Цифровая нефть. Как искусственный интеллект помогает нефтедобыче

Всем привет, меня зовут Самат Галимов, и это подкаст «Запуск завтра». Как технический директор я пытаюсь разобраться, как устроены сложные и интересные штуки. Я зову профессионалов, с которыми можно поговорить простым человеческим языком. Сегодня мы поговорим с основателем стартапа в области нефтедобычи. Это кажется довольно диким сочетанием фраз, потому что в моей картине мира есть стартаперы, которые пробуют что-то на компьютерах и пытаются таким образом поменять мир, а иногда просто доставить нам еду чуть побыстрее. Там огонь, заряд, новые технологии, новые идеи. С другой стороны, есть огромная нефтяная индустрия. Старая, большая, неповоротливая. На самом деле, там просто тонна технологий и огромное поле для улучшения и оптимизации. Где там можно применить обработку больших данных, суперкомпьютеры и нейросети, мы сегодня разберемся. Это подкаст студии Либо-Либо, и сделали мы его совместно с сервисом онлайн образования Яндекс Практикум. У Практикума есть курсы не только для начинающих, но и для опытных разработчиков. Каждый раз, когда ты учишься у живых людей, ты получаешь обычно больше, чем написано в описании курса. Это часто даже не про обучение навыкам программирования, им-то вас на курсах научат, а тому, как шире ты учишься видеть мир, просто взаимодействуя с новыми людьми. И одной из таких историй поделится Дима Шеламов, наставник курса по языку программирования Go, когда он научился у своего студента тому, как можно верить в себя.

У меня был студент, я его менторил, он закончил курс, и, собственно, и все. Как бы мы после этого особо не контактировали, не виделись. Потом я первый раз попробовал поработать в международной компании, и после этого мне очень захотелось сильно попробовать в Германию, в немецкую международную компанию строиться. Но у меня были предрассудки. Я был уверен, что отсутствие диплома, никуда мне из-за него не получится устроиться, ни в какую серьезную компанию. Собственно говоря, я даже не заходил на эти сайты, даже не смотрел вакансии, не пробовал подаваться. Но потом, спустя время, когда у меня уже начала созревать эта мысль, ко мне добавился мой студент на LinkedIn. Я смотрю, у него работа, место работы Мюнхен, я думаю, ничего себе. Что-то мы с ним разговорились, и он мне рассказывает, в общем, слушай, я вот тоже вот закончил курс, подался, пообщался, пособеседовался, и в итоге мне дали офер. Я удивился, говорю, слушай, а у тебя есть диплом? Он говорит, нет, нету диплома. Не был отягощен этими беспокойствами, он просто подался, и у него получилось. Я такой, блин, интересно. В общем, я начал копать, выяснилось, что действительно диплом-то никакой не нужен. Ссылка

на бесплатный курс по основам ГО в описании к этому эпизоду.

Привет, меня зовут Дима Коротеев, я основатель и директор компании Digital Petroleum. Мы занимаемся разработкой инструментов для оптимизации разных процессов, разведки, разработки месторождений, оптимизации добычи и так далее. И еще я профессор в Сколтехе.

С чего начинается поиск нефти?

Слушай, поиск нефти обычно начинается с так называемых сейсмических исследований. Это такая штука, когда по поверхности, если это подземная нефть, оншорная (onshore), которая с суши добывается, раскидывается большое количество так называемых сейсмических датчиков, они записывают разные вибрации. Посередине вот этой вот площади, по которой датчики раскиданы, загоняют 1, 2, 3 здоровенных грузовика, ну там под сотню тонн они, значит, весят. Из этих грузовиков падает такая двухтонная-трехтонная плашка время от времени на землю, и от нее идут волны в землю, внутрь туда. Эти волны отражаются от границ контраста, плотностей пород и так далее, и идут вверх-обратно и записываются вот этими датчиками разбросанными. В конце концов, получается огромное количество записей вот этих вот отраженных волн от разных поверхностей. Они отражаются не только от первой, но некоторые проходят от второй, от третьей, от четвертой. И все записанные данные идут на алгоритмы сейсмической обработки. Про них очень долго можно говорить. Но в конце концов после обработки получается трехмерный куб, трехмерная картинка, на которой примерно видно, где какие отражающие поверхности расположены под землей. Какой они формы, как они идут, какие там разломы есть и так далее. Но видно это только опытному геологу, опытному интерпретатору сейсмических данных. Если ты посмотришь, то увидишь какой-то такой вообще шум, в котором какие-то контуры есть. Вот на эту картинку смотрит геолог, обычно 10-20 геологов, и они консенсусом говорят, вот здесь вот такая внутри форма, на глубине 2 километра примерно в этих координатах, Можно попробовать пробурить разведочную скважину, чтобы посмотреть, есть ли там на самом деле что-то. Нефть, газ там, чего-нибудь такое.

Вот это место, где ставятся эти сейсмические датчики и начинают ронять двухтонную плиту, как её находят? Ну типа просто по всей стране регулярно там делают сетку и долбят? Или есть какой-то способ догадаться, где примерно надо искать?

Смотри, это я тебе вот уже рассказал, когда есть хоть какое-то понимание, что именно там надо вот такую плотную сетку раскидывать и долбить. А вообще в России, в некоторых странах Персидского залива, есть государственные службы, которые сначала делают грубую сейсмику, прям посылают сейсмические команды в те или иные места и делают так называемую не трехмерную, а двумерную простую сейсмику на разных участках. По этой сейсмике какие-то супер предварительные выводы о том, что что-то может быть здесь, Можно сделать. И по этим суперпредварительным выводам уже выбирают участок, где делать первую точную сейсмику.

Прикольно. Я слышал, что есть еще какие-то чуть ли не из Советского Союза оставшиеся книги, где типа геологи ходили в тайгу и разведывали, и вот мы до сих пор пользуемся этим. Это правда или это байка какая-то?

Абсолютно так и есть и для нефтегаза, и особенно для добычи металлов. Металлы, они обычно ближе к земной поверхности, там это десятки, первые сотни метров. До сих пор куча данных вот с тех сороковых-пятидесятых годов используется для наведения на более точные пробы. Книжки и все данные всех исследований хранятся вот у нас в Росгеофонде, например, в других странах. Обычно есть аналоги в принципе. любой человек имеет право запросить любые данные по любому участку из Росгеофонда. А вот когда уже точная сейсмическая разведка проведена, это становится обычно конфиденциальной информацией той или иной компании, которая значит получила лицензию на эту разведку.—

Я учился в МГУ на ВМК, и там был суперкомпьютер, и время от времени его блокировала какая-нибудь Роснефть. Это вот они вот для того, чтобы вот эту трехмерную модель построить?

С большой вероятностью Роснефть делала так называемую миграцию, чтобы построить трехмерную модель по данным, которые записали вот эти вот датчики. То есть там куча временных рядов получается с определенной там скважностью, с определенной частотой записи идет. Из этих временных рядов надо построить огромную трехмерную картинку. Сейчас современные, значит, вот эти сейсмические кубы это терабайты. один куб, одного объекта разведанного.

Это дофига.

Это дофига, да. Обработка сейсмических данных, так называемая реконструкция из трейсов в 3D, там куча, куча, куча алгоритмов обратных задач решается одновременно. Поэтому это тяжелое мероприятие.

