Предлагается инновационная импортоопережающая технология зачистки нефтешламов с использованием автоматического автономного робота, управляемого с помощью генеративного искусственного интеллекта (ИИ, GenAI) на основе машинного зрения, адаптации и обучения.
Благодаря исключению человеческого фактора повышается безопасность для персонала и оборудования, ускоряется процесс зачистки, снижаются материальные затраты. Основные достоинства технологии: мобильность, автоматизация, надежность, скорость, материальная выгода.

ПРОБЛЕМА: Нефтяной шлам, являющийся неизбежным побочным продуктом, образуется везде, где происходят процессы добычи, эксплуатации, транспортировки и переработки нефти и нефтепродуктов. В России ежегодно образуется более 3 млн. т нефтешламов. Объекты размещения нефтесодержащих отходов с экологической, пожарной и санитарно-гигиенической опасностью занимают десятки гектаров территорий, выведенных из хозяйственного оборота. Эксплуатация резервуаров нефтепродуктов требует регулярной очистки от возникающего осадка.

Яркий пример - мазут на пляжах. Своевременное применение нашего робота позволило бы устранить проблемы в течение недели.

Препятствия для решения проблемы: Высокие материальные затраты на ручную зачистку и оборудование зачистки. Время Это главный не возобновляемый ресурс. Зачистка ручным методом даже небольших РВС, может растягиваться на месяцы.  Ручная зачистка хранилищ шламов (резервуаров, амбаров) связана с опасностью для персонала, зачищаемого оборудования и природной среды.  Известные технологии роботизированной зачистки связаны с работой операторов, то есть не избавляют от «человеческого фактора».

ТЕХНИЧЕСКОЕ РЕШЕНИЕ на основе ИИ. Основой функционирования робота является математика, использующая как априорные данные о конструкции хранилища шлама, так и информацию камер и датчиков. В зависимости от уровня априорных знаний используются математические алгоритмы как с полной априорной неопределенностью (процедуры Роббинса-Монро, Кифера-Вольфовица и пр.), так и более быстрые адаптивные алгоритмы на основе Калмановской фильтрации. Алгоритмы ИИ необходимы для обработки и анализа априорных и текущих данных, для обработки изображений камер в реальном времени, для дальнометрии

Машинное зрение: -видео камеры с системой самоочистки  -подсветка  -датчики

Использование ИИ не как лозунга, а как инструмента:

-сжатия данных машинного зрения с шумоподавлением изображений  -выделение и распознавание объектов -линейные измерения

-составление карты препятствий на основе априорных данных, а также информации машинного зрения  -составление маршрута движения -адаптация к изменяющимся условиям внешней среды   -активное обучение

Автоматический роботизированный комплекс по зачистке нефтешлама  ●обеспечивает режим 24/7 ●повышает надежность работы за счет устранения "человеческого фактора", сохраняя полный контроль над процессом, благодаря машинному зрению, адаптации и предиктивному (прогнозному) управлению, ●удешевляет процесс зачистки за счет стабилизации режима работы и снижения ФОТ, ●является мобильным и универсальным для различных хранилищ шлама (амбары, протечки, резервуары) и характеристик шламов. Технология роботизированной зачистки амбаров не требует их осушения – робот обеспечивает зачистку как верхнего слоя, так и донных осадков. При аварии танкера робот способен произвести зачистку под водой. •Себестоимость зачистки не более 1090 руб./т •С учетом действующих расценок на зачистку достижимая выручка на 1 робота составляет до 90 000 руб. в час.

Расширенный вариант комплекса с выделением товарной нефти

Модель монетизации – возврат выделенного нефтепродукта (товарная нефть, или мазут). Дополнительная прибыль от извлечения нефтепродукта из шлама зависит от параметров шлама и достигает 5000-20000 руб./т нефтешлама.

РЕЗУЛЬТАТЫ

●Разработали технологию, создали и испытали прототипы для проверки основных технических решений, в том числе по машинному зрению и автоматике, по разделению шлама.

●Провели технико-экономические расчеты, определили состав необходимого оборудования для различных вариантов реализации, выверили его основные технические параметры

●Выполнили рабочий проект для Иркутской нефтяной компании ИНК (пилотное внедрение), стали финалистами конкурса ИНК, прошли акселерацию в Индастрикс Газпромнефти, стали лауреатами премии «Золотой Меркурий 2025»

●Получили запросы от специализированных организаций на поставки робота (Рязань, Санкт-Петербург), подтверждающие спрос на автоматизацию зачистки.

●Получили коммерческие предложения от возможных поставщиков роботов операторного типа, например, Мартин (Миррико, Казань), Luna-Rover ценой 25 млн руб., показывающие действительную ценность проекта

●Получили одобрение от ряда ассоциаций, союзов, от нефтегазодобывающих компаний Газпромнефть, ИНК, Роснефть, Газпром, Технониколь, СНГПР, СТК.

●К 31.03.2025 г. закончили производство робота-чистильщика

●В июне 2025 г. приступили к работам по зачистке в Роснефти.

На страницу проекта