The impact of artificial intelligence on improving management efficiency in the oil and gas industry

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This article explores the influence of artificial intelligence on enhancing management efficiency in the oil and gas industry. The authors analyze the impact of artificial intelligence (AI) on improving efficiency in the oil and gas sector, including the optimization of exploration, extraction, logistics, and environmental safety; market size; long-term trends in application areas, etc., highlighting key technological solutions. These include data analysis automation, risk prediction, and integration of IoT platforms. Based on the conducted research, it is proposed to expand the use of artificial intelligence to enhance the efficiency of the oil and gas industry through the implementation of hybrid machine learning algorithms, strengthening inter-industry collaboration, and developing digital security standards. Special attention is given to the role of AI in reducing carbon footprint and adapting to global climate initiatives. Machine learning methods, big data analysis, and case studies of leading companies (Schlumberger, ExxonMobil, SIBUR) were utilized. Statistical models were applied to assess the reduction of production costs (by up to 40%) and increase the accuracy of geophysical exploration. Data were obtained from industry reports, patent databases, and software solutions. AI is used to digitize production records and automatically analyze geological data based on deep neural networks, which allows for identifying problems and optimizing key oil exploration processes. Intelligent market demand analysis through data collection and visualization enhances supply chain efficiency. Modern commercial solutions drive the digital transformation of the industry and innovation. The research findings are applicable for optimizing exploration, extraction, and logistics. Unlike existing works, the focus is on the specifics of emerging markets. Despite current challenges (costs, data quality), the implementation of AI will enable: Strengthening well logging data collection; Implementing intelligent geophysical exploration; Automating fault diagnosis. A key direction is the creation of an innovative research center to accelerate digital transformation and the implementation of innovations.

References

  1. Линь Ботао, Го Цзяньчэн. Обсуждение текущего состояния применения искусственного интеллекта в нефтяной промышленности // Вестник нефтяной науки. 2019. № 4(4). С. 403-413.
  2. Рощин П. В., Петухов А. В., Васкес Карденас Л. К., Назаров А. Д. Исследование реологических свойств высоковязких и высокопарафинистых нефтей месторождений Самарской области // Нефтегазовая геология. Теория и практика. 2013. № 8. С. 1-17.
  3. Митина Н. Н., Бай И. Особенности развития нефтегазовой отрасли в Китайской Народной Республике // Инновации и инвестиции. 2021. № 4. С. 44-50.
  4. Chen Q, Dai Y. Development and practice on intelligent financial products based on big data and AI platforms // Software Guide. 2021. No. 20(02). Pp. 31-39. (In Chin.)
  5. Аверьянов А. О., Гуртов В. А., Шабаева С. В. Отраслевой аспект кадрового обеспечения стратегического развития сферы искусственного интеллекта // Экономика промышленности. 2024. № 17(3). С. 279-290. URL: https://doi.org/10.17073/2072-1633-2024-3-1316 EDN: BFIXSZ.
  6. Ван Линь. Цифровая и интеллектуальная трансформация энергетической отрасли снова ускоряется // Энергетика Китая. 2024. № 12. С. 12-15.
  7. Жукова М. В., Крюков Д. В. Современный тренд развития экономики и общества: цифровое общество как особая стадия информационного общества // Society and Security Insights. 2022. № 5(2). С. 120-139. URL: doi: 10.14258/ssi(2022)2-08 EDN: BSOTZX.
  8. Клаус Сольберг Сойлен. Возможности и ограничения искусственного интеллекта в социальном анализе и прогнозировании будущего // ФОРСАЙТ. 2024. № 18(2). С. 6-20.
  9. Gong R. B., Yang R. Y., Mi L. Application prospect of blockchain technology in the petroleum industry // Information Systems Engineering. 2019. No. 11. Pp. 62-65.
  10. Тедженов Д. М., Мовламов Д., Сапаров Б. Оптимизация процессов бурения с использованием современных методов управления проектами // Всемирный ученый. 2024. № 16(1). С. 175-180.
  11. Kuang Lichun, Liu He, Ren Yili, Luo Kai, Shi Mingyu, Su Jian, Li Xin. Application and development trend of artificial intelligence in petroleum exploration and development // Petroleum Exploration and Development. 2021. No. 48(1). Pp. 1-11. URL: doi: 10.11698/PED.2021.01.01.
  12. Баранова С. С., Сердюк К. С., Соболев А. Ю. Разработка набора инструментов для интерпретации данных бокового каротажного зондирования в программном комплексе techlog // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2024. № 2(2). С. 1-5. (In Russ.)
  13. Карнаухов А. М. Направления развития "цифрового рывка" в геологоразведке // Нефтегазовая геология. Теория и практика. 2019. № 14(4). С. 1-14. URL: http://www.ngtp.ru/rub/2019/46_2019.html.
  14. Татьяна В. Л. Интеграция знаний и данных в задачах геоэкологического мониторинга взрывов // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2021. № 1(4). С. 152-158.
  15. Алексеева А. К., Руденко М. Н., Русинович А. В., Турова А. В., Турова Е. С. Опыт создания электронных атласов по результатам комплексного изучения параметрических скважин в пределах шельфа и островов арктических морей // Геология нефти и газа. 2021. № 6. С. 107-117. URL: doi: 10.31087/0016-7894-2021-6-107-117 EDN: SHWCVQ.
  16. Карнаухов А. М. Нефтегазовая геология // Теория и практика геология. 2017. № 12(4). С. 1-10. URL: http://www.ngtp.ru/rub/3/44_2017.pdf.
  17. Яковлев Р., Рахматов М. Цифровая трансформация и инновации в нефтегазовой отрасли: роль искусственного интеллекта и блокчейн-технологий // Вестник Науки. 2024. № 8(7,1). С. 239-248. EDN: KOELVO.
  18. Shahkarami A., Mohaghegh S. Applications of smart proxies for subsurface modeling // Petroleum Exploration and Development. 2020. No. 47(2). Pp. 372-382.
  19. Lin Botao, Zheng Haiyan. Application of intelligent finance technology in the oil and gas industry // Petroleum Science Bulletin. 2023. No. 08(2). Pp. 222-233. URL: doi: 10.3969/j.issn.2096-1693.2023.02.017.
  20. Li Y. Smart finance: The only way to improve the overall efficiency of the financial industry // Logistics News. 2022. No. 03. Pp. 190-191. (In Chin.)
  21. Liu He. Digital Transformation of Oil and Gas Exploration and Development; Unstoppable Artificial Intelligence Application // Petroleum Science and Technology Forum. 2023. No. 42(3). Pp. 1-9. (In Chin.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).