3 вещи, которые лидеры должны знать об искусственном интеллекте для обеспечения структурной целостности

Растущий спрос на энергию, устаревшая энергетическая инфраструктура, нестабильные рынки и крупнейшая в истории проблема инвестиций в инфраструктуру. Таков фон для ежегодного собрания Всемирного экономического форума 2026 года в Давосе, Швейцария, даже несмотря на то, что путь к справедливому энергетическому переходу становится критически важным.

Однако возможность декарбонизации без деиндустриализации будет определять, кто закроет 6 триллионов долларов ежегодный разрыв в инфраструктуре и кто отстает.

В то время как страны стремятся построить новые возобновляемые мощности, модернизировать активы и обеспечить безопасность цепочек поставок, глобальную систему преследует огромный дефицит инфраструктуры. Возникает вопрос: как нам создать большую ценность и снизить выбросы из существующей операционной инфраструктуры – безопасно, эффективно и в больших масштабах – одновременно создавая системы будущего?

Один из неожиданных ответов кроется в стали, где появляется новый класс интеллекта — искусственный интеллект (ИИ), основанный на физике, для обеспечения структурной целостности.

Эта технология использует анализ данных и машинное обучение, чтобы дать операторам возможность в режиме реального времени понять, как на самом деле ведут себя их активы: их истинное состояние, оставшийся срок службы и безопасные эксплуатационные пределы, чтобы определить состояние их активов. Эти знания теперь формируют решения по производительности, безопасности и отказоустойчивости целых объектов и промышленных кластеров.

В этом году сеть Global Lighthouse Network Всемирного экономического форума признала ИИ за структурную целостность отдельной технологией четвертой промышленной революции, сигнализируя о ее глобальном масштабировании и изменении работы отраслей.

ИИ для роли структурной целостности в энергетическом переходе

Есть три вещи, которые каждый лидер должен знать об этой тенденции и ее роли в энергетическом переходе, чтобы оставаться конкурентоспособным в предстоящем году.

На протяжении десятилетий промышленные системы могли контролировать потоки, давление и температуру, но не состояние стальных конструкций, скрепляющих объекты. Именно эта «невидимая система» является источником многих сбоев.

На нефтеперерабатывающих предприятиях большая часть физических активов состоит из статического стального оборудования, находящегося под давлением, такого как сосуды под давлением, колонны, трубопроводы и резервуары для хранения, которые представляют собой основную часть установленной инфраструктуры завода, помимо вращающегося оборудования.

Результат – незапланированные простои. стоимостью в миллиарды – сотни миллионов долларов потрачены на ненужные проверки и техническое обслуживание, а также преждевременную замену активов, что приводит к значительному выбросу углекислого газа – результаты, которых не хочет ни один бизнес.

Искусственный интеллект, основанный на физике, показывает, как конструкции на самом деле ведут себя в реальных условиях эксплуатации, предоставляя операторам возможность в реальном времени видеть состояние конструкций, истинную мощность и безопасные эксплуатационные пределы.

Результатом является переход от оперативного обслуживания к принятию решений в режиме реального времени, что повышает производительность, продлевает срок службы активов и оптимизирует рабочие диапазоны, что уже доказано на крупнейших промышленных объектах по всему миру, как показывают практические примеры внедрения технологии Akselos.

На крупном европейском нефтеперерабатывающем заводе операторы получили годовую прибыль в размере более 150 миллионов долларов США за счет безопасного расширения производственных диапазонов, продления срока службы катализатора и сокращения будущих капитальных затрат.

На крупном перерабатывающем заводе на Ближнем Востоке структурная аналитика принесла прибыль более 400 миллионов долларов США: более 170 миллионов долларов США в виде отсроченных капитальных затрат, более 125 миллионов долларов США экономии на операционных расходах и более 100 миллионов долларов потенциального увеличения доходов.

На морской площадке затраты на инспекцию сократились на одну треть, а срок службы конструкции увеличился более чем на десять лет, что позволило получить сотни миллионов долларов прибыли.

