Кейсов внедрения: 138. Как компании применяют искусственный интеллект, какие задачи решают и какие результаты публикуют.
Данные магнитных и ультразвуковых комплексов при внутритрубной диагностике магистральных газопроводов обрабатываются с применением машинного зрения; нейросетевые технологии также используются для неразрушающего контроля сварных соединений.
Первые данные о результатах диагностики доступны через считаные часы вместо нескольких дней.
Модуль ускоряет расчёт сценариев эксплуатации и оперативно оценивает динамику пластового давления при отборе газа из подземного хранилища.
На одном из российских ПХГ в сезоне отбора 2025/2026 года суточную производительность хранилища повысили на 5%. Сопоставимый прирост за счёт бурения новых скважин потребовал бы около 5 млрд рублей инвестиций.
Глубокие нейронные сети применяются в сейсморазведке для интерпретации исходных данных.
Сроки работ на отдельных этапах сокращаются в 3–7 раз; точность исследований повышается.
В сортировочном комплексе Эбелях установлены сверхчувствительные камеры и специально разработанный ИИ: нейросеть анализирует видеопоток, сегментирует объекты и распознаёт потенциально ценные кристаллы.
Тестовая работа завершилась успешно; на имитациях модель показала более 96% качества. Результат в реальной производственной эксплуатации не раскрыт.
На рудниках «Маяк» и «Комсомольский» и Норильской обогатительной фабрике внедрена видеоаналитика, которая в реальном времени выявляет инородные тела в потоке руды и дефекты конвейерной ленты.
По заявлению представителя Рексофта, интегральная метрика F1 по разным объектам составила от 0,96 до 0,98.
Машинное зрение контролирует нахождение людей в опасных зонах и соблюдение требований охраны труда. Сигналы о нарушениях поступают в реальном времени.
Контроль опасных действий автоматизирован. Изменение частоты происшествий не раскрыто.
Большие языковые модели применяются для автоматической генерации замечаний к проектной документации.
Количественный эффект не раскрыт.
Система управления запасами нормализует справочники и рекомендует альтернативы из имеющихся сверхнормативных остатков, чтобы предотвращать дублирующие закупки.
Спикер оценивает чистый финансовый эффект внедрения не менее чем в 10 млн долларов экономии в год.
ПО, обученное на исторических данных механизированного фонда скважин за 2019–2025 годы, анализирует данные, выполняет технологические расчёты и выдаёт рекомендации по оптимизации каждой добывающей скважины.
В 2025 году применение решения принесло экономический эффект порядка 100 млн рублей.
Использует сотни цифровых двойников по технологической цепочке, включая моделирование бурения и промышленного производства, дистанционное управление и центры управления добычей.
Более половины углеводородов компания добывает с помощью цифровых двойников и искусственного интеллекта.
Интеллектуальные цифровые инструменты обрабатывают геолого-геофизические и промысловые данные, поддерживают построение геолого-гидродинамических моделей, прогнозирование добычи и принятие инвестиционных решений.
Наукоёмкие решения используются на активах «Газпром нефти»; методика прошла коммерческое внедрение в процессы нефтедобывающих компаний.
Газпром нефть разработала ИИ-систему, которая обрабатывает данные гидродинамических симуляций, геологические, физические, технические и экономические параметры, самостоятельно определяет количество и тип конструкции скважин и формирует варианты моделирования.
Проектирование выполняется в пять раз быстрее; тысяча проектов создаётся примерно за час вместо недели работы команды инженеров. Технология протестирована на трёх нефтяных промыслах.
Компания внедряет генеративный ИИ в процессы промышленного проектирования.
не раскрыто
Используются технологии IoT и AI для создания интеллектуальных скважин, которые адаптируются к изменяющимся условиям.
Добыча увеличилась на 5–7%; энергозатраты снизились.
ИИ управляет измельчением руды, реагирует на изменение состава сырья и предотвращает перегруз оборудования.
В источнике указан рост объёма переработки примерно на 1,5% за предыдущий год.
Компания применяет алгоритмы интерпретации полевых данных, нейросетевую обработку сейсмики и обновление геологических и гидродинамических моделей.
В 2026 году собственные разработки ускорили обработку геологической информации примерно в шесть раз.
ИИ-помощник выбирает базы данных и аналитические модели, выполняет расчёты и формирует варианты сценариев работ по запросу инженера.
Система получает доступ более чем к 200 базам данных и цифровым двойникам.
ИИ-модель анализирует видеопотоки, выявляет переполнение решёток и попадание посторонних предметов и отправляет сигнал диспетчеру.
Заявлены сокращение простоев и стабилизация потока руды без численных значений.
Система «Алхимик» применяет ИИ для разработки многокомпонентных рецептур моторных масел.
Количественный эффект не раскрыт.
Компания внедряет ИИ-агентов в бюджетный и проектный контроль.
не раскрыто
Система контролирует флотационные машины и параметры технологического процесса.
Система охватывает более 140 машин и около тысячи параметров; алгоритмы обрабатывают более миллиарда событий в год.
Данные датчиков и прогнозные алгоритмы используются для заблаговременного выявления возможных неисправностей оборудования.
Заявлена оптимизация планирования технического обслуживания и снижение расходов без раскрытия численных показателей.
В компаниях внедрены ИИ-системы для обработки геологических данных.
Конкретный результат не раскрыт.
В компаниях внедрены ИИ-системы для автоматизации процессов бурения.
Конкретный результат не раскрыт.
Умные системы управления скважинами регулируют давление и подачу нефти.
Заявлено предотвращение простоев и аварий.
IR-Test собирает данные датчиков буровых насосов и лебёдок и с помощью ML-моделей отслеживает вибрацию, температуру и давление в реальном времени.
За девять месяцев опытной эксплуатации непроизводительное время снизилось на 79%, средняя длительность инцидента — на 74,7%, простои свыше 10 часов — на 92%; каскадных отказов не зафиксировано.
На золотодобывающих предприятиях компании искусственный интеллект и компьютерное зрение используются для контроля процессов измельчения и флотации.
Количественный эффект не раскрыт.
Машинное обучение автоматически распознаёт оттенки частиц углерода при микроскопическом анализе и оценке термической зрелости горных пород.
Заявлены повышение точности прогноза нефтегазоносности и снижение субъективности визуальной оценки.
Комплекс анализирует данные множества скважин, перепроверяет архивные сведения и формирует для геолога список перспективных зон.
Количественный эффект не раскрыт.
Виртуальная модель установки предварительной подготовки газа на Барсуковском месторождении содержит проектные и эксплуатационные сведения об оборудовании.
Заявлены оптимизация проектирования и повышение качества эксплуатации без количественных показателей.