0
2514
Газета Экономика Печатная версия

04.12.2022 20:19:00

Хакатоны "Роснефти" ускоряют импортозамещение

ИТ-соревнования компании помогают найти лучшие решения для развития отрасли

Тэги: цифровизация, роснефть, ит марафон, хакатоны, ии, искусственный интеллект, импортозамещение


цифровизация, роснефть, ит марафон, хакатоны, ии, искусственный интеллект, импортозамещение Участники состязаний решали актуальные задачи, стоящие перед нефтяниками.

В Москве состоялся финал ИТ-марафона «Роснефти». Самая масштабная в стране серия хакатонов – соревнований, в ходе которых специалисты решают высокосложные производственные задачи за определенное время, – дает крупнейшей нефтяной компании России возможность привлекать наиболее талантливые высококвалифицированные кадры. Участники используют современные цифровые технологии и инструменты искусственного интеллекта, а разработанные в рамках соревнований решения внедряются в программное обеспечение «Роснефти», что позволяет более эффективно добывать углеводороды.

Важнейший разработчик линейки наукоемкого программного обеспечения «Роснефти» – институт «РН-БашНИПИнефть». В нынешнем году он организовал четыре соревнования, в которых участвовали более 2300 человек (в два раза больше, чем в 2021 году), представлявших более 130 городов и 12 государств. В мае состоялся хакатон вузов России, в сентябре-октябре – Rosneft Challenge I, в октябре-ноябре Rosneft Challenge II и в ноябре – хакатон для программистов-робототехников. 2 декабря в Москве прошел финал ИТ-марафона, где были презентованы лучшие решения хакатонов. Соревнования проходили в очном формате и онлайн. Общий призовой фонд состязаний составил 2,6 млн руб.

Участники хакатона вузов разрабатывали программы, применимые в разнообразных методах геофизических исследований скважин. Задания Rosneft Challenge были связаны с оптимальной разработкой нефтяных месторождений и прогнозированием отказов электроцентробежных насосов. На хакатоне для программистов-робототехников команды роботизировали исследования образцов горных пород. Участники всех состязаний на скорость анализировали большие данные, демонстрировали навыки роботизации и знание языков программирования Python и C/C++.

Без искусственного интеллекта обойтись уже нельзя

Победитель хакатона вузов страны Даниил Распопин из Курска создал модель машинного обучения, которая автоматически разделяет на классы большой массив данных. Распопин решил две задачи, связанные с сигналами геологической разведки: «Я применил комплексный подход, объединив несколько самых современных методов машинного обучения в единый алгоритм. Без искусственного интеллекта обойтись при решении таких задач, вероятнее всего, нельзя. Структура данных и их объем подразумевают использование высокоэффективных методов машинного обучения. То, что большинство победителей и призеров соревнования использовали именно их, подтверждает этот факт».

«Я создал модель машинного обучения, которая прогнозирует дату отказа установки электроцентробежного насоса (УЭЦН), – рассказал победитель Rosneft Challenge I Никита Трифонов из Москвы. – С помощью языка программирования Python я проанализировал более 800 исходных данных, включающих характеристики скважины и установленного оборудования, параметры режимов эксплуатации скважины, свойства флюидов и характеристики механических примесей. Выбранная мною модель искусственного интеллекта на основе ретроспективных данных выявила закономерности, которые позволяют спрогнозировать, как скоро произойдет отказ УЭЦН. Использование моделей машинного обучения исключает человеческий фактор, позволяет проанализировать больший объем информации и выдать наиболее точный результат».

267-4-02480.jpg
Победители хакатонов становятся ценными
специалистами на ИТ-рынке. 
Фото пресс-службы «Роснефти»
Победитель Rosneft Challenge II Александр Ничипоренко из Москвы отмечает, что одержал самую крупную победу в своей жизни: «Я участвовал во всех ИТ-марафонах «Роснефти», но до этого года высоких результатов не было, так как задания касались компьютерного зрения, которым я особо не занимаюсь. Для решения задачи второго Rosneft Challenge я создал комбинацию из 38 моделей, которая прогнозирует дебит нефти на одной скважине на 120 дней вперед, учитывая проводимые геолого-технические мероприятия. При этом я использовал данные о работе скважины за предыдущий временной период, выбрал полезные, на мой взгляд, параметры, влияющие на дебит жидкости и нефти. Задача была интересной, потому что полученные решения реально могут оптимизировать работу скважин».

