Аналитический обзор цифровых инициатив производственных направлений международных вертикально-интегрированных нефтегазовых компаний. Сбор, подготовка, переработка, транспортировка продукции
Рощин П.В., Савельев А.А.,
Парамзин А.Р., Канайкин И.Е., Давыдов М.А., Соболева Е.И., Абрамов Н.В.
ООО «РН-Проектирование Добыча»
(ОГ ПАО «НК «Роснефть»); СамГТУ
Парамзин А.Р., Канайкин И.Е., Давыдов М.А., Соболева Е.И., Абрамов Н.В.
ООО «РН-Проектирование Добыча»
(ОГ ПАО «НК «Роснефть»); СамГТУ
В условиях непрерывного увеличения доли трудноизвлекаемых запасов углеводородов и увеличения необходимых капиталовложений для поддержания текущего уровня добычи, сбора, подготовки и первичной переработки, цифровая трансформация становится одним из ключевых факторов конкурентоспособности и устойчивости вертикально интегрированных нефтегазовых компаний (ВИНК). Данный аналитический обзор посвящен исследованию современных трендов и практик цифровизации в области сбора, подготовки и транспортировки углеводородов. На основе анализа открытых данных международных ВИНК, таких как ПАО «НК «Роснефть», Группа ЛУКОЙЛ, ПАО «Газпром», Saudi Aramco, ExxonMobil, Shell и других, выявлены и систематизированы ключевые направления цифровой трансформации.
Согласно данным МЭА [4], для сохранения текущего уровня добычи нефти
(100 млн барр/сут) к 2050 году среднегодовой объем инвестиций должен составлять не менее
400 млрд долларов США, а для незначительного увеличения (до 110 млн барр/сут) —
не менее 500 млрд долларов США ежегодно. В этих условиях цифровая трансформация производственных процессов становится одним из ключевых факторов конкурентоспособности и устойчивости нефтегазовых компаний.
(100 млн барр/сут) к 2050 году среднегодовой объем инвестиций должен составлять не менее
400 млрд долларов США, а для незначительного увеличения (до 110 млн барр/сут) —
не менее 500 млрд долларов США ежегодно. В этих условиях цифровая трансформация производственных процессов становится одним из ключевых факторов конкурентоспособности и устойчивости нефтегазовых компаний.
В Российской Федерации важность цифровой трансформации закреплена на государственном уровне. Согласно Указу Президента РФ № 309 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года» от 7 мая 2024 года, цифровая трансформация является одной из ключевых национальных целей РФ [5]. В соответствии с Указом Президента РФ № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» в РФ разработана национальная стратегия развития искусственного интеллекта до 2030 года [6].
Целью данной работы является обзор и анализ трендов цифровизации и цифровой трансформации производственных направлений международных вертикально интегрированных нефтегазовых компаний (ВИНК) в области сбора, переработки и транспортировки углеводородов.
ПАО «НК «Роснефть»
• В 2025 году Компания разработала алгоритм виртуального расходомера для сравнения дебита скважин с их потенциалом в реальный момент времени, формирования списка скважин с потенциалом увеличения добычи [7].
• С 2021 года ПАО «НК «Роснефть» внедряет беспилотные летательные аппараты (БПЛА), оснащенные тепловизорами, позволяющими оценивать повреждения трубопроводов продукции и вызывать технический сервис на конкретные участки [8].
• Программный продукт «РН-СИМТЕП» предназначен для моделирования технологических процессов в области транспортировки, подготовки и первичной переработки скважинной продукции [9].
• С 2021 года ПАО «НК «Роснефть» внедряет беспилотные летательные аппараты (БПЛА), оснащенные тепловизорами, позволяющими оценивать повреждения трубопроводов продукции и вызывать технический сервис на конкретные участки [8].
• Программный продукт «РН-СИМТЕП» предназначен для моделирования технологических процессов в области транспортировки, подготовки и первичной переработки скважинной продукции [9].
• Программа «Цифровой завод» — инструмент эффективного управления
нефтеперерабатывающими заводами. Она включает роботизацию производственных процессов, предиктивную аналитику данных по работающему оборудованию, дополненную виртуальную реальность в работе и обучении [10].
• Цифровой помощник для проектирования промысловых трубопроводов РН-АКЗТ (антикоррозийная защита трубопроводов) — это экспертная система, предназначенная для проектных институтов и добывающих предприятий, основанная на обученной на реальных данных модели искусственного интеллекта (ИИ), способной прогнозировать интенсивность коррозии металлов [11].
• В 2021 году на Самотлоре Компания впервые применила комплексные технологии обнаружения метановых выбросов.
Более 100 объектов нефтегазодобычи и трубопроводного парка обследованы с помощью инфракрасных камер (ИК-камер), лазерного сканера, ультразвукового детектора и БПЛА с лазерным газоанализатором [12].
нефтеперерабатывающими заводами. Она включает роботизацию производственных процессов, предиктивную аналитику данных по работающему оборудованию, дополненную виртуальную реальность в работе и обучении [10].
• Цифровой помощник для проектирования промысловых трубопроводов РН-АКЗТ (антикоррозийная защита трубопроводов) — это экспертная система, предназначенная для проектных институтов и добывающих предприятий, основанная на обученной на реальных данных модели искусственного интеллекта (ИИ), способной прогнозировать интенсивность коррозии металлов [11].
• В 2021 году на Самотлоре Компания впервые применила комплексные технологии обнаружения метановых выбросов.
Более 100 объектов нефтегазодобычи и трубопроводного парка обследованы с помощью инфракрасных камер (ИК-камер), лазерного сканера, ультразвукового детектора и БПЛА с лазерным газоанализатором [12].
• Специалисты волгоградского научного института Компании разработали новый высокоточный роботизированный комплекс, который определяет вертикальность положения внутренних устройств реакторного оборудования. Комплекс успешно апробирован на предприятиях нефтехимической промышленности РФ. Изобретение ученых «Роснефти» значительно повышает качество работ и минимизирует вероятность ошибок благодаря автоматизации рутинных задач. Новый робот, получая данные об отклонении внутренних устройств от вертикали, информирует в каком направлении необходимо скорректировать их положение. Кроме того, роботизированная диагностика в среднем в два раза снижает время простоя технологического оборудования и минимизирует риски для жизни и здоровья человека [13].
• В конце августа 2024 года «Роснефть» сообщила, что на ее предприятиях внедрена обновленная цифровая система мониторинга трубопроводов, которая позволит сэкономить более 1 млрд руб-лей. Новая версия программного обеспечения автоматически определяет пропускную способность трубопроводов на основании текущих параметров работы добывающих и нагнетательных скважин. Это обновление позволило консолидировать все данные о трубопроводах компании, общая протяженность которых превышает 80 тыс. километров. Теперь информация о техническом состоянии трубопроводов, результатах диагностики, а также другие важные данные доступны специалистам в единой цифровой базе [14].
• Специалисты уфимского научного института «Роснефти» разработали уникальный программно-аналитический комплекс для контроля целостности и повышения надежности трубопроводного транспорта. Программный комплекс в непрерывном режиме обрабатывает информацию о свойствах перекачиваемых углеводородов, а также данные с датчиков давления, получаемые с частотой до 20 раз в секунду, и в случае обнаружения отклонений выдает координаты точки потери целостности трубопровода. Новая технология поможет эффективно контролировать целостность трубопроводов, транспортирующих как подготовленную товарную нефть, так и жидкие углеводороды с небольшим содержанием газа [15].
