Tàu phá băng hạt nhân trên Tuyến đường biển phía Bắc (phần 4)
31. Khi kéo, đuôi tàu phá băng được đưa gần mũi tàu đang được kéo và gắn dây kéo. Phương pháp kéo này được sử dụng trong thời gian có động lực chuyển động băng cao, khi kênh có thể "sụp đổ" rất nhanh.
32. Có một đường cắt đặc biệt ở đuôi tàu phá băng, trong đó mũi tàu được dẫn hướng được cố định. Do đó, tàu được dẫn hướng thực sự được gắn vào tàu phá băng và theo dõi chính xác chuyển động của nó trên băng.
33. Tất cả các thao tác của tàu phải được đồng bộ hoàn hảo để tàu phụ theo dõi chuyển động của tàu phá băng. Hai tàu đồng thời tăng tốc, giảm tốc và thao tác.
34. Một nhiệm vụ khác của đội tàu phá băng là làm việc trên các bến băng. Các hoạt động như vậy được thực hiện khi sông bị băng nhanh bao phủ. Về bản chất, đây là bãi đậu xe cho tàu ở giữa băng, khi thiết bị có thể lái lên mạn tàu. Tại những bến như vậy, tàu phá băng tạo một kênh tiếp cận để tàu có thể tiếp cận địa điểm dỡ hàng và xếp hàng. Đồng thời, các cạnh băng không được phá vỡ quá nhiều và cũng cần phải để lại đủ không gian để tàu có thể quay đầu. Khi mọi thứ đã sẵn sàng, tàu chở hàng tăng tốc, đi qua kênh và đi vào băng bến chính xác theo đúng vạt dự định. Sau khi hoàn thành các hoạt động vận chuyển hàng hóa, tàu phá băng tiếp cận một lần nữa, làm mới kênh, thực hiện đục - phá băng ở một bên. Sau đó, tàu được neo vào tàu phá băng, đưa tàu ra khỏi bến băng vào kênh để quay đầu.
35.
36. Trạm điều khiển trung tâm (CCP) của nhà máy điện hạt nhân không nằm trên cầu tàu của thuyền trưởng mà nằm trong một phòng riêng ở giữa tàu phá băng trên boong trên. CCP chứa các bảng điều khiển cho tất cả các thành phần của nhà máy điện hạt nhân.
37. Toàn bộ nhóm dịch vụ kỹ thuật làm việc trong CPU: một kỹ sư-người vận hành điều khiển từng lò phản ứng RITM-200, một thợ điện điều khiển ngành điện và một kỹ sư an toàn bức xạ theo dõi mức độ bức xạ. Ca trực do kỹ sư ca trực cao cấp chỉ huy, người thường xuyên liên lạc với cầu tàu phá băng.
38. Sảnh tua bin chính được chia thành 4 tầng, trong đó bố trí các đường ống, cáp, tủ điều khiển và hệ thống dịch vụ. Các máy chính của sảnh là hai máy phát điện tua bin có công suất 36 MW mỗi máy. Các máy phát điện tua bin quay dưới tác động của hơi nước, được tạo ra bởi các máy phát hơi của lò phản ứng RITM-200.
39. Các máy phát điện chính tạo ra điện, được phân phối để quay các động cơ điện của tàu phá băng và phục vụ nhu cầu riêng của tàu. Chuyển động của tàu phá băng được cung cấp bởi 3 động cơ điện chính có công suất 20 MW mỗi động cơ. Không giống như các mẫu tàu phá băng trước đây, Dự án 22220 sử dụng động cơ điện không đồng bộ.
40. Đằng sau sức mạnh và công nghệ là một phi hành đoàn làm việc trong điều kiện khắc nghiệt. Các tàu phá băng hạt nhân hiện đại giống như các thành phố nổi - trên tàu có mọi thứ để cung cấp điều kiện sống thoải mái cho phi hành đoàn, những người đi du ngoạn trong nhiều tháng. Khu nhà ở nằm trong phần kiến trúc thượng tầng trên boong tàu - đây là một tòa nhà nhiều tầng hoàn chỉnh.
Tàu phá băng hạt nhân trên Tuyến đường biển phía Bắc (phần 5)
41. Bên trong, mọi thứ trông giống như một ngôi nhà bình thường - có cầu thang rộng, thang máy. Vào mùa đông, nhiệt độ bên ngoài có thể xuống tới -50 °C, có một đêm cực lạnh xung quanh tàu phá băng - nhưng bên trong thì ấm cúng và sáng sủa.
42. Các cabin tương tự như phòng khách sạn - bên trong có phòng tắm riêng, vòi sen, khu vực làm việc với bàn làm việc, tủ lạnh, ghế sofa.
43. Giữa các ca trực, thủy thủ dành thời gian cho sở thích và giải trí, đến phòng tập thể dục, chơi trò chơi điện tử. Một số người, ví dụ, thêu chữ thập.
44. Tàu phá băng hoàn toàn tự động - chúng có phòng tập thể dục, hồ bơi, phòng xông hơi khô, tivi, Internet vệ tinh và thậm chí cả phòng tắm nắng riêng. Tàu phá băng chạy bằng năng lượng hạt nhân trở thành ngôi nhà nổi hoàn chỉnh cho thủy thủ đoàn trong nhiều tháng.
45. Một trong những trò chơi yêu thích của thủy thủ đoàn là bóng chuyền. Tàu phá băng tổ chức các trận đấu và giải đấu được lên lịch trước.
46. Nước trong hồ bơi là nước biển - được cung cấp từ bên ngoài, được làm sạch và đun nóng đến nhiệt độ dễ chịu. Vì vậy, thủy thủ đoàn của tàu phá băng có thể bơi an toàn ở mọi vùng biển mà tàu chạy bằng năng lượng hạt nhân này hoạt động.
47. Đối với những người thích rèn luyện sức mạnh, có một phòng tập thể dục riêng.
48. Thay vì phòng tập thể dục, bạn có thể đi bộ dọc theo boong tàu - xét đến kích thước ấn tượng của con tàu, khoảng cách khá xa.
49.
50. Tàu phá băng phục vụ ba bữa ăn một ngày và thực đơn được lên lịch trước nhiều ngày. Bếp nằm ở 4 tầng bên dưới phòng ăn và thức ăn được phục vụ bằng thang máy đặc biệt. Ngoài ra còn có tủ lạnh dung tích lớn ở đây, nơi dự trữ thực phẩm cho nhiều tháng tự hành.
Tàu phá băng hạt nhân trên Tuyến đường biển phía Bắc (phần 6)
51. Phòng ăn.
52.
53. Tàu có phòng giặt riêng với máy giặt và máy sấy lớn. Ngoài ra còn có phòng phẫu thuật được trang bị, bệnh viện, khu cách ly và phòng làm việc của bác sĩ trị liệu.
54. Tàu phá băng không gây hại cho hệ sinh thái Bắc Cực - tàu sử dụng lò đốt và hệ thống làm sạch để ngăn các chất độc hại xâm nhập vào đại dương. Và lịch sử không có tai nạn của đội tàu phá băng hạt nhân chứng minh rằng tàu hạt nhân an toàn cho môi trường.
55. Tuyến đường biển phía Bắc rất quan trọng đối với sự phát triển kinh tế của các khu vực phía bắc và toàn bộ nhà nước - tuyến đường này giúp tạo ra một không gian hậu cần duy nhất từ Murmansk đến Vladivostok và hợp nhất vùng biển của biên giới hàng hải phía tây của Nga với khu vực Châu Á - Thái Bình Dương.
56.
57.
58.
59.
60. Băng trong đại dương được chia thành nhiều loại theo độ tuổi. Nó có thể hình thành dưới dạng tinh thể trên bề mặt, trong cột nước hoặc dưới đáy, sau đó các tinh thể đóng băng thành từng cụm, tạo thành các lớp băng tròn hoặc dưới dạng lớp vỏ sáng bóng. Băng non năm đầu tiên dày 10-15 cm thường tạo thành lớp khi bị nén, và khi chuyển thành băng dày năm đầu tiên, nó có thể dày hơn 120 cm. Băng nhiều năm có thể dày hơn ba mét.
Tàu phá băng hạt nhân trên Tuyến đường biển phía Bắc (phần 7)
61.
62. Các tàu phá băng có thiết kế khác cũng hoạt động trên Tuyến đường biển phía Bắc, chẳng hạn như Vaigach và Taimyr, được thiết kế riêng để hoạt động ở cửa sông cực. FSUE Atomflot cũng có một đội tàu cảng. Đội tàu này bao gồm các tàu kéo lớp băng, tàu kéo phá băng và một tàu phá băng cảng. Đội tàu cảng, cùng với các tàu phá băng hạt nhân, hoạt động với các tàu chở khí.
63.
64.
65.
66. Các tàu phá băng được trang bị cần cẩu ở mũi và đuôi tàu. Tại cảng, các nhu yếu phẩm được nâng lên tàu phá băng với sự trợ giúp của cần cẩu và trong các chuyến đi qua băng, hàng hóa được chuyển từ tàu này sang tàu khác.
67. Các tàu phá băng hạt nhân đa năng của Dự án 22220 có thể hoạt động tới 7 năm mà không cần sạc lại và nguồn cung cấp thực phẩm của chúng kéo dài hơn 6 tháng. Chúng có thể hoạt động quanh năm mà không cần ghé cảng - chỉ cần giao thực phẩm và thay đổi thủy thủ đoàn đúng hạn. Điều này thường xảy ra khi các tàu phá băng vào vùng biển của một trong các cảng.
Tàu phá băng hạt nhân trên Tuyến đường biển phía Bắc (phần 8 )
71.
72. Khi khối lượng vận chuyển hàng hóa dọc theo Tuyến đường biển phía Bắc tăng lên, tác động đến môi trường cũng tăng theo. Theo nghĩa này, tàu phá băng hạt nhân khác với các tàu khác ở chỗ chúng hầu như không có tác động nào đến hệ sinh thái.
73.
74.
75.
76. Tàu phá băng giúp đất nước củng cố vị thế là cường quốc hàng đầu ở Bắc Cực. Hạm đội hạt nhân tiếp tục phát triển - một số tàu phá băng khác của Dự án 22220 hiện đang được đóng và vào năm 2020, một dự án mới đã được khởi động - tàu phá băng hạt nhân dẫn đầu Rossiya của Dự án 10510 Lider. Đây sẽ là tàu phá băng hạt nhân mạnh nhất trong lịch sử.
Thanh toán bằng tiền mặt và rúp kỹ thuật số: xu hướng công nghệ tài chính nào đang chờ đợi Nga vào năm 2025
Vào năm 2025, ba dự án dự kiến sẽ được triển khai tại Nga, làm thay đổi thị trường thanh toán: rúp kỹ thuật số, một mã QR duy nhất và bioacquiring. RBC Trends đã tìm hiểu các công nghệ mà các ngân hàng sẽ sử dụng và chúng sẽ ảnh hưởng đến khách hàng như thế nào
Rúp kỹ thuật số Việc ra mắt hàng loạt rúp kỹ thuật số dự kiến sẽ bắt đầu vào ngày 1 tháng 7 năm 2025. Công dân và doanh nghiệp sẽ có thể thực hiện tất cả các giao dịch tiêu chuẩn bằng hình thức tiền mới: mở và nạp tiền vào tài khoản rúp kỹ thuật số, chuyển tiền và thanh toán khi mua hàng.