Компании активно переходят на российские программные решения

Эксперты ожидают, что в ближайшие годы цифровизация топливно-энергетического комплекса (ТЭК) будет активно развиваться, а спрос на передовые технологии в России к 2030 году существенно вырастет. «Цифровая трансформация ТЭКа сегодня немыслима без искусственного интеллекта, аналитики больших данных и роботизации, – констатирует глава службы информационных технологий «Роснефти» Юрий Попов. – Все эти направления представлены на ИТ-соревнованиях, которые «Роснефть» целенаправленно и ежегодно проводит. С одной стороны, благодаря хакатонам мы повышаем интерес молодежи к современным технологиям, показываем, какой уровень компетенций сейчас необходим для решения практических задач. С другой, мы получаем от участников нестандартные, в чем-то даже уникальные решения, которые помогают нам по-новому взглянуть на собственные разработки».

Попов отмечает, что в России все компании активно переходят на отечественные программные решения. «Роснефть» была готова к этим вызовам. Последние несколько лет мы настойчиво и последовательно придерживаемся стратегии разработки собственного наукоемкого программного обеспечения. Это продиктовано не столько санкциями, сколько желанием обеспечить технологическую независимость российской топливно-энергетической отрасли и возможностью самостоятельного технологического развития», – говорит глава службы информационных технологий «Роснефти».

По словам директора по инновационным технологиям «РН-БашНИПИнефть» Максима Антонова, сегодня успех развития любого предприятия зависит от внедрения инновационных технологий, связанных с роботизацией. «В «Роснефти» автоматизация машиностроительного кластера является одной из стратегических задач, – говорит Антонов. – Наш институт реализует ряд проектов по роботизации производственных процессов на предприятиях компании. Задания, которые выполняли участники хакатона для программистов-робототехников в этом году, напрямую связаны с одним из таких проектов и найдут применение в лабораторном блоке «РН-БашНИПИнефть».

Сейчас в «Роснефти» доля использования российского технологического софта уже составляет не менее 80%. «По некоторым направлениям, например, таким как моделирование гидроразрыва пласта, гидродинамическое моделирование, геонавигация бурения скважин, мы полностью не зависим от иностранных цифровых решений, – говорит Юрий Попов. – Обеспечивая информационную безопасность своих программных продуктов, сейчас мы активно переводим их на работу в российской операционной системе. «РН-ГРИД» – симулятор гидроразрыва пласта – уже работает на отечественном «Линуксе». Большинство своих коммерческих продуктов мы планируем перевести на «Линукс» до конца года».

«Цифровизация во всех областях деятельности – вот курс, который выбрала «Роснефть», чтобы оставаться технологическим лидером отрасли, – подчеркивает генеральный директор «РН-БашНИПИнефть» Михаил Рязанцев. – Мы предлагаем участникам решить актуальные задачи, стоящие перед нефтяниками, с применением методов искусственного интеллекта, роботизации, современных языков программирования. Особую значимость для нас представляют нестандартные подходы к выполнению производственных задач. Лучших участников мы приглашаем на работу в нашу команду».

Решения, которые разрабатывают участники хакатонов, активно используются для оптимизации рабочих процессов на предприятиях «Роснефти». Например, наработки участников Rosneft Challenge I будут использованы при создании прототипа программного модуля для прогнозирования отказов электроцентробежных насосов. А на основе результатов работы участников Rosneft Challenge II специалисты «РН-БашНИПИнефть» создали прототип программного продукта, который автоматически подбирает оптимальные режимы работы нагнетательных скважин. С помощью этого прототипа, внедренного в корпоративную информационную систему «РН-КИН», специалисты смогут сформировать план оптимальной закачки воды в пласт. 


Читайте также


Доллар стал средством политического шантажа

Доллар стал средством политического шантажа

Анастасия Башкатова

Китайским банкам пригрозили финансовой изоляцией за сотрудничество с Москвой

0
1111
Российской экономике сильно повезло в начале 2024 года

Российской экономике сильно повезло в начале 2024 года

Михаил Сергеев

Чиновники повысили прогноз по росту реальных доходов населения

0
1061
Три всадника одной патологии

Три всадника одной патологии

Владимир Яшин

Вирусы, бактерии и аллергены делают все, чтобы глаза наши не видели

0
583
Материаловедение Павла Флоренского

Материаловедение Павла Флоренского

Владислав Дмитриев

Как рождалась одна из важнейших отраслей современной науки

0
444

Другие новости