МАШИНЫ И МЕХАНИЗМЫ

Роботизация в нефтегазовой промышленности: перспективы внедрения строительных и машиностроительных технологий

Авторы

  • Евгений Иванович Битус Российский биотехнологический университет

Как цитировать

ГОСТ Битус Е. И. Роботизация в нефтегазовой промышленности: перспективы внедрения строительных и машиностроительных технологий // СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ. 2024. Т. 68. № 1-2. С. 31-37.
APA Битус, Е. И. (2024). Роботизация в нефтегазовой промышленности: перспективы внедрения строительных и машиностроительных технологий. СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ, 68(1-2), 31-37.

Аннотация

Статья посвящена анализу потенциала роботизации в нефтегазовой отрасли с фокусом на интеграцию передовых решений из сфер строительства и машиностроения. На основе обзора ключевых публикаций последних лет в высокорейтинговых журналах обозначена актуальность темы для устойчивого развития нефтегазового сектора. Цель исследования – выявить наиболее перспективные направления и барьеры для роботизации отрасли с учетом специфики строительных и машиностроительных технологий. Методологическая база включает комплексный анализ статистических данных по рынку, экспертные интервью с представителями индустрии (n=25), кейс-стади ведущих компаний. Результаты демонстрируют значительный потенциал повышения эффективности и безопасности нефтегазовых операций за счет роботизации, в частности: сокращение простоев оборудования на 20-25%, снижение травматизма персонала на 15-20%, рост производительности труда до 30% (p<0.05). При этом выделены ключевые вызовы: высокая стоимость решений, необходимость переобучения персонала, риски кибербезопасности. Проведенный анализ позволил сформировать практические рекомендации по стимулированию роботизации в отрасли и определить наиболее перспективные ниши с учетом компетенций в смежных секторах. Теоретическая значимость работы связана с развитием концепции цифровой трансформации ресурсоемких отраслей на базе кросс-индустриальных инноваций.

Ключевые слова

нефтегазовая промышленность роботизация инновации строительство машиностроение цифровая трансформация эффективность

Финансирование

Авторы не заявили о внешнем финансировании исследования.

Библиографические ссылки

1. Aminzadeh F. Applications of AI and soft computing for challenging problems in the oil industry // Journal of petroleum science and engineering. 2005. № 47(1-2). рр. 5-14.

2. Bello O., Holzmann J., Yaqoob T., Teodoriu C. An intelligent rotary steerable drilling technology for precision well trajectories // Journal of energy resources technology. 2017.

3. Chu Q. X., Goh M., Zhang Z. The role of automation and robotics in FLNG // Offshore Technology Conference Asia. 2018.

4. Gharbi, A., Mansoori, G.A. An introduction to artificial intelligence applications in petroleum exploration and production // Journal of petroleum science and engineering. 2005. № 49(3-4). рр. 93-96.

5. Hassani H., Silva E., Kaabi A., Albuali M., Nader P., Noroozi D. Prediction with Big Data: The Case of Oil and Gas // IFAC-PapersOnLine. 2017. № 50(1). рр. 15822-15829.

6. Kuehnle A., Heidemann M. Cloud robotics platforms as an enabler for robotic process automation in oil and gas industry // SPE Intelligent Energy International Conference and Exhibition. 2018.

7. Li Z., Roche R., Parpas P., Konstantopoulos S. Modelling and optimization of robotic oil and gas drilling // IFAC-PapersOnline. 2018. № 51(8). рр. 112-117.

8. Prabhakar N., Mehra P., Shrivastava Y., Abdul, A. Development of an inspection robot for oil and gas pipeline // IEEE Sensors Applications Symposium (SAS). 2018.

9. Ryskeldiev B., Ochiai Y., Cohen M., Herder J. Distributed metaverse: Creating decentralized blockchain-based model for peer-to-peer sharing of virtual spaces for mixed reality applications // ACM Inter. сonf. on аdvances in сomputer еntertainment technology. 2018.

10. Santos B.P. Foundations and applications for the oil & gas industries based on wireless sensor networks // Journal of information technology and application in education. 2016. № 5(4). рр. 83-92.

11. Shukla A., Karki H. Application of robotics in offshore oil and gas industry – а review. Part II // Robotics and autonomous systems. 2016. № 75. рр. 508-524.

12. Shukla A., Karki H. Application of robotics in onshore oil and gas industry – а review. Part I // Robotics and autonomous systems. 2016. № 75. рр. 490-507.

13. Taher M.A., Elkatatny S., Mousa A.A., Bennour Z., Mahmoud M. An application of artificial neural network to predict the rheological parameters of Kuwait heavy crude oil // Society of petroleum engineers. 2018.

14. Xie J., Xu L., Chen E., Xie J. A survey of robotics and automation in the oil and gas industry // IFAC-PapersOnline, 2017. № 50(1). рр. 11154-11159.

15. Xing J. An application of artificial intelligence in petroleum engineering // Advances in intelligent systems research. 2017. № 132. рр. 168-170.

Опубликован

2024-03-15

Выпуск

Раздел

МАШИНЫ И МЕХАНИЗМЫ

Метрики

505 просмотров
0 скачиваний
Хотите опубликоваться?
Подать статью

Похожие статьи

1 2 3 4 5 > >> 

Вы также можете начать расширеннвй поиск похожих статей для этой статьи.