Ценность зависит от масштаба. Потребовалось восемь лет, чтобы получить первые 1 миллиард долларов в промышленных активах, еще три года, чтобы достичь 10 миллиардов долларов, и всего два года, чтобы превысить 100 миллиардов долларов. Кривая ускорения делает предстоящий год критическим: компании, которые не осознают эту технологию, рискуют отстать.

Энергетический переход требует, чтобы промышленная инфраструктура стала более гибкой, а также использовала преимущества повышения эффективности. Рост количества зеленых молекул может помочь.

Когда завод меняет сырье, например, перемещает сырую нефть, вводит биологическое сырье или совместную переработку водорода, оборудование начинает работать за пределами первоначального проектного окна. Условия эксплуатации меняются, предъявляя новые требования к характеристикам конструкции.

Именно здесь искусственный интеллект для структурной целостности становится важным фактором, позволяющим операторам безопасно адаптироваться, сохраняя при этом производительность и надежность.

Эта гибкость становится важным показателем конкурентоспособности. Как отметил один из лидеров энергетики во время обсуждений европейского энергетического кластера на встрече под названием «Радикальное сотрудничество: роль данных и цифровых технологий в ускорении инноваций в экосистемах промышленных кластеров»: «Низкоуглеродная энергетика не принесет никакой пользы, если она будет осуществляться за счет нашей промышленной базы».

Промышленные кластеры по всей Европе демонстрируют, как общий интеллект может ускорить переход. В Роттердаме, Антверпене-Брюгге, Хамбере и других регионах компании интегрируют водородные системы, решения по круговому использованию углерода, а также улавливание, утилизацию и хранение углерода в скоординированные промышленные экосистемы.

Когда достоверные данные и аналитическая информация передаются через эти системы, включая нефтеперерабатывающие заводы, производители электроэнергии, порты и транспортные сети, производительность повышается, а выбросы снижаются. В результате целые регионы становятся более конкурентоспособными.

На следующем этапе энергетического перехода гибкость становится стратегией, а интеллект становится инфраструктурой.

Следующие пять лет будут определяться масштабированием того, что уже работает, усилением того, что существует, и внедрением новых систем, не нарушая работу тех, на которые мы сейчас полагаемся. Учитывая масштабы мирового спроса на энергию, полная замена крупных промышленных активов невозможна.

Таким образом, переосмысление будет стимулировать этот переход. Компаниям придется расширять операционный диапазон и структурный срок эксплуатации существующих активов, а не восстанавливать их. Им придется использовать новые технологии для безопасного управления новыми видами топлива и работать в объединенных промышленных кластерах, работающих в режиме реального времени. А устойчивость необходимо будет интегрировать непосредственно в планирование и выдачу разрешений.

Мы уже видим это в сфере сжиженного природного газа, где операторы используют структурный интеллект для разблокировать 200 миллионов евро оценочную структурную ценность за счет продления срока службы испарителя, увеличения производительности в безопасных рабочих пределах и отсрочки крупных программ замены за счет понимания истинного состояния и мощности существующих активов.

ИИ для структурной целостности может сыграть свою роль в этом переосмыслении, помогая ускорить декарбонизацию более безопасным и доступным способом. Он также дает представление о следующем этапе четвертой промышленной революции. Прогресс будет достигнут за счет масштабного развертывания на площадках, кластерах и целых системах.

Когда лидеры соберутся в январе этого года, они будут обсуждать, как глобальный энергетический разговор перешел от амбиций к реализации, от обязательств к возможностям. Теперь этот переход должен обеспечить одновременно устойчивость промышленности, экономическую ценность и климатический прогресс.

ИИ для структурной целостности — один из примеров того, как это незаметно происходит.

В энергетическом секторе теперь наблюдается эта тенденция, позволяющая отраслям повысить производительность активов, продлить срок их службы, сократить время простоев, безопасно интегрировать новые виды топлива и работать с большей гибкостью. При реализации в промышленных кластерах это позволяет целым регионам стать более конкурентоспособными, одновременно ускоряя декарбонизацию.

Энергетический переход будет достигнут не путем замены, а путем переосмысления, начиная с понимания физических систем, которые лежат в основе нашей экономики.