Энергетический сектор применяет новые технологии для решения задач цифровой экономики. Современные технологии цифрового моделирования, включая Искусственный интеллект, все чаще используются для решения самых сложных и масштабных проблем энергетики и нефтегазовой отрасли: планирование и управление производством, оптимизация производственных процессов, производственная безопасность, капитальное строительство, снабжение и сбыт.
Новое решение на базе технологии Машинного обучения (Machine Learning) в этом году предложила российская IT-компания, системный интегратор ООО «ГК ИНФОПРО». Это система оптимизации режимов работы оборудования с обучаемой нейронной сетью. Решение апробировано на одной из электростанций России. По данным пилота, модели на базе ИИ доказали свое превосходство перед традиционными моделями, основанными на нормативно-технической документации (НТД). Разработка призвана не только повысить точность оптимизационных расчетов при планировании работы энергетического оборудования, но позволит оперативному персоналу самостоятельно обучать цифровые модели. Экономия на энергоресурсах за счет более точных моделей и экономия на инжиниринговых услугах за счет самообучения цифровых двойников – главные эффекты внедрения системы.
«Идея создания оптимизатора на ML основана на нашем опыте в «большой энергетике». Мы реализовали более 200 проектов по цифровизации объектов энергетики и знаем проблемы отрасли. Сегодня мы активно сотрудничаем с предприятиями энергоемкой промышленности и видим, что горизонт применения нашей разработки намного шире. Возможна кастомизация решения под задачи и потребности в том числе предприятий нефтегазового сектора», - подчеркивает Иван Фролов, коммерческий директор ООО «ГК ИНФОПРО»
Решение ИНФОПРО позволяет создавать цифровые двойники, обучать их, комбинировать модели прогнозирования, анализировать их точность и эффекты, а главное определять оптимальный режим работы с учетом влияющих факторов. В 2022 году компания уже реализовала проект близкий к нефтегазовой отрасли – «Разработка и внедрение системы оптимизации энергопотребления крупнейшего терминала по перегрузке сжиженных углеводородных газов в Балтике.
Как отмечают сами участники нефтегазового сектора, применение гибридных моделей (сочетание моделей на базе физических закономерностей «точных моделей» и моделей на основе исторических данных) самодиагностирующихся и самообучающихся является одним из перспективных направлений развития ИИ в промышленности. В будущем предполагается, что локальные модели будут объединяться в более глобальные, покрывающие сквозные производственные процессы и целые производственные активы. Уже сейчас отмечается тренд на платформенные, комплексные решения.
По оценке Министерства энергетики России, суммарный эффект от внедрения искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли составит в 2025–2040 гг. 5,4 трлн руб.
Подробнее с цифровыми решениями и проектами ООО «ГК ИНФОПРО» можно ознакомиться на сайте компании.
Реклама ООО «ГК ИНФОПРО» erid: LjN8K8UsV
Источник новости: www.it-world.ru
