этому направлению и в регионах РФ».

Глава государства напомнил о проектах, продвигающих российскую продукцию на внешние рынки — «Северный поток — 2», «Турецкий поток», «Сила Сибири».

«Подчеркну, все это — высокотехнологичные, современные проекты и что очень важно в них активно участвуют иностранные партнеры», — последнее обстоятельство, по словам Путина, говорят о конкурентоспособности российского ТЭК и его инвестиционной привлекательности.

Источник: https://tass.ru/ekonomika/4616043

Почти как люди: искусственный интеллект на заводах и месторождениях

Примеры создания вычислительной техники можно найти еще в XVII веке. Например, немецкий астроном Вильгельм Шиккард создал часы для расчета астрономических таблиц, позволяющие складывать и вычитать шестизначные числа.

Чуть позже французский ученый Блез Паскаль изготовил механическое устройство, производившее сложение чисел с помощью вращающихся колесиков, а ближе к концу XVII столетия Готфрид Лейбниц изобрел механический калькулятор, способный вычитать, умножать и делить.

В 1830-х годах лондонский математик Чарльз Бэббидж, строивший механическую модель разностной машины с уже привычными валиками и шестеренками, попутно разработал проект универсальной цифровой вычислительной машины, подробно описав конструкцию и принципы ее работы, включая хранилище данных, прообраз будущего процессора и управление операциями с помощью перфокарт. По некоторым данным, на столь революционные разработки Бэббиджа подвигла случившаяся несколькими годами ранее встреча с шахматным «компьютером», которому математик проиграл обе сыгранные партии. В «компьютере» на самом деле находился человек, шахматист достаточно высокого класса, но знал ли об этом Бэббидж и была ли такая встреча вообще, история однозначного ответа не дает.

Обратите внимание

Как бы то ни было, именно эти устройства можно считать первыми, пусть и очень далекими, прообразами ИИ. А вот в середине XX века еще один английский математик, Алан Тьюринг, уже задался целью выяснить, может ли машина мыслить самостоятельно.

Результатом стал знаменитый тест Тьюринга, предполагающий наличие таких машин, в общении с которыми «вслепую» испытатель не сможет отличить их от человека.

И хотя для введения в подобное заблуждение требовались определенные условия (например, тогда машина не могла сравниться по скорости ответов с человеком), сама мысль о создании искусственного интеллекта взбудоражила ученые умы.

Появились целые концепции о возможности самообучения компьютерных программ, включая предложенную американским нейрофизиологом Фрэнком Розенблаттом модель искусственной нейросети, способной при решении задач учитывать предыдущий опыт и совершенствоваться.

Восторженные ожидания, правда, быстро сменились разочарованием, обусловленным скудными возможностями компьютерной техники того времени, не способной на сложные вычисления.

И лишь к началу XXI века, с появлением громадных баз данных и мощных процессоров, способных эти данные обрабатывать, недавняя фантастика стала реальностью, а искусственный интеллект вполне успешно заменил человека во многих отраслях и областях.

Слабые и сильные

Сегодня ИИ делят на два условных типа: слабый и сильный. «Сильный» должен обладать способностью выполнить любую задачу, моделируя процессы высшей нервной деятельности человека, включая эмоции. Но пока это лишь теория.

«Слабый» ограничен перечнем специальных задач, решать которые позволяет заданный человеком алгоритм.

Хотя с учетом бурно развивающегося в последнее время машинного обучения всё чаще речь идет о так называемом среднем интеллекте, когда по мере накопления данных программа сама учится их классифицировать, распознавая изображения, тексты, аудиофайлы и любые другие объекты, с каждым разом совершенствуясь и выполняя поставленную задачу всё лучше. А с учетом возможностей компьютера оперировать громадным массивом данных применение ИИ всё чаще оказывается значительно эффективнее человеческого труда и, как правило, дешевле.

