Вас вітає Інтернет конференція!
Вітаємо на нашому сайті
ВИКОРИСТАННЯ ТЕХНОЛОГІЙ BIC DATA ТА ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В НАФТОГАЗОВІЙ ЕНЕРГЕТИЦІ
14.01.2026 10:43
[1. Інформаційні системи і технології]
Автор: Юрчишин Олег Володимирович, начальник управління інноваційних технологій АТ “Укрнафта”; Юрчишин Володимир Миколайович, доктор технічних наук, професор кафедри інженерії програмного забезпечення Івано- Франківського національного технічного університету нафти і газу, м. Івано-Франківськ
Нафтогазова галузь є дуже інформаційно насичена сфера промисловості. Сучасні технологічні процеси видобутку, транспортування та переробки вуглеводнів генерують величезні обсяги даних, яким потрібне ефективне зберігання, обробка ти аналіз цих даних.
У зв’язку з цим застосування технологій Bic Data та штучного інтелекту стає важливим інструментом для ідентифікації, аналізу та прогнозування ризиків на об’єктах нафтогазового комплексу. Однією з основних переваг таких технологій є здатність аналізувати великі обсяги структурованих та неструктурованих даних, що надходять із різних джерел. Завдяки цьому можна не лише ідентифікувати ризикові фактори, але й прогнозувати моделі, які дозволяють реагувати на потенційні загрози. Штучний інтелект, зокрема машинне навчання, нейромережі та алгоритм глибокого навчання дають змогу виявити приховані закономірності та встановити залежності між подіями, що можуть залишитися непомітними при традиційному аналізі. Це дозволяє не тільки автоматизувати процес прийняття рішень, а й підвищити точність та ефективність [1,с. 51].
Наприклад, використання штучного інтелекту у геофізичних дослідження свердловин надає нові можливості для аналізу, інтерпретації та оптимізації результатів. Сучасні методи геофізичних досліджень мають свої проблеми, які машинне навчання може допомогти вирішити тобто дозволяє знайти складні взаємозв’язки між різними геолого-геофізичними параметрами [ 2, c. 676 ]
Отже, для технології Big Data відкриваються значні перспективи, особливо в поєднанні з запропонованою використовувати технологію Data Mining, метою якої є знаходження в даних таких закономірностей, які не можуть бути знайдені традиційними методами [3, с. 1696]. Data Mining буде застосований для отримання практичного результату і ефективних рішень у нафтогазовій галузі. При поєднанні технологій великих даних (Big Data) та добування даних (Data Mining) виникає можливість проводити глибинний аналіз великих даних. Глибинний аналіз здійснюється автоматично шляхом застосування методів математичної статистики, штучних нейромереж, теорії нечітких множин або генетичних алгоритмів. Метою такого аналізу є виявлення правил та закономірностей роботи нафтогазових об’єктів. На основі можливостей аналізувати великі обсяги геологічних, геофізичних та виробничих даних можна оптимізувати видобуток вуглеводнів, підвищити ефективність безпеку нафтогазових процесів. Основні напрямки застосування Big Data включають точне розвідування родовищ, прогнозування продуктивності свердловин, оптимізацію логістики, а також моніторинг і профілактичне обслуговування обладнання. Одним з ключових напрямків використання Big Data є оптимізація геолого-розвідувальних робіт
Аналіз великих обсягів геофізичних та геологічних даних із застосуванням алгоритмів машинного навчання ML (Machine Learning) дозволяє точніше визначати перспективні родовища, зменшувати витрати на буріння свердловин і підвищувати точність прогнозів.
Не менш важливим є застосування Big Data у моніторингу і прогнозуванні технічного стану обладнання. Системи аналітики дають змогу виявляти потенційні несправності ще до їхнього виникнення, що сприяє зниженню аварійності та витрат на ремонт.
У сфері логістики та транспортуванні нафти та газу аналітика великих даних допомагає оптимізувати маршрути постачання, керувати запасами та прогнозувати попит на енергоресурси.
Важливим також є екологічний моніторинг, тобто Big Data має можливість відстежувати рівень забруднення навколишнього середовища.
