Банки в Украине Всё о финансах и экономики
В ходе генассамблеи Международного математического союза Санкт-Петербург 29 июля опередил Париж в голосовании за право проведения Международного математического конгресса 2022 года. Это событие стало признанием последних достижений отечественной науки. Конгресс, в ходе которого вручаются главные математические награды (медали Филдса), проходит один раз в четыре года и считается аналогом футбольного чемпионата мира в научной среде. До этого наша страна принимала его лишь однажды — в 1966 году в Москве. Почему России именно сейчас важны научные «мундиали», зачем фундаментальная наука нефтяникам и что общего у скважины и клиентов в ритейле — в материале ТАСС.
По словам лауреата Филдсовской премии, профессора Женевского университета, СПбГУ и «Сколтеха» Станислава Смирнова, когда мы говорим о современной цифровой экономике, то надо понимать, что это направление требует не только программистов, но и математиков, так как большая часть современных технологий основана именно на ней.
На базе математических расчетов стало возможным не только производить локальные расчеты, но и создавать цифровые двойники объектов инфраструктуры, прогнозировать разные сценарии с учетом изменяющихся параметров и самостоятельно предлагать оптимальные для конкретного случая технологические решения.
В математическую модель заносятся параметры физико-химических процессов, инженерных систем, статического и динамического оборудования, процессов потребления и выработки энергии. За счет этого появляется возможность оценивать влияние на конкретный объект любых изменений внешних и внутренних условий, а значит, выбирать наиболее оптимальные режимы работы оборудования.
Кроме того, цифровые модели позволяют бизнесу тестировать инженерные решения методом подтверждения и опровержения гипотез без необходимости нести риски на реальных объектах инфраструктуры. Поэтому использование математики для обработки больших данных и создания цифровых двойников объектов стало важнейшим элементом трансформации привычных укладов для многих отраслей.
Цифры меняют бизнес
Математические модели для прогнозирования потребностей клиентов уже доказали свою эффективность в продажах. Компании собирают данные о клиентах, чтобы рассчитывать под них целевые маркетинговые акции. Последние годы математика начинает все больше интересовать и промышленный бизнес.
Работа с Big Data и Data Science стали мейнстримом крупнейших российских бизнес-эвентов. Вслед за сочинским Инвестиционным и Петербургским экономическим форумами о цифровой трансформации как о главном тренде заговорили на прошедшем в июле «Иннопроме». В эту нишу устремились крупные промышленные гиганты, чей бизнес всегда был основан исключительно на физических, а не информационных активах.
Этим летом авторитетный британский IT-журнал Computer Weekly впервые высоко оценил передовые цифровые проекты в отечественном топливно-энергетическом комплексе, выпустив интервью с CDO «Газпром нефти» Андреем Белевцевым. Цифровая трансформация бизнеса нефтяного гиганта попала в один ряд с проектами таких корпораций, как General Electric Company (GE), и была оценена журналистами как тропа, по которой пойдут другие российские мейджоры.
Научно-технический центр «Газпром нефти» в Санкт-Петербурге и исследовательская лаборатория СПбГУ им. Чебышева (специализация на исследованиях в фундаментальной и прикладной математике) с 2017 года сотрудничают в области создания новых алгоритмов анализа данных эксплуатации месторождений. С их помощью стало возможным прогнозировать свойства геологических пород на новых месторождениях для оптимального расчета расстановки скважин и корректировки работы оборудования в процессе бурения.
В итоге специалисты «Газпром нефти» (центр «ГеоНавигатор») перевели на круглосуточный режим сопровождение строительства до 30 скважин одновременно в самых разных регионах. Новые технологии передачи и анализа данных позволили нарастить долю высокотехнологичных скважин в портфеле эксплуатационного бурения «Газпром нефти» до 60%. По этому показателю компания лидирует в российской нефтегазовой отрасли.
Математическая база
Как отмечают эксперты лаборатории им. Чебышева, чтобы стать квалифицированным специалистом по нейросетям и Data Science, к примеру, в нефтяной отрасли, с одной стороны, нужна соответствующая математическая база: линейная алгебра, теория вероятности, математическая статистика, численные методы, методы оптимизации и прочее. Также нужно обладать навыками программирования. С другой стороны, человек должен быть хорошо погружен в предметную область, в данном случае — в геологию и разработку нефтегазовых месторождений.
По словам нефтяников, для физического изучения породы месторождения раньше приходилось доставать в процессе разведочного бурения с глубины в несколько тысяч метров образец — керн. Эта дорогостоящая процедура долгие годы являлась практически единственным способом анализа породы на наличие углеводородов. Благодаря математике и нейросетям появилась возможность прогнозировать свойства пород на новых месторождениях без отбора новых образцов кернов. Теперь специалисты могут анализировать цифровые керны, собранные в единую электронную базу данных, объединяющую весь совокупный опыт разведочного бурения компании.
«Математика и созданные на ее основе алгоритмы позволяют нам обрабатывать огромные массивы данных, которые поступают с месторождений. В нашем научно-техническом центре работает довольно много математиков, которые помогают создавать новые цифровые решения, чтобы просчитывать тысячи различных вариантов освоения нефтяных пластов и находить оптимальный. К работе над созданием новых технологий и подходов мы также привлекаем и партнеров из нашего инновационного окружения, чтобы применять интеллектуальный потенциал российских ученых при решении бизнес-задач. В число этих партнеров входят и крупнейшие академические вузы Санкт-Петербурга, в том числе СПбГУ и «Политех», выпускники которых приходят к нам на работу», — отметил директор по технологиям «Газпром нефти», руководитель научно-технического центра компании Марс Хасанов.
Нефтяники и эксперты СПбГУ продолжают работу над поиском новых подходов, методов и алгоритмов в различных направлениях — таких как геологоразведка и разработка месторождений, создание собственного программного обеспечения (электронная разработка активов «ЭРА»), технологии бурения скважин.
Научно-исследовательские работы ведутся с использованием технологических центров «Газпром нефти» в Санкт-Петербурге и Научного парка СПбГУ. В частности, для создания новых алгоритмов определения оптимального решения при интегрированном проектировании разработки месторождения. То есть для поиска максимально эффективного варианта совмещения наземной и подземной инфраструктуры с учетом экономики проекта и возможностей по добыче. Другое направление сотрудничества — моделирование процессов движения твердых частиц в скважинах, чтобы определять оптимальный режим их работы и избегать засорения.
Повышенный спрос
За последние три года на образовательную программу «Математика» исследовательской лаборатории им. Чебышева СПбГУ удалось набрать больше призеров всероссийских олимпиад, чем на любую другую математическую программу в России, включая мехмат МГУ и матфак ВШЭ. В прошлом году на нее поступили сразу четыре победителя Международной математической олимпиады — это уникальный факт среди университетов мира.
Одаренные студенты лаборатории, которых «Газпром нефть» поддерживает грантовыми проектами в рамках программы «Родные города», последние несколько лет удерживают лидерство на ведущих международных соревнованиях. За последний год в копилке молодых петербургских математиков — золотая медаль в 41-м студенческом чемпионате мира по программированию, второе место на международной олимпиаде International Mathematics Competition, а также первое и пятое места на чемпионате по программированию VK Сup 2017 (среди 2736 команд из 52 стран мира).