Но надо пояснить, что сейсмика работает так, что у тебя волны с разной скоростью распространяются в разных средах, в разных породах. Типа если там вода или газ, с одной скоростью, если камень, то с другой. У тебя получается, ты вот один раз типа хлопнул, а возвращается тебе много разных хлопков разной силы. И вот по тому, сколько у тебя разных хлопков вернулось, ты можешь типа понять, что там у тебя под землей находится.

Да, абсолютно. И какое расстояние между этими хлопками по времени, да? Какие задержки между этими хлопками и какие амплитуды вот у этих хлопков? Ты делаешь выводы о том, что там за структура?

Полное безумие! Ну, в смысле, у меня математическое образование, я сам до конца не понимаю. Я слышал, что вообще факультет ВМК был создан как раз для эффективного решения этой задачи.

Есть такая легенда. Я так понимаю, это был спин-офф от физфака или мехмата в свое время?

Да-да-да-да-да-да-да. Скажи, пожалуйста, а получившаяся картинка, она реально прямо как 3D-модель, которую можно крутить на экране?

Картинку можно крутить на экране. С помощью всяких просматривалок ты можешь разрезать этот кубик, чтобы посмотреть.

Ага, ну как на МРТ типа делают мозг.

Да, как на МРТ мозг абсолютно так же будет выглядеть. Там срезы посмотреть какие-то, прозрачность там разных компонент краски поменять. Но ты увидишь шум с какими-то там вкраплениями там. Где-то какая-то линия там проходит, где-то какая-то вроде поверхность проходит, но такая, очень слабо отличимая от шума.

Значит, вот у нас есть 3D-картинка, и какой-то эксперт или там группа экспертов говорят, вот здесь сделайте тестовую скважину.

Да.

Что такое тестовая скважина, как её делают?

Тестовая скважина— это обычно достаточно глубокая скважина, абсолютно вертикальная. Её делают не с целью потом из неё даже добывать нефть, обычно. Происходит бурение такое, ну, не супервысокотехнологичное. Бурят вертикальную абсолютно дырку. Километров там от двух до пяти.

Сколько?

Ну, слушай, у нас залежи в Западной Сибири это километр два-три. В Восточной Сибири до пяти километров глубины.

То есть там... Так, это машинка приезжает или целое здание строят на земле?

Это приезжает несколько машин. Из них собирают так называемую буровую вышку. Наверное, видел картинки. Это такая пирамидка, собранная из труб железных. Они ее там ставят, собирают. Зачем нужна эта вышка? Чтобы вертикально поднимать бурильные трубы, которые длиной по несколько метров. 10 могут быть метров, 20 метров.

А, из секции собирается эта длинная штука?

Из секции собирают, да. Ты поднял одну трубу вертикально туда, в эту машинку. На неё снизу, если так по-простому, да, совсем, накрутил долото. Это такая штука, которая, собственно, породу разбивает с пупырышками. Начинаешь эту штуку крутить и чуть-чуть давить на неё, да. Она вот этими пупырышками раскрашивает породу, крошит, получаются такие осколочки. Потом в процессе бурения через неё проходит как бы вода, на самом деле, которая проходит по центру вот этой трубы первой. и вымывает вот эти кусочки на поверхность в промежутке между трубой и стенкой скважины. Это всё на поверхность, чтобы там вот эти кусочки не оставались, их же надо оттуда убирать, иначе там у тебя не получится дырки такой. Вымывает эти кусочки на поверхность и таким образом продвигается. Вот одна труба заканчивалась, это свеча называется, на неё накручивается другая. И так дальше это всё проходит. И так до 5 километров вертикальную скважину будет. Потом напомню, я тебе ещё про горизонтальную расскажу, это ещё более импрессив.

На самом деле непредставимо глубокая дырка. Что мы с ней делаем?

Дальше, смотри, мы сейчас говорим про разведочную скважину, вот это важно. Дальше из нее все достается, вот это буровое оборудование, все трубы золотовщие, чтобы в ней ничего не было. Дальше в эту скважину начинает засовываться система ГИС, так называемая, для геофизических исследований скважин. Это такая штука, которая, спускаясь, меряет различные свойства пород рядом со своими датчиками. Это много датчиков, один за другим висят на тросе. Один меряет электросопротивление пород на одних частотах, другой на других частотах, третий меряет, сколько там нейтронов тепловых умирает в пласте на самом деле, запущенных.

Чего?

Абсолютно. Четвёртое меряет уровень гамма-излучения естественного и так далее. Там вплоть до 5-10 сенсоров в зависимости от дороговизны и точности вот этой установки. Происходит измерение от нуля фактически до 5 километров условных всех этих свойств. Получается куча таких кривых графиков, как по глубине меняются эти свойства. Разных показателей.

Скажи, просто камеру визуальную тоже опускают или там только какие-то вот эти физические свойства?

В нефтяные скважины обычно камеру не опускают, потому что если скважина оказалась реально с нефтью или с водой, то она будет так или иначе заполнена частично нефтью или водой. А вот в сухие скважины разведочные для металлургов или для ребят, которые добывают алмазы или твёрдые полезные ископаемые, сейчас всё чаще пускают камеры, которые подсвечивают и 360 градусов в развертке снимают, что там по стенкам скважины. Причём в естественном свете, в ультрафиолете и так далее. Короче, измеряют все свойства и достают вот эту вот ГИС-установку для геофизических исследований на поверхность. Эти все свойства интерпретирует обычно ученый под названием Петрофизик. Он говорит, ага, судя по набору кривых вот здесь вот может быть нефть. Почему мы ее сразу там не видим? Потому что иногда как бы цементируют скважину и не дают нефти притекать прямо в нее же. Это видно только по опосредованным измерениям, что она вот в этих местах есть. Иногда бывают сухие разведочные скважи. Ну пробурили, но не угадали. Нет там ничего. В настоящее время процент сухих разведочных скважин уже достаточно невысок. По миру там это 10-20%.

Скажи, пожалуйста, нефть обычно выглядит прямо как такой воздушный шарик надутый в земле, такая типа полость, и в ней вот нефть. Или это какие-то узкие слои, как типа жир в мясе? Просто я себе не представляю.

Смотри, очень условно структуру можно представить, как, знаешь, различные типы кирпичей, один лежит на другом. Вот там у тебя красный кирпич, у тебя белый кирпич, потом у тебя какой-нибудь кирпич специфический и так далее. Вот нефти в свободном виде под землёй нет вообще.

То есть это не озёра подземные?

Да, есть очень редкие месторождения в Китае, где ты можешь реально попасть в полость там 2 метра диаметром, и это будет весь шарик, вот этот 2 метра, наполненный нефтью. Но это почти невозможно. На самом деле ты попадаешь в определенный кирпич, который мокрый. Ты разбуриваешь в нём дырку, и в порах этого кирпича и содержится, собственно, нефть или газ. Он ещё оттуда долго-долго должен как бы притекать к скважине, чтобы из скважины уже можно было её потом поднимать на поверхность.

Ну мы сейчас забегаем вперед. Вот мы получили эту гигантскую колбасу данных. Ты сказал, что их смотрят ученые. Он реально, что ли, глазами на эти данные смотрит? Прямо в рейдовый Excel раскладывает? Или как это выглядит? Или тоже компьютер как-то?

