Предметно-ориентированная методология внедрения приложений генеративного искусственного интеллекта в сфере бурения нефтяных и газовых скважин

В динамично развивающейся сфере бурения нефтяных и газовых скважин генеративный искусственный интеллект (Generative AI) становится незаменимым инструментом, использующим исторические данные бурения для повышения операционной эффективности, снижения рисков и поддержки обоснованного принятия решений. Существующие методы и инструменты Generative AI, такие как большие языковые модели (LLM) и агенты, требуют настройки и адаптации к специфике нефтегазового бурения. Применение Generative AI в бурении связано с рядом проблем, включая обеспечение качества данных и учет сложности операций. Методология интеграции Generative AI в процессы бурения должна быть комплексной и междисциплинарной. Предлагаемая гибкая стратегия предусматривает создание сети специализированных агентов LLM, разработанных для понимания отраслевой терминологии и сложных операционных взаимосвязей, основанных на экспертных знаниях в области бурения. Каждый агент связан с руководствами, стандартами и конкретными источниками оперативных данных бурения и имеет уникальные инструкции, оптимизирующие вычислительную эффективность и снижающие затраты. Для обеспечения экономической эффективности LLM используются выборочно, тогда как повторяющиеся запросы пользователей обрабатываются путем извлечения данных из агрегированного хранилища. На запросы пользователей предоставляются согласованные ответы в текстовой и графической форме, раскрывающие сведения о буровых операциях, стандартах, руководствах, практиках и извлеченных уроках. Применяемая методология эффективно осуществляет поиск в предварительно обработанной пользовательской базе данных с использованием специально разработанных агентов. Взаимодействие с пользователем осуществляется в формате чата внутри веб-приложения, а запросы к базе данных, содержащей сведения о сотнях скважин, обрабатываются менее чем за минуту. Методология позволяет анализировать данные и графики путем сравнения ключевых показателей эффективности (KPI). Предусмотрен широкий спектр графических представлений, включая столбчатые диаграммы, диаграммы рассеяния и карты, а также наглядные графики, такие как кривые времени в зависимости от глубины (TVD), на которых отмечены события непроизводительного времени (NPT) с приведением подробной информации ниже. Понимание содержания данных, этапов их подготовки и потребностей пользователей имеет фундаментальное значение для успешного применения методологии. Предлагаемая методология Generative AI является не только инструментом интерпретации данных, но и катализатором принятия решений в реальном времени в сложных условиях бурения. Ее интеграция в процессы нефтегазового бурения представляет собой важный этап развития и демонстрирует значительный потенциал преобразования отрасли. Такой подход обеспечивает существенное снижение затрат, более эффективное использование ресурсов и повышение производительности, открывая путь к новой эре в буровых операциях. Методология, основанная на выборочных, экономичных и предметно-ориентированных агентах LLM, способна преобразовать процессы бурения за счет бесшовной интеграции Generative AI, повышения эффективности и поддержки обоснованного принятия решений в нефтегазовом бурении.