"Газпром Нефть" и Сколтех разрабатывают технологии с применением искусственного интеллекта для создания цифровых моделей месторождений
Москва. 12 февраля. ИНТЕРФАКС - Эксперты Научно-Технического Центра "Газпром нефти" и ученые Сколтеха запустили новый этап совместного проекта по созданию цифровых моделей месторождений на базе технологий искусственного интеллекта, сообщается на сайте "Газпром нефти".
Специалисты планируют использовать методы машинного обучения для цифрового моделирования пластовых течений. Новые разработки в разы повысят оперативность и эффективность принятия капиталоёмких решений по разработке углеводородных месторождений.
Специалисты Сколтеха в составе научных групп профессоров Дмитрия Коротеева, Евгения Бурнаева и Ивана Оселедца подготовили научно-технические наработки. В частности, созданы уникальные алгоритмы метамоделирования, демонстрирующие ускорение в несколько сотен раз по сравнению с классическим гидродинамическим моделированием нефтегазовых залежей.
Эксперты Научно-Технического Центра «Газпром нефти» положительно оценили перспективы внедрения этих инноваций Сколтеха. В течение года нефтяники вместе с учеными будут работать над созданием конечного продукта для внедрения его на месторождениях компании.
"Сколтех" уже несколько лет является одним из ведущих научных партнеров Научно-Технического Центра "Газпром нефти". Вместе мы успешно реализуем сложные проекты в области геологии, дизайна новых сверхтвердых материалов, технологий машинного обучения и цифрового моделирования. И каждый раз наш партнер подтверждал свой статус инновационной площадки, способной справиться с любым технологическим вызовом. Мы ожидаем, что реализация проекта позволит существенно повысить информативность моделирования процессов, протекающих в пласте. Благодаря этому вырастет качество принимаемых решений, а применение методов машинного обучения сократит время на анализ полученных данных", - говорит генеральный директор Научно-Технического Центра компании Марс Хасанов.
"Проект метамоделирования пластовых течений - отличный пример применения технологий машинного обучения для существенного ускорения построения прогноза динамики углеводородных залежей. Это один из знаковых примеров, в котором фундаментальные проблемы нефтегазового инжиниринга решаются с применением самых последних разработок из области искусственного интеллекта" - подчеркнул профессор Сколтеха Дмитрий Коротеев.