В первую очередь применение искусственному интеллекту нашлось в работе с массовым потребителем: в банках, телекоме, торговых компаниях.

Важно

ИИ в виде чат-бота может пообщаться с клиентом, ответив на запросы и предложив услуги, собрать информацию и на основе ее анализа выявить закономерности и предпочтения, чтобы затем спрогнозировать спрос или сформировать новые предложения.

Например, компания Amazon благодаря подобному механизму рекомендаций обеспечивает порядка 35% объема продаж. Решения о выдаче кредитов, по свидетельству представителей банковских структур, в 70% случаев также принимаются по рекомендациям компьютера.

Источник: http://digital-russia.rbc.ru/article-page_5.html

Российская промышленность выходит на автоматизацию

Российские промышленники, ожидающие роста производства в ближайшие несколько лет, собираются активно внедрять автоматизацию рутинных процессов, а также систем управления всей цепочки поставок.

Одними из первых подобные проекты запускают нефтяники, в частности «Газпром нефть», рассказал «Известиям» председатель правления компании Александр Дюков. Подобные системы смогут не только предотвращать возможные поломки на производстве, но и приносить более высокие прибыли компаниям с тех же объемов производства.

По словам экспертов, автоматизацией уже занимаются металлурги, а в будущем инвестиции в высокие технологии и науку увеличатся и в других отраслях экономики.

Как прогнозирует Минэкономразвития, главными драйверами экономического роста в России до 2020 года будут восстанавливающаяся обрабатывающая промышленность, строительство и торговля.

Одним из немаловажных факторов роста промышленности и ее доходов, а следовательно, и налоговых поступлений в бюджет станет повсеместно начинающаяся автоматизация и применение искусственного интеллекта в производстве.

Читайте также:  Роботизированная ферма собрала свой первый автономный урожай

Подобные высокие технологии уже позволяют промышленникам увеличивать эффективность производств, предсказывать возможные поломки и получать более высокие прибыли.

Сейчас центры управления эффективностью в России только начинают разрабатываться. Одними из первых инвестировать в инновационные технологии и автоматизацию процессов стали нефтяники. К примеру, такая цифровая трансформация уже стартовала в «Газпром нефти» — совсем недавно компания открыла подобный центр, рассказал «Известиям» Александр Дюков.

— Уже третий год мы реализуем проект создания единой системы управления операционной деятельностью, подобные системы есть у ряда западных мейджоров. Они позволяют единовременно снимать до 500 тыс.

 показателей с месторождения или НПЗ, такой интернет вещей.

Совет

Дальше этот алгоритм выдает рекомендации по тому, как правильно работать с динамическим оборудованием, снизить его издержки и заранее понимать, что нужно отремонтировать, — пояснил Александр Дюков.

Подобные центры могут не только анализировать получаемые данные и выдавать рекомендации по работе с оборудованием. Они способны также выдавать советы по использованию сырья для увеличения прибыли компании, в чем не последнюю роль играют нейросети и искусственный интеллект.

— Это своеобразный виртуальный тест установки: всё, что происходит физически, машина заранее просчитывает в цифре и дает рекомендацию оператору для максимизации конечной стоимости, — отметил Александр Дюков.

Использование современных цифровых технологий, нейронных сетей и систем автоматизации становится важным фактором выживания не только для энергетиков, но и, к примеру, металлургических компаний.

Например, с помощью нейронных сетей можно точно прогнозировать содержание углерода и температуру жидкой стали, нечеткая логика позволяет добиться высокого качества стального проката, отметил промышленный эксперт Леонид Хазанов.

— То же можно сказать и о цветной металлургии. Стоит отметить, что автопроизводители давно сделали ставку на автоматизацию и роботизацию, причем наиболее впечатляющих успехов добились японские компании. Именно этот фактор не в последнюю очередь помог им в успешной экспансии на рынки США и Европы, — рассказал эксперт.