• Ученые томского института «Роснефти» внедрили Геоинформационный модуль на базе нейросетевых моделей в работу компании. Модуль позволяет быстрее и точнее человека распознавать объекты местности: рельеф, водоемы, растительность, дороги, коммуникации и границы территории. На основе обнаруженных объектов нейросеть автоматически создает геоинформационные материалы для создания топографических карт и дальнейшего проектирования объектов [16].
Группа ЛУКОЙЛ
• Автоматизированная система оперативного диспетчерского управления (АСОДУ) позволяет выбирать оптимальный режим эксплуатации трубопроводного транспорта на основе ИИ и машинного обучения в процессах добычи, подготовки, транспортировки и сдачи углеводородов [17].
• В 2020 году на Пермском НПЗ «ЛУКОЙЛа» реализован проект по созданию цифрового двойника установок риформинга и гидроочистки для обучения технического персонала эффективной отработке сценариев аварийных ситуаций [18].
• Применение БПЛА производится с целью мониторинга различных трубопроводов и производственных объектов, оценки их состояния, контроля за системой и объектами инфраструктуры. Данные аэрофотосъемки обрабатываются интеллектуальной системой и передаются на рабочие места ответственных лиц в режиме реального времени [19].
• В 2020 году на Пермском НПЗ «ЛУКОЙЛа» реализован проект по созданию цифрового двойника установок риформинга и гидроочистки для обучения технического персонала эффективной отработке сценариев аварийных ситуаций [18].
• Применение БПЛА производится с целью мониторинга различных трубопроводов и производственных объектов, оценки их состояния, контроля за системой и объектами инфраструктуры. Данные аэрофотосъемки обрабатываются интеллектуальной системой и передаются на рабочие места ответственных лиц в режиме реального времени [19].
• Компания использует мобильных роботов для обследования подводных частей добывающих платформ и трубопроводов на Каспии. Они передают информацию о техническом состоянии объектов и экосистемы. [20]
• «ЛУКОЙЛ-Пермь» внедрил систему дистанционного мониторинга технологических процессов на восьми разрабатываемых месторождениях [21].
• «ЛУКОЙЛ-Пермь» внедрил систему дистанционного мониторинга технологических процессов на восьми разрабатываемых месторождениях [21].
ПАО «Газпром»
• Система управления логистикой в Арктике «Капитан» (2019 г.) предназначена для выбора лучших маршрутов для танкеров и ледоколов [22].
• Система «Нефтеконтроль – Газпром нефти» обрела искусственный интеллект, обеспечивающий цифровой контроль качества и количества нефтепродуктов на всех этапах производства и доставки до потребителя (2023 г.) [23].
• Система «Нефтеконтроль – Газпром нефти» обрела искусственный интеллект, обеспечивающий цифровой контроль качества и количества нефтепродуктов на всех этапах производства и доставки до потребителя (2023 г.) [23].
• В Компании запущена реализация двух пилотных проектов цифровых производств на базе битумных заводов компании в Рязани и Республике Казах-
стан (2018 г.) [24], которые становятся прототипами цифровых двойников всех установок НПЗ, воспроизводящих физические процессы работы оборудования.
• В 2024 году Компания задействовала мобильную платформу «Роботизированный многофункциональный мобильный обходчик» для обнаружения утечек метана на основе спутниковой навигации, RTK-метки (Real Time Kinematic — кинематика реального времени) и компьютерного зрения для точного позиционирования [25].
стан (2018 г.) [24], которые становятся прототипами цифровых двойников всех установок НПЗ, воспроизводящих физические процессы работы оборудования.
• В 2024 году Компания задействовала мобильную платформу «Роботизированный многофункциональный мобильный обходчик» для обнаружения утечек метана на основе спутниковой навигации, RTK-метки (Real Time Kinematic — кинематика реального времени) и компьютерного зрения для точного позиционирования [25].
• «Газпром нефть» начала применять роботизированные комплексы для осуществления сварки трубопроводов. Оборудование в автоматическом режиме выполняет высококачественное соединение конструкций в 3 раза быстрее по сравнению с ручными методами.
Применяемые роботы имеют массу всего 10 кг и способны работать в широком диапазоне температур (от −40 до +40 °C). Автоматизированная сварка исключает дефекты и повышает безопасность проведения работ для персонала. Оборудованием управляет оператор, который дистанционно устанавливает необходимые параметры и контролирует процесс с помощью специального программного обеспечения [26].
• В Группе «Газпром» применяются цифровые технологии для повышения эффективности производства, улучшения управления данными, контроля процессов в реальном времени и снижения затрат. Это, в свою очередь, создает условия для развития новых направлений деятельности. В 2024 г. специалисты ООО «Газпром добыча Ноябрьск» активно развивали отечественные технологии для интеллектуального мониторинга добычи газа. В компании используется единая информационная система диспетчерского управления, которая помогает моделировать и оптимизировать производственные процессы [27].
Применяемые роботы имеют массу всего 10 кг и способны работать в широком диапазоне температур (от −40 до +40 °C). Автоматизированная сварка исключает дефекты и повышает безопасность проведения работ для персонала. Оборудованием управляет оператор, который дистанционно устанавливает необходимые параметры и контролирует процесс с помощью специального программного обеспечения [26].
• В Группе «Газпром» применяются цифровые технологии для повышения эффективности производства, улучшения управления данными, контроля процессов в реальном времени и снижения затрат. Это, в свою очередь, создает условия для развития новых направлений деятельности. В 2024 г. специалисты ООО «Газпром добыча Ноябрьск» активно развивали отечественные технологии для интеллектуального мониторинга добычи газа. В компании используется единая информационная система диспетчерского управления, которая помогает моделировать и оптимизировать производственные процессы [27].
• Интернет вещей (IoT) предоставляет данные о состоянии и производительности оборудования, что используется для предиктивного обслуживания. Например, на объектах ООО «Газпром добыча Оренбург» и ООО «Газпром добыча Ямбург» апробируется совместное использование технологий промышленного интернета вещей и цифровых двойников для оперативного контроля режимов работы скважин и газосборных сетей [27].
Saudi Aramco
• Компания разработала робота для инспекции и мониторинга на мелководье (SWIM-R). Он позволяет безопасно и эффективно проводить осмотр трубопроводов, сокращая время и затраты (2017 г.) [28].
• В Saudi Aramco внедрена система OSPAS — система оперативного планирования и составления графиков поставок нефти. 100 000 датчиков собирают информацию со скважин, трубопроводов, заводов и терминалов для отслеживания и контроля потока нефти и газа в сети с помощью данных в реальном времени [29].
• В Saudi Aramco внедрена система OSPAS — система оперативного планирования и составления графиков поставок нефти. 100 000 датчиков собирают информацию со скважин, трубопроводов, заводов и терминалов для отслеживания и контроля потока нефти и газа в сети с помощью данных в реальном времени [29].
• Газовый завод «Утмания» использует искусственный интеллект для повышения производительности своих объектов. Дроны и носимые устройства для осмотра трубопроводов и оборудования помогли сократить трудозатраты на 90 % [30].
• Внедрение алгоритмов машинного обучения и ИИ позволило автоматически регулировать процесс стабилизации нефти для повышения эффективности выработки электроэнергии и снижения выбросов CO2 [31].