Он, конечно, их загружает в виде условной Excel-таблички в инструменты для петрофизиков, софтов огромное количество сейчас на эту тему есть. Самый популярный, наверное, Techlog от Schlumberger. И глаза у него смотрит и говорит, что вот здесь такие параметры, что я прям верю, что здесь может быть нефть, подвижность там у него такая-то, вот её там примерно столько-то. Иногда используют некоторые корреляционные функции, которые зашиты в этот Techlog и так далее. Там можно сделать это. Иногда используют то, что мы придумали. Это автоматическое AutoML для автоматической интерпретации вот этих колбас данных, которые идут друг рядом с другом. Для этого этапа мы как раз делаем набор алгоритмов, которые потом в программное обеспечение закручиваем, по синхронной интерпретации вот этих геофизических данных. То есть, если у тебя есть данные с одной разведочной скважины, а их обычное месторождение будет не одну, а 5-10, если первая не сухая оказалась, то мы по одной скважине модель интерпретации набора вот этих данных дообучаем, то есть одну скважину с месторождения условно, иногда две, мы отдаем эксперту все равно на разметку. На этой разметке мы дообучаем автоинтерпретационную модель для всех других скважин. Дальше уже данные из новой разведочной скважины получили, они бац, сразу интерпретированы. Человек все равно смотрит, потому что, понимаешь, пока в нефтянке не готовы принимать, чтобы машинлернинг расписывался за результаты своей интерпретации.

Результатом работы этого человека или алгоритм машинного обучения является, типа, вот на этих высотах, вот в этих, типа, слоях, скорее всего, есть нефть, да?

Да, абсолютно верно. Смотри, еще из некоторых, даже из многих разведочных скважин, давай с тобой это обсудим, там достают керн. Это образцы горной породы со всех глубин. То есть, там будет таким образом, чтобы не всё раскрошилось.—

Цилиндры вытаскивают.—

Цилиндры, да. Чтобы цилиндры керна вытаскивались. По керну тоже, значит, вот как только у тебя вытащилось вот эти 2-3-5 километров керна, реально всё вытаскивается. Часть из них в целом состоянии вытаскивается, часть из них прям с нефтью вытаскивается, вот. То есть, мокрые реально куски. Их отдают в специальную керновую лабораторию, там их фотографируют, интерпретируют и так далее. Обычно это ходит человек, размечает, где какие породы, на каких глубинах, сколько нефти. Вот мы тоже сделали инструмент, который по фоточкам, либо прямо с месторождения, либо из лаборатории керновой, сразу говорит, где какие породы, на какой глубине. Всё это связывает в одну модель и так далее. работы глубокой нейронной сети, делать это все очень быстро.

Это звучит как очень хорошая задача для машинного обучения, потому что распознавать по изображениям, что там есть, супер хорошо обычно получается. Насколько это эффективно?

Слушай, это очень эффективно на самом деле, потому что мы делали много тестов с нашими уважаемыми партнерами и заказчиками. Весь воркфлоу, описание керна именно, В лаборатории делается, если за 7 часов, то мы делаем за час. И это с учетом того, что часть этого времени требуется, чтобы фоточки загрузить в систему, они идут в облако, и так далее. Часть, чтобы выгрузить потом результаты, как они сшиты, воедино выглядят, и так далее. Сама типизация, вот именно процесс описания, происходит в миллион раз быстрее, чем делает человек. Так что задача прикольная, она сейчас решается. Металлурги тоже очень любят, кстати, вот такие инструменты, потому что у них керна очень много. Керна у них это вообще чуть ли не основное, из чего они строят там вот эти модели залежей, потом сейсмику они редко проводят.

Так или иначе, у нас получается колбаса из данных, мы эти данные анализируем, понимаем, на каких слоях то, что нам нужно, что дальше?

Дальше, значит, понимаем, на каких слоях что нужно. Понимаем это из 5-10 таких локаций, где у нас пробурены вот эти вот разведочные 5-километровые скважины. По этим данным, прокидывая в трехмерный объем сейсмики, мы уже строим, как бы по-научному это называется, сегментированные куски этого трехмерного куба. что скорее всего наши целевые кирпичи, в которых нефть, они примерно там-то. А дальше по этим кирпичам внутри этого трёхмерного куба ещё разбрасываются так называемые свойства пористость, проницаемость. Пористость говорит о том, сколько примерно нефти там может быть или жидкости в общем и целом в этом месте, проницаемость, насколько она подвижна. Получаем вот этот уже куб, Такой же по размерности, как был исходный сейсмический, но уже раскрашенный конкретно. Вот здесь вот красная зона, это наша. Вот здесь вот жёлтая, это скорее всего наша, но там проницаемость ниже. Вот тут синяя и так далее. Этот сегментированный куб уже называется обычной геологической моделью месторождения.

То есть сначала мы строим грубую модель, а после этого мы её раскрашиваем, дополняя данными, которые уже получили с помощью того, что всё-таки врезались.

Из скважин, да.

Что дальше?

Дальше люди берут вот эту вот модель, геологическую, да, раскрашенную, и говорят, вот сейчас мы будем на компьютере моделировать, что будет, если мы пробурим добычные скважины в определенные места. Сколько нефти там потечет, какие объемы будут, как мы потом будем дальше разрабатывать, когда уже давление самого пласта будет недостаточно, чтобы нефть сам он выдавливал, там нужно будет некоторые скважины переводить в нагнетательные, чтобы туда закачивать воду, и она вытесняла оставшуюся нефть добычным скважинам. По-английски это называется reservoir modeling (резервуар-моделинг), по-русски это называется гидродинамическое моделирование пласта. Вот эту геологическую модель чуть-чуть огрубляют и делают из неё гидродинамическую модель. Там производится самое прямое математическое моделирование сложных вот этих вот течений в зависимости от расположения скважин. Течения моделируются и в самом объёме, где есть нефть, и в скважинах, как она будет в самих скважинах подниматься.

То есть если мы до сих пор говорили просто о структуре вещества, то теперь мы начинаем говорить о том, как оно себя будет вести во времени.

Да. Что будет, если мы так скважины расположим, сяк расположим, если мы вертикальные пробурим, если пробурим горизонтальные. Ну, пробурение я тебе, допустим, их еще расскажу.

Я так понимаю, типа максимальное количество высосать.

Да, максимальное количество высосать при минимальных затратах, потому что бурение склажин добычных сейчас дорогое мероприятие, и можно их неправильно пробурить, так что ты на них потратишь больше, чем заработаешь с проданной нефтью с этого месторождения.

Ох... Дима, а сколько там вообще, ну, кажется, что опций примерно бесконечное количество, как, типа, пробурить. Есть какой-то способ или просто на шару, типа, так вот хоть как-нибудь, а потом уже это оптимизируют? Как это решается?

Есть некоторые прописанные там правила, какие, в принципе, варианты есть расположения скважин и какие варианты есть конструкции скважин. Там она вертикальная, горизонтальная или там многоствольная. То есть, на самом деле, перебирают ограниченное количество вариантов. Некоторые компании перебирают 100 вариантов, в некоторых компаниях написано, значит, в стандартах, что они должны минимум 2000 вариантов перебрать, но перебирают все равно 100. Потому что моделирование очень тяжелое, долгое. Там решаются численно трехмерные уравнения матфизики, честно, вот. Их много, система уравнения огромная, количество вычислительных ячеек от миллиона до двух миллиардов получается в зависимости от размера месторождения.

Вот мы собрали терабайт данных, целый жёсткий диск данных. Сколько дальше нужно вложить усилий и денег для того, чтобы получить трёхмерную модель?

