Название базовой системы (платформы): | Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) |
Разработчики: | Газпром нефть |
Дата премьеры системы: | 2024/01/25 |
Отрасли: | Нефтяная промышленность |
Технологии: | Системы видеонаблюдения, Системы видеоаналитики |
Основные статьи:
- Видеоаналитика (термины, сферы применения, технологии)
- Компьютерное зрение (машинное зрение)
- Машинное обучение (Machine Learning)
2024: Представление цифровой системы видеоаналитики
Цифровую систему видеоаналитики, которая онлайн оценивает состояние зимников – временных дорог из снега и льда для доставки грузов – разработала «Газпром нефть». Технология получила свидетельство Роспатента и внедряется на месторождениях в Сибири.
С наступлением холодов зимники становятся одним из главных путей сообщения с удаленными месторождениями. Сейчас в периметре «Газпром нефти» протяженность таких сезонных дорог превышает 1 000 км. За счет цифрового мониторинга в компании повысят скорость и качество оценки зимников, обеспечат безопасность движения по снежно-ледовым трассам.
![]() | «Зимники – важнейшая часть сезонной транспортной инфраструктуры «Газпром нефти». Ежегодно наши предприятия задействуют для доставки грузов тысячи километров снежно-ледовых трасс. Многие из них пересекают русла замерзших рек и пролегают через болота, что предъявляет повышенные требования к контролю за состоянием дорог. Созданная нами цифровая система мониторинга стала первой российской разработкой, которая автоматизирует и повышает качество процесса оценки зимников. Этот эффективный инструмент не только обеспечит безопасность движения на участках компании, но и в перспективе может быть востребован для мониторинга состояния дорог общего пользования», – прокомментировал генеральный директор «Газпромнефть-Развития» Айдар Сарваров. | ![]() |
Запатентованная система использует технологии цифрового зрения и машинного обучения. Транспорт оснащают видеокамерами и лидарами для воздушно-лазерного сканирования объектов на трассе (дорожных знаков, маячков, вешек) и границ дорожного полотна. Алгоритмы машинного обучения анализируют данные и сравнивают их с цифровой моделью дороги. Так, система «Газпром нефти» автоматически выявляет отклонения от проекта – ямы, колейность, нарушения целостности дорожного полотна. Технология была успешно испытана на месторождениях компании в Ямало-Ненецком автономном округе.
![]() | «Внедрение дорожной видеоаналитики – важный шаг в совершенствовании доставки грузов по автозимникам на северные нефтепромыслы, которые находятся вдали от больших городов. Инновационное решение повысит эффективность эксплуатации сезонных трасс и минимизирует риски, с которыми транспорт может столкнуться на снежно-ледовых дорогах», – добавил и.о. директора по цифровой трансформации «Газпром нефти» Олег Третьяк. | ![]() |
В 2024-2025 годах технологию внедрят на 5 предприятиях компании в Восточной и Западной Сибири.
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)