• Внедрение алгоритмов машинного обучения и ИИ позволило автоматически регулировать процесс стабилизации нефти для повышения эффективности выработки электроэнергии и снижения выбросов CO2 [31].
• В Saudi Aramco внедряются БПЛА в качестве экономичного способа проверки и мониторинга нефтегазовых активов, что исключает опасные ручные проверки [32].
• Saudi Aramco создала цифровой двойник нефтеперерабатывающего комплекса в Джазане, используя данные датчиков, систем управления и инженерных моделей для моделирования сценариев запуска, выявления потенциальных проблем и оптимизации последовательности пуска. Цифровой двойник также помог компании обучить операторов и инженеров процедурам запуска, используя реалистичную и интерактивную среду. Saudi Aramco удалось сократить время запуска нефтеперерабатывающего комплекса в Джазане примерно на 30 % по сравнению с традиционным подходом за счет параллельного тестирования и верификации нескольких агрегатов и систем с использованием цифрового двойника, удаленной поддержки и интеллектуальных устройств [33].
• Saudi Aramco создала цифровой двойник нефтеперерабатывающего комплекса в Джазане, используя данные датчиков, систем управления и инженерных моделей для моделирования сценариев запуска, выявления потенциальных проблем и оптимизации последовательности пуска. Цифровой двойник также помог компании обучить операторов и инженеров процедурам запуска, используя реалистичную и интерактивную среду. Saudi Aramco удалось сократить время запуска нефтеперерабатывающего комплекса в Джазане примерно на 30 % по сравнению с традиционным подходом за счет параллельного тестирования и верификации нескольких агрегатов и систем с использованием цифрового двойника, удаленной поддержки и интеллектуальных устройств [33].
PetroChina
• С 2009 года китайская компания использует технологию «цифровых трубопроводов», применяя компьютерное проектирование, дистанционное зондирование, виртуальную реальность и др. [34].
• Компания использует RFID-метки (Radio Frequency Identification — радиочастотная идентификация) для отслеживания состояния трубопроводов в целях снижения задержек или предотвращения неожиданных аварий [35].
• С 2024 года внедрен искусственный интеллект для прогнозирования потребностей в техническом обслуживании на нефтеперерабатывающих заводах [36].
• Компания использует RFID-метки (Radio Frequency Identification — радиочастотная идентификация) для отслеживания состояния трубопроводов в целях снижения задержек или предотвращения неожиданных аварий [35].
• С 2024 года внедрен искусственный интеллект для прогнозирования потребностей в техническом обслуживании на нефтеперерабатывающих заводах [36].
ExxonMobil
• Благодаря новому IoT-проекту (Internet of things — интернет вещей) более 6 триллионов отдельных записей данных с заводов поступают в вычислительную среду для аналитического обнаружения новых способов повышения эффективности [37].
• ИИ Компании «Sofia», основанный на распознавании конкретных вопросов, позволяет определять, какая часть оборудования работает не в оптимальном режиме. Также «Sofia» способна самообучаться благодаря большему количеству вопросов [38].
• ИИ Компании «Sofia», основанный на распознавании конкретных вопросов, позволяет определять, какая часть оборудования работает не в оптимальном режиме. Также «Sofia» способна самообучаться благодаря большему количеству вопросов [38].
• С 2024 года ExxonMobil использует роботов, оснащенных технологией акустического резонанса, для проверки трубопроводов [39].
• ExxonMobil разработала систему «SmartLane», которая показывает операторам оптимальные уровни содержания химических веществ для производства конкретного продукта (2021 г.) [38].
• Воздушные дроны Компании используются для инспекции нефтяных и газовых трубопроводов более чем в ста филиалах по всему миру. Они оснащены видеокамерами и тепловизорами для обнаружения утечек на трубопроводах [39].
• ExxonMobil разработала систему «SmartLane», которая показывает операторам оптимальные уровни содержания химических веществ для производства конкретного продукта (2021 г.) [38].
• Воздушные дроны Компании используются для инспекции нефтяных и газовых трубопроводов более чем в ста филиалах по всему миру. Они оснащены видеокамерами и тепловизорами для обнаружения утечек на трубопроводах [39].
Shell
• В Роттердамском химическом парке Shell автономные роботы собирают данные, выполняя видеозапись высокого разрешения. Видеоданные анализируются в облаке с системой машинного зрения, считывающей показания датчиков и оценивающей уровень смазки, выявляя коррозию и др. [40].
• С 2020 года компания исследует возможности применения квантовых вычислений для моделирования химических реакций [41].
• С 2020 года компания исследует возможности применения квантовых вычислений для моделирования химических реакций [41].
• В 2021 году Shell совместно с 3 AI, Baker Hughes и Microsoft основала Open AI Energy Initiative (OAI). Эта платформа предлагает операторам совместимые решения, включая модели на основе искусственного интеллекта и физики, мониторинг, диагностику [42].
• Цель Shell — переход к полуавтоматизированным операциям, управляемым удаленными центрами наблюдения [43].
• Цель Shell — переход к полуавтоматизированным операциям, управляемым удаленными центрами наблюдения [43].
BP
• BP использует искусственный интеллект для анализа данных с датчиков на трубопроводах, компрессорах и турбинах, чтобы обнаружить ранние признаки износа [44].
• IoT-датчики температуры, давления и расхода энергии совместно с ИИ выявляют неэффективность процессов и предлагают корректировки в режиме реального времени [45].
• БПЛА с камерами высокой четкости используется для проверки трубопроводов в Прудхо-Бей, Аляска. Дроны позволяют обнаружить утечки, коррозию или повреждения [46].
• IoT-датчики температуры, давления и расхода энергии совместно с ИИ выявляют неэффективность процессов и предлагают корректировки в режиме реального времени [45].
• БПЛА с камерами высокой четкости используется для проверки трубопроводов в Прудхо-Бей, Аляска. Дроны позволяют обнаружить утечки, коррозию или повреждения [46].
• В 2025 году BP объявила о намерении создать цифровые двойники своих НПЗ, что позволит удаленно планировать работы по техническому обслуживанию оборудования (контроль утечек, выбросов различных веществ, давления и др.) [47].
• BP применяет роботов Spot от Boston Dynamics на своих производственных объектах. Данная модель оснащена датчиками и камерами, позволяющими получать информацию об объекте в режиме реального времени. Применение роботов позволяет операторам сосредоточиться не на сборе информации, а на принятии эффективных решений. Следующим этапом развития роботов для BP является расширение их функционала, чтобы они могли не только наблюдать, но и осуществлять определенные действия в случае необходимости [48].
• BP применяет роботов Spot от Boston Dynamics на своих производственных объектах. Данная модель оснащена датчиками и камерами, позволяющими получать информацию об объекте в режиме реального времени. Применение роботов позволяет операторам сосредоточиться не на сборе информации, а на принятии эффективных решений. Следующим этапом развития роботов для BP является расширение их функционала, чтобы они могли не только наблюдать, но и осуществлять определенные действия в случае необходимости [48].
Chevron
• В 2025 году компания сообщила об использовании ИИ для оптимизации маршрутов перевозки нефти и газа [49].
• Система раннего обнаружения утечек из нефтепроводов и газопроводов «Catalyst Program» включает ИИ с возможностью самообучения [50].
• В 2024 году проведена интеграция «цифрового познания» на нефтеперерабатывающие заводы, что подразумевает мгновенное реагирование на нештатные ситуации: сбор данных, анализ первопричин и предложение решений на основе инцидентов [51].