Слушай, ну вот на кластерах типа ломоносов, вот те времена, когда мы с тобой учились чуть-чуть постарше, задача вот по этой сейсмической инверсии, когда мы строим куб из трейсов, могла решаться дни-недели в зависимости от месторождения.

Это самый мощный суперкомпьютер в России, и один из крупнейших в мире он в тот момент был. В случае МГУ это был такой зал, типа, не знаю, 50 на 100 метров, где стоят несколько сотен холодильников, пожирает столько электричества, как небольшой город, и у них там холодильные установки, еще отдельное здание. И вот такая штука работает, типа, несколько недель для того, чтобы решить один такой куб. Да, да. Неплохо.

В то время это было так. Сейчас, ну, эти алгоритмы миграции тоже там живут своей жизнью, развиваются и так далее. Сейчас, конечно, побыстрее, всё стало покомпактнее и всё прочее, но всё равно это дни. Понимаешь, даже у Сауди Арамко, вот у которых есть всё, и там вычислительный центр занимает не зал, а здание размером, я не знаю, примерно с Большой театр в Москве, я просто был там недавно, и почти весь он напичкан тем или иным вычислительным оборудованием. Там, конечно, оно как-то распараллельно, сейчас, наверное, побыстрее.

Очень интересно. Окей, посчитали, поняли оптимальную эту штуку. Скажи, пожалуйста, на этом этапе ты участвуешь?

Смотри, вот на этапе, когда начинается гидродинамическое моделирование, мы участвуем. У нас был очень хороший проект для одних из наших арабских партнеров. У этих арабских партнеров есть свой инструмент для моделирования течений в зависимости от расположения скважин. Он еще 2 года назад был точно рекордсменом, они 2 миллиарда ячеек, по-моему, просчитать смогли. Метод трехкомпонентных течений, в общем, очень сложная система. Но это очень медленно. Мы как раз сделали для них некий ускоритель вот этого моделирования. Ты может быть помнишь, когда численно решается система дифференциальных уравнений, там достаточно важно хорошо найти первое приближение на каждом шаге по времени, чтобы количество итераций, когда она там сваливается в минимум, было минимальным. Мы фактически на большом количестве насчитанных кейсов натренировали глубокие нейронные сетки, которые между каждыми шагами по времени помогают делать подбор первого приближения по всем этим миллиардам ячеек.

Угадывает просто.

Таким образом, чтобы за одну фактически итерацию следующий шаг сходился в этих схемах. Система сильно нелинейна, и поэтому там может быть ни одна итерация без этого ускорителя. Говоря языком ВМК, мы сделали AI-based предобуславливатель.

Очень круто, тут надо пояснить, что все эти методы решения дифференциальных уравнений, систем дифференциальных уравнений, они там типа из 50-х годов, может даже раньше, а вы такую взяли и к, не знаю, к автомобилю из 50-х прикрутили, не знаю, электрический двигатель типа от Теслы.

Ну в общем да.

Окей, поняли, как оптимально вытаскивать нефть. Что дальше происходит?

Дальше происходит само разбуривание месторождения. Вот значит ребята нарисовали прям вот в этой трехмерной геологической модели, как должны проходить скважины. Раньше скважи строили примерно таким же образом, как вот я тебе рассказывал про разведочную скважину, но только там лучше укрепляли стенки специально, чтобы там не обваливалось Делали их вертикальными, до уровня пласта. Потом, так как туда вставляли трубу, делали перфорации, чтобы связать скважину с пластом. Скважина работала, сначала нефть шла из-за того, что пласт находится под большим давлением того, что сверху. Из этого кирпича, как из губки, она выдавливалась в скважину. шла наверх. Потом давление пласта не хватало, остановилось, чтобы дальше сжимать другие скважины. Вокруг делали скважинами для заводнения, нагнетательными скважинами это называется. В них закачивали воду опять на уровне пласта, чтобы остаточную нефть он выталкивал в добычную скважину. Так всё шло. Это было всё неплохо, когда у нас были вот такие толстые кирпичи в Западной Сибири, там ...где нефть. А сейчас у нас доступные пласты, в которых хорошая там нефть или хороший газ, стали сложнее сильно. Они либо глубже, Либо, собственно, в труднодоступных местах, там всё дальше, крайний север, перманентная мерзлота / permafrost.

То есть это уже не земля, а жижа, которая замёрзла. Замёрзшее болото.

Да, это раз. Или они становятся глубже и тоньше. Бурить туда много вертикальных скважин становится банально невыгодно, потому что ты там натыкаешь кучу дырок и всё. Фактически сейчас делают что? В 70% там современных скважин в новые вот эти пласты, которые относительно недавно вводят в добычу, бурят с горизонтальными стволами. Это километра 2-3 ты пробуриваешь вертикально, а потом в сторону еще километра 2-3. Вот в эту сторону ты типа протыкаешь узкий пласт. То есть, когда ты дошел до пласта вертикально, ты уже по этому пласту буришь, чтобы остаться в этом пласте. Узкий пласт может быть реально, он может быть узкий, это может быть там 5-10 метров. Бывает 2 метра в некоторых местах. И эти скважины, они дорогие. Там сложная механика, сложные измерения, причем там внизу в процессе бурения прям происходит, потому что когда ты начинаешь бурить вбок, ты должен оставаться в этом пласте. А он не строго горизонтальный, он на самом деле там вот такой вот извилистый. И ты буришь тоже извилистую, на самом деле, скважину немножко. Вот этот горизонтальный ствол у тебя неровный, он извилистый, ты должен следить за тем, куда ты буришь.

И тебе же нужно передать это кручение как бы на 5 километров вниз, а потом ещё вбок.

Да, причём передаёшь это кручение двумя способами. Некоторые компоновки позволяют только сверху крутить, ты все равно крутишь все вот эти трубы. Механически прокручиваешь трубу, которая как бы на 2 километра вниз смотрит, потом изгибается, ну относительно плана, что там физически изгибаются трубы, еще там 3 километра условно вбок она там ушла, да еще и не по прямой вбок ушла, вот такая вот вся извилисть.

А в общем можно передать, да? И физика позволяет вообще передать кручение?

Да, значит смотри, на самом деле количество скручиваний вот на 360 градусов трубы до того, как там начнёт что-то крутиться на таких вот размерах, оно измеряется десятками, сотнями.

А, потому что это же металл эластичный. Ты берёшь железную трубу, крутишь её, но за счёт того, что она такая длинная, ей нужно время сначала взять в себя это кручение, и потом только она что-то берёт.

Да-да, она мало того, что длинная, она еще и трется по всей своей длине, а стенки из того же скважины, который она построена, понимаешь?

О, Господи. Так, это первый способ. А второй, я так понимаю, роботу можно опустить и электричеством ему подавать, типа, сигнал, ну что-нибудь, энергию.

Нет, нет, нет. Это все, к сожалению, пока сказки. Иногда на конец этой трубы прикручивают не просто долото, которое там крушит поверхность или делает что-то такое, а еще тамошний второй двигатель, который крутить это долото еще на конце трубы может. совместно крутя сверху и раскручивая вот этот двигатель причем 90 процентов этих двигателей крутится за счет того самого бурового раствора которым я тебе рассказывал который вымывает вот этот шлам то есть ты с такой силой

подаешь этот жидкость что она еще да у нее хватает мощности для того чтобы

крутить крутить там мотор да вот это вот офигеть Но это далеко не на всех установках есть вот этот нижний двигатель. Процентов, я думаю, 80 в России бурится только с верхним приводом, вот так называемым.

Реально чума.

