Драйверы перемен

По условиям конкурса на первом — заочном — этапе участникам было предложено решить по две задачи: дать наиболее точный прогноз объемов добычи из скважин с использованием реальных производственных данных с шести месторождений «Газпром нефти». Конкурс, который стартовал в конце августа, состоит из двух независимых сессий — летней и осенней, каждая из которых включает в себя заочный и очный этапы. Главная цель конкурса — поиск новых решений в области анализа данных.

В заочном этапе летней сессии конкурса приняли участие 169 команд. В финале первой сессии девять участников, показавших лучшие результаты на заочном этапе, представили свои проекты жюри. Призовой фонд первого этапа конкурса в итоге разделили семь финалистов.

По словам начальника управления комплексного проектирования разработки Научно-технического центра «Газпром нефти» Андрея Маргарита, сотрудничество с компанией «Иннопрактика» помогает им в поиске талантливой молодежи.

Руководитель дирекции стратегических партнерств компании «Иннопрактика» Анастасия Павленко уточнила, что «анализ больших данных — это новая и сулящая большую отдачу для бизнеса и общества область знаний, в которой важно делать ставку на поиск и выявление талантов, способных находить свежие решения и методы. А “Иннопрактика” ставит своей целью развитие человеческого капитала. Именно поэтому мы вместе с “Газпром нефтью” стали организаторами конкурса».

Участников конкурса приветствовал директор департамента цифровых технологий Минпромторга Владимир Дождёв, который сказал, что его поразили высокие результаты участников, подавляющее большинство которых —математики, не имеющие отношения к нефтедобыче. «Вы подтвердили, что нет ничего невозможного. Продолжайте развивать свои профессиональные компетенции и применять навыки в новых для вас сферах деятельности».

«Мы понимаем, — заметил председатель экспертного совета, директор по цифровой трансформации “Газпром нефти” Андрей Белевцев, — что в двадцать первом веке применение методов big data является одним из основных драйверов нефтяной отрасли, который позволяет радикально повысить эффективность добычи. Очевидно, что мы только в начале пути. Путь непростой, и конкурс мы делали в том числе для того, чтобы его участники могли помочь нам этот путь успешно преодолеть».

Победитель конкурса Олег Черемисин с председателем экспертного совета, директором по цифровой трансформации “Газпром нефти” Андреем Белевцевым

«Газпром нефть»

ЭРА цифровизации

Конкурс реализуется в рамках одного из ключевых технологических проектов компании «Газпром нефть». Проект называется СПИН — «Самообучающийся помощник инженера-нефтяника». Цель, которой компания рассчитывает достичь по окончании проекта, — разработать комплексное программное средство, способное непрерывно обучаться на реальных данных. Этот помощник должен будет иметь возможность давать инженерам единую программу, способную оптимизировать добычу и экономические показатели по месторождению в целом.

В свою очередь, проект СПИН, как объяснил Андрей Белевцев, входит в программу «Электронная разработка активов» (ЭРА), которая представляет собой стратегию развития цифровых проектов «Газпром нефти» в сфере разведки и добычи и охватывает все основные направления ее деятельности: геологоразведку, геологию, обустройство месторождений, бурение, разработку, добычу.

Ее реализация началась в 2012 году, а в 2014-м она была включена в технологическую стратегию блока разведки и добычи «Газпром нефти» в качестве одного из приоритетных направлений. В 2018 году стратегия актуализируется с учетом современных цифровых трендов для соответствия актуальным производственным и бизнес-задачам подразделений «Газпром нефти».

Программа ЭРА объединяет все наукоемкие проекты компании, которые в итоге заканчиваются разработкой программного обеспечения, связанного с цифровизацией.

Цифровизация и применение методов big data сейчас особенно актуальны, поскольку в России, как и во всем мире, ресурсная база из года в год ухудшается. Это мировые реалии: более сложные коллекторы, более сложные продукты. Для большинства вновь открытых залежей характерна осложненная или низкая проницаемость, то есть низкие дебиты. Наличие большого количества газа — еще один осложняющий фактор. А это значит, что неопределенности, с которыми работает инженер, заметно возрастают. Если раньше он, прогнозируя дебит новой скважины, принимал решение с погрешностью десять процентов, то сейчас погрешность может достигать и ста процентов, потому что все эти факторы очень сложно учесть. «И пласты, которые мы сейчас будем осваивать, — поясняет Андрей Белевцев, — расположены на трехкилометровых глубинах и имеют толщину пять метров. Изучить такой пласт — огромная проблема. Поэтому неопределенность возрастает. Чтобы с ней бороться, как раз и предлагается СПИН. Он должен постоянно обучаться на тех решениях, которые принимаются на производстве, на тех данных, которые у нас есть, и помогать инженерам делать выводы. Потому что инженер не может анализировать одновременно и эффективно сотни параметров, которые имеются по скважинам, по пласту, да еще и меняются в динамике в ходе работы».