• Система раннего обнаружения утечек из нефтепроводов и газопроводов «Catalyst Program» включает ИИ с возможностью самообучения [50].
• В 2024 году проведена интеграция «цифрового познания» на нефтеперерабатывающие заводы, что подразумевает мгновенное реагирование на нештатные ситуации: сбор данных, анализ первопричин и предложение решений на основе инцидентов [51].
• В 2023 году Chevron объявила о создании цифровых двойников некоторых своих объектов для диагностики и прогнозирования ситуаций в реальном мире. Примером является оценка состояния завода Компании в Казахстане [52].
• В 2024 году компания Chevron объявила о сотрудничестве с American Aerospace Technologies в сфере беспилотных авиационных систем для удаленного мониторинга своей сети трубопроводов [53].
• Компания применяет «роботов-собак» производства Boston Dynamics для инспекции оборудования на своих НПЗ. Каждый робот собирает и анализирует данные. Передаваемая информация может указывать на потенциальные проблемы, давая сервисным командам возможность устранить их до того, как они приведут к сбоям в работе [54].
• В 2024 году компания Chevron объявила о сотрудничестве с American Aerospace Technologies в сфере беспилотных авиационных систем для удаленного мониторинга своей сети трубопроводов [53].
• Компания применяет «роботов-собак» производства Boston Dynamics для инспекции оборудования на своих НПЗ. Каждый робот собирает и анализирует данные. Передаваемая информация может указывать на потенциальные проблемы, давая сервисным командам возможность устранить их до того, как они приведут к сбоям в работе [54].
Petrobras
• С 2023 года использование Компанией швейцарских роботов, оснащенных камерой высокого разрешения, Компании ANYbotics автоматизирует процесс инспекции оборудования. В ходе проведения проверок создаются 3D-изображения [55].
• В 2023 году Petrobras заявила о разработке силами Saipem автономного робота для подводной инспекции оборудования на шельфе Бразилии [56].
• Petrobras внедряет систему Smart Torch для контроля качества сжигания газа в факельных системах [57].
• В 2023 году Petrobras заявила о разработке силами Saipem автономного робота для подводной инспекции оборудования на шельфе Бразилии [56].
• Petrobras внедряет систему Smart Torch для контроля качества сжигания газа в факельных системах [57].
Рис. 1. Мировая добыча нефти и природного газа при различных уровнях среднегодовых инвестиций в добычу
до 2050 года (МЭА) [4]
до 2050 года (МЭА) [4]
Табл. 1. Основным инициативы ВИНК в области цифровизации и цифровой трансформации в направлении сбора, подготовки и транспортировки продукции
Согласно выполненному анализу инициатив в области цифровизации, установлены следующие тренды. Одной из наиболее широко распространенных инициатив является сквозная технология применения искусственного интеллекта в области повышения эффективности производственных процессов и анализа больших данных. На втором месте —
создание и внедрение технологических решений с применением летающих дронов (в том числе с набором оборудования LDAR для поиска утечек метана), а также внедрение роботизированных систем. Отмечается, что отечественные ВИНК ведут разработку и внедрение собственного программного обеспечения в области повышения эффективности производственных процессов сбора, подготовки и транспортировки продукции.
создание и внедрение технологических решений с применением летающих дронов (в том числе с набором оборудования LDAR для поиска утечек метана), а также внедрение роботизированных систем. Отмечается, что отечественные ВИНК ведут разработку и внедрение собственного программного обеспечения в области повышения эффективности производственных процессов сбора, подготовки и транспортировки продукции.
Отечественные нефтегазовые компании активно внедряют цифровые решения в области сбора, подготовки и транспортировки углеводородов. Отечественные предприятия прорабатывают весь имеющийся в настоящее время перечень цифровых инициатив, однако, наиболее распространенными и массовыми являются: программное обеспечение для моделирования технологических процессов и управления ими; использование беспилотных систем, в том числе для обнаружения утечек в оборудовании (LDAR); создание цифровых двойников технологических объектов, внедрение искусственного интеллекта.
Большая часть из рассмотренных зарубежных нефтегазовых компаний, помимо перечисленных технологий, активно внедряют технологии интернета вещей (IoT), а также начинают применять роботов для инспекции производственных объектов.
Большая часть из рассмотренных зарубежных нефтегазовых компаний, помимо перечисленных технологий, активно внедряют технологии интернета вещей (IoT), а также начинают применять роботов для инспекции производственных объектов.
1. Global recoverable oil reserves hold steady at 1,536 billion barrels; insufficient to meet demand without swift electrification // RystadEnergy: официальный сайт. URL: https://www.rystadenergy.com/news/global-recoverable-oil-barrels-demand-electrification (дата обращения: 19.09.2025).
2. Парамзин А.Р., Зиновьев А.М., Канайкин И.Е. и др. Современное состояние мировых запасов высоковязкой нефти и природного битума // Вестник евразийской науки. 2024. Т. 16. № 2. 13 с.
3. Канайкин И.Е., Савельев А.А., Давыдов М.А. и др. Трудноизвлекаемые запасы нефти в низкопроницаемых коллекторах: количественные оценки и технологические вызовы // Нефть. Газ. Новации. 2024. № 6. С. 6–14.
4. The implications of oil and gas field decline rates // IEA: официальный сайт. URL: https://www.iea.org/reports/the-implications-of-oil-and-gas-field-decline-rates (дата обращения: 19.09.2025).
5. Указ Президента Российской Федерации от 07.05.2024 г. № 309 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года») // Информационно-правовой портал ГАРАНТ.РУ. URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/408892634/?ysclid=mfxod5iu44368548842 (дата обращения: 19.09.2025).
6. Указ Президента РФ от 10.10.2019 г. N 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» (с изменениями и дополнениями от 15.02.2024) // Информационно-правовой портал ГАРАНТ.РУ. URL: https://base.garant.ru/72838946/?ysclid=mfxo7x8h79884121809 (дата обращения: 19.09.2025).
7. «Роснефть» представила инновационные технологии в добыче углеводородов. Роснефть: официальный сайт. URL: https://www.rosneft.ru/press/news/item/222181/ (дата обращения: 19.09.2025).
8. «Конданефть» внедряет систему беспилотных воздушных комплексов для мониторинга производственных объектов. Роснефть: официальный сайт. URL: https://www.rosneft.ru/press/news/item/206113/?ysclid=mfumnb8vxi821844444 (дата обращения: 19.09.2025).
9. Наукоемкое программное обеспечение для разведки и добычи. RN.DIGITAL: официальный сайт. URL: https://rn.digital/?ysclid=mfnm9y2cu4222489134 (дата обращения: 19.09.2025).
10. Цифровизация технологического производства. Передовые разработки и открытия «Роснефти» // Fedpress. ru. URL: https://fedpress.ru/projects/digitalization (дата обращения: 19.09.2025).
11. Роснефть разработала цифрового помощника для проектирования промысловых трубопроводов // Neftegas.ru. URL: https://neftegaz.ru/news/tsifrovizatsiya/821152-rosneft-razrabotala-tsifrovogo-pomoshchnika-dlya-proektirovaniya-promyslovykh-truboprovodov/?ysclid=mfuofusqp7147841216 (дата обращения: 19.09.2025).