Я говорю, нефтянка страшная и хай-тек.

Дима, ты сейчас описал сложный многоступенчатый процесс. Сколько все это стоит?

Смотри, ну, значит, скажу тебе сразу, наверное, верхнюю оценку. Строительство одной скважины в России может стоить миллиард рублей. Это, наверное, самая верхняя оценка, это самый хай-тек. Это скважина, у которой не один горизонтальный ствол, может быть, а два, бывает даже три на разные глубины. В верхний пласт попали, дальше в нижний пласт попали. Значит, сразу, чтобы через одну скважину потом наверх все это вытаскивать. Как бы реальные цифры есть. Вот, например, в арабском мире средняя скважина подешевле, потому что тут до сих пор толстые пласты, до сих пор относительно неглубокие и все прочее. Но подешевле это раз в два, в три. У нас в России, конечно, тоже большинство скважин не такие, то есть миллиарды это исключение. Они есть, они происходят в год, несколько штук таких скважин, но есть. В основном это там вот первые сотни миллионов рублей скважина может стоить. Но это всё, это не только бурение, это значит цементирование стенок, это введение в горизонтальный ствол удерживающих хвостовиков, иногда так называют, трубы специальные, значит, чтобы там не опадало всё. Иногда это со сложной системой заканчивания так называемой. Когда ты пробурил, тебе нужно еще туда трубы засунуть с клапанами в разных местах скважины, чтобы они открывались и закрывались в зависимости от того, что ты хочешь от скважины получить.

Вот ты сейчас это рассказываешь, это безумно интересно с точки зрения просто инженерной мысли. Но если мы вернемся на шаг назад к IT и к тому, чем ты занимаешься, ты там вообще в этом процессе как-то участвуешь?

На самом деле скважины это основной наш хлеб. Когда бурятся все современные скважины, с поверхности собирается большое количество так называемой поверхностной телеметрии или данных ГТИ. Это данные, которые описывают механику бурения. Какие там моменты сил приложены на кручение двигателя. Какой вес вот этой компоновки текущей на крюке, который значит всю ее держит. буровой, с какой скоростью, с каким давлением подается буровой раствор и так далее. Эти данные в реальном времени записывают сейчас практически на всех буровых установках. Кто-то записывает их прямо вот с датчиков буровых, кто-то еще отдельный сервис заказывает, чтобы еще датчики навешивали более точно. И во всех относительно больших компаниях, или больших, они передаются в режиме реального времени в центры сопровождения бурения. По этим данным принимается много решений. Первое, что мы узнаем, это есть ли вероятность аварии при бурении в данный конкретный момент времени. Авария при бурении – это дорогая штука там. Средняя авария – это называется прихват. Это когда в каком-то месте, обычно ближе к долоту, защемило вот всю эту штуку, но она не крутится больше. Бывает защемило так, что её не достанешь обычной буровой. Вызывает другую бригаду, которая специализируется на доставании всего этого из скважины. Есть несколько типов аварий и по данным телеметрии наш алгоритм машинного обучения распознает, какова вероятность шести типов аварий в данный момент времени. Это все видит инженер по сопровождению бурения. Он видит все свои скважины на дэшборде. Те скважины, с которыми все хорошо, они там зелененькие, там у них какие-то циферки бегут. Те скважины, которые становятся что-то плохо, они сразу наверх подтягиваются. И там говорят, вероятность появления выхода газа повышенная или что-то еще повышенное. Зайди, посмотри данные и прими какое-то решение.

Погоди, этот чувак сидит там же, где бурят?

Нет. У тех чуваков, которые бурят, тоже есть в вагончиках эта информация, но не от нашей системы, а только исходные данные. При этом в каждой компании на вот эти буровые данные, реально временные, сидят, смотрят специально обученные суперэксперты. Условно, у «Газпромнефти» центр в Питере, у «Новатэка» центр в Тюмени, у «Роснефти» в Москве. Они сидят и смотрят вот на эти графики телеметрии и принимают решение, что надо что-то скорректировать, да? Это они так делали до того, как был наш продукт. Сейчас они тоже, в принципе, смотрят на телеметрию, но у них есть еще одно окошко с нашим продуктом, который еще и в автоматическом режиме, будучи обученным на большом количестве прецедентов по вот этой телеметрии аварий, говорит, эй, ребята, риск аварии на скважине такой-то, иди посмотри туда, может, тебе надо что-то подредактировать в режимах работы.

Я хочу просто повторить еще раз. значит, где-то в Сибири или там в другом конце Земли бурится скважина глубиной 2 километра. Мы смотрим на поверхности какие-то данные, по ним можем понять, что приходит внизу, и эти данные посылаются в режиме реального времени, типа вот прямо вот сейчас крутится, и прямо сейчас же они посылаются по интернету куда-то в дата-центр, где сидят специальные люди, и прямо в моменте могут сказать этой инженерной бригаде, типа, чуваки, сделайте, что-то другое.

Да, реальная задержка – это минуты. Для бурения это реальное время. Это real-time. И есть ребята, которые делают специальные отделные сервисы по доставке вот этих данных, сборовой. Обычно это, честно говоря, спутниковый интернет.

Спутниковый канал.

Да, потому что там и на middle of nowhere ты буришь, там нет никакой вышки-мегафона условно. Вот, рядом. Через интернет в центре сопровождения бурений в городах.

Скажи, а сколько у них вообще есть возможности что-то изменить? Что они могут сделать?

Очень много параметров можно изменить. Можно поменять буровой раствор, увеличить его плотность, уменьшить его плотность, чтобы не было вот такого. Знаешь, вот эти старые фильмы видел, когда вот там бурят советские. И тут бац, фонтан нефти, все такие радостные, умываются и всё прочее.

Да-да-да, конечно.

Это вообще-то глобальная катастрофа называется, так и называется термин «катастрофа при бурении». Такого быть не должно, потому что буровой раствор, который вымывает все кусочки раскрошенной породы шлама, он должен быть такой плотности и под таким давлением, чтобы удерживать всё, что подтекает из пласта, если мы попали в пласт. Потому что если из пласта начинает под давлением выходить нефть, газ или так далее, то вот это вот то, что фонтан, это на самом деле авария и 2-3 трупа на буровой. В общем, чтобы не было таких аварий, если система видит, что вероятность появления газа на поверхности неожиданно растет, человек в центре сопровождения бурения идёт, смотрит исходные данные, видит, что это действительно так, он всё-таки дабл-чекает в настоящий момент, проверяет всё это дело. Он реально звонит на буровой и говорит, Вася, давай меняй буровой раствор или что-нибудь подправь, уменьши вес на крюке. Ну, в общем, там много параметров. В этом я не суперэксперт, у меня ребята есть, которые лучше понимают. Но, тем не менее, да, у них есть время на принятие решений обычно. Бывает, конечно, так, что супер что-то неожиданное происходит, там ничего не поможет. Ни система, ни люди сопровождающие и так далее. Когда геологическая модель конкретно ошиблась, и ты попадаешь в зону аномально высокого давления газа, например, всё равно авария случится.

Скажи, пожалуйста, как часто вообще происходят аварии и насколько ваша модель что-то изменяет? У вас есть такая статистика?