Rúp kỹ thuật số là hình thức tiền thứ ba cùng với tiền mặt và tiền không phải tiền mặt. Ngân hàng Nga là đơn vị phát hành rúp kỹ thuật số. Ngân hàng sẽ phát hành rúp dưới dạng mã kỹ thuật số và lưu trữ chúng trong ví kỹ thuật số trên một nền tảng đặc biệt. Các ngân hàng thương mại sẽ đóng vai trò trung gian giữa Ngân hàng Trung ương và khách hàng khi thực hiện giao dịch bằng rúp kỹ thuật số. Rúp kỹ thuật số khác với tiền không phải tiền mặt ở chỗ nó sẽ không tích lũy lãi suất trên số dư, nhưng nó sẽ giúp thanh toán không dùng tiền mặt tại các điểm không có Internet.
Công nghệ này sẽ được mở rộng dần dần và sẽ kéo dài đến mùa hè năm 2027. Các ngân hàng lớn nhất sẽ là những ngân hàng đầu tiên cung cấp cho khách hàng quyền truy cập vào các giao dịch rúp kỹ thuật số vào ngày 1 tháng 7 năm 2025. Hiện tại, đó là Sberbank, VTB, Alfa-Bank, T-Bank, Gazprombank, Raiffeisenbank, Rosselkhozbank, UniCredit Bank, Sovcombank, Promsvyazbank và MKB tại Nga. Các ngân hàng có giấy phép phổ cập phải kết nối rúp kỹ thuật số vào ngày 1 tháng 7 năm 2026, với giấy phép cơ bản - vào ngày 1 tháng 7 năm 2027, nhưng nếu họ đã sẵn sàng, họ sẽ có thể thực hiện sớm hơn. Loại giấy phép ảnh hưởng đến các giao dịch mà các ngân hàng có thể thực hiện. Giấy phép cơ bản giới hạn bộ của họ.
Các hạn chót tương tự để chấp nhận đồng rúp kỹ thuật số làm phương tiện thanh toán đã được đặt ra cho các cửa hàng. Các doanh nghiệp thương mại và dịch vụ lớn nhất có doanh thu hàng năm trên 30 triệu rúp sẽ phải thực hiện điều này từ ngày 1 tháng 7 năm 2025, với doanh thu trên 20 triệu rúp - từ ngày 1 tháng 7 năm 2026, phần còn lại - từ ngày 1 tháng 7 năm 2027.
Thanh toán bằng rúp kỹ thuật số phải được thực hiện bằng mã QR: để thực hiện việc này, người mua phải quét mã bằng điện thoại thông minh tại quầy thanh toán của cửa hàng. Điều này dẫn đến một công nghệ thứ hai, cũng dự kiến sẽ xuất hiện trên thị trường - mã QR thanh toán phổ quát.
Mã QR đơn Một mã QR thanh toán phổ quát có thể xuất hiện ở Nga vào mùa hè năm 2025 nếu Duma Quốc gia thông qua dự luật có liên quan trong quý đầu tiên, Anatoly Aksakov, người đứng đầu Ủy ban Thị trường Tài chính của Duma Quốc gia cho biết. Mã QR thống nhất sẽ được tạo dựa trên giải pháp của Hệ thống Thẻ Thanh toán Quốc gia (NSPK) và dự luật sẽ buộc các ngân hàng chỉ sử dụng công nghệ này. Hiện nay, trên thị trường cũng có mã QR của Sberbank, các tổ chức tín dụng khác cũng đã tham gia, bao gồm T-Bank và Alfa-Bank.
Thanh toán bằng mã QR đã trở nên phổ biến trong hai năm rưỡi qua sau khi các dịch vụ thanh toán không tiếp xúc Apple Pay và Google Pay, sử dụng chip NFC, ngừng hoạt động tại Nga vào tháng 3 năm 2022. Ngân hàng Trung ương muốn đưa công nghệ này vào một định dạng duy nhất để người dùng không bị nhầm lẫn. Tuy nhiên, lập trường này của cơ quan quản lý đã bị người đứng đầu Sberbank, German Gref chỉ trích, người đã đe dọa sẽ ngừng đổi mới.
Mã QR phổ quát sẽ cho phép bạn thanh toán khi mua hàng bằng tất cả các phương tiện thanh toán. Ngoài đồng rúp kỹ thuật số, điều này cũng bao gồm Hệ thống thanh toán nhanh (FPS) và các dịch vụ thanh toán ngân hàng. Để thanh toán, người mua sẽ phải quét mã tại quầy thanh toán bằng ứng dụng ngân hàng của họ. Trong "Định hướng chính cho sự phát triển của thị trường tài chính Nga giai đoạn 2025-2027" của Ngân hàng Nga, có nêu rằng việc giới thiệu mã QR phổ quát sẽ thúc đẩy sự phát triển của các công nghệ và dịch vụ thanh toán, tăng tính cạnh tranh và đơn giản hóa trải nghiệm của khách hàng.
"Thanh toán bằng mã QR đang trở thành một trong những phương thức thanh toán triển vọng nhất do tính đơn giản và tiện lợi, khiến chúng trở nên hấp dẫn đối với người dùng", Marianna Danilina, giám đốc chiến lược, nghiên cứu và phân tích tại Hiệp hội FinTech, lưu ý.
Bioacquiring Một công nghệ khác, dự kiến phát triển vào năm 2025, là thanh toán dựa trên sinh trắc học khuôn mặt. "Chúng tôi có kế hoạch giới thiệu một dịch vụ cho phép người trả tiền thanh toán hàng hóa và dịch vụ bằng dữ liệu cá nhân sinh trắc học của mình thông qua SBP và bằng thẻ Mir", "Định hướng chính cho sự phát triển của thị trường tài chính" của Ngân hàng Trung ương nêu rõ.
Sberbank đã triển khai một dịch vụ như vậy. Cả khách hàng của Sberbank và khách hàng của các ngân hàng khác đều có thể thanh toán bằng khuôn mặt của họ, nhưng cho đến nay chỉ tại các thiết bị đầu cuối của Sberbank. NSPK cũng đang phát triển bioacquiring. Vào năm 2025, các dịch vụ này có thể được kết hợp thành một giải pháp duy nhất để khách hàng của bất kỳ ngân hàng nào cũng có thể thanh toán bằng sinh trắc học tại bất kỳ thiết bị đầu cuối thanh toán nào, như hiện nay là thanh toán bằng thẻ.
Đối với thanh toán bằng khuôn mặt, dữ liệu của người Nga được lưu trữ trong Hệ thống sinh trắc học thống nhất (UBS) được sử dụng. Tính đến tháng 2 năm 2024, có khoảng 70 triệu dữ liệu sinh trắc học của người Nga, 30 triệu trong số đó được Sberbank thu thập và chuyển giao. Để thanh toán bằng khuôn mặt, trước tiên bạn phải gửi dữ liệu sinh trắc học của mình cho UBS và liên kết với thẻ ngân hàng, sau đó chọn phương thức thanh toán này tại quầy thanh toán và nhìn vào camera đặc biệt.
Thanh toán qua Bluetooth Thanh toán bằng công nghệ Bluetooth cũng sẽ là một trong những xu hướng của năm 2025, Ekaterina Semerikova, đối tác tại công ty tư vấn Futureproof, cho biết với RBC Trends. Đây là công nghệ dự kiến sẽ có mặt trên thị trường và sẽ trở thành giải pháp thay thế khác cho thanh toán không tiếp xúc sử dụng chip NFC.
Vào mùa thu năm 2024, NSPK, sau đó là Sber, đã công bố việc phát triển các giải pháp như vậy. Các dịch vụ sẽ khả dụng cho người dùng điện thoại thông minh Android và iOS và cho phép họ thanh toán khi mua hàng chỉ bằng cách đặt điện thoại của họ lên thiết bị đầu cuối. NSPK hiện đã trình bày một nguyên mẫu của giải pháp. Theo giám đốc điều hành của công ty Dmitry Dubynin, khoảng 20 ngân hàng muốn thử nghiệm dịch vụ này ngay bây giờ. Sberbank có kế hoạch ra mắt một dịch vụ tương tự vào nửa cuối năm 2025.
Công nghệ cho các giao dịch quốc tế Kể từ tháng 3 năm 2022, sau khi xung đột ở Ukraine bắt đầu và các lệnh trừng phạt được áp dụng, các ngân hàng Nga đã gặp khó khăn với các giao dịch quốc tế. Do đó, thị trường liên tục tìm kiếm các giải pháp mới cho phép bỏ qua các hạn chế.
Theo Alexander Kalyakin, Đối tác quản lý của Fintech Partners, việc triển khai các công nghệ để đảm bảo thanh toán quốc tế sẽ trở thành ưu tiên chính vào năm 2025. Kalyakin giải thích về tầm quan trọng của vấn đề này rằng "Hơn 40% nền kinh tế Nga gắn liền với các hoạt động xuất nhập khẩu và việc dừng các luồng thanh toán có thể làm tê liệt các quy trình kinh doanh của một số lượng lớn các công ty".
Các công nghệ như vậy có thể là đồng rúp kỹ thuật số, cũng như tiền điện tử, được pháp luật cho phép thực hiện chuyển khoản xuyên biên giới trong khuôn khổ của một chế độ thử nghiệm.
Theo Kalyakin, Ngân hàng Nga coi đồng rúp kỹ thuật số là công cụ chính cho các giao dịch xuyên biên giới. Ngân hàng Trung ương lưu ý rằng khi xây dựng nền tảng đồng rúp kỹ thuật số, họ đã cân nhắc đến khả năng tương tác xuyên biên giới. Ví dụ, cơ quan quản lý đã lên kế hoạch giải quyết vấn đề tương tác giữa đồng rúp kỹ thuật số và tiền kỹ thuật số của Ngân hàng Trung ương UAE để tiến hành các hoạt động chung. Theo cựu Phó Chủ tịch thứ nhất của Ngân hàng Trung ương Olga Skorobogatova, một trong những nhiệm vụ của đồng rúp kỹ thuật số là hợp tác với các quốc gia sẽ ra mắt đồng tiền kỹ thuật số quốc gia, đặc biệt là với các quốc gia EAEU và CIS. Điều này sẽ giúp tiến hành các giao dịch giữa Nga và các đối tác mà không có cơ sở hạ tầng thanh toán của các quốc gia thứ ba chịu rủi ro trừng phạt, ví dụ như không có hệ thống nhắn tin tài chính SWIFT.
Tuy nhiên, Kalyakin tiếp tục, triển vọng về hoạt động đầy đủ của hệ thống tương tác tiền kỹ thuật số của các ngân hàng trung ương vào năm 2025 vẫn cực kỳ khó xảy ra, vì việc triển khai đòi hỏi phải tạo ra một cơ sở hạ tầng tương tự bên ngoài nước Nga. "Giờ đây, rõ ràng là tương lai của các thỏa thuận quốc tế đối với Nga có liên quan đến dự án BRICS Bridge", Kalyakin tin tưởng. Ông dự đoán rằng dự án này có thể bắt đầu hoạt động trong vòng 2-3 năm nữa. BRICS Bridge là nền tảng thanh toán bằng tiền tệ quốc gia, bao gồm cả tiền kỹ thuật số, của các nước BRICS, người dùng chính của nền tảng này có thể là các nhà nhập khẩu và xuất khẩu của các nước tham gia. Hiện nay, Nga đang triển khai nền tảng này cùng với các ngân hàng trung ương của các nước BRICS.
