Цифровой маркетплейс Цифровой маркетплейс
Продукты
Каталог
  • Все продукты31 616
  • Категории15
  • Импортозамещение4 814
  • Сравнение
Срезы
  • Реестр ПО18 944
  • По регионам РФ89
Топ-категории
  • ERP и операционное управление2 564
  • Информационная безопасность2 476
  • Проекты и задачи905
  • CRM и продажи740
  • BI-платформы254
  • ECM системы181
Кейсы
Проекты
  • Все проекты внедрения2 103
  • B2B и B2G ПО198
  • Кейсы с госсектором94
  • Кибербезопасность
По эффекту
  • ROI > 200%133
  • Эффект >5 млн ₽93
  • Миграция с зарубежного69
Компании
Участники рынка
  • Вендоры22 933
  • Заказчики15 160
  • Отрасли12
  • Регионы85
Рейтинги
  • Лидеры импортозамещения18
  • Резиденты Сколково412
Медиа
Новости
  • Новости рынка7 412
  • Новости компаний
  • Регулирование
Аналитика
  • Аналитика рынка
  • Призма
  • Глоссарий812
События
  • Конференции и форумы
Войти Регистрация
  • Все продукты
  • Категории
  • Импортозамещение
  • Реестр ПО
  • Сравнение
  • Все проекты внедрения
  • B2B и B2G ПО
  • Кейсы с госсектором
  • Вендоры
  • Заказчики
  • Регионы
  • Отрасли
  • Лидеры импортозамещения
  • Новости рынка
  • Новости компаний
  • Аналитика
  • Глоссарий
Войти Регистрация
Главная/ Проекты цифровой трансформации/ Искусственный интеллект/ Предиктивная аналитика и ML/ ЛУКОЙЛ — ML-управление разработкой зрелых месторождений (УРЗ...
Кейс Проект #3055 Нефтегазовая промышленность · опубликовано 1 июля 2023

ЛУКОЙЛ — ML-управление разработкой зрелых месторождений (УРЗМ): нейросети для оптимизации закачки воды

Описание проекта

«ЛУКОЙЛ» создал информационную систему для управления разработкой зрелых месторождений (УРЗМ) на базе машинного обучения (нейронные сети). Система изучает историю работы скважин на зрелом месторождении и предлагает варианты регулирования системы поддержания пластового давления (ППД) для интенсификации добычи углеводородов. Алгоритмы ML рассчитывают оптимальные режимы эксплуатации нагнетательных и добывающих скважин, что позволяет операторам управлять обводнённостью продукции, сокращать непроизводительные операции (закачка воды и отборы жидкости). По состоянию на 2024 год технология применяется на 29 месторождениях в Западной Сибири и Пермском крае. К концу 2024 года запланировано тиражирование ещё на 35 объектах в Пермском крае, Коми и НАО. Параллельно в 2024 году «ЛУКОЙЛ» апробировал ИИ для оценки пригодности резервуаров для захоронения CO2.

Задача

Зрелые месторождения «ЛУКОЙЛа» в Западной Сибири, Пермском крае и Коми характеризуются высокой обводнённостью и снижением дебитов. Ручная оптимизация режимов закачки воды и добычи жидкости неэффективна на объектах с тысячами скважин.

Цели внедрения

  • Вовлечь в разработку слабодренируемые запасы

  • Сократить непроизводительную закачку воды и отборы жидкости

  • Повысить добычу нефти за счёт ML-оптимизации режимов ППД

Результаты

  • Финансы

  • Экономический потенциал: увеличение добычи нефти за счёт вовлечения слабодренируемых запасов (конкретные цифры не раскрыты публично)

  • С 2021 года дополнительная добыча углеводородов от «Интеллектуального месторождения» составила 15 млн барр. н.э. (накопленный эффект) Время

  • ML-алгоритмы рассчитывают оптимальные режимы в режиме реального времени (ранее — дни ручного расчёта) Качество и эффективность

  • Управление обводнённостью продукции скважин

  • Сокращение непроизводительных операций (закачка лишней воды)

  • На Имилорском месторождении: рост добычи на 20%+ относительно 2019 года Нагрузка и масштаб

  • 29 месторождений в Западной Сибири и Пермском крае (по данным отчёта за 2024 год)

  • До конца 2024 года: планировалось тиражирование на 35 дополнительных объектах в Пермском крае, Коми и НАО

  • Стратегическая цель: 80% добычи углеводородов «ЛУКОЙЛа» с «интеллектуальных месторождений» Надёжность

  • Результаты не раскрыты публично. Импортозамещение и compliance

  • Собственная разработка «ЛУКОЙЛа» — не зависит от зарубежного ПО

  • В 2024 году начата разработка технологий LLM/RAG/NLG для бизнес-процессов компании Качественный эффект: Технология переводит управление зрелыми месторождениями с экспертно-интуитивного подхода на алгоритмическую оптимизацию, что особенно критично в условиях роста обводнённости.

← Все кейсы
ЗАКАЗЧИК
ПАО «ЛУКОЙЛ»
ИНН: 0902010030
ПРОДУКТ МЕСЯЦА
Контур Компас
ИЮН 2026

Контур.Компас — это интеллектуальный сервис для поиска и анализа B2B-клиентов, позволяющий быстро собирать…

Открыть продукт →
КЕЙС КВАРТАЛА
Регистрация посещения объекта общественного питания для подписки на уведомления о возможном контакте с заболевшим новой коронавирусной инфекцией
Департамент цифрового развития Владимирской области · Q2 2026

Внедрение электронного сервиса «Регистрация посещения объекта общественного питания с целью подписки на…

Открыть кейс →
ГЛАВНОЕ
Контур Маркет + ОФД — интегрированная платформа для розничной торговли
ИЮН 2026

Свежая новость рынка

Читать новость →
Цифровой маркетплейс

«Цифровой маркетплейс» – проект АНО «Цифровые платформы»: российский B2B-маркетплейс корпоративного ПО, который помогает компаниям выбирать технологии на основе данных и расширять клиентскую базу поставщиков в России, ЕАЭС и БРИКС. ~20 тыс. вендоров, ~30 тыс. продуктов, сотни заказчиков – открыты и регулярно обновляются.

marketplace@diplatforms.ru
Telegram VK Дзен RUTUBE

Каталог

  • Управление предприятием
  • Продажи и маркетинг
  • Торговля и e-commerce
  • Управление персоналом
  • Проекты и задачи
  • Данные и аналитика
  • Документооборот и контент
  • Офис и коммуникации
  • Все категории →
  • ИБ и безопасность
  • Аналоги западного ПО

Участники и регионы

  • Вендоры и разработчики
  • Заказчики
  • Кейсы внедрения
  • Регионы · 89
  • – Москва
  • – Санкт-Петербург
  • Резиденты Сколково
  • Реестр ПО
  • Рынки и индустрии
  • Стать вендором

Знания

  • Новости рынка
  • – Регулирование
  • – Рынок
  • – Продукты
  • – Внедрения
  • – Безопасность
  • – События
  • Новости компаний
  • Аналитика рынка
  • Сравнения и бенчмарки

Платформа

  • О проекте
  • Инструкции
  • Регистрация
  • Тарифы
  • Контакты
  • Яндекс.Метрика
© 2026 АНО «Цифровые платформы». Цифровой маркетплейс.
Политика конфиденциальности Пользовательское соглашение 18+