Да, есть статистика. На самом деле мы даже статью из открытого, да, не все клиенты рады делиться с нами этими данными, честно говоря, потому что ...такая среда. Мы даже написали статью в ComNews, по-моему, в прошлом году вместе с Новатэком на эту тему. Значит, до работы нашей системы у ребят было примерно 160 глобальных таких небольших аварий в год разного типа. После работы нашей системы, точно цифры не помню, но по-моему типа 100 или 90 стало в год. Сейчас мы надеемся, что со следующими версиями алгоритма ещё удастся им.

То есть практически в полтора раза?

Да.

Офигеть.

Расскажи немножечко ещё про аварии. Сколько это стоит вообще? Какой эффект? Ты сказал, что иногда может даже в человеческой жизни. Но вообще, что это обычно значит?

Глобальные аварии человеческой жизни до этого стараются не доводить, потому что, в принципе, сейчас людей не подпускают достаточно близко вот к тому месту, откуда может пойти газ или нефть. Они стараются быть очень редко. Все одеты, шлемы и так далее. Но какие-то такие аварии типа прихвата могут стоить примерно 20 миллионов рублей на ликвидацию.

Легко.

Нормальная экономия получается.

Да.

Еще вопрос. Очень интересно, насколько точно эти все модели. Ты сказал, что модель может жестко ошибиться. Как часто это происходит?

Модель может жестко ошибиться в каждой модели, даже не в модели, а в программном обеспечении, который использует эту модель. У каждого использователя, кто пользует, есть возможность выбора. Он хочет, чтобы ему уведомления, значит, сыпались почаще, но там будет много false positives, или пореже, но там может быть больше пропусков в реальных случаях предвестников аварии. В принципе, Если ты согласен жить с приличным количеством ложноположительных, то точность по покрытию предвестников аварии и аварии будет до 90% сейчас. Но некоторых пользователей это бесит немножко, когда им сыпется много уведомлений. Они начинают закручивать кран, чтобы уведомлений было поменьше. И тогда это в реальности падает до 60-70%. И с такими цифрами в среднем люди живут, чтобы на скважину в день было не больше до 10 срабатываний ложных. Но при этом покрытие реальных случаев было процентов 70-80. Вот так примерно живут.

Дико интересно. А вы участвуете в самом процессе добычи, когда она уже стабильно качает? Ты в этом участвуешь или ты только в создании?

Когда стабильно качает, важно людям иметь такую вещь, как прогноз добычи по скважинам. Потому что это их экономическая модель на ближайшие 2 месяца-год. И важно иметь возможность оптимизации закачки воды в добывающую скважину и так далее. Один из наших инструментов, он называется, как ни странно, well done. Well это скважина, done просто.

well done — не как стейк.

Да, это не как стейк, да, но мы что-то подумали, прикольно выглядит. Well done, well done. Вот, решили так назвать тоже. Он делает несколько вещей. По данным добычи, суточным рапортам по добыче, он делает прогноз быстро, что от этой скважины ожидать. Он автоматически детектирует скважину, с которой что-то не так, там какие-то что-то поломалось, судя по данным по добыче, и говорит, что с ними надо производить вот эти ГТМы, обслуживания, и подбирает тип обслуживания под скважину. И еще говорит, что ребята, вы можете оптимизировать вашу закачку воды. Для поддержания, например, такого же уровня добычи. Вот там скважина номер 7, вообще ни на что уже не влияет, ее просто закрыть, нужно не тратить на нее воду. Это очень нравится нашим арабским партнерам, у них вода дорогая, а соленую туда не всегда можно закачивать, потому что соленая иногда затыкает поры и вообще дальше все портит.

Нифига себе. Слушай, получается, я внезапно осознал, что скважина, которая качает, это тоже живой организм. Тебе постоянно нужно мониторить, и тоже, скорее всего, куча сенсоров, которые можно подать в нейросеть, чтобы она сказала, когда что-то пойдет

не так. Да, да. А современные скважины оснащены так называемыми устьевыми расходомерами. Они замеряют, сколько оттуда выходит в единицу времени нефти, воды и газа. И эта информация в компании стекается в центры по мониторингу, управлению добычей и так далее. Типа как бы центр по бурению, но только здесь по добыче.

В моем понимании все нефтяные компании— это огромные корпорации, в которых стопудово есть свои ученые, свои отделы исследований, свои технари. Как вы во всем этом оказались? Почему они не заказывают это все внутрь?

Тут есть два ответа на этот вопрос. Первый ответ, что во многих случаях мы делаем всё гораздо быстрее, потому что из-за размера корпораций, я имею ввиду большие нефтяные компании, которые могут позволить себе собственный R&D. Из-за размера корпораций, количество процессов, определённой бюрократии, решения очень долго принимаются. Ну и плюс у нефтяных людей в среднем есть свойство общего скептицизма к каким-то новым наработкам, разработкам, внедрениям и так далее. Конечные пользователи, люди с полей, они даже к собственным разработкам внутри собственных исследовательских центров с большим скептицизмом относятся. И нам, и им приходится преодолевать этот скептицизм, долго, упорно доказывая, показывая на реальных данных и все прочее. Мы, так как маленькая компания, гораздо более flexible (гибкие) в принятии решений, что-то там поправить, исправить, вот здесь мы можем по этому конкурировать. Плюс не у всех нефтяных компаний мощный R&D. В России есть огромный R&D почти у всех мейджоров (majors). В арабских странах R&D серьезно есть только у Saudi Aramco. Остальные ребята покупают просто сервисы у всех.

Вот ты объяснил про то, почему у вас получается конкурировать с внутренними отделами разработки. Понятно. Но что насчет сервисных компаний? Я сейчас поясню, ты меня поправь, ладно? Насколько я понимаю, есть нефтяные компании, а есть сервисные. Те, которые помогают нефтяным компаниям добывать и подают технологии. Самые известные, по-моему, Schlumberger (Шлюмберже). Я в этом вообще ничего не понимаю. То есть, являются ли они вашими конкурентами? И вообще, расскажи немножечко про рынок.

Ты абсолютно прав. Сервисные компании— это те компании, которые нанимаются нефтяными компаниями-операторами для того, чтобы производить определенные действия на месторождениях. Ну то есть, например, сейсмику «Газпромнефть» сама не делает, она зовет кого-то. Бурение «Газпромнефть» сама не делает, она зовет кого-то. Причем там подрядчиков на строительство одной скважины может быть много, на самом деле. Одни делают самобурение, другие делают цементаж, третье дело что-то еще. Сервисные компании, безусловно, особенно большие, имеют в этом направлении очень большие R&D. Schlumberger, Halliburton и так далее. Пока, на мое удивление, мы имели несколько сравнений технического перформанса наших инструментов. Мы видим, что в тех маленьких областях, где функционал пересекается, мы не хуже, а где-то лучше. Честно говоря, в основном лучше. А вообще, мы до сих пор достаточно уникальны с нашим предложением. То есть конкурентов по нашим продуктам, особенно по бурению, анализу изображений, керна и так далее, внутри больших сервисных компаний очень мало, так чтобы весь функционал перекрывали. В виде стартапов на самом деле больше, но все они в основном с американскими корнями. В долине есть компании 10. которые я знаю, которые делают что-то для ускорения обработки сейсмических данных, автоматизации построения геологических моделей, оптимизации строительства скважин на этапе планирования. У нас реал-тайм история, а у них на этапе планирования. Они есть, они неплохо существуют, насколько я понимаю, развиваются. Мы конкурируем, знаешь, каким образом? Там есть такая другая специфика, что там ребята очень стесняются рассказывать подоплеку всех своих инструментов и показывать результаты на реальных данных. А мы стараемся все публиковать, причем публиковать в нормальных научных журналах, с нормальными метриками, на понятных нормальных данных. Новые научно-инженерные журналы хорошо берут. Публикуем всегда не самые последние версии алгоритмов, на всякий случай, чтобы нельзя было воспроизвести, а предыдущие. Вот, но, тем не менее, это определенно, знаешь, дает уровень доверия, что ребята-то вон что-то сделали, да.