12. «Роснефть» внедряет комплекс устройств по выявлению утечек метана. Роснефть: официальный сайт. URL: https://www.rosneft.ru/press/news/item/204787/?ysclid=mfw5drojyy882130694 (дата обращения: 19.09.2025).
13. «Роснефть» создает роботов для диагностики нефтехимического оборудования. Роснефть: официальный сайт. URL: https://www.rosneft.ru/press/news/item/221713/?ysclid=mkb15t5tx79276000 (дата обращения: 25.12.2025).
14. Цифровые технологии «Роснефти». Центральное диспетчерское управление топливно-энергетического комплекса: официальный сайт. URL: https://www.cdu.ru/tek_russia/articles/1/1313/ (дата обращения: 15.01.2026).
15. «Роснефть» повышает надежность трубопроводного транспорта. Роснефть: официальный сайт. URL: https://www.rosneft.ru/press/news/item/223463/
(дата обращения: 25.01.2026).
16. Ученые томского института «Роснефти» внедрили ИИ в работу компании // РИА-Томск. 2025. URL: https://www.riatomsk.ru/article/20251222/uchenie-tomskogo-instituta-rosnefti-vnedrili-ii-v-rabotu-kompanii (дата обращения: 19.09.2025).
17. Ольга Грибова. Умные месторождения //
Коммерсантъ. 2023. URL: https://www.kommersant.ru/doc/6367446 (дата обращения: 19.09.2025).
18. Разработчики ПНИПУ создали «цифровой двойник» нефтеперерабатывающей установки // Пермский политех. 2020. URL: https://pstu.ru/news/2020/03/05/10399/
(дата обращения: 19.09.2025).
19. Лукойл-Коми усиливает мониторинг трубопроводов. Лукойл: официальный сайт. URL: https://perm.lukoil.ru/ru/News/News/lukoil-komi-usilivaet-monitoring-truboprovodov?ysclid=mfp8t9q6qm799990587 (дата обращения: 19.09.2025).
20.ЛУКОЙЛ использует телеуправляемых роботов для обследования подводных частей платформ и трубопроводов на Каспии. Каспийский морской научно-исследовательский центр: официальный сайт. URL: http://www.caspianmonitoring.ru/2022/03/30/lukojl-ispolzuet-teleupravlyaemyx-robotov-dlya-obsledovaniya-podvodnyx-chastej-platform-i-truboprovodov-na-kaspii/?ysclid=mkc4amboca261193464 (дата обращения: 25.12.2025).
21. ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ» запустило добычу нефти с помощью интернета вещей от «МегаФона». Коммерсантъ. 2020.
URL: https://www.kommersant.ru/doc/4347970 (дата обращения: 19.09.2025).
22. «Газпром нефть» внедрила первую в мире цифровую систему управления логистикой в Арктике. Газпром нефть: официальный сайт. URL: https://www.gazprom-neft.ru/press-center/news/gazprom-neft-vnedrila-pervuyu-v-mire-tsifrovuyu-sistemu-upravleniya-logistikoy-v-arktike/?ysclid=mfundx4fj1234954535 (дата обращения: 19.09.2025).
23. Система «Нефтеконтроль» / Цифровая трансформация. Газпром нефть: официальный сайт. URL: https://gazprom-neft.digital/digital-solutions/oil-control-system (дата обращения: 19.09.2025).
24. Цифровая эволюция. Будущее нефтяной отрасли – в применении цифровых технологий. Газпром нефть: официальный сайт. URL: https://www.gazprom-neft.ru/press-center/special-projects/tsifrovaya-evolyutsiya (дата обращения: 19.09.2025).
25. ООО «Газпром трансгаз Томск» и Cognitive Pilot представили роботизированную мобильную платформу для работы на опасных производственных объектах //
CNews: официальный сайт. URL: https://www.cnews.ru/news/line/2024-10-10_ooo_gazprom_transgaz_tomsk (дата обращения: 19.09.2025).
26.«Газпром нефть» внедряет роботизированные комплексы для строительства трубопроводов // Газпром нефть: официальный сайт. URL: https://www.gazprom-neft.ru/press-center/news/gazprom-neft-vnedryaet-robotizirovannye-kompleksy-dlya-stroitelstva-truboprovodov/?ysclid=mkb13i56c1688151551 (дата обращения: 19.09.2025).
27. Ученые томского института «Роснефти» внедрили ИИ в работу компании // Газпром: официальный сайт. URL: https://sustainability.gazpromreport.ru/2024/role-in-national-economy/digital-transformation/ (дата обращения: 19.09.2025).
28.SWIM-R earns passing grade. Saudi Aramco: официальный сайт. URL: https://www.aramco.com/en/news-media/news/2017/swim-r-earns-passing-grade (дата обращения: 19.09.2025). (In Eng).
29.Oil Supply Planning and Scheduling (OSPAS) // Saudipedia. URL: https://saudipedia.com/en/article/2372/economy-and-business/saudi-aramco/oil-supply-planning-and-scheduling-ospas (дата обращения: 19.09.2025). (In Eng).
30. Digitalization. Saudi Aramco: официальный сайт. URL: https://japan.aramco.com/en/what-we-do/energy-innovation/digitalization (дата обращения: 19.09.2025). (In Eng).
31. AI and Big Data. Saudi Aramco: официальный сайт. URL: https://www.aramco.com/en/what-we-do/energy-innovation/digitalization/ai-and-big-data (дата обращения: 19.09.2025). (In Eng).
32. Flying high: how drones are optimizing Aramco’s operations. Saudi Aramco: официальный сайт. URL: https://www.aramco.com/en/news-media/elements-magazine/2024/flying-high-how-drones-are-optimizing-aramcos-operations (дата обращения: 19.09.2025). (In Eng).
33. How Saudi Aramco accelerated the startup of its Jazan refinery complex // Oil and Gas Process Engeneering. URL: https://www.oilngasprocess.com/news/how-saudi-aramco-accelerated-the-startup-of-its-jazan-refinery-complex.html (дата обращения: 26.12.2025). (In Eng).
34. PetroChina completed first LD digital pipeline // NeftegasRU: официальный сайт. URL: https://neftegazru.com/news/oil/415258-petrochina-completed-first-ld-digital-pipeline/?ysclid=mfuo4vj9m3721766442 (дата обращения: 19.09.2025). (In Eng).
35. How PetroChina tracks thousands of pipelines in the field with Xerafy RFID // Xerafy: официальный сайт. URL: https://xerafy.com/post/how-petrochina-tracks-thousands-of-pipes-in-the-field/ (дата обращения: 19.09.2025). (In Eng).
36. PetroChina’s 2024 business strategy: navigating the energy transition // Tech Pomelo: официальный сайт. URL: https://techpomelo.com/2024/10/petrochinas-2024-business-strategy-navigating-the-energy-transition/ (дата обращения: 19.09.2025). (In Eng).
37. Applying digital technologies to drive energy innovation // ExxonMobil: официальный сайт. URL: https://corporate.exxonmobil.com/who-we-are/technology-and-collaborations/digital-technologies (дата обращения: 20.09.2025). (In Eng).
38. Smart technologies for a smart refinery //
ExxonMobil: официальный сайт. URL: https://corporate.exxonmobil.com/who-we-are/technology-and-collaborations/smart-technologies-intelligent-operations (дата обращения: 20.09.2025). (In Eng).