Разработкой аналогичных систем анализа и повышения эффективности занимаются и в жилищно-коммунальной сфере. Как писали «Известия», несколько крупных теплоснабжающих компаний к будущему году собираются разработать собственную автоматическую систему учета и диагностики трубопроводов.

Источник: https://iz.ru/660224/rossiiskaia-promyshlennost-vykhodit-na-avtomatizatciiu

Оцифровка нефти. Искусственный интеллект против кризиса низких цен

Срыв переговоров о заморозке добычи нефти в Дохе еще раз подтвердил то, о чем догадывались многие, но не все спешили признать: структура мирового энергетического рынка кардинально изменилась.

Резкое снижение цен на нефть за последние два года – это не результат чьего-то сговора, а новое рыночное равновесие, наступившее в результате инновационных прорывов в добыче нефти и газа.

Обратите внимание

Соответственно, преимущество будет у того, кто сможет быстрее адаптироваться к новым реалиям – сократить издержки и повысить эффективность производства. До сих пор на передовой изменений была сланцевая революция.

Какие технологии станут новым локомотивом роста? От «умных месторождений» до ценовых прогнозов – методы искусственного интеллекта все чаще называют одной из движущих сил технологического прорыва в нефтегазовой отрасли.

Фиаско нефтяных генералов

Новостные сводки из столицы Катара Дохи 17 апреля напоминали классический политический триллер. События развивались по минутам. Нефтяные воротилы из крупнейших стран-экспортеров съехались на встречу в Персидском заливе. Утром все было готово, чтобы в намеченный час Х потрясти мировой рынок решением о заморозке добычи.

Проект меморандума был проработан заранее. Но один звонок спутал высоким договаривающимся сторонам все карты. Саудовская Аравия отозвала свою подпись – соглашение было сорвано.

Расследование Financial Times установило, что звонок был из Эр-Рияда от принца Мухаммада бен Салмана аль-Сауд, который в директивном порядке велел нефтяному министру Али Аль-Наими не подписывать меморандум.

Официальное объяснение такого разворота – нежелание Саудовской Аравии участвовать в соглашении в отсутствие Ирана. Но, как представляется, это не единственная и даже не основная причина смены настроений королевства. История в Дохе – лишь верхушка айсберга.

Тридцатилетний принц Мухаммед, давший задний ход подписанию соглашения, считается вторым по влиянию человеком в стране после самого короля. Принц возглавляет министерство обороны и экономический совет и, по сути, является лидером «обновленцев» в королевском доме аль-Сауд.

В интервью Economist он впервые озвучил идею частичной приватизации нефтяного гиганта «Сауди Арамко» и заявил, что королевству нужна экономическая «революция в духе Тэтчер».

В своей прошлой статье я писал, что инициативу соглашения в Дохе можно рассматривать как отчаянную попытку защитить старый уклад и методы ценовой манипуляции. Как известно, генералы всегда пытаются воевать методами прошлых войн.

Важно

Нефтяные генералы во главе с восьмидесятилетним министром Аль-Наими не исключение (интересно, что впервые в истории по одну сторону с саудовскими ветеранами оказалось российское правительство в лице министра Новака, который не смог скрыть своей досады из-за срыва переговоров).

Они бы хотели вернуть те дни, когда одним волевым решением можно было взвинтить нефтяные цены в три раза за несколько недель, как это было во время войны Судного дня 1973 г. Хотя бы видимость того, что старые методы работают, отвела бы угрозу реформирования саудовской нефтяной промышленности. Но мечтам ветеранов не суждено было сбыться. Провал в Дохе стал их лебединой песней.

После сланцев

Когда Ли Седоль проиграл программе AlphaGo четыре из пяти матчей в игре Го, технологии искусственного интеллекта оказались в центре внимания.

Если раньше они были в основном уделом футурологов и узкоспециализированных разрабтчиков программного обеспечения (самое известное направление – распознавание образов), то теперь о них заговорили многие.