Все, что ты рассказывал, с одной стороны, безумно интересно и очень сложно, и такое, типа, вау. С другой стороны, когда ты это объясняешь, кажется довольно логичным. Ну, типа, что кажется, все должны так делать. Или это вот то, что все задним умом, это просто уже кажется логичным, а люди этого не используют обычно в работе.

Ты знаешь, скорее задним умом кажется логичным, потому что большое количество задач, которые мы сами себе поставили, прежде чем начинать делать под них какие-то алгоритмы, тестировать гипотезы и так далее, мы их сами в себя выносили, что это реально может помочь определенным техническим процессам, потому что все фаундеры у нас так или иначе работали много либо в нефтесервисных, либо в нефтяных компаниях и там поварились долгое время. И сама по себе постановка задачи получается достаточно уникальной, то есть не у всех такая прямая логика туда доводит, скажем, чтобы именно решать подобные задачи современными методами.

Мне кажется, важно понять, у вас заказчики, это уже несколько раз упомянуло арабов, это в основном российские компании или вы работаете на международной рынке тоже?

Мы работаем в России и не так давно сделали компанию в Эмиратах и сейчас пилотируемся в Кувейте, в Саудовской Аравии, в самих Эмиратах, надеюсь, сейчас запустим. Будем смотреть активно Оман и будем смотреть Катар еще активно в ближайшее время.

Расскажи, как ты это продаёшь, потому что не в смысле продаёшь даже про деньги, а в смысле в моём небольшом бизнесе про разработки. У меня есть несколько крупных бизнесов, которые на всю Россию, на весь мир работают. И это каждый раз какая-то адская бюрократия. А у тебя же реальный сектор, там люди прямо что-то бурят. И вот как ты можешь прийти и сказать, ребят, я придумал суперкрутой алгоритм, давайте его проверим. Как это работает?

Слушай, абсолютно то же самое, бюрократия адская, просто реальный цикл продаж, вот что ты начал говорить до установки софта, куда бы ты ни была, вот среднее время, как думаешь, сколько?

Вот просто... Два года.

Ну да, полтора.

А, угадал!

Реально, то есть ты сначала, как это говорить, разбиваешься башкой об стенку, доказывая, что это работает на ваших реальных данных, доказывая, что это вот столько позволит вам сэкономить времени, денег и так далее. Потом ты начинаешь проходить круги согласований внутри компаний потенциального договора.

Каждый департамент говорит, что тут такие риски. Кто-нибудь ушел в отпуск?

Немножко помогает персональный долго наработанный нетворк. В каких-то критических моментах, когда какой-нибудь департамент говорит, что это невозможно, потому что невозможно вообще, все невозможно. Иногда приходится включать такие, конечно, связи. Ходить там, разговаривать с большими начальниками. Но в среднем я стараюсь избегать вот этих вот заходов сверху, потому что обычно хуже только делаешь.

Люди потом обижаются.

Люди потом обижаются, да. Ну и правильно делают, что обижаются. Что, мол, не мог с нами договориться? Ну, кстати, иногда действительно не мог.

Откуда у тебя нетворк? Расскажи про свой опыт. Где ты работал?

Слушай, я проработал, наверное, в сумме 11 лет в Шлюмберже (Schlumberger), всегда в технологических R&D подразделениях, в разных совсем. И год я работал в «Газпромнефте», строил там стратегию технологического развития в 2014-2015 году, всего блока разведки и добычи. Вот это была там, strategic part of my experience. И весь нетворк на самом деле оттуда, он так и остался. Schlumberger компания в России, в мире, в Америке и в арабском мире, все контакты оттуда. Сейчас мы вот компанию, которую сделали на Middle East (Ближнем Востоке), тоже с ребятами, которые работали в Шлембирже, сделали совместно. Газпромнефть, это было вообще отличное открытие с точки зрения нетворка внутри такого хардкорного нефтяного братства в России. Вот, разного уровня очень полезно.

А есть, да, какой-то прямо комьюнити технарей?

Все друг друга знают, начиная с определенного уровня. Очень узкий, на самом деле, круг ребят, работающих в определенных направлениях. Все экспертные буровики, буровики-начальники знают друг друга. Все геологи высокого уровня знают друг друга во всех компаниях. Все R&D-специалисты, ну знаешь, такие менеджмент R&D, там, эксперты знают друг друга. Очень быстро нарастает вот этот ком-знакомство.

Скажи, пожалуйста, а тебе приходится именно каждый раз пробивать, или бывает такое, что клиенты сами приходят и просят что-нибудь автоматизировать?

И то, и другое. Больше пробивать. Потому что рынок нашего типа услуг суперновый. Мы в России просто первые были, кто это делал. Вот мы строили этот рынок с нуля прям. вообще. Через какое-то время к нам подключились ребята, там тоже есть стартапы в России, похожие вещи делали, там, пересекающиеся, но я смело говорю, что мы пионеры. Вот, поэтому приходилось больше доказывать, пробивать и все прочее. Сейчас есть случаи, когда люди увидели что-то на какой-то конференции, потом звонят, говорят, слушай, интересно, отдавай вот поподробнее, отдавай то-се, 5-10, и так некоторые контракты случаются тоже. На самом деле интересная байка, как мы первый раз продали AI Drilling. Это вот как раз инструмент, который помогает аварии предсказывать при бурении. Первый раз нормально продали его одной очень уважаемой компании. Там ребята оказались сильно более простые, чем в других компаниях. Они сначала у нас попросили заинсталлировать такой прототип и подключить к нему две скважины. Подключили две скважины. На одной скважине система буквально через три часа начала орать. Сейчас будет прихват. Будет прихват, орёт, орёт. А эти ребята такие решили, дай-ка не будем ничего менять, посмотрим, будет прихват или нет. Вот. Они ждали час, случился прихват, реально там потом им пришлось тратить эти условные 20 миллионов рублей компании, чтобы его ликвидировать, но тем не менее.

Нормальный эксперимент.

Что, говорит, система-то работает у вас? Ё-моё, берём, вот.

Расскажи, эта штука используется только для нефти или условно там золото, алмазы, ты упоминал?

Да-да, золото, алмазы, мы некоторые продукты ребятам из металлургических компаний в России сейчас начали продавать. Очень надеемся пропилотироваться для алмазных ребят. Особенно интересен всем продукт с керном, потому что у тех, кто добывает твердые полезные ископаемые, как я уже говорил, Фактически сейсмики нет, там куча маленьких, коротеньких разведочных скважин, из которых достается керн. И по этому керну они делают все предсказания практически, ну 90%. Вот, и конечно, им обработка керновых изображений то, что надо, по-быстрому.

Тебе приходилось ездить? То есть ты рассказал про то, что там типа спутники, интернет и все вообще там суперинформатизировано. Ты когда-нибудь бывал там на буровых станциях, типа в Сибирь, там вот это все?