39. How ExxonMobil is leveraging aerial robots for inspection of oil and gas infrastructure // Skydio: официальный сайт. URL: https://live.skydio.com/public/videos/how-exxonmobil-is-leveraging-aerial-robots-for-inspection-of-oil-and-gas-infrastructure-2024-05-28 (дата обращения: 20.09.2025). (In Eng).
40.Creating integrated digital ecosystems // Shell: официальный сайт. URL: https://www.shell.com/what-we-do/digitalisation/digitalisation-in-action/creating-integrated-digital-ecosystems.html?ysclid=mfuomaqprh25014199 (дата обращения: 20.09.2025). (In Eng).
41. Shell works with Leiden and VU researchers on quantum computer algorithms for chemistry // University Leiden: официальный сайт. URL: https://www.universiteitleiden.nl/en/news/2020/05/shell-works-with-leiden-physicists-on-quantum-computer-algorithms-for-chemistry (дата обращения: 20.09.2025). (In Eng).
42. Q&A: What does open AI mean for energy production? // Shell: официальный сайт. URL: https://www.shell.com/business-customers/catalysts-technologies/resources-library/ai-in-energy-sector.html?ysclid=mfuovtguk2976701291 (дата обращения: 20.09.2025). (In Eng).
43. What does open AI mean for energy production? // Shell: официальный сайт. URL: https://www.shell.com/what-we-do/digitalisation/digitalisation-in-action/creating-integrated-digital-ecosystems.html?ysclid=mfxmse5a38712964579 (дата обращения: 20.09.2025). (In Eng).
44. AI Case Study: ai for operational efficiency in oil and gas at BP // Redresscompliance: официальный сайт. URL: https://redresscompliance.com/ai-case-study-ai-for-operational-efficiency-in-oil-and-gas-at-bp/ (дата обращения: 20.09.2025). (In Eng).
45. Chekalov M. 11 ways drones are utilizing data to transform key industries // Techjury: официальный сайт. URL: https://techjury.net/research/how-drones-are-utilizing-data/ (дата обращения: 20.09.2025). (In Eng).
46. Building the future: bp’s journey with AI and other cutting-edge tech // BP: официальный сайт. URL: https://www.bp.com/en/global/corporate/news-and-insights/energy-in-focus/technology-at-bp.html?ysclid=mfpce6sgmx796169413 (дата обращения: 20.09.2025). (In Eng).
47. Mixson E. Energy 4.0: inside BP’s mega-watt digital transformation // Intellegent Automation Network: официальный сайт. URL: https://www.intelligentautomation.network/transformation/articles/energy-40-inside-bps-mega-watt-digital-transformation (дата обращения: 20.09.2025). (In Eng).
48.BP uses spot to improve safety and efficiency. Read about the practical steps the innovation and engineering team has taken to deploy Spot offshore //
BostonDynamics. URL: https://bostondynamics.com/case-studies/bp/ (дата обращения: 26.12.2025). (In Eng).
49. Chevron uses AI to bring reliable energy to data centers // Chevron: официальный сайт. URL: https://www.chevron.com/newsroom/2025/q1/chevron-uses-ai-to-bring-reliable-energy-to-data-centers (дата обращения 20.09.2025). (In Eng).
50. Егоров А.А. Искусственный интеллект в нефтегазовой отрасли. Обзор зарубежного опыта. Часть 2 // Автоматизация и IT в нефтегазовой области. 2023. № 2. С. 36–49.
51. AI takes center stage in Honeywell-Chevron collaboration // R and D world: официальный сайт. URL: https://www.rdworldonline.com/ai-takes-center-stage-in-honeywell-chevron-collaboration/ (дата обращения 20.09.2025). (In Eng).
52. The good twin: how digital doppelgängers are driving progress // Chevron: официальный сайт. URL: https://www.chevron.com/newsroom/2023/q1/how-digital-doppelgangers-are-driving-progress (дата обращения 20.09.2025). (In Eng).
53. Pipeline aerial patrol reaches new heights // Chevron: официальный сайт. URL: https://www.chevron.com/newsroom/2024/q2/pipeline-aerial-patrol-reaches-new-heights (дата обращения 20.09.2025). (In Eng).
54. Robotic dogs can unleash a more reliable energy future. Chevron: официальный сайт. URL: https://www.chevron.com/newsroom/2024/q1/robotic-dogs-can-unleash-a-more-reliable-energy-future (дата обращения: 26.12.2025). (In Eng).
55. Petrobras invests in robots to automate offshore inspections // NeftegazRU: официальный сайт. URL: https://neftegazru.com/news/companies/803761-petrobras-invests-in-robots-to-automate-offshore-inspections/?ysclid=mfurqfdhbn714860345 (дата обращения: 20.09.2025). (In Eng).
56. Saipem to test drones for subsea inspections offshore Brazil // Offshore: официальный сайт. URL: https://www.offshore-mag.com/subsea/article/14295744/saipem-saipem-to-test-drones-for-subsea-inspections-offshore-brazil (дата обращения: 20.09.2025). (In Eng).
57. Innovation and technology: our energy source // Petrobras: официальный сайт. URL: https://petrobras.com.br/en/inovacao-e-tecnologia (дата обращения: 20.09.2025). (In Eng).
2. Парамзин А.Р., Зиновьев А.М., Канайкин И.Е. и др. Современное состояние мировых запасов высоковязкой нефти и природного битума // Вестник евразийской науки. 2024. Т. 16. № 2. 13 с.
3. Канайкин И.Е., Савельев А.А., Давыдов М.А. и др. Трудноизвлекаемые запасы нефти в низкопроницаемых коллекторах: количественные оценки и технологические вызовы // Нефть. Газ. Новации. 2024. № 6. С. 6–14.
4. The implications of oil and gas field decline rates // IEA: официальный сайт. URL: https://www.iea.org/reports/the-implications-of-oil-and-gas-field-decline-rates (дата обращения: 19.09.2025).
5. Указ Президента Российской Федерации от 07.05.2024 г. № 309 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года») // Информационно-правовой портал ГАРАНТ.РУ. URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/408892634/?ysclid=mfxod5iu44368548842 (дата обращения: 19.09.2025).
6. Указ Президента РФ от 10.10.2019 г. N 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» (с изменениями и дополнениями от 15.02.2024) // Информационно-правовой портал ГАРАНТ.РУ. URL: https://base.garant.ru/72838946/?ysclid=mfxo7x8h79884121809 (дата обращения: 19.09.2025).
7. «Роснефть» представила инновационные технологии в добыче углеводородов. Роснефть: официальный сайт. URL: https://www.rosneft.ru/press/news/item/222181/ (дата обращения: 19.09.2025).
8. «Конданефть» внедряет систему беспилотных воздушных комплексов для мониторинга производственных объектов. Роснефть: официальный сайт. URL: https://www.rosneft.ru/press/news/item/206113/?ysclid=mfumnb8vxi821844444 (дата обращения: 19.09.2025).
9. Наукоемкое программное обеспечение для разведки и добычи. RN.DIGITAL: официальный сайт. URL: https://rn.digital/?ysclid=mfnm9y2cu4222489134 (дата обращения: 19.09.2025).
10. Цифровизация технологического производства. Передовые разработки и открытия «Роснефти» // Fedpress. ru. URL: https://fedpress.ru/projects/digitalization (дата обращения: 19.09.2025).
