Новости

В Пермском крае нейросеть научилась управлять нефтяными скважинами так, что месторождение стало потреблять на 12% меньше электроэнергии при том же объёме добычи. Система в реальном времени анализирует состояние пласта и подбирает оптимальный режим работы оборудования — экономия исчисляется десятками миллионов рублей в год.

В Сибири на угольном разрезе «Сибантрацит» ИИ помог компенсировать искажения в электросети от карьерных экскаваторов. Результат — снижение энергопотребления на 30%, что для крупного предприятия означает сотни миллионов рублей ежегодно.

Сегодня энергосервисные компании уже широко применяют АСКУЭ, АСУНО и автоматизированные системы управления, создавая основу для прозрачного учёта и устойчивой экономии энергии.

Следующий шаг — использование нейросетей, которые на основе этих данных помогают находить дополнительные резервы энергоэффективности, прогнозировать аварии и точнее управлять процессами.

Главный вопрос сегодня — не технологии, а финансирование. И здесь энергосервисные контракты могут стать точкой роста для внедрения более сложных цифровых решений, окупаемых за счёт достигнутой экономии.

#ИИ #цифровизация #ТЭК #умнаяэнергетика #машинноеобучение
#энергосервис #энергоэффективность #энергосбережение