Trí tuệ nhân tạo Tác động của trí tuệ nhân tạo (AI) đối với các quy trình kinh doanh trong các ngân hàng đã tăng đáng kể vào năm 2024 và trong năm mới, đây sẽ là một trong những xu hướng công nghệ chính trong các ngân hàng, Danilina lưu ý. "AI tạo sinh đặc biệt nổi bật. Các công cụ của nó đã được triển khai trong thời gian kỷ lục và đã thay đổi cách tiếp cận tương tác với khách hàng, ví dụ như thông qua chatbot và trợ lý AI. Điều này đã ảnh hưởng đáng kể đến cách tiếp cận tìm kiếm thông tin cần thiết và sự phát triển của các doanh nghiệp làm việc với dữ liệu nói chung", chuyên gia lưu ý trong một cuộc trò chuyện với RBC Trends.
Trí tuệ nhân tạo tạo sinh là một dạng trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra văn bản, hình ảnh và nhiều nội dung khác nhau dựa trên việc phân tích một mảng dữ liệu mà quá trình đào tạo được thực hiện. Các mô hình ngôn ngữ lớn được sử dụng cho mục đích này. Ví dụ nổi tiếng nhất về một mô hình như vậy là ChatGPT. Sber đã ra mắt mô hình ngôn ngữ lớn của mình trên thị trường tài chính Nga - GigaChat.
Các ngân hàng cũng đang tập trung vào việc triển khai các tác nhân AI và xu hướng này sẽ tăng cường, các chuyên gia được RBC Trends phỏng vấn đồng ý. "Một tác nhân AI là tự động hóa một số hành động thường lệ. Chúng giúp nhân viên thực hiện công việc nhanh hơn. Ví dụ, sử dụng các tác nhân AI để phân tích cơ bản dữ liệu lịch sử", Semerikova giải thích.
Tự động hóa các hoạt động thường lệ, chẳng hạn như xử lý các đơn xin vay hoặc đối chiếu tài liệu, đã giúp hệ thống ngân hàng tiết kiệm hàng tỷ rúp mỗi năm, Kalyakin đưa ra ví dụ về việc sử dụng AI. Chatbot và trợ lý ảo thay thế các tổng đài viên và cung cấp dịch vụ 24/7, và giám sát chống gian lận dựa trên máy học giúp giảm đáng kể tổn thất của ngân hàng do gian lận.
AI cũng sẽ lan rộng do tình trạng thiếu hụt nhân sự đang diễn ra ở Nga. "Do đó, những nhiệm vụ sẽ được tự động hóa trong khuôn khổ AI sẽ tiếp tục, bao gồm cả lý do này. Tình trạng thiếu hụt nguồn nhân lực thúc đẩy việc tăng cường tính bền vững của mô hình kinh doanh với sự trợ giúp của AI", Semerikova lý giải. Tuy nhiên, Danilina tin rằng các nhiệm vụ sáng tạo và tư duy trừu tượng vẫn sẽ dành cho những nhân viên đang sống.
Dữ liệu lớn (Big data) Vào năm 2025, việc triển khai dữ liệu lớn trong các dịch vụ tài chính sẽ tiếp tục, nhưng công nghệ này phải đối mặt với một số thách thức, Viktor Vernov, CEO và đồng sáng lập nền tảng công nghệ tài chính ROWI cho biết: "Lượng dữ liệu hiện tại quá lớn đến mức chúng trở thành "tiếng ồn trắng", mất đi giá trị riêng của chúng. Hầu như mọi cá nhân và công ty đều để lại dấu chân kỹ thuật số ngày càng tăng, khiến việc phân tích trở nên phức tạp: các dấu vết trở nên mơ hồ và các công ty bắt đầu che giấu chúng". Để ứng phó với những vấn đề này, các công ty khởi nghiệp đang xuất hiện trên thị trường để xử lý tập dữ liệu này và đưa ra kết luận có ý nghĩa cho doanh nghiệp.
Việc sử dụng dữ liệu lớn có thể giúp đơn giản hóa việc cung cấp dịch vụ cho các pháp nhân, đây cũng sẽ là một trong những xu hướng của năm 2025, Vernov cho biết: "Nhiệm vụ là làm cho nó nhanh chóng và thuận tiện như đối với cá nhân. Chúng tôi sẽ đặc biệt chú ý đến việc đẩy nhanh quá trình vay vốn và tài trợ". Theo ông, phân tích dữ liệu lớn sẽ cho phép các ngân hàng đưa ra ưu đãi được cá nhân hóa dựa trên tình hình tài chính thực tế của khách hàng mà không yêu cầu một gói tài liệu lớn.
API mở (Open API) Hiện nay, các ngân hàng lớn và các công ty CNTT có khối lượng dữ liệu khách hàng khổng lồ, có lợi thế trong việc xử lý dữ liệu để triển khai các dịch vụ chất lượng cao hơn. Để phát triển khả năng cạnh tranh trong lĩnh vực này, Ngân hàng Nga đang triển khai API mở.
API mở là công cụ truyền dữ liệu nhanh chóng và an toàn giữa các công ty khác nhau. Trên thị trường tài chính, API mở chủ yếu được các ngân hàng sử dụng để mở quyền truy cập vào dữ liệu hoặc dịch vụ của họ cho các tổ chức tín dụng và công ty bên thứ ba và trao đổi thông tin này với nhau.
Vào năm 2025, Ngân hàng Trung ương có kế hoạch tiếp tục xây dựng các tiêu chuẩn API mở, mà những người tham gia thị trường tài chính sẽ phải kết nối mà không được phép từ năm 2026. Cho đến lúc đó, các ngân hàng và các công ty tài chính khác có thể sử dụng công nghệ này một cách tự nguyện, vì vậy các ngân hàng lớn đã triển khai các dự án trao đổi dữ liệu trong một dự án thí điểm: Sberbank trao đổi một số dữ liệu của khách hàng với T-Bank và VTB với Alfa-Bank.
Tổng cộng, Ngân hàng Trung ương có kế hoạch phát triển các tiêu chuẩn API mở cho bảy loại dữ liệu sẽ được trao đổi giữa các ngân hàng, công ty bảo hiểm, công ty tài chính vi mô và những người tham gia thị trường tài chính khác. Dữ liệu này bao gồm thông tin về tài khoản và thẻ của cá nhân, pháp nhân, thông tin về cho vay thế chấp và bảo hiểm của công dân, về các sản phẩm đầu tư của khách hàng, dịch vụ y tế và về vị trí địa lý của các đối tượng.
"Việc triển khai rộng rãi các API mở sẽ thúc đẩy sự đổi mới và cạnh tranh trên thị trường tài chính Nga, cũng như cải thiện chất lượng và khả năng tiếp cận các dịch vụ tài chính cho công dân và doanh nghiệp", lập trường của Ngân hàng Trung ương giải thích trong dự thảo "Các định hướng chính cho sự phát triển của thị trường tài chính Nga trong giai đoạn 2025-2027". Dự thảo nhấn mạnh rằng việc trao đổi dữ liệu khách hàng chỉ có thể diễn ra khi nhận được sự đồng ý có liên quan từ khách hàng.
"Vào năm 2025, các công ty công nghệ tài chính mới sẽ xuất hiện, cung cấp các giải pháp sáng tạo dựa trên API mở, trí tuệ nhân tạo và hệ thống phi tập trung. Cách tiếp cận này không chỉ đẩy nhanh quá trình chuyển đổi số của thị trường tài chính mà còn thay đổi bản chất của các dịch vụ ngân hàng, cho phép khách hàng tiếp nhận chúng trong môi trường thông thường của họ (ở bất kỳ công ty thuận tiện nào, không phải trong ngân hàng)", Kalyakin tin tưởng.
Theo ông, sự kết hợp công nghệ như vậy sẽ chủ yếu được sử dụng bởi các ngân hàng ngoài TOP-20, nơi mà việc giảm chi phí và tăng hiệu quả hoạt động là có liên quan. “Đối với họ, khả năng kết hợp hiệu quả nhiều công nghệ khác nhau có thể sẽ là ưu tiên hàng đầu, ví dụ, sử dụng trí tuệ nhân tạo để cá nhân hóa các ưu đãi cho khách hàng dựa trên dữ liệu ngân hàng nội bộ và thông tin bên ngoài nhận được thông qua API mở từ các đối tác thương mại và nguồn chính phủ”, Kalyakin tóm tắt.
Kỹ thuật số và robot đang thay đổi ngành dầu khí hiện đại như thế nào
Số hóa và tự động hóa không chỉ làm tăng hiệu quả kinh doanh mà còn tăng mức độ thoải mái và an toàn cho nhân viên. Lấy Gazprom Neft làm ví dụ, chúng ta sẽ nói về các công nghệ giúp công nhân dầu khí trong công việc của họ
1. Nhiệm vụ - Tự động hóa quy trình cấp quần áo công nghệ đặc biệt mới. - Mở rộng hệ thống phân tích video trong vận tải. - Số hóa các giải pháp hậu cần.
2. Bối cảnh và động lực Các công ty dầu khí thường khai thác và sản xuất hydrocarbon trong điều kiện khí hậu khắc nghiệt, tại các mỏ và địa điểm sản xuất xa xôi, tự chủ, bằng thiết bị công nghệ tiên tiến và máy móc chuyên dụng hạng nặng. Với những yếu tố này, an toàn cho nhân viên cần được đặc biệt chú ý.
Viktor Sorokin, Trưởng phòng An toàn Công nghiệp, Gazprom Neft: "Tuân thủ các yêu cầu về an toàn là ưu tiên tuyệt đối của chúng tôi. Chúng tôi liên tục tìm kiếm các cách không chỉ để giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn mà còn để quy trình sản xuất trở nên thoải mái hơn cho tất cả nhân viên, bất kể nghề nghiệp và nơi làm việc của họ. Các công nghệ hiện đại mang đến cho chúng tôi những cơ hội mới trong lĩnh vực này."
3. Giải pháp Gazprom Neft tích hợp nhiều giải pháp kỹ thuật số khác nhau vào quy trình sản xuất của mình. Trong số đó có hệ thống phân tích video trong cabin theo dõi hành động của tài xế và cảnh báo tài xế về nguy hiểm khi lái xe, công nghệ điều khiển từ xa cần cẩu và các thiết bị đặc biệt khác, cũng như trung tâm thiết bị mới giúp đẩy nhanh quá trình lấy quần áo đặc biệt.
4. Triển khai 4.1. Trung tâm thiết bị Sự tham gia của con người vào bất kỳ quy trình sản xuất nào cũng bắt đầu bằng thiết bị phù hợp - quần áo đặc biệt và thiết bị bảo vệ cá nhân. Novy Urengoy là thành phố trung tâm cho những nhân viên làm việc theo ca tại các cánh đồng ở Khu tự trị Yamalo-Nenets. Trước khi đến cánh đồng Bắc Cực, các chuyên gia ở đây sẽ nhận được quần áo đặc biệt.