11. Роснефть разработала цифрового помощника для проектирования промысловых трубопроводов // Neftegas.ru. URL: https://neftegaz.ru/news/tsifrovizatsiya/821152-rosneft-razrabotala-tsifrovogo-pomoshchnika-dlya-proektirovaniya-promyslovykh-truboprovodov/?ysclid=mfuofusqp7147841216 (дата обращения: 19.09.2025).
12. «Роснефть» внедряет комплекс устройств по выявлению утечек метана. Роснефть: официальный сайт. URL: https://www.rosneft.ru/press/news/item/204787/?ysclid=mfw5drojyy882130694 (дата обращения: 19.09.2025).
13. «Роснефть» создает роботов для диагностики нефтехимического оборудования. Роснефть: официальный сайт. URL: https://www.rosneft.ru/press/news/item/221713/?ysclid=mkb15t5tx79276000 (дата обращения: 25.12.2025).
14. Цифровые технологии «Роснефти». Центральное диспетчерское управление топливно-энергетического комплекса: официальный сайт. URL: https://www.cdu.ru/tek_russia/articles/1/1313/ (дата обращения: 15.01.2026).
15. «Роснефть» повышает надежность трубопроводного транспорта. Роснефть: официальный сайт. URL: https://www.rosneft.ru/press/news/item/223463/
(дата обращения: 25.01.2026).
16. Ученые томского института «Роснефти» внедрили ИИ в работу компании // РИА-Томск. 2025. URL: https://www.riatomsk.ru/article/20251222/uchenie-tomskogo-instituta-rosnefti-vnedrili-ii-v-rabotu-kompanii (дата обращения: 19.09.2025).
17. Ольга Грибова. Умные месторождения //
Коммерсантъ. 2023. URL: https://www.kommersant.ru/doc/6367446 (дата обращения: 19.09.2025).
18. Разработчики ПНИПУ создали «цифровой двойник» нефтеперерабатывающей установки // Пермский политех. 2020. URL: https://pstu.ru/news/2020/03/05/10399/
(дата обращения: 19.09.2025).
19. Лукойл-Коми усиливает мониторинг трубопроводов. Лукойл: официальный сайт. URL: https://perm.lukoil.ru/ru/News/News/lukoil-komi-usilivaet-monitoring-truboprovodov?ysclid=mfp8t9q6qm799990587 (дата обращения: 19.09.2025).
20.ЛУКОЙЛ использует телеуправляемых роботов для обследования подводных частей платформ и трубопроводов на Каспии. Каспийский морской научно-исследовательский центр: официальный сайт. URL: http://www.caspianmonitoring.ru/2022/03/30/lukojl-ispolzuet-teleupravlyaemyx-robotov-dlya-obsledovaniya-podvodnyx-chastej-platform-i-truboprovodov-na-kaspii/?ysclid=mkc4amboca261193464 (дата обращения: 25.12.2025).
21. ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ» запустило добычу нефти с помощью интернета вещей от «МегаФона». Коммерсантъ. 2020.
URL: https://www.kommersant.ru/doc/4347970 (дата обращения: 19.09.2025).
22. «Газпром нефть» внедрила первую в мире цифровую систему управления логистикой в Арктике. Газпром нефть: официальный сайт. URL: https://www.gazprom-neft.ru/press-center/news/gazprom-neft-vnedrila-pervuyu-v-mire-tsifrovuyu-sistemu-upravleniya-logistikoy-v-arktike/?ysclid=mfundx4fj1234954535 (дата обращения: 19.09.2025).
23. Система «Нефтеконтроль» / Цифровая трансформация. Газпром нефть: официальный сайт. URL: https://gazprom-neft.digital/digital-solutions/oil-control-system (дата обращения: 19.09.2025).
24. Цифровая эволюция. Будущее нефтяной отрасли – в применении цифровых технологий. Газпром нефть: официальный сайт. URL: https://www.gazprom-neft.ru/press-center/special-projects/tsifrovaya-evolyutsiya (дата обращения: 19.09.2025).
25. ООО «Газпром трансгаз Томск» и Cognitive Pilot представили роботизированную мобильную платформу для работы на опасных производственных объектах //
CNews: официальный сайт. URL: https://www.cnews.ru/news/line/2024-10-10_ooo_gazprom_transgaz_tomsk (дата обращения: 19.09.2025).
26.«Газпром нефть» внедряет роботизированные комплексы для строительства трубопроводов // Газпром нефть: официальный сайт. URL: https://www.gazprom-neft.ru/press-center/news/gazprom-neft-vnedryaet-robotizirovannye-kompleksy-dlya-stroitelstva-truboprovodov/?ysclid=mkb13i56c1688151551 (дата обращения: 19.09.2025).
27. Ученые томского института «Роснефти» внедрили ИИ в работу компании // Газпром: официальный сайт. URL: https://sustainability.gazpromreport.ru/2024/role-in-national-economy/digital-transformation/ (дата обращения: 19.09.2025).
28.SWIM-R earns passing grade. Saudi Aramco: официальный сайт. URL: https://www.aramco.com/en/news-media/news/2017/swim-r-earns-passing-grade (дата обращения: 19.09.2025). (In Eng).
29.Oil Supply Planning and Scheduling (OSPAS) // Saudipedia. URL: https://saudipedia.com/en/article/2372/economy-and-business/saudi-aramco/oil-supply-planning-and-scheduling-ospas (дата обращения: 19.09.2025). (In Eng).
30. Digitalization. Saudi Aramco: официальный сайт. URL: https://japan.aramco.com/en/what-we-do/energy-innovation/digitalization (дата обращения: 19.09.2025). (In Eng).
31. AI and Big Data. Saudi Aramco: официальный сайт. URL: https://www.aramco.com/en/what-we-do/energy-innovation/digitalization/ai-and-big-data (дата обращения: 19.09.2025). (In Eng).
32. Flying high: how drones are optimizing Aramco’s operations. Saudi Aramco: официальный сайт. URL: https://www.aramco.com/en/news-media/elements-magazine/2024/flying-high-how-drones-are-optimizing-aramcos-operations (дата обращения: 19.09.2025). (In Eng).
33. How Saudi Aramco accelerated the startup of its Jazan refinery complex // Oil and Gas Process Engeneering. URL: https://www.oilngasprocess.com/news/how-saudi-aramco-accelerated-the-startup-of-its-jazan-refinery-complex.html (дата обращения: 26.12.2025). (In Eng).
34. PetroChina completed first LD digital pipeline // NeftegasRU: официальный сайт. URL: https://neftegazru.com/news/oil/415258-petrochina-completed-first-ld-digital-pipeline/?ysclid=mfuo4vj9m3721766442 (дата обращения: 19.09.2025). (In Eng).
35. How PetroChina tracks thousands of pipelines in the field with Xerafy RFID // Xerafy: официальный сайт. URL: https://xerafy.com/post/how-petrochina-tracks-thousands-of-pipes-in-the-field/ (дата обращения: 19.09.2025). (In Eng).
36. PetroChina’s 2024 business strategy: navigating the energy transition // Tech Pomelo: официальный сайт. URL: https://techpomelo.com/2024/10/petrochinas-2024-business-strategy-navigating-the-energy-transition/ (дата обращения: 19.09.2025). (In Eng).
37. Applying digital technologies to drive energy innovation // ExxonMobil: официальный сайт. URL: https://corporate.exxonmobil.com/who-we-are/technology-and-collaborations/digital-technologies (дата обращения: 20.09.2025). (In Eng).