Складывается ощущение, что следующий инновационный прорыв может произойти именно в сфере искусственного интеллекта.

Одновременно с этим именно сейчас в нефтегазовой индустрии – пожалуй, как ни в какой другой – идет срочный поиск новых технологических решений, которые позволили бы ей резко повысить эффективность и сократить расходы, чтобы пережить период низких цен.

Если некоторые чиновники от нефтегаза продолжают эксперименты (как видим – безуспешные) по применению старых картельных методов в надежде «исправить» ситуацию с ценой, то у нефтяных компаний нет времени ждать пока договорятся политики.

Осознание того, что мы можем больше никогда не увидеть нефть по 100 долларов за баррель, не дает нефтяникам расслабиться. Для многих из них применение инноваций – это теперь вопрос выживания.

Основной вектор развития сейчас направлен в сторону того, что можно назвать ускоренной «оцифровкой» нефтяной индустрии – автоматизации, сокращения прямого участия людей во все большем количестве процессов, а также (что особенно важно) снижения «человеческого фактора» и вероятности ошибок при принятии управленческих решений. Технологии на основе искусственного интеллекта как раз и позволяют справляться с этими задачами. Именно поэтому о них все чаще говорят в контексте следующей, пост-сланцевой революции.

Совет

Возможную картину будущего нарисовал на недавней глобальной нефтяной конференции в Абу-Даби популярный американский ученый-физик Митио Каку: «Мы являемся свидетелями появления нового поколения промысла.

Если на месторождении что-то сломается, ваши контактные линзы идентифицируют поломку и закажут новую запчасть, когда вы моргнете.

Энергетическая среда также зависима от экспертизы, и очень скоро мы получим интеллектуальные обои, которые с помощью искусственного интеллекта будут покрываться данными от ведущих мировых экспертов».

В настоящий момент один из наиболее применяемых методов – искусственные нейронные сети – вычислительная система с огромным количеством параллельно функционирующих простых процессоров с множеством связей. Нейронные сети разделяют на «не-глубинные» с одним скрытым слоем нейронов и многослойные.

В отличие от традиционных математических алгоритмов, нейронные сети не программируют, а «обучают» – сеть должна сама настроить веса связей по имеющейся обучающей выборке. Функционирование нейронной сети улучшается по мере того, как она «до-обучается» на все большем количестве решаемых ею задач.

Преимущества нейронных сетей объясняются их способностью работать с большим объемом данных, нелинейными взаимосвязями и изменяющимися условиями.

Основные сферы применения искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли можно разделить на три области: геологоразведка, добыча и стратегическое планирование.

В геологоразведке использование искусственного интеллекта позволяет более эффективно интерпретировать данные сейсмических исследований и разведочного бурения.

Обратите внимание

Как следствие, это позволяет сократить количество пробуренных скважин и проводимых тестов для определения характеристик месторождений, приводя к экономии денег и времени.

В технологиях добычи нефти и газа развивается такое направление, как «умные месторождения» и «умные скважины». Их продвигают разные компании, включая Chevron, BP и Shell. Последняя, кстати, использует их и в России на месторождении Салым Петролеум в Западной Сибири.

Такие месторождения предполагают удаленное управление объектами нефтедобычи. Автоматизация процесса одновременно сокращает издержки и увеличивает коэффициент извлечения нефти (КИН).

Согласно исследованию, проведенному Cambridge Energy Research Association (CERA), отдача на «умных месторождениях» уже сейчас на 2–10% выше, чем на традиционных. И это только экспериментальная фаза развития подобных технологий.

Еще одна сфера применения «умных технологий» – это совершенствование методов прогнозирования цен на нефть и газ. У традиционных эконометрических моделей, которые широко применяются в прогнозировании, есть ряд ограничений при описании событий на финансовых и сырьевых рынках, которые являются частью социума и управляются человеческим поведением.