Основними сферами застосування Big Data та штучного інтелекту у нафтогазовій галузі слід відзначити такі [ 4, с. 287 ]:
1. Розвідка та видобуток: 1.1. Аналіз геологічних і сейсмічних даних: Big Data дозволяє обробляти та інтерпретувати величезні масиви 3D/4D сейсмічних даних, що допомагає точніше визначати потенційні родовища та оптимізувати розташування свердловин. 1.2. Оптимізація видобутку вуглеводнів: Аналіз даних із датчиків у свердловинах дає змогу прогнозувати продуктивність, виявляти аномалії та оптимізувати режими видобутку, щоб максимізувати вилучення вуглеводнів. 2, Виробничі процеси: 2.1. Прогнозування та профілактичне обслуговування : Аналіз даних з виробничих об'єктів допомагає передбачати поломки обладнання, що дозволяє планувати технічне обслуговування заздалегідь та мінімізувати незаплановані зупинки. 2.2. Оптимізація логістики: Big Data може покращити управління логістичними ланцюгами, оптимізуючи маршрути транспортування та складські запаси. 3. Безпека та екологія: 3.1.Моніторинг безпеки: Аналіз даних з датчиків допомагає в режимі реального часу відслідковувати безпечні показники на виробничих об'єктах, зменшуючи ризики аварій. 3.3.Екологічний моніторинг: Системи на основі Big Data можуть використовуватися для моніторингу впливу на навколишнє середовище та дотримання екологічних норм. 4. Підвищення ефективності: Застосування Big Data дозволяє значно підвищити ефективність усіх етапів життєвого циклу проекту — від розвідки до видобутку та переробки вуглеводнів. 5.Зниження витрат: Оптимізація виробничих процесів, зменшення кількості аварій та ефективне управління ресурсами призводять до суттєвого зниження операційних витрат. 6. Нові можливості: Аналіз великих даних відкриває нові можливості для дослідження менш доступних родовищ та розробки інноваційних технологій видобутку вуглеводнів..
Отже, технології Bic Data та штучного інтелекту охоплює всі рівні енергетичного сектору: від генерації й транспортування до споживання й ринку. Це забезпечує: 1) зменшення витрат, 2) підвищення надійності, 3) автоматизацію процесів, 4) ефективне управління інфраструктурою, 5) підвищення енергоефективності держави та бізнесу.
Список літератури
1. Використання штучного інтелекту та big data для аналізу та управління ризиками на підприємстві . Т,І, Моргунова, А.О . Варлакова. / Proceedings of the VII International Scientific and Practical Conference «Sociological and psychological models of youth communication», Copenhagen, Denmark. 250 p. (February 18 – 21, 2025)
2. Юрчишин О.В., Розловська С.Є. Штучний інтелект як інструмент оцінки проникності гірських порід за даними ГДС // IV Міжнародна науково-практична конференція «Perspectives of contemporary science: theory and practice» – 26-28 травня 2024 року, Львів, Україна. С. 674-680 .
3. Юрчишин О.В., Юрчишин В.М. Особливості застосування інтелектуального аналізу даних у нафтогазовій галузі. С-1696 -1709 // ( Серія « Педагогіка », Серія « Право », Серія «Економіка», Серія «Фізико- математичні науки», Серія «Техніка»)»: . Журнал- Категорія Б. No 4(45) 2025 . С . 1726.
4. Юрчишин В. М., Саманів Л. В., Піх М. М., Царева О. С. ЗАСТОСУВАННЯ ТЕХНОЛОГІЙ BIG DATA В ЕНЕРГЕТИЦІ // The 4th International scientific and practical conference “Science, technology and global challenges” (December 4-6, 2025) CPN Publishing Group, Tokyo, Japan. 2025. 831 p.
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter
Інші наукові праці даної секції
-
ГЕОІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ ЯК ІНСТРУМЕНТ ДОСЛІДЖЕННЯ ТА ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ СТАЛОГО РОЗВИТКУ РЕГІОНІВ УКРАЇНИ У ПОВОЄННИЙ ПЕРІОД
19.01.2026 23:12 -
ПРИНЦИПИ РОБОТИ ФІЗИКИ У ВІДЕОІГРАХ: ДИСКРЕТНА СИМУЛЯЦІЯ ТА КОМПРОМІСИ РЕАЛЬНОГО ЧАСУ
19.01.2026 17:02 -
ІГРИ ТА ГЕЙМІФІКАЦІЯ В ОСВІТІ: ПРОБЛЕМА СПІВВІДНОШЕННЯ
18.01.2026 13:26 -
НАУКА, ТЕХНОЛОГІЇ ТА ПРОМИСЛОВІСТЬ У ЦИФРОВУ ЕПОХУ
14.01.2026 13:04
Конференції
Конференції 2026
Конференції 2025
Конференції 2024
Конференції 2023
Конференції 2022
Конференції 2021
