ИТ-соревнования «Роснефти»: искусственный интеллект и нестандартные решения

2 декабря в Москве состоялся финал Марафона ИТ-соревнований «Роснефти» — самого масштабного в России. На мероприятии были представлены лучшие решения призеров четырех хакатонов, которые в течение года провел крупнейший научный институт компании «РН-БашНИПИнефть». Общее количество участников Марафона превысило 2300 человек из 130 городов 12 стран.

Сигналы: поиск особенностей

В мае в рамках хакатона вузов страны более 400 учащихся из 31 города России проходили онлайн-квест «Сигналы: поиск особенностей». Участники разработали модели машинного обучения, которые могут использоваться для определения способов нефтедобычи. Победитель хакатона Даниил Распопин из Курска получил приглашение на работу в «РН-БашНИПИнефть» и сейчас задействован в проектах института, связанных с анализом данных и машинным обучением.

«Анализ больших данных и обработка сигналов сегодня являются неотъемлемой частью прикладной науки. Специалисты, имеющие соответствующие компетенции, высоко ценятся на рынке труда. Мы выбрали задание, которое решалось и методом искусственного интеллекта, и методом аналитической математики. На мое удивление, лучшие решения представили участники, применившие навыки искусственного интеллекта. Наверное, так развивается мир», — комментирует главный инженер проекта бюро старших экспертов «РН-БашНИПИнефть» Рафаил Газизов.

Роботизация исследований

Самое зрелищное и технически оснащенное соревнование ИТ-марафона «Роснефти» — хакатон для программистов-робототехников — состоялось 11-13 ноября в Уфе. 12 команд из 10 городов России решали задания, связанные с роботизацией лабораторных исследований керна. Студенты конструировали устройства для автоматического перемещения, взвешивания и фотосъемки образцов горных пород. Полученные в ходе соревнования решения будут использованы в проектах «Роснефти» по автоматизации исследований.

«Ежегодно в лабораторные центры «Роснефти» поступает свыше 20 погонных километров керна. Из каменного материала изготавливается более 50 тысяч образцов различной геометрической формы. Это колоссальный объем, требующий значительных усилий от сотрудников лабораторий. Специалисты регистрируют образцы, фотографируют, вносят информацию в базу данных. В процессе исследования керн многократно перемещается на различных экспериментальных стендах. Роботизация этих рутинных операций значительно оптимизирует изучение и сохранность ценного материала», — отмечает начальник управления исследований керна и пластовых флюидов «РН-БашНИПИнефть» Артем Макатров.

Победу в хакатоне для программистов-робототехников одержала команда Национального исследовательского Томского политехнического университета. Студенты получили главный приз — 250 тысяч рублей*.

Самыми масштабными соревнованиями ИТ-Марафона традиционно стали два хакатона Rosneft Challenge. Проходили они на онлайн-платформе Codenrock. Обе задачи были связаны с реальными проектами «Роснефти» и решались с использованием методов искусственного интеллекта.

Спрогнозировать отказ оборудования

На Rosneft Challenge I зарегистрировались 878 человек. Они создавали модель машинного обучения, способную спрогнозировать, через сколько дней выйдет из строя установка электроцентробежного насоса (УЭЦН). Эта задача важна для всей нефтяной отрасли. С помощью таких насосов на предприятиях «Роснефти» сейчас добывается более 90% нефти. Возможность предугадать отказ установки УЭЦН позволит избежать простоя скважин.

Решения продолжали поступать вплоть до последних минут хакатона. После проверки на точность и стабильность работы моделей организаторы выбрали ТОП-15 команд и дали им возможность улучшить свои решения во втором этапе. В итоге победил специалист по анализу больших данных Никита Трифонов из Москвы. Его выигрыш составил 390 тысяч рублей.

«Лучших результатов достигли те участники, которые глубоко проработали природу исходных данных. Большинство использовало очень распространенный метод машинного обучения — градиентный бустинг. Но при этом каждая команда подошла творчески к генерации признаков для обучения модели. Наработки участников будут использованы при создании прототипа программного модуля для прогнозирования отказов электроцентробежных насосов», — подытоживает начальник отдела прототипов и развития технологий «РН-БашНИПИнефть» Айрат Азбуханов.

Выдать план добычи

Участники Rosneft Challenge II выполняли задание, связанное со снижением нагрузки на окружающую среду. А именно — с рациональным использованием водных ресурсов при добыче нефти.

Претенденты на победу анализировали данные о работе добывающих и нагнетательных скважин одного из участков месторождения «Роснефти». Они выявляли скрытые зависимости и на их основе создавали цифровые модели. Важно было добиться точности расчетов уровня добычи при выбранных объемах закачиваемой жидкости.

Первое место в Rosneft Challenge II занял программист Александр Ничипоренко из Москвы. Он получил главный приз — 400 000 рублей. Александр — постоянный участник ИТ-марафонов «Роснефти». Начиная с 2019 года, он пробовал свои силы в пяти хакатонах. В этом году ему улыбнулась удача дважды. Он стал одним из победителей первого челленджа и абсолютным победителем второго челленджа.

От идеи к внедрению

«Роснефть» — первая компания в России, которая успешно создает программное обеспечение, охватывающее все ключевые процессы нефтегазодобычи. Решения участников Марафона ИТ-соревнований дают экспертам компании возможность увидеть новые подходы в разработке наукоемкого программного обеспечения. В частности, задания хакатонов 2022 года были напрямую связаны с цифровыми комплексами «РН-КИН», «РН-МЕХФОНД» и «РН-ПЕТРОЛОГ». Все эти программные продукты активно используются для разведки и добычи углеводородов.

Как программное обеспечение помогает в разработке месторождений, какие наметились тренды геологического моделирования и в каком направлении сейчас развиваются квантовые технологии, — эти темы стали ключевыми на финале ИТ-Марафона «Роснефти» не случайно. Цифровизация бизнес-процессов — одна из основных целей стратегии «Роснефть-2030». Компания планомерно внедряет передовые технологические решения по анализу больших массивов данных для повышения эффективности работы по всем направлениям своей деятельности.