38. Smart technologies for a smart refinery //
ExxonMobil: официальный сайт. URL: https://corporate.exxonmobil.com/who-we-are/technology-and-collaborations/smart-technologies-intelligent-operations (дата обращения: 20.09.2025). (In Eng).
39. How ExxonMobil is leveraging aerial robots for inspection of oil and gas infrastructure // Skydio: официальный сайт. URL: https://live.skydio.com/public/videos/how-exxonmobil-is-leveraging-aerial-robots-for-inspection-of-oil-and-gas-infrastructure-2024-05-28 (дата обращения: 20.09.2025). (In Eng).
40.Creating integrated digital ecosystems // Shell: официальный сайт. URL: https://www.shell.com/what-we-do/digitalisation/digitalisation-in-action/creating-integrated-digital-ecosystems.html?ysclid=mfuomaqprh25014199 (дата обращения: 20.09.2025). (In Eng).
41. Shell works with Leiden and VU researchers on quantum computer algorithms for chemistry // University Leiden: официальный сайт. URL: https://www.universiteitleiden.nl/en/news/2020/05/shell-works-with-leiden-physicists-on-quantum-computer-algorithms-for-chemistry (дата обращения: 20.09.2025). (In Eng).
42. Q&A: What does open AI mean for energy production? // Shell: официальный сайт. URL: https://www.shell.com/business-customers/catalysts-technologies/resources-library/ai-in-energy-sector.html?ysclid=mfuovtguk2976701291 (дата обращения: 20.09.2025). (In Eng).
43. What does open AI mean for energy production? // Shell: официальный сайт. URL: https://www.shell.com/what-we-do/digitalisation/digitalisation-in-action/creating-integrated-digital-ecosystems.html?ysclid=mfxmse5a38712964579 (дата обращения: 20.09.2025). (In Eng).
44. AI Case Study: ai for operational efficiency in oil and gas at BP // Redresscompliance: официальный сайт. URL: https://redresscompliance.com/ai-case-study-ai-for-operational-efficiency-in-oil-and-gas-at-bp/ (дата обращения: 20.09.2025). (In Eng).
45. Chekalov M. 11 ways drones are utilizing data to transform key industries // Techjury: официальный сайт. URL: https://techjury.net/research/how-drones-are-utilizing-data/ (дата обращения: 20.09.2025). (In Eng).
46. Building the future: bp’s journey with AI and other cutting-edge tech // BP: официальный сайт. URL: https://www.bp.com/en/global/corporate/news-and-insights/energy-in-focus/technology-at-bp.html?ysclid=mfpce6sgmx796169413 (дата обращения: 20.09.2025). (In Eng).
47. Mixson E. Energy 4.0: inside BP’s mega-watt digital transformation // Intellegent Automation Network: официальный сайт. URL: https://www.intelligentautomation.network/transformation/articles/energy-40-inside-bps-mega-watt-digital-transformation (дата обращения: 20.09.2025). (In Eng).
48.BP uses spot to improve safety and efficiency. Read about the practical steps the innovation and engineering team has taken to deploy Spot offshore //
BostonDynamics. URL: https://bostondynamics.com/case-studies/bp/ (дата обращения: 26.12.2025). (In Eng).
49. Chevron uses AI to bring reliable energy to data centers // Chevron: официальный сайт. URL: https://www.chevron.com/newsroom/2025/q1/chevron-uses-ai-to-bring-reliable-energy-to-data-centers (дата обращения 20.09.2025). (In Eng).
50. Егоров А.А. Искусственный интеллект в нефтегазовой отрасли. Обзор зарубежного опыта. Часть 2 // Автоматизация и IT в нефтегазовой области. 2023. № 2. С. 36–49.
51. AI takes center stage in Honeywell-Chevron collaboration // R and D world: официальный сайт. URL: https://www.rdworldonline.com/ai-takes-center-stage-in-honeywell-chevron-collaboration/ (дата обращения 20.09.2025). (In Eng).
52. The good twin: how digital doppelgängers are driving progress // Chevron: официальный сайт. URL: https://www.chevron.com/newsroom/2023/q1/how-digital-doppelgangers-are-driving-progress (дата обращения 20.09.2025). (In Eng).
53. Pipeline aerial patrol reaches new heights // Chevron: официальный сайт. URL: https://www.chevron.com/newsroom/2024/q2/pipeline-aerial-patrol-reaches-new-heights (дата обращения 20.09.2025). (In Eng).
54. Robotic dogs can unleash a more reliable energy future. Chevron: официальный сайт. URL: https://www.chevron.com/newsroom/2024/q1/robotic-dogs-can-unleash-a-more-reliable-energy-future (дата обращения: 26.12.2025). (In Eng).
55. Petrobras invests in robots to automate offshore inspections // NeftegazRU: официальный сайт. URL: https://neftegazru.com/news/companies/803761-petrobras-invests-in-robots-to-automate-offshore-inspections/?ysclid=mfurqfdhbn714860345 (дата обращения: 20.09.2025). (In Eng).
56. Saipem to test drones for subsea inspections offshore Brazil // Offshore: официальный сайт. URL: https://www.offshore-mag.com/subsea/article/14295744/saipem-saipem-to-test-drones-for-subsea-inspections-offshore-brazil (дата обращения: 20.09.2025). (In Eng).
57. Innovation and technology: our energy source // Petrobras: официальный сайт. URL: https://petrobras.com.br/en/inovacao-e-tecnologia (дата обращения: 20.09.2025). (In Eng).
Рощин П.В., Савельев А.А., Парамзин А.Р.,
Канайкин И.Е., Давыдов М.А., Соболева Е.И., Абрамов Н.В.
ООО «РН-Проектирование Добыча»
(ОГ ПАО «НК «Роснефть»), Самара, Россия;
ФГБОУ ВО «СамГТУ», Самара, Россия
pv.roschin@yandex.ru
Канайкин И.Е., Давыдов М.А., Соболева Е.И., Абрамов Н.В.
ООО «РН-Проектирование Добыча»
(ОГ ПАО «НК «Роснефть»), Самара, Россия;
ФГБОУ ВО «СамГТУ», Самара, Россия
pv.roschin@yandex.ru
В рамках подготовки публикации использовались материалы официальных сайтов вертикально-интегрированных нефтегазовых компаний, данные из их отчетов по устойчивому развитию, новостные релизы, материалы новостных агентств и научных журналов.
Авторами работы была разработана сравнительная таблица для выявления цифровых трендов в области сбора, переработки и транспортировки нефти и газа.
Авторами работы была разработана сравнительная таблица для выявления цифровых трендов в области сбора, переработки и транспортировки нефти и газа.
цифровая трансформация, цифровизация, транспортировка углеводородов, искусственный интеллект, машинное обучение, беспилотные аппараты, Интернет вещей (IoT)
Рощин П.В., Савельев А.А., Парамзин А.Р., Канайкин И.Е., Давыдов М.А., Соболева Е.И., Абрамов Н.В. Аналитический обзор цифровых инициатив производственных направлений международных вертикально-интегрированных нефтегазовых компаний. Сбор, подготовка, переработка, транспортировка продукции // Экспозиция Нефть Газ. 2026. № 3. С. 76–81
27.04.2026
Рекомендуемые статьи
© Экспозиция Нефть Газ. Научно-технический журнал. Входит в перечень ВАК
+7 (855) 222-12-84