Даже самые совершенные математические модели не в состоянии воспроизвести поведение общества. И тут на помощь снова приходят методы на основе искусственного интеллекта.

Они максимально имитируют поведение участников рынка и отражают социальную специфику экономических отношений, что повышает точность прогноза цен и качество стратегического планирования в корпорациях.

Блокчейн на смену чиновнику

Методы искусственного интеллекта позволяют снижать «человеческий фактор» и вероятность ошибок при принятии управленческих решений в нефтяных компаниях, делая их более эффективными и приспособленными к рынку дешевой нефти.

Эти технологии быстрее всего распространяются в тех странах, где доминируют частные независимые компании, – наподобие тех, что совершили сланцевую революцию.

Вполне естественно, что инновации внедряются активнее всего там, где капитал (прежде всего, венчурный) чутко реагирует на новые изобретения и перетекает из компании в компанию без особых препятствий со стороны бюрократии.

Важно

Но что же делать тем странам, где в энергетическом секторе доминирует государство? В таких странах именно бюрократия зачастую создает основное препятствие на пути повышения эффективности отрасли.

Это выражается в слабости институтов, непрозрачном перераспределении сырьевой ренты и коррупции. За примерами далеко ходить не надо.

Достаточно посмотреть на Бразилию, где под давлением многомиллионных маршей протеста нижняя палата поддержала импичмент Дилмы Русеф, и причиной стало именно коррупционное расследование в нефтяной компании Petrobras.

Марш за отставку Дилмы Русеф в Бразилии

Adriano Machado / REUTERS

За последние годы коррупционные скандалы всплывали на поверхность в целом ряде нефтяных экономик: от Малайзии и Нигерии до России и Венесуэлы. Это, в свою очередь, зачастую выливается в рост недовольства по отношению к элитам.

Где-то элиты сменяются – к власти приходят новые люди. Но проблемы коррупции и неэффективности остаются. Это сподвигло некоторых реформаторов задуматься о том, как с помощью новых технологий можно сократить роль чиновника в нефтяной экономике. Одним искусственным интеллектом здесь дело явно не ограничится.

И тут вспомнили про блокчейн – цепочку блоков транзакий, лежащюю в основе биткоинов. Хотя криптовалюты – наиболее известная область применения блокчейна, но далеко не единственная. Одна из сфер, в которой блокчейн получает распространение, – это реформа регулирования и автоматизация работы бюрократической системы.

То самое снижение «человеческого фактора», но уже не в корпорациях, а на уровне государства.

Основные преимущества блокчейна – записи в нем невозможно редактировать и он полностью открыт. Это как раз то, что нужно для резкого снижения «коррупциогенности» по всей цепочке регулирования.

Совет

Работа любой нефтяной компании на месторождении сопряжена с сотнями и тысячами отдельных согласований и просто взаимодействий с чиновниками самых разных уровней и ведомств – от получения лицензии и уплаты налогов до простого «принеси-отнеси бумажку, поставь печать».

Если хотя бы часть этих процессов перевести из государственных реестров в блокчейн – это сделает систему прозрачной и существенно сократит контакт с чиновником, а, как следствие, к его рукам будет прилипать меньше купюр.

Технологический прогресс неостановим. Будущее подскажет многие другие решения, помимо искусственного интеллекта и блокчейна.

Футуролог Хосе Кордейро из Singularity University в Калифорнии даже говорит о скором наступлении «энергулярности» (по аналогии с сингулярностью Рея Курцвейла) – колоссального прорыва в сторону повышения эффективности производства энергии.

Уже сейчас понятно, что впереди нас ждет очень серьезная и глубокая инновационная перестройка нефтяной отрасли. Конкурентное преимущество получит тот, кто будет открыт изменениям и приспособится к ним быстрее других.

Петр Казначеев Энергетический экономист, доцент РАНХиГС, старший научный сотрудник Королевского колледжа Лондона

Источник: https://republic.ru/posts/67072

Ссылка на основную публикацию