Ну конечно, да, да. Но я долго в отрасли. Бывал. На самом деле очень разные бывают элементы обустройства месторождений. Где-то очень передовые такие прям офисы строятся посреди месторождения. Они на основе хайтек-вагончиков таких или хайтек-сарайчиков делаются. В некоторых местах ты приезжаешь и просто офигеваешь. Ты попал не то что в 80-е, ты попал куда-то в начало 60-х. Историю расскажу. Приехали мы, это было еще 5 назад, наверное, на одно очень уважаемое старое месторождение одной очень уважаемой компании. Заходим в добычной цех, это вот группа из пяти вагончиков, и расспрашиваем, а как вы записываете данные по добыче, а там большое месторождение, тысячи скважин, все дела. Да вот, говорит, таблица висит у нас на стене, такой ватман висит. И мы, говорит, вносим помесячные данные, потому что не все скважины оснащены этими датчиками и так далее. Я смотрю, а там месяц сентябрь, а данные внесены до конца ноября. Я говорю, это как? А как, как, говорит, да у нас вот Иван Васильевич сейчас самый опытный, кто данные умеет правильно записывать, он сейчас, не его будет смена в ближайшие два месяца, он сразу нам всё написал и уехал, чё, чтобы мы тут, чё другое.

У него предсказательная модель в голове такая же.

Да, Иван Васильевич на предиктив модулс, всё, чётко.

заранее сразу написал сколько аварий и как все будет работать.

Да, а то мало ли что потом же за эти данные могут спросить.

Интересно, что ты мне 45 минут рассказывал, какой там типа супер информатизированный вот это все, а вот ватман.

Да, пожалуйста, до сих пор остались такие, есть же маленькие нефтяные компании, которые... А, это старые.

Это старые месторождения.

Это старые месторождения, вот. Я думаю, сейчас там уже помимо этих сарайчиков есть все-таки центры сбора данных, но все равно некоторые скважины записываются с Ватмана старые, потому что на них просто не ставят дорогие вот эти измерители в реальном времени потоков жидкостей.

Блин, это так удивительно, что просто в моей картине мира нефтяники, особенно те, кто там типа большие начальники, это чуваки, которые там уже все, корпораты конченные. А ты вполне себе живой. И вот мне интересно, насколько это вообще индустрия такая или это у вас с компанией такая аберрация? Как ты себе это видишь?

Честный ответ – это наша компания. Я, наверное, не просто так не ужился больше года в компании «Газпромнефть». Мне что-то было все-таки поинтереснее немножко не в процессы, там углубляться и все прочее, а пойти делать новые технологии. Ну, мы подобрались такие живые и относительно ребята, которым реально интересно что-то быстро тестировать, что-то быстро отбраковывать, что-то быстро пытаться имплементировать. Наверное, поэтому. Могу сказать, что вообще в нефтяных компаниях очень разные люди. Корпоратов серьезных в галстуках до сих пор очень много, но чем дальше идет, тем больше стараются привлекать молодежи. Я в Газпромнефть, например, в 2014-2015 году работал, еще было невозможно прийти в офис не в костюме из галстуков и так далее. А сейчас реально руководство сделало большую ставку на программистов в кедах, чтобы свою платформу там для работы с данными разрабатывать и все прочее. Я захожу в их центр, айтишный департамент, там реально ребята в свитерах, в кедах, в худи, все нормально, ходят, пьют кофе. Почти Яндекс.

Я тебя хотел спросить, у тебя сколько программистов? Все ли они являются учеными-геологами? Вообще, насколько программистом, который у тебя работает, нужно быть доменными экспертами в области нефтедобычи? Или это такая чистая программирование?

Да, изначально у нас команда, ну вот сейчас она где-то 25 человек, да, кордоменных экспертов с большим там опытом, их на самом деле трое. Я себя в них включаю при этом, вот.

То есть там типа есть три человека, которые разбираются в нефтянке.

Остальные ребята реально научились. Вот у нас есть люди с чисто Data Science бэкграундом, которым вдруг стало интересно повозиться в этих грязных неполных нефтяных данных и все прочее. Сейчас у нас парень, который Chief Data Scientist, он тоже не так давно получил PhD в Сколтехе (Skoltech), но работает с нами уже скоро 4-5 лет. Он уже лучше эксперта по бурению интерпретирует исходные данные без всяких алгоритмов. Вот он говорит, что, ну вот, сейчас будет прихват прям без всего. То есть люди все равно погружаются. Те, кто не погружаются, они как-то не остаются у нас. А те, кому реально интересно вот физика процессов, как там что трется, откуда что фильтруется и течет, значит, вот они как-то приспосабливаются и становятся частично доменными экспертами. Даже айтишники, которые, мы называем их айтишниками, которые у нас back-end, front-end, делают, чтобы это не алгоритмы были, а все работало, даже они через какое-то время начинают так вообще с знанием дела рассказывать про систему, я думаю, нифига себе, я так уже не расскажу.

Очень классно. Расскажи про будущее. Что еще можно оптимизировать внести добычу с помощью искусственного интеллекта?

Ой, слушай, это очень много. У нас есть такая дорожная карта, карта мечты мы ее называем. Понимаем, что до некоторых моментов мы даже не доберемся, наверное, на нашей жизни. Но если глобально, то есть одна глобальная тема, которая должна прям переворот небольшой сделать в добывающей индустрии, не только в нефтяной. Это полная автоматическая оптимизация процессов планирования сложных работ. Сейчас каждый скважинопланируется вручную набором экспертов по бурению, геологов и так далее в зависимости от огромного количества внешних факторов. Вот наша мечта— сделать автопланировщики для бурения, для программ GTM и так далее, которые бы автоматически подсасывали данные от геологических особенностей, от особенностей скважины, от доступности того или иного оборудования в окрестности, чтобы там за месяц его могли подвезти, условно. Вот такая.

Система управления производством, по сути, такая полноценная.

Да, с точки зрения науки, там всякие графовые планировщики, мы хотим пытаться туда внедрить.

В зависимости, типа, что он... И с

точки зрения софта, да, это... АСУ ТП, потому что СУТП это все-таки что-то больше такое реально временное. Шесткая, четкая, да, и если что-то надо, ты руками зовешь инженера, чтобы он все-таки переключил тумблер, да, допрограммировал или переключил режим там, или что-то такое. Это все-таки такие глобальные автоматические рекомендательные системы. Что из чего собирать, и какая последовательность действия должна быть, чтобы это сделать максимально быстро, дешево, скважину вот эту пробурить.

Это очень близко к тому, что пытались сделать в 70-е, в 60-е даже, когда кибернетика как наука, управление государством, условно, экономикой, тут в рамках компании, я так понимаю, даже в рамках добычи.

Это все оттуда реинкарнируется абсолютно, ну как и нейронные сети, там все они у нас оттуда приплыли, так или иначе. Я надеюсь, что следующий прорыв будет здесь. Здесь, конечно, надо много сделать с точки зрения доступности данных, их упорядоченного хранения разнородных и вообще, о всём производстве, о доступности от подрядчиков, по курению там от всех-всех-всех. Но, тем не менее, там может быть очень круто.

Слушай, Дима, спасибо тебе огромное. Дико интересный разговор. Спасибо.

Спасибо тебе.

Пока-пока.

Это подкаст Студии Либо-Либо. Сделали мы его совместно с сервисом онлайн-образования Яндекс Практикум. Над подкастом работали редакторка Маша Агличева, продюсерка Настя Медведева, звукорежиссер Юрий Шустицкий. Зажимы спасибо Алексею Теренцеву. Редактор субтитров А.Синецкая Корректор А.Егорова