"Gazprom Neft đã phát triển một dòng quần áo bảo hộ lao động được cập nhật. Sản phẩm được làm từ vật liệu công nghệ cao, mang lại khả năng bảo vệ đáng tin cậy. Bộ đồ được cập nhật này thoải mái trong mọi điều kiện thời tiết, chịu nhiệt và không tích tụ tĩnh điện. Sự tiện lợi và chất lượng thậm chí đã được các nhà leo núi chuyên nghiệp kiểm tra trong quá trình leo lên Elbrus", Viktor Sorokin nhấn mạnh.
Để quá trình cấp phát quần áo đặc biệt hiệu quả hơn, Gazprom Neft đã mở một trung tâm thiết bị rô-bốt công nghệ cao tại Novy Urengoy vào tháng 1 năm 2022. Diện tích của trung tâm là 2,2 nghìn mét vuông và sản lượng hàng tháng đạt 1.300 người.
Trung tâm thiết bị cũng cung cấp các dịch vụ khác: ngoài việc cấp phát, còn có khả năng lưu trữ giữa các ca đối với cả quần áo đặc biệt và đồ dùng cá nhân của nhân viên; có một tiệm giặt là, tiệm giặt khô và một tiệm may.
Theo giám đốc trung tâm thiết bị Olesya Nugmanova, việc lưu trữ không đúng cách và giặt riêng quần áo đặc biệt sẽ dẫn đến tình trạng quần áo bị mòn sớm và mất đi các đặc tính bảo vệ, và việc lựa chọn kích thước không chính xác có thể gây ra thương tích. Việc tập trung dịch vụ cấp phát, lưu trữ và chăm sóc đảm bảo tính chính xác và chất lượng của việc lựa chọn quần áo, sự an toàn của quần áo.
"Sử dụng các dịch vụ thông minh và các giải pháp tự động tại cơ sở không chỉ đảm bảo tốc độ cao trong việc tiếp nhận quần áo đặc biệt của nhân viên. Giải pháp này cho phép quản lý kho và dự đoán chính xác nhu cầu trong tương lai. Và bản thân nhân viên không còn phải lo lắng về việc lưu trữ thiết bị giữa các ca làm việc nữa", Olesya Nugmanova cho biết.
Những giải pháp nào được sử dụng tại trung tâm thiết bị - Hệ thống xếp hàng điện tử. - Phòng thử đồ kỹ thuật số - Máy quét 3D để xác định chính xác kích thước quần áo. - Nhận dạng RFID (Nhận dạng tần số vô tuyến, hay nhận dạng tần số vô tuyến, là phương pháp nhận dạng các vật thể bằng tín hiệu vô tuyến; dữ liệu được đọc từ các thẻ RFID đặc biệt) của quần áo đặc biệt để ghi lại và theo dõi chuyển động của PPE. - Thiết bị rô-bốt di chuyển quần áo đặc biệt và PPE xung quanh trung tâm. - Máy bán hàng tự động để phân phối PPE nhỏ và vật tư tiêu hao (găng tay, nút tai, kem bảo vệ và thuốc xịt côn trùng, v.v.).
4.2. Phân tích video trong xe Để cải thiện an toàn đường bộ, trước đây công ty đã triển khai hệ thống giám sát xe. Hệ thống này giúp kiểm soát giới hạn tốc độ, việc tuân thủ chế độ làm việc và nghỉ ngơi của tài xế.
Hiện tại, một hệ thống phân tích video trong cabin với trí tuệ nhân tạo đang được triển khai. Họ bắt đầu với vận chuyển hàng hóa, chuyên dụng và hành khách tại các cánh đồng ở Okrugs tự trị Yamalo-Nenets và Khanty-Mansiysk và ở Vùng Orenburg.
Cách thức hoạt động của Phân tích video trong cabin - Camera “thông minh” hoạt động bằng cách sử dụng mạng nơ-ron: chúng đọc biểu cảm khuôn mặt, chuyển động và vị trí cơ thể của tài xế. - Ví dụ, nếu hệ thống phát hiện tài xế ngủ gật, không thắt dây an toàn hoặc đang nói chuyện điện thoại di động khi lái xe, một tín hiệu âm thanh sẽ được kích hoạt trong cabin và thông tin về sự cố sẽ được truyền trực tuyến đến người điều phối. - Hệ thống giúp xác định lỗi trong hành động của tài xế và ngăn chặn kịp thời các tình huống nguy hiểm tiềm ẩn, giúp cải thiện cả văn hóa lái xe và sự an toàn của nhân viên.
Một trong những nhiệm vụ chính trong quá trình triển khai dự án là thuyết phục các nhà thầu rằng phân tích video trong xe giúp cải thiện sự an toàn của nhân viên.
Andrey Sverbil, Trưởng phòng Hợp tác với Nhà thầu và An toàn Vận tải tại Gazprom Neft:
"Chúng tôi đã tổ chức nhiều buổi giao lưu, mời đại diện của các nhà cung cấp và chuyên gia từ nhiều công ty khác nhau sử dụng các hệ thống này. Tại các cuộc họp này, chúng tôi đã có thể truyền đạt cho các đối tác về tầm quan trọng và hiệu quả của việc sử dụng camera "thông minh". Bây giờ chúng tôi phải đối mặt với nhiệm vụ trang bị hệ thống phân tích video trong cabin cho phương tiện vận chuyển hành khách và hàng hóa của chúng tôi".
4.3. Điều khiển từ xa cần cẩu và thiết bị đặc biệt Hệ thống cho phép người vận hành cần cẩu, xe nâng, máy ủi và thiết bị khai thác quản lý hoạt động sản xuất từ không gian văn phòng.
Điều khiển từ xa thiết bị đặc biệt hoạt động như thế nào? - Các cụm cần cẩu được trang bị thiết bị được chứng nhận đặc biệt. - Hệ thống camera và cảm biến cung cấp cho người lái chế độ xem toàn cảnh nhất về công trường, loại bỏ điểm mù và mô-đun giám sát video truyền tín hiệu nhanh chóng. - Nhờ độ trễ tín hiệu tối thiểu, thiết bị hạng nặng có thể được điều khiển từ xa hàng nghìn km và trợ lý kỹ thuật số làm tăng đáng kể năng suất của các hoạt động công nghệ. - Trạm làm việc tự động được trang bị màn hình (hiển thị hình ảnh từ camera đặt trên cần cẩu), bàn phím có các nút chức năng, ghế và cần điều khiển cho tay trái và tay phải. - Phần mềm linh hoạt thích ứng với các đặc điểm cụ thể của công trường, cho phép tích hợp liền mạch giải pháp vào cơ sở hạ tầng doanh nghiệp hiện có.
Theo Nikita Chudinov, giám đốc trung tâm sản phẩm công nghệ của Gazpromneft-Snabzhenie, việc triển khai các giải pháp mới thường gắn liền với nhu cầu trang bị lại cơ sở hạ tầng. Và đây là một quá trình đòi hỏi nhiều nhân công và tốn kém, đòi hỏi phải ngừng sản xuất hoàn toàn.
"Nhiệm vụ của chúng tôi là đảm bảo quá trình chuyển đổi liền mạch nhất sang công nghệ mới - hệ thống điều khiển từ xa được tích hợp vào cơ sở hạ tầng hiện có và không yêu cầu thay thế thiết bị. Hiện tại, hệ thống này không chỉ được sử dụng trong ngành dầu khí mà còn trong ngành luyện kim cũng như trong quản lý cơ sở hạ tầng hậu cần", Nikita Chudinov nhận xét.
5. Kết quả 5.1. Phân tích video trong vận tải Đến cuối năm 2024, 3,5 nghìn phương tiện tại các cơ sở của Gazprom Neft sẽ được trang bị hệ thống phân tích video trong cabin bằng trí tuệ nhân tạo.
5.2. Điều khiển từ xa các thiết bị đặc biệt Giải pháp này giúp người vận hành "di chuyển": họ không còn cần phải làm việc trên cao nữa, họ có thể điều khiển thiết bị từ một văn phòng thoải mái. Đồng thời, hệ thống tăng hiệu quả thời gian làm việc và giảm thời gian ngừng hoạt động của thiết bị. Sau khi hoàn thành nhiệm vụ tại một địa điểm, chuyên gia có thể bắt đầu làm việc ngay tại địa điểm khác.
Giảm tải hoạt động liên quan đến việc xử lý hàng hóa lên tới 30%. Và tăng giờ máy để vận hành hiệu quả thiết bị lên tới 50%.
5.3. Trung tâm thiết bị Sức chứa kho đã tăng gấp ba lần và tốc độ phục vụ khách hàng tại trung tâm đã tăng 2,5 lần. Nếu trước đây mất nửa giờ để trang bị, thì giờ đây chỉ mất 12 phút.
5.4. Kế hoạch và triển vọng Hiện tại, công ty đang tìm kiếm thêm các cách để cải thiện sự an toàn của nhân viên, chẳng hạn như triển khai hệ thống phân tích video bằng trí tuệ nhân tạo để ngăn ngừa sự cố trong quá trình khoan và sửa chữa giếng, bảo dưỡng các cơ sở xử lý dầu và giám sát và kiểm soát việc sử dụng đúng thiết bị bảo vệ cá nhân tại các cơ sở thông qua thẻ RFID tích hợp.
Ngoài ra, dự án phân tích video trong vận tải sẽ tiếp tục mở rộng. Vào năm 2025, dự kiến sẽ trang bị cho hơn 10 nghìn phương tiện.
Công ty cũng lưu ý rằng công nghệ điều khiển từ xa thiết bị cần cẩu đã chứng minh được giá trị của nó, vì vậy ứng dụng của nó hiện đang được mở rộng. Giải pháp này dự kiến sẽ được sao chép trên các loại thiết bị khác: máy ủi và máy xúc có điều khiển từ xa hiện đang được thử nghiệm.
"Một trong những nhiệm vụ chính trong việc đảm bảo an toàn tại nơi làm việc là giảm thiểu ảnh hưởng của yếu tố con người. Chúng tôi sẽ tiếp tục triển khai các giải pháp kỹ thuật số hiện đại và công nghệ trí tuệ nhân tạo trong các quy trình sản xuất để cải thiện sự an toàn và thoải mái cho người lao động", Viktor Sorokin tóm tắt.
Tiếp post trước về các ngành công nghệ mới trong các ngành công nghiệp dầu khí
AI trong ngành dầu mỏ: Công nghệ đang thay đổi hoạt động thăm dò và sản xuất như thế nào
Ngành dầu khí đang phải đối mặt với những thách thức dưới hình thức giảm các mỏ mới, dễ tiếp cận và sự suy giảm sản lượng tại các tài sản đã trưởng thành. Chúng tôi thảo luận với một chuyên gia về cách các công nghệ mới có thể giúp ích trong tình hình này
Giống như các ngành công nghiệp khác, ngành dầu khí đang trải qua những thay đổi sâu sắc dưới tác động của công nghệ số. Đặc biệt, trí tuệ nhân tạo đã giúp tìm kiếm tài nguyên thiên nhiên tốt hơn con người. Theo Bộ Năng lượng Nga, tác động tích lũy của việc đưa AI vào ngành dầu khí của nước này có thể lên tới 700 tỷ ₽ mỗi năm và tổng tác động trong giai đoạn từ năm 2025 đến năm 2040 ước tính là 5,4 nghìn tỷ ₽.