До недавнего времени нефтегазовые компании во многом зависели от импортного программного обеспечения. Программа ЭРА будет способствовать в том числе и решению этой задачи. Более того, в компании считают, что их программа направлена не просто на импортозамещение, а на импортоопережение. В компании стремятся сделать не просто хорошее ПО, а такое, которое будет решать именно те проблемы, с которыми сталкивается «Газпром нефть», потому что у месторождений компании есть свои особенности, есть уникальные регионы: шельф, Арктика. И уникальные запасы. Там не найдешь готовых коммерческих решений. «И если говорить о “Газпром нефти”, — поясняет Андрей Белевцев, — то у нас есть стратегия по импортозамещению, мы движемся согласно этой стратегии достаточно успешно и планируем к 2020 году по всем ключевым направлениям деятельности иметь большую часть своих решений».

Второе место занял Алексей Забайкин из Новосибирска

«Газпром нефть»

Проверить гипотезы

Рассказывая о конкурсе, Андрей Маргарит пояснил: «Любая нефтяная компания генерирует множество данных. У “Газпром нефти” это сотни гигабайт в день: это данные со скважин, с промысловых датчиков, несколько десятков показателей ежесуточно снимаются с каждой скважины». Это данные по результатам исследования пласта, сейсмические данные. Весь этот набор данных за последний год — предварительно подготовленный, адаптированный под условия конкурса — был открыт. Естественно, его обезличили».

Как заметил Андрей Маргарит, «известный писатель и футуролог Джон Несбитт как-то сказал: “Мы задыхаемся от нехватки знаний, но тонем в море информации”. У нас в отрасли как раз такая ситуация: огромные массивы данных, которые надо обработать и вытащить из них ценные знания, которые позволят принимать правильные решения. СПИН про это. Он про те алгоритмы, которые будут воспринимать огромные массивы данных, перерабатывать и давать инженеру рекомендации».

На основе этих данных участники конкурса с помощью разработанных ими алгоритмов прогнозировали на основе методов big data добычу на этот год, а организаторы сравнивали их результаты с фактическими данными. Как отмечали организаторы, конкурс — это первый такой опыт для российской нефтянки. Так же как открытие определенных данных в форме датасетов.

Конкурс для компании «Газпром нефть» — это уникальная возможность проверить множество различных гипотез относительно перспектив добычи. Как подчеркнули организаторы, если бы в компании это делали своими силами, то потратили бы месяцы, может быть, годы усилий проектной команды на то, чтобы все гипотезы проверить и отбросить неправильные предположения. По сути, за разработчиков это сделали 169 команд-участников. «Проанализировав их подходы, их ошибки и их победы, — пояснил Андрей Маргарит, — мы сможем существенно оптимизировать схему реализации проекта СПИН».

Из 169 команд эксперты конкурса отобрали девять с наилучшими результатами, которые приняли участие в финале, выступив с докладами. А затем жюри определило победителей. Как рассказал Андрей Белевцев, «наилучшие решения, библиотеки и алгоритмы этой девятки мы будем интегрировать в реальные производственные задачи. Более того, мы рассматриваем возможность включения этих участников в рабочую проектную команду “Газпром нефти”. Мы собираемся формировать большую команду, в которой наиболее перспективные ребята смогут принять участие».

Третье место у Равиля Якубова

«Газпром нефть»

Победители

По решению жюри конкурса первое место занял Олег Черемисин из Перми. Он окончил Пермский политех и работает в компании — национальном чемпионе «Новомет Пермь», занятой производством оборудования для нефтедобычи. «Это мой лучший результат, — сказал Олег. — Мне понравилось, как был организован конкурс, какие данные предоставили организаторы»

А второе место занял Алексей Забайкин из Новосибирска, который окончил Новосибирский университет, работает в компании Open Provider и занимается проектами в сфере искусственного интеллекта. По словам Алексея, «участие в конкурсе для меня интересное хобби».

Итоги первого тура подвел Андрей Маргарит: «Наши ожидания от конкурса полностью оправдались — проект привлек множество умных и талантливых специалистов, причем большинство не имели опыт взаимодействия с нефтегазовой отраслью. Многие решения, предложенные участниками, были не только точными, но и неординарными».

А 17 октября стартовал второй тур конкурса. Его организаторы рассчитывают, что он также привлечет перспективных специалистов в сфере искусственного интеллекта.