Анализ эффективности использования искусственного интеллекта в обучении управлению нефтедобывающими компаниями

Авторы

  • Шамиль Айратович Арыслангалиев Уфимский государственный нефтяной технический университет
  • Алсу Рустямовна Исламова Уфимский государственный нефтяной технический университет
  • Полина Андреевна Багина Уфимский государственный нефтяной технический университет
  • Вадим Владиславович Шагиев Уфимский государственный нефтяной технический университет
  • Альбина Раилевна Юсупова Уфимский государственный нефтяной технический университет

DOI:

https://doi.org/10.25726/h1539-3494-0838-o

Ключевые слова:

искусственный интеллект, нефтедобывающие компании, управление, обучение, Россия

Аннотация

Нефтедобывающие компании являются одними из ключевых игроков в мировой экономике. Эти компании сталкиваются с большими вызовами, связанными с необходимостью обеспечения безопасности работников, улучшения производительности, сокращения затрат и оптимизации процессов добычи. Искусственный интеллект (ИИ) может помочь компаниям достичь этих целей и улучшить их бизнес-процессы. Нефтедобывающая отрасль является одной из ключевых отраслей экономики России, которая обеспечивает значительную долю доходов в бюджет страны. Однако, в условиях постоянного изменения мирового рынка нефти и ужесточения конкуренции, компании необходимо постоянно повышать эффективность работы и внедрять новые технологии. Сегодня искусственный интеллект становится все более популярным инструментом в нефтедобывающей отрасли. Применение ИИ может значительно улучшить процесс добычи нефти и снизить затраты на производство. В то же время, внедрение ИИ в отрасль может вызвать некоторые сложности, включая ограниченный доступ к данным, недостаточную точность моделей машинного обучения и культурные и организационные изменения в компаниях. В связи с этим, в данной статье будет проанализирован эффективный применение искусственного интеллекта в нефтедобывающей отрасли России, а также рассмотрены примеры применения ИИ в нефтедобыче и роль образования в решении проблем, связанных с применением ИИ. Результаты исследования могут быть полезными для компаний, занимающихся добычей нефти, а также для специалистов, работающих в области ИИ и машинного обучения.

Библиографические ссылки

Богоявленский В.И. Арктика и Мировой океан: современное состояние, перспективы и проблемы освоения ресурсов углеводородов: монография // ВЭО. 2014. Т. 182. С. 11-175.

Брускин С.Н. Модели и инструменты предиктивной аналитики для цифровой корпорации // Вестник РЭУ им. Г.В. Плеханова. 2017. № 5. С. 136-139.

Гулулян А.Г. Оценка экономической эффективности использования технологий цифровых месторождений при принятии управленческих решений в нефтегазовом производстве: автореферат дисс. кандидата экономических наук. М., 2017. 24 с.

Дмитриевский А.Н., Еремин Н.А., Басниева И.К. Цифровая модернизация нефтегазового производства в условиях снижения углеродного следа // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. 2022. Вып. 1. С. 467-476.

Кудашов В.И., Сержинский И.И., Колотухин В.А., Таранова Т.И. Стимулирование коммерциализации инновации / Под науч. ред. П.Г. Никитенко. Мн.: Право и экономика, 2006. 182 с.

Куклина Е. А. О цифровой трансформации и финансировании цифровых месторождений в сегменте апстрим Российской Федерации // Актуальные теоретические и прикладные вопросы управления социально-экономическими системами : мат-лы Международной научно-практической конференции. Т. 3. Москва, 20 декабря 2019. М. : Институт развития дополнительного профессионального образования, 2019. С. 127-131.

Лапин А.В. Развитие национальной инновационной системы как обязательное условие технологических изменений и роста производства // Административное и муниципальное право. 2018. № 4. С. 26-41. https://doi.org/10.7256/2454-0595.2018.4.26423

Мухтаруллин И.Ш. Роль инноваций в развитии предприятий нефтегазовой сферы в условиях цифровой экономики // Сибак студенческий научный журнал. 2020. № 12 (98). С. 12-14.

Писарева О.М. Измерение эффективности реализации решений и деятельности участников стратегического планирования в условиях цифровой трансформации // Научно-технические ведомости СПбГПУ Экономические науки. 2018. Т. 11, № 4. С. 24-39

Савина Е.Н., Дятлов С.А. Государственная поддержка инновационной деятельности // Сборник научных статей «Современное экономическое и социальное развитие: проблемы и перспективы». СПб., 2007. С. 26-29.

Семкова Д. Н. Проблемы инвестирования в инновационную деятельность предприятий нефтегазового комплекса Российской Федерации // Мат-лы XI Международной научно-практической конференции «Государство и бизнес. Экосистема цифровой экономики» 24-26 апреля 2019 г. Т. 1. СПб., 2019. С. 221-223.

Тчаро Х., Воробьев А.Е. Цифровизация нефтяной промышленности: базовые подходы и обоснование «интеллектуальных» технологий // Вестник Евразийской науки. 2018. Т. 10, № 2. С. 8-11.

Эдер Л. В., Проворная И. В. Основные направления инновационного развития нефтегазовой промышленности России // Инновационный потенциал экономики России: состояние и перспективы : сб. науч. тр. / ИЭОПП СО РАН. Новосибирск, 2013. С. 165-184.

Ясницкий Л.Н. Интеллектуальные системы // Лаборатория знаний. 2016. Т. 221. С.114

Загрузки

Опубликован

2023-03-15

Как цитировать

1.
Арыслангалиев ША, Исламова АР, Багина ПА, Шагиев ВВ, Юсупова АР. Анализ эффективности использования искусственного интеллекта в обучении управлению нефтедобывающими компаниями. УО [Интернет]. 15 март 2023 г. [цитируется по 3 июль 2024 г.];13(3):171-82. доступно на: https://emreview.ru/index.php/emr/article/view/828