Chúng ta đang ở bờ vực của một sự bùng nổ kinh tế mới trong ngành dầu khí – và AI có thể giúp ngành này hiệu quả hơn, thân thiện với môi trường hơn và bền vững hơn.
1. Học máy giúp ngành dầu khí hiệu quả hơn và thân thiện hơn với môi trường Theo báo cáo của Mordor Intelligence, thị trường trí tuệ nhân tạo toàn cầu trong ngành dầu khí được định giá gần 3 tỷ đô la vào năm 2024 và dự kiến sẽ đạt hơn 5 tỷ đô la vào năm 2029, cho thấy tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là hơn 11%.
Theo các chuyên gia từ McKinsey, vào năm 2022, khoảng 50% các công ty dầu khí lớn đã sử dụng AI để tối ưu hóa hoạt động của họ: từ thăm dò địa chất và tìm kiếm các mỏ mới đến tăng hiệu quả sản xuất và cải thiện việc quản lý các mỏ cũ.
Về mặt địa lý, Bắc Mỹ chiếm thị phần lớn nhất, được thúc đẩy bởi việc các nhà khai thác và nhà cung cấp dịch vụ mỏ dầu áp dụng nhanh chóng các công nghệ AI, cũng như sự hiện diện của các nhà cung cấp phần mềm và hệ thống AI hàng đầu, đặc biệt là ở Hoa Kỳ và Canada. Hơn nữa, khu vực Châu Á - Thái Bình Dương dự kiến sẽ là thị trường AI phát triển nhanh nhất trong ngành dầu khí trong năm năm tới.
AI đã bắt đầu tích cực thay đổi cách tiếp cận đã được thiết lập trong ngành, thay thế các phương pháp tìm kiếm, thăm dò và phát triển tài nguyên truyền thống. Ngày nay, với sự trợ giúp của AI, các công ty dầu mỏ xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ với độ chính xác và tốc độ cao, giảm khả năng xảy ra lỗi vốn có trong yếu tố con người. Không giống như con người, AI có thể xử lý một lượng lớn thông tin tích lũy trong thời gian ngắn và xác định các mẫu ẩn mà ngay cả các chuyên gia giàu kinh nghiệm cũng khó nhận thấy.
Trong hai đến ba năm tới, việc sử dụng AI sẽ cho phép các công ty dầu khí xử lý dữ liệu với tốc độ vượt quá khả năng của con người tới 1.500 lần, giảm khả năng xảy ra lỗi của con người tới 70–80%. Trong công việc hàng ngày của mình, tôi nhận thấy rằng trong một số trường hợp, việc triển khai các thuật toán AI giúp giảm nguy cơ đưa ra quyết định không chính xác xuống còn 5–10%, mở ra một cấp độ cơ hội hoàn toàn mới cho ngành dầu khí.
Bước đột phá chính trong việc sử dụng AI trong lĩnh vực này liên quan đến máy học, cho phép phân tích các vấn đề phức tạp về địa chất và sản xuất với độ chính xác cao dựa trên lịch sử và kinh nghiệm trước đây. Các mô hình đáng tin cậy giúp giảm rủi ro khi đưa ra quyết định quản lý về việc lựa chọn các khu vực triển vọng, địa điểm khoan giếng và phương pháp phát triển và tối ưu hóa sản xuất tại các mỏ.
Một trong những lợi ích ấn tượng của trí tuệ nhân tạo là khả năng học hỏi và cải thiện theo thời gian. Sử dụng AI trong quá trình phân tích dữ liệu có thể tiết lộ tới 80% các mẫu ẩn mà phân tích truyền thống không nhận thấy. Điều này đặc biệt đúng khi các tính toán mới được xác thực trong một số điều kiện địa chất, bể chứa và giếng nhất định và AI điều chỉnh các mô hình của mình để tính đến thông tin đáng tin cậy hữu ích mới và cập nhật dự báo. Điều này làm cho các thuật toán thích ứng và phục hồi tốt hơn với những thay đổi trong dữ liệu, đảm bảo hiệu quả cao trong dài hạn và giúp các công ty dầu mỏ tiết kiệm thời gian và tiền bạc cho nghiên cứu và giám sát sản xuất và thực địa tốn kém và mất nhiều thời gian.
Trong tương lai gần, các thuật toán được đào tạo trên khối lượng dữ liệu khổng lồ từ các dự án trên khắp thế giới sẽ ngày càng có thể xác định các vùng địa chất đầy hứa hẹn, phát hiện các bất thường trong cấu trúc địa chất và phân tích các đặc điểm đặc trưng của các mỏ dầu khí với sự tham gia tối thiểu của con người. Trong những điều kiện như vậy, AI sẽ hỗ trợ hiệu quả kinh tế của hoạt động thăm dò địa chất ngay cả trong địa chất phức tạp. Trí tuệ nhân tạo sẽ giảm thiểu thời gian thăm dò, giảm số lượng khoan không thành công, giảm tác động đến môi trường và chi phí tài chính, giúp ngành công nghiệp bền vững và hiệu quả hơn với dự đoán giá dầu khí sẽ giảm.
Ngoài ra, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo đã trở thành một trong những yếu tố chính mang lại lợi thế cạnh tranh cho nhiều công ty dịch vụ và khoan tìm cách củng cố vị thế và tối ưu hóa chi phí. Các công ty tích cực triển khai AI cho thấy chi phí giảm 10-20% và doanh thu tăng ít nhất 10% so với các đối thủ cạnh tranh tuân thủ các phương pháp tiếp cận truyền thống.
AI được sử dụng tích cực ở Nga để quản lý sản xuất tại các mỏ hiện có. Các công ty dầu khí lớn của Nga như Rosneft, Gazprom Neft và LUKOIL đã triển khai các hệ thống AI để xử lý dữ liệu địa chất, tự động hóa các quy trình khoan và tối ưu hóa hoạt động của thiết bị. Các hệ thống kiểm soát giếng "thông minh" do các lập trình viên người Nga phát triển giúp điều chỉnh áp suất và lưu lượng dầu, ngăn ngừa thời gian chết và tai nạn. Sử dụng dữ liệu cảm biến và thuật toán dự đoán, các nhà điều hành của Nga có thể xác định trước các trục trặc có thể xảy ra của thiết bị, giúp tối ưu hóa kế hoạch bảo trì và giảm đáng kể chi phí.
2. Lợi ích của việc sử dụng AI trong thăm dò địa chất Trong quá trình thăm dò địa chất, các chuyên gia trên toàn thế giới phải đối mặt với khối lượng lớn dữ liệu đa dạng: hình ảnh vệ tinh, bản đồ địa chấn, địa hóa và điện từ, cũng như kết quả khoan và sản xuất trong quá khứ. Việc xử lý các mảng như vậy và xây dựng các mô hình địa chất theo cách thủ công đòi hỏi nhiều thời gian và chi phí tài chính. Ngược lại, các thuật toán học máy đang được cải thiện hàng năm và ngày càng tốt hơn trong việc nhận dạng, phân tích và tích hợp dữ liệu đa dạng, cho phép chúng xây dựng các mô hình chính xác hơn và giảm rủi ro trong dự báo kết quả khoan.
Ngày nay, các công nghệ học máy hiện đại có thể giải thích hình ảnh vệ tinh của trái đất, dữ liệu thực địa địa vật lý, thông tin từ máy bay không người lái và các cảm biến khác với kết quả khó đạt được chỉ vài năm trước. Hơn 38% nhà điều hành trên toàn thế giới sử dụng học máy và AI để phân tích dữ liệu địa chấn, cho phép tăng độ chính xác của dự báo thực địa lên tới 85%. Trí tuệ nhân tạo đẩy nhanh đáng kể quá trình giải thích dữ liệu địa chấn, tạo mô hình 3D của các đối tượng địa chất và phân tích các đối tượng địa chất phức tạp bằng cách kết hợp nhiều nguồn thông tin khác nhau và tiến hành phân tích nhiều mặt của các tập dữ liệu. Điều này cho phép mô hình hóa tốt hơn các cấu trúc địa chất và hiểu vị trí của các mỏ tiềm năng cũng như các phương pháp phát triển tiềm năng của chúng, ngay cả trong điều kiện địa chất và công nghệ phức tạp.
Theo BP, các phương pháp tiếp cận kỹ thuật số sẽ giúp khai thác thêm tới 35% dầu khí mà không gây hại cho địa chất và tác động tối thiểu đến môi trường, đồng thời giảm 25% chi phí.
3. Các hướng đi và khả năng triển vọng nhất của AI 3.1. Khai thác Heli với sự tăng cường của AI Các đồng nghiệp của tôi và tôi đã phát triển một phương pháp mới có tên là "địa hóa học kỹ thuật số". Công nghệ này, dựa trên trí tuệ nhân tạo và khảo sát heli, đã khôi phục lại sự quan tâm đến địa hóa học và đã được sử dụng tích cực trong những năm gần đây trong ngành dầu khí toàn cầu để thăm dò và tìm kiếm dầu khí.
Phương pháp khảo sát heli, được phát triển ở Nga cách đây hơn 30 năm, chưa bao giờ trở thành tiêu chuẩn trong ngành, mặc dù nó xác định chính xác các dị thường bề mặt của heli dưới bề mặt - một loại khí tích tụ trong các mỏ hydrocarbon và di chuyển lên bề mặt. Tuy nhiên, chỉ sau khi tích hợp với trí tuệ nhân tạo, phương pháp của chúng tôi mới chứng minh được hiệu quả cao và được cộng đồng dầu khí toàn cầu công nhận. AI đã tăng độ chính xác và hiệu quả của phương pháp heli lên 40%, cho phép phát hiện heli từ độ sâu lớn, xác định vị trí của các mỏ và loại hydrocarbon. Hơn nữa, việc tích hợp địa hóa học kỹ thuật số với dữ liệu địa vật lý đã trở thành một bước đột phá thực sự trong thăm dò địa chất, vì giờ đây có thể tạo ra "hình ảnh heli" của các giếng dầu và khí đốt thành công cả trên bờ và ngoài khơi. Điều này cho phép bạn tập trung vào các khu vực triển vọng nhất và loại bỏ hoàn toàn việc khoan các giếng không hiệu quả.
Theo Oilfield Technology, số lượng các mỏ dầu và khí đốt được phát hiện đã giảm 20-30% trong thập kỷ qua. Đồng thời, ví dụ, theo số liệu thống kê từ NPD (Văn phòng quốc gia về các dự án ngoài khơi của Na Uy), hơn 40% các giếng thăm dò hóa ra là khô. Điều này chủ yếu là do hiệu quả của các phương pháp thăm dò và thăm dò truyền thống giảm đáng kể. Về vấn đề này, vai trò tương lai của trí tuệ nhân tạo trong việc làm việc với các đối tượng phức tạp về mặt địa chất đang trở thành chìa khóa cho sự phát triển thành công của ngành và sẽ chỉ tăng lên.
3.2. Áp dụng AI vào Brownfields AI cũng không thể thiếu trong quá trình phát triển và quản lý các mỏ dầu khí cũ. Nhiều mỏ trong số đó đang trong giai đoạn cạn kiệt và việc duy trì sản xuất hiệu quả về mặt kinh tế đang trở nên khó khăn. Trí tuệ nhân tạo, bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử về địa chất, áp suất bể chứa, kết nối giếng, thông số vận hành giếng, khối lượng sản xuất và lượng nước phun, cho phép tăng trữ lượng có thể thu hồi lên 5-10% bằng cách phát hiện ra trữ lượng còn lại không thể tiếp cận được bằng các phương pháp truyền thống.
3.3. Số hóa các mỏ dầu Một lĩnh vực phát triển AI đầy hứa hẹn khác là số hóa các mỏ, cũng như sử dụng nhiều lưu lượng kế kỹ thuật số và các thiết bị thay thế khác cho thiết bị vật lý tại các giếng. Các công ty dầu khí trên toàn thế giới đang triển khai ít thiết bị đo vật lý hơn và nhiều công nghệ AI hơn để quản lý giếng, có khả năng tính đến nhiều mối tương quan và các yếu tố phụ thuộc mà con người khó có thể tính đến.
Các giải pháp như vậy dễ học và chính xác hơn 15-20% trong dự báo so với các phương pháp vật lý hoặc các chương trình cổ điển chuyên biệt. Tốc độ số hóa trong lĩnh vực này cao đến mức đến năm 2025, chúng tôi kỳ vọng rằng hơn một nửa các mỏ dầu khí đã khai thác trên toàn thế giới sẽ được quản lý bằng AI để cải thiện hiệu quả kinh tế của chúng.
Một trong những ví dụ nổi bật nhất về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành dầu khí là mô phỏng mỏ hỗn hợp sáng tạo Heologic Group của chúng tôi, dựa trên mô hình vật lý INSIM (Mô hình mô phỏng số Interwell). Các chuyên gia của chúng tôi là những người đầu tiên trên thế giới tạo ra một mô phỏng như vậy và đã áp dụng thành công để mô hình hóa một trong những mỏ phức tạp nhất trên thế giới. Giải pháp AI giúp mô hình hóa các quy trình bên trong các lớp với độ chính xác cao, đảm bảo xác định chính xác hơn 40% các kết nối interwell. Chỉ sau bốn tháng làm việc, khách hàng đã nhận được đánh giá chi tiết về trữ lượng còn lại, cũng như các khuyến nghị về việc triển khai các biện pháp kỹ thuật và địa chất hiệu quả nhất, giúp tối ưu hóa đáng kể quá trình phát triển mỏ. Ngoài ra, chúng tôi đã tích hợp thành công dữ liệu heli từ một mỏ cũ với mô hình AI đã tạo của mỏ. Việc sử dụng hai giải pháp tiên tiến này dựa trên trí tuệ nhân tạo đã cung cấp cho khách hàng sự hiểu biết đầy đủ về nhiều quy trình diễn ra tại mỏ, giúp loại bỏ sự không chắc chắn và giảm thiểu rủi ro trong quá trình phát triển và khoan tiếp theo.
Ngày nay, các giải pháp AI cho phép ngành dầu khí không chỉ thích ứng với các yêu cầu hiện đại, thiết lập các tiêu chuẩn mới về hiệu quả và thân thiện với môi trường mà còn thay đổi chính cấu trúc của ngành dầu khí. Ví dụ, ngành dầu khí đang trở nên hấp dẫn hơn đối với các chuyên gia trẻ quan tâm đến công nghệ AI, những người có thể sử dụng kiến thức của mình để triển khai các cải tiến kỹ thuật số trong quá trình sản xuất và thăm dò.
Trí tuệ nhân tạo tác động như thế nào đến ngành dầu khí
Trí tuệ nhân tạo đang thâm nhập vào mọi lĩnh vực của cuộc sống và ngành dầu khí cũng không ngoại lệ. Cùng với một chuyên gia, chúng tôi sẽ cho bạn biết AI được sử dụng như thế nào trong ngành và tại sao công cụ này vẫn chưa được sử dụng rộng rãi
Theo Mordor Intelligence, vào năm 2024, chi tiêu của ngành dầu khí toàn cầu cho các giải pháp AI lên tới gần 3 tỷ đô la và đến năm 2029, con số này sẽ vượt quá 5 tỷ đô la. Nhưng sự lan tỏa của công nghệ vẫn chưa diễn ra nhanh như vậy - lý do là gì và triển vọng là gì?
Điều gì đang ngăn cản AI được sử dụng trong ngành dầu khí? Trí tuệ nhân tạo là một công cụ mạnh mẽ để phát triển ngành dầu khí. Ngày nay, các thuật toán học máy đã cải thiện độ chính xác trong việc xác định vị trí của các nguồn dự trữ. Các cảm biến và phân tích dự đoán giúp ngăn ngừa sự cố và tai nạn, cũng như tối ưu hóa lịch trình bảo trì. Ngoài ra, với sự trợ giúp của AI, các chuyên gia có thể cải thiện quy trình và triển khai các công nghệ thân thiện với môi trường hơn.
Tuy nhiên, mặc dù trí tuệ nhân tạo có tiềm năng lớn, vẫn có một số yếu tố hạn chế nhất định. - Các công ty dầu khí dựa vào các công nghệ và hệ thống cụ thể không phải lúc nào cũng tương thích với các giải pháp AI mới. Để làm cho nó hoạt động, cơ sở hạ tầng cần được nâng cấp và AI cần được tích hợp, đây là một quá trình dài và tốn kém. Nó đòi hỏi đầu tư đáng kể vào việc phát triển và tối ưu hóa các giải pháp, mua sức mạnh tính toán và đào tạo nhân viên. Đối với nhiều công ty, đặc biệt là trong môi trường giá dầu biến động, những chi phí như vậy có thể là quá cao. - Một rào cản khác là thiếu các chuyên gia có trình độ. Để sử dụng AI, bạn cần những người có hiểu biết sâu sắc về cả công nghệ và ngành dầu khí. - Cần phải thử nghiệm kỹ lưỡng các công nghệ. Sự phức tạp của các quy trình trong ngành, cùng với các yêu cầu bảo mật cao, quyết định sự phụ thuộc vào các phương pháp đã được chứng minh. Trong một số trường hợp, nhu cầu chứng nhận các giải pháp AI tự nhiên làm chậm quá trình áp dụng chúng. - Thông tin không phải lúc nào cũng đủ để sử dụng các công nghệ. Hiệu quả của trí tuệ nhân tạo phụ thuộc vào chất lượng và số lượng dữ liệu được sử dụng để đào tạo nó. Tuy nhiên, trong ngành dầu khí, dữ liệu có thể bị phân mảnh, không đầy đủ hoặc không có sẵn để phân tích, điều này hạn chế khả năng sử dụng thuật toán.
Khi công nghệ trở nên dễ tiếp cận hơn và các công ty có kinh nghiệm sử dụng, chỉ còn là vấn đề thời gian trước khi AI trở nên phổ biến trong ngành dầu khí.
Tại sao các công ty dầu khí cần AI Tất cả các công ty đều nhận thức được tiềm năng của trí tuệ nhân tạo và hiện đang triển khai nó để giải quyết nhiều vấn đề: thăm dò địa chất, sản xuất, giám sát thiết bị, quản lý rủi ro và tối ưu hóa quy trình sản xuất. Tôi sẽ mô tả các ví dụ cụ thể về việc sử dụng AI trong lĩnh vực này.
Khảo sát địa chất và thăm dò AI giúp phân tích khối lượng lớn dữ liệu địa chất để xác định chính xác hơn các mỏ dầu khí. Các thuật toán xử lý dữ liệu địa chấn, xây dựng mô hình 3D và phân tích các cấu trúc địa chất phức tạp. Phân tích dữ liệu lịch sử về áp suất bể chứa, hiệu suất giếng và sản lượng có thể tăng trữ lượng có thể thu hồi lên 5–10%. Việc tính đến kết quả ghi nhật ký (một phương pháp nghiên cứu giếng khoan để xác định cấu trúc của đá và các tính chất vật lý của chúng) giúp đánh giá cấu trúc của giếng khoan và dự đoán các rủi ro, chẳng hạn như phun cát, một quá trình trong đó các hạt cát xâm nhập vào vùng đáy giếng.
Gazprom Neft sử dụng các thuật toán học máy để giải thích dữ liệu địa chấn và tạo ra các mô hình địa chất, giúp tìm ra các khu vực có triển vọng để khoan.
Năm 2024, các kỹ sư của Gazprom Neft cũng bắt đầu thử nghiệm nhà hóa học robot đầu tiên. Nghiên cứu được thực hiện tại phòng thí nghiệm của mỏ Vostochno-Messoyakhskoye (Ảnh: Gazprom Neft)
Tối ưu hóa sản xuất AI giúp tối ưu hóa các quy trình sản xuất. Phân tích dữ liệu sản xuất giúp quản lý rủi ro, giảm chi phí và phát triển các công nghệ thân thiện hơn với môi trường. Để thực hiện điều này, dữ liệu từ các cảm biến và hệ thống giám sát được xử lý, cho phép điều chỉnh áp suất, nhiệt độ và lưu lượng giếng theo thời gian thực — thể tích chất lỏng (dầu, nước) hoặc khí được sản xuất trong một khoảng thời gian nhất định. Dữ liệu địa chấn và địa chất cũng được sử dụng để tìm trữ lượng mới, thông tin về hiệu suất giếng để tăng khả năng thu hồi dầu, dữ liệu giám sát an toàn và mức tiêu thụ năng lượng.
Tại Shell, các thuật toán học máy phân tích dữ liệu từ các cảm biến được lắp đặt trên thiết bị, chẳng hạn như nhiệt độ, áp suất và độ rung. Dựa trên dữ liệu này, việc đưa ra quyết định về chiến lược khoan tối ưu, tính toán chính xác áp suất, thể tích chất lỏng được bơm và các thông số khác trở nên dễ dàng hơn. Hệ thống tăng hiệu quả, tối ưu hóa chi phí và kéo dài tuổi thọ của thiết bị.
LUKOIL tích cực sử dụng AI để quản lý quá trình phát triển của các mỏ dầu đã khai thác. Ví dụ, hệ thống CNTT "Quản lý quá trình phát triển của các mỏ dầu đã khai thác bằng mạng nơ-ron" sử dụng các thuật toán học máy để phân tích mối quan hệ giữa các giếng phun (thông qua đó nước hoặc khí được bơm để duy trì áp suất bể chứa) và các giếng khai thác (từ đó dầu hoặc khí được khai thác), tính toán các chế độ vận hành tối ưu và giúp quản lý hàm lượng nước trong các sản phẩm được khai thác. Điều này làm giảm thể tích chất lỏng được khai thác cùng với dầu, giúp tăng khả năng thu hồi dầu và giảm chi phí vận hành.
Mạng nơ-ron AI giúp LUKOIL ổn định sản lượng tại các mỏ dầu đã khai thác. Các thuật toán AI cho phép sử dụng tối đa tiềm năng của bể chứa và công suất cơ sở hạ tầng, tối ưu hóa hoạt động của thiết bị (Ảnh: PJSC LUKOIL)
Bảo trì dự đoán và giám sát thiết bị AI giúp dự đoán các sự cố có thể xảy ra và giảm chi phí bảo trì thiết bị. Phân tích dữ liệu cảm biến cho phép phát hiện sớm các trục trặc tiềm ẩn, ngăn ngừa tai nạn và kéo dài tuổi thọ của các cơ cấu. Các cảm biến ghi lại các thông số chính của hoạt động thiết bị: nhiệt độ, áp suất, độ rung, thành phần hóa học của chất lỏng. Dữ liệu này được sử dụng để phân tích dự đoán, so sánh các phép đo hiện tại với các tiêu chuẩn đã thiết lập và dự đoán các độ lệch có thể xảy ra.
Hệ thống phân tích dự đoán xây dựng bản sao kỹ thuật số của thiết bị — mô hình ảo của cơ chế mô phỏng hoạt động của thiết bị và cho phép thử nghiệm nhiều tình huống khác nhau. Trong quá trình khoan, AI phân tích các thông số của mũi khoan, chuỗi ống, bùn khoan, tốc độ thâm nhập và các thành phần quan trọng khác. Hệ thống phát hiện sự cố càng sớm thì khả năng loại bỏ sự cố mà không gây tổn thất càng cao. Dựa trên dữ liệu hồi cứu từ các giếng đã khoan trước đó, AI tiếp tục học hỏi, cải thiện độ chính xác của dự báo.
LUKOIL sử dụng AI để theo dõi tình trạng thiết bị và cải thiện hiệu quả của các giàn khoan. Bằng cách phân tích dữ liệu từ các cảm biến, các thuật toán xác định những sai lệch nhỏ nhất trong hoạt động của các đơn vị có thể dẫn đến hỏng hóc. Điều này cho phép điều chỉnh quy trình kịp thời và giảm nguy cơ tai nạn. Các công nghệ tương tự cũng đã được triển khai tại Chevron và Petrobras.
Quản lý an ninh và rủi ro AI có thể được sử dụng để cải thiện hệ thống an toàn tại các cơ sở. Ví dụ, Rosneft sử dụng thuật toán học máy để theo dõi các cơ sở công nghiệp và ngăn ngừa các tình huống khẩn cấp.
Tại Eni, nhận dạng hình ảnh là điều cần thiết để phân tích video từ camera giám sát. Hệ thống giúp xác định các tình huống có khả năng nguy hiểm và ngăn ngừa sự cố – hệ thống thực hiện một số chức năng chính:
- kiểm soát việc sử dụng thiết bị bảo vệ cá nhân (PPE). Các thuật toán nhận dạng xem nhân viên có đội mũ bảo hiểm, kính bảo hộ, găng tay và các thiết bị khác hay không. Nếu một nhân viên xuất hiện ở khu vực nguy hiểm mà không có PPE, hệ thống có thể gửi thông báo cho những người có trách nhiệm hoặc hiển thị tin nhắn cảnh báo trên màn hình; - phát hiện truy cập trái phép. Phân tích video từ camera giúp phát hiện xâm nhập vào các khu vực bị cấm hoặc nguy hiểm. Ví dụ, nếu một nhân viên trái phép vào khu vực lưu trữ chất độc hại, hệ thống có thể tự động gửi tín hiệu đến bộ phận an ninh; - phát hiện các hành động và tình huống nguy hiểm. AI có thể phát hiện ra tình trạng ngã của công nhân, trạng thái bất động kéo dài, có thể chỉ ra sự cố hoặc sự hiện diện của mọi người ở những nơi có khả năng gây nổ. Hệ thống cũng ghi lại các thao tác nguy hiểm với thiết bị - ví dụ, tiếp cận các cơ chế làm việc mà không tắt nguồn điện của chúng.
Tự động hóa và rô bốt hóa Trí tuệ nhân tạo có thể tối ưu hóa các quy trình như sản xuất, thăm dò và giám sát thiết bị. Nó có thể giảm thời gian thực hiện các hoạt động phức tạp. Ví dụ, Equinor và SLB đã có thể tăng tốc độ khoan lên 60% trong một thử nghiệm, dẫn đến việc đưa giếng vào vận hành nhanh hơn trong khi giảm chi phí và lượng khí thải carbon. Mục tiêu của các công ty này là đạt được các hoạt động khoan hoàn toàn tự động.
Equinor sử dụng robot được trang bị trí tuệ nhân tạo để kiểm tra đường ống và giàn khoan ngầm (Ảnh: Equinor)
Ngoài ra, AI còn giảm nhu cầu con người tham gia vào các hoạt động. Vào đầu năm 2024, các công nghệ kỹ thuật số của SLB dành cho tự động hóa bề mặt, khoan giếng tự động và khoan định hướng đã cho phép khoan tự động 99% một đoạn dài 2,6 km. Đây là một kỷ lục về khoan tự động.
SLB cung cấp một số giải pháp AI cho ngành dầu khí, bao gồm: - Môi trường kỹ thuật số DELFI. Trong không gian ảo, nó tích hợp toàn bộ chu trình nhiệm vụ sản xuất của nhiều giai đoạn khác nhau: thăm dò địa chất, khoan, phát triển mỏ, sản xuất, quản lý tài sản của công ty. Trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong các quy trình mô hình hóa dự án, giúp giảm thiểu yếu tố con người; - Nền tảng học máy. Công ty cung cấp cho khách hàng quyền truy cập vào một nền tảng tập trung duy nhất để phát triển, triển khai và quản lý các ứng dụng AI và phân tích.
Những gì khác được sử dụng để tự động hóa ngành dầu khí Trí tuệ nhân tạo không phải là giải pháp phổ quát, mà chỉ là một trong những công cụ. Mặc dù có tiềm năng cao, nhưng hiệu quả của nó phụ thuộc trực tiếp vào khối lượng và chất lượng của dữ liệu nguồn. Ngoài AI, một lĩnh vực phát triển quan trọng trong ngành dầu khí vẫn là tự động hóa mọi giai đoạn của quy trình.
Ngành công nghiệp này đã có các hệ thống cho phép khoan giếng bằng robot. Trên các giàn khoan ngoài khơi, việc sản xuất dầu khí cũng có thể diễn ra mà không cần sự can thiệp của con người. Ngoài ra, các nhân viên điều phối điều khiển từ xa mọi giai đoạn chế biến sản phẩm dầu. Điều này làm cho các quy trình an toàn hơn, thân thiện hơn với môi trường và do đó hiệu quả hơn, có tác động tích cực đến tính kinh tế của các dự án.
Tuy nhiên, để đạt được những kết quả như vậy đòi hỏi nhiều cảm biến và thiết bị đo lường tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ. Việc phân tích và kiểm soát chúng không còn khả thi đối với con người nữa, điều này tự nhiên kích thích sự phát triển của các công nghệ như dữ liệu lớn, máy học và trí tuệ nhân tạo.
Chiến lược nào để triển khai AI trong ngành dầu khí AI hiện đang được tích hợp tích cực vào các hoạt động phân tích và dự án: AI được sử dụng để giảm thời gian xử lý dữ liệu lớn, tìm ra các nút thắt và xác định cơ hội để tối ưu hóa các giải pháp đã triển khai. Nhìn chung, chiến lược như sau: - xác định các dự án thí điểm để thử nghiệm AI; - đào tạo nhân viên và thu hút các chuyên gia AI; - tìm kiếm các nhà phát triển công nghệ AI để thích ứng với ngành; - phát triển các tiêu chuẩn để sử dụng AI.
Phạm vi và chiều sâu của việc tích hợp AI sẽ tiếp tục phát triển trong tương lai. Các công ty sẽ ngày càng đầu tư vào các công nghệ hiện đại để cải thiện hiệu quả và tính an toàn của hoạt động. Các thuật toán sẽ đóng vai trò quan trọng trong quá trình chuyển đổi của ngành sang một tương lai bền vững và xanh hơn, giúp giảm phát thải và tăng trách nhiệm với môi trường.
Bất chấp những rào cản hiện tại, tiềm năng của AI trong ngành dầu khí là rất lớn và sẽ tiếp tục được triển khai để tăng năng suất và tính bền vững của ngành.
Gazprom Neft đã bắt đầu sử dụng hệ thống robot để hàn đường ống tại các mỏ của mình. Thiết bị của Nga tự động thực hiện các kết nối chất lượng cao của các cấu trúc nhanh hơn 3 lần so với phương pháp thủ công. Hệ thống robot làm tăng độ tin cậy của cơ sở hạ tầng đường ống và giảm thời gian cần thiết cho công việc xây dựng và sửa chữa.
Robot nặng 10 kg hoạt động trong phạm vi nhiệt độ từ -40ºС đến +40ºС, phù hợp để sử dụng cả trong nhà và ngoài trời. Hàn tự động loại bỏ các khuyết tật và tăng cường an toàn lao động cho nhân viên. Thiết bị được điều khiển bởi một người vận hành, người này thiết lập từ xa các thông số cần thiết và kiểm soát quy trình bằng phần mềm đặc biệt.
Các tổ hợp robot được phát triển bởi một công ty Nga có tính đến các đặc điểm sản xuất của ngành dầu khí. Chúng hiện đang được sử dụng tại các mỏ Slavneft-Megionneftegaz ở Khanty-Mansiysk Autonomous Okrug-Yugra, và trong tương lai Gazprom Neft có kế hoạch sao chép công nghệ này tại các tài sản ở Yamalo-Nenets Autonomous Okrug.
"Các tổ hợp robot làm giảm đáng kể tác động của yếu tố con người lên quy trình sản xuất và giảm khả năng xảy ra lỗi xuống mức bằng không. Việc đưa vào sử dụng các công nghệ như vậy là một trong những yếu tố chính trong sự ổn định và hoạt động đáng tin cậy của cơ sở hạ tầng công nghiệp."
Nhà máy "Komaks" khai trương hệ thống robot tự động phun bi để sản xuất máy bay 23.04.2025, 11:04
Nhà máy Komaks đã công bố ra mắt tổ hợp rô-bốt cải tiến để phun bi tự động các bộ phận. Tổ hợp này bao gồm hai đơn vị để xử lý hai mặt đồng thời. Giải pháp này giúp tăng đáng kể năng suất - lên đến tám lần so với các phương pháp truyền thống.
Phun bi loại bỏ hiệu quả bụi bẩn, oxit, rỉ sét và cặn của lớp phủ trước đó khỏi bề mặt kim loại. Điều này rất quan trọng đối với các thành phần hàng không vũ trụ. Các hệ thống máy tính có thể thiết lập chính xác góc và lực của tia mài mòn, cho phép có kết quả đồng đều và được kiểm soát. Điều này cũng làm giảm nguy cơ sai sót của con người, điều này có thể rất quan trọng khi sản xuất các bộ phận có độ chính xác cao nhất định.
Cách tiếp cận sáng tạo để tạo ra tổ hợp mới liên quan đến việc sử dụng hệ thống định vị hiện đại đảm bảo dẫn hướng chính xác cho rô-bốt với sai số không quá 1 mm. Độ chính xác như vậy cho phép đạt được kết quả tối ưu trong quá trình xử lý tôi cứng bằng phun bi – một quá trình tạo ra ứng suất nén dư trên lớp bề mặt của các bộ phận kim loại. Đến lượt nó, điều này làm tăng độ bền mỏi và khả năng chống ăn mòn, đây là một yêu cầu quan trọng đối với các bộ phận chịu tải trọng quan trọng.
Pavel Koshcheyev, Giám đốc kỹ thuật của nhà máy Komaks, lưu ý rằng mục tiêu của công ty không chỉ dừng lại ở việc tạo ra một hệ thống tự động. Các nhà thiết kế đã tìm cách phát triển một hệ sinh thái thông minh xung quanh quy trình sản xuất. Tổ hợp rô bốt mới có khả năng phân tích độc lập hình dạng của một bộ phận bằng mô hình 3D hoặc chương trình kỹ thuật số, cho phép lập kế hoạch tối ưu về quỹ đạo của vòi phun và điều chỉnh cường độ cấp vật liệu mài mòn.
Đối với người vận hành làm việc với thiết bị, có chức năng điều chỉnh tự động, cho phép hệ thống xác định vị trí của phôi một cách độc lập bằng mô hình 3D đã tải. Trong trường hợp không có mô hình kỹ thuật số, có chế độ đào tạo, cho phép thiết lập thủ công các điểm điều khiển, sau đó hệ thống sẽ ghi nhớ các điểm này để sử dụng trong tương lai.
Phương pháp tiếp cận do nhà máy Komaks đề xuất là một giải pháp công nghệ hiện đại có khả năng đóng góp đáng kể vào hiệu quả sản xuất hàng không vũ trụ. Công ty có kế hoạch tiếp tục phát triển các mô-đun phần mềm hiện đại, hệ thống thị giác máy và các hệ thống gia công kim loại bằng rô-bốt khác để sử dụng trong các doanh nghiệp thuộc ngành hàng không, chế tạo động cơ và vũ trụ của Nga.
Công ty Robotech này từng được nói hồi bên OF, nhà chế tạo máy in 5D. Thảo nào mà họ cũng chế tạo được dòng robot công nghiệp 4 đến 6 trục.
KUKA, Fanuc, Nga phát triển robot thay thế nhập khẩu phổ biến
Mới gần đây chúng tôi đã đến tham quan, khảo sát trong một công ty rất tuyệt vời, cùng với những công việc khác, công ty này tham gia vào việc tạo ra các dây chuyền sản xuất. Ở đó họ vẫn còn sử dụng robot nhập khẩu đã mua từ trước, mặc dù họ đang bắt đầu sử dụng robot trong nước. Và chúng ta vừa thảo luận về nơi tìm các sản phẩm tương tự của Nga.
Doanh nghiệp Robotech đã thiết lập hoạt động sản xuất tại Perm dòng robot công nghiệp 4 và 6 trục có thể cạnh tranh với sản phẩm của các công ty hàng đầu thế giới. Máy móc mới thực hiện nhiều công việc khác nhau: hàn, rèn, lắp ráp, dán nhãn và nhãn hiệu, phân loại và loại bỏ các bộ phận, v.v. Đây thực sự là sự phát triển và sản xuất của Nga.
Đây là công ty Robotech, nhà chế tạo máy in 5D đã được nói không ít lần ở vol này ở đoạn trích trên và những vol trước bên OF. Đây là công ty cũng có trụ sở ở Perm, cùng chỗ với Promobot - công ty chế tạo robot nhân hình (hình người)
Robot Perm trong sản xuất đúc Đúc sáp thất lạc là một trong những phương pháp đúc được biết đến từ xa xưa. Nó được sử dụng để sản xuất các bộ phận có độ chính xác cao với cấu hình phức tạp mà các phương pháp đúc khác không thể sản xuất được.
...
Xem video
Роботизация формовочного участка на литейном производстве
Tại St. Petersburg, robot thu ngân Dunyasha từ Perm “Promobot” đã tạo ra một cảm giác thực sự. Nhưng cơ điện tử Prikamsk ngày nay có thể tự hào về không chỉ các android dịch vụ tiên tiến và sáng sủa. Một công ty khác từ Perm, Robotech, đang phát triển và đưa ra thị trường dòng robot công nghiệp của riêng mình. Họ đã vượt qua thành công các cuộc thử nghiệm thí điểm và không thua kém về chất lượng cũng như năng lực so với các đối tác nước ngoài.
Một trong những dự án thú vị nhất của công ty Robotech, được triển khai vào đầu năm, là tổ hợp robot để phát hiện khuyết tật veneer cho nhà máy sản xuất ván ép bạch dương lớn nhất SVEZA.
Hồi topic Ukraine bên OF và vừa cách đây cỡ chục trang có nói đến các dòng máy in 3D và robot của hãng Robotech, mà một trong số đó là máy in 3D R-600. Đây là bài viết và hình ảnh của blogger công nghiệp Igor Yagubkov khi đi xem xét kỹ máy in 3D này. Ở đây trích vắn tắt thôi
Lần đầu tiên làm quen với máy in 3D do công ty Perm Robotech sản xuất
Đây là máy in 3D R-600, do Robotech (Robotech LLC) sản xuất, công ty đến từ Perm.
Chiếc máy in 3D này sẽ là người bạn không thể thiếu của những ai đúc sản phẩm kim loại. Nó sẽ mang lại lợi ích cho cả các doanh nghiệp công nghiệp lớn và nhỏ, trung tâm nghiên cứu, trường đại học, v.v. Diện tích xây dựng của máy in đặc biệt này, 600x500x400 mm, cung cấp khả năng in các hình dáng cho các bộ phận vừa và nhỏ. Trong dòng máy in, Robotech có người anh em lớn hơn, với kích thước xây dựng là 2000x1000x1000. Công nghệ cho phép bạn tạo khuôn để đúc trong vòng 24 giờ. Mọi thứ đều rất đơn giản và thuận tiện - bạn gửi mô hình 3D của sản phẩm đến máy tính của máy in, tại đó quá trình tạo bản in theo lớp diễn ra và sau đó bắt đầu in khuôn để đúc. Quá trình in diễn ra bằng công nghệ Binder-Jetting - dán từng lớp cát thạch anh bằng chất kết dính.
Tiếp về công ty Robotech. Đây là máy in 3D công nghiệp, dùng được cả trong các ngành đòi hỏi độ chính xác cao như đóng tàu. Ngược dòng lịch sử vào năm ngoái 2022
Việc sản xuất hàng loạt máy in 3D công nghiệp để in khuôn đúc đã được triển khai ở vùng Kama
Công ty Perm Robotech - Thành viên của NAURR, chuyên sản xuất các bộ điều khiển robot công nghiệp, đã bắt đầu sản xuất hàng loạt các thiết bị công nghiệp để in 3D khuôn đúc vào năm 2022.
Robot từ vùng Kama đã trải qua các cuộc thử nghiệm công nghiệp thí điểm thành công và sẵn sàng thay thế các robot tương tự của nước ngoài, được sử dụng, cùng những thứ khác, trong ngành thực phẩm và công nghiệp nhẹ, cũng như trong kỹ thuật cơ khí. của vùng Kama đã phát triển dòng robot công nghiệp 4 và 6 trục có khả năng cạnh tranh với sản phẩm của các công ty hàng đầu thế giới. Máy móc mới thực hiện nhiều công việc khác nhau: hàn, rèn, lắp ráp, dán nhãn và nhãn hiệu, phân loại và loại bỏ các bộ phận, v.v.
500 chiếc mỗi năm: Robotech của Perm sẽ triển khai sản xuất hàng loạt robot công nghiệp. Dự kiến đến năm 2030, sản lượng máy hàn cơ khí, máy xúc và máy phân loại sẽ tăng gấp mười lần.
Thống đốc Perm Krai Dmitry Makhonin đã nói về một dự án khu vực mới liên quan đến sự phát triển của robot tại Nga trên kênh Telegram của mình. Theo ông, doanh nghiệp Perm Robotech, nơi sản xuất robot công nghiệp, máy in 3D và thiết bị tự động của riêng mình, đã trở thành người tham gia vào một dự án đầu tư ưu tiên. Với sự giúp đỡ của công ty, các sản phẩm của Robotech sẽ sớm được đưa vào sản xuất hàng loạt.
Công ty kỹ thuật này chuyên phát triển và triển khai các thiết bị sản xuất hiện đại, bao gồm hệ thống rô-bốt đa trục và máy in 3D công nghiệp cho ngành đúc. Khối lượng sản xuất của các hệ thống rô-bốt được lên kế hoạch tăng gấp mười lần trong 5 năm.
Công ty Robotech đã trình diễn hoạt động của một dòng máy in 3D kiểu boongke mới với hệ thống trí tuệ nhân tạo.
Máy in 3D công nghiệp để in khuôn cát-polymer và lõi là công nghệ tiên tiến đang được sử dụng tích cực trong ngành đúc.
Phương pháp này cho phép tạo ra các hình dạng và sản phẩm phức tạp mà không cần các phương pháp đúc truyền thống như tạo mẫu thủ công hoặc sử dụng khuôn đắt tiền.
Spoiler
Chi tiết
Thành phẩm:
Thành phẩm sau khi gia công cơ khí
Ví dụ về các hình dạng:
Máy in công nghiệp lớn Robotech SandUltra 2000 được thiết kế để làm việc trong ngành luyện kim. Mẫu máy này sẽ là giải pháp tuyệt vời cho một doanh nghiệp công nghiệp lớn.
Máy in 3D công nghiệp Robotech in bằng công nghệ Binder-Jetting - dán từng lớp bột composite bằng chất kết dính. Diện tích xây dựng 2000×1040×800 mm cho phép in các bộ phận có kích thước lớn.
Cho phép bạn sản xuất khuôn đúc trong vòng 24 giờ mà không mất thêm chi phí.
Máy in 3D bunker sử dụng một thùng chứa (bunker) để lưu trữ cát thạch anh. Vật liệu này được đưa qua vòi phun hoặc ống phun lên bề mặt, tại đó nó được liên kết bằng chất kết dính. Thiết kế máy in và các giải pháp thiết kế được áp dụng đảm bảo độ tin cậy, độ chính xác và tốc độ in, đồng thời mở ra khả năng sản xuất khuôn đúc có bất kỳ độ phức tạp nào (cấu hình cong, khoang bên trong, số lượng lớn các phần độc đáo trên nhiều mặt phẳng khác nhau).
Máy in 3D công nghiệp Robotech SandUltra 2000 là sản phẩm độc quyền của ROBOTECH. Công nghệ và các giải pháp kỹ thuật được cấp bằng sáng chế.
Robotech SandPro 600
Máy in công nghiệp nhỏ Robotech SandPro 600 được thiết kế để làm việc trong ngành luyện kim. Mẫu máy này sẽ là giải pháp tuyệt vời cho các doanh nghiệp công nghiệp nhỏ, trung tâm nghiên cứu, trường đại học.
Robotech SandMax 1200 (Nền tảng)
Máy in công nghiệp Robotech SandMax 1200 được thiết kế để sử dụng trong ngành luyện kim. Model này sẽ là giải pháp tuyệt vời cho các doanh nghiệp công nghiệp vừa và nhỏ.
Robotech đã ra mắt thành công máy in 3D SandMax 1200 cải tiến 12 tháng 2 năm 2025 Robotech đã ra mắt sản phẩm phát triển mới, máy in 3D SandMax 1200, tại cơ sở của Đại học Liên bang Kazan ở Naberezhnye Chelny. Thiết bị này mở ra những khả năng mới trong lĩnh vực in 3D, kết hợp các công nghệ tiên tiến và các giải pháp kỹ thuật độc đáo.
Các tính năng chính của SandMax 1200: - Hệ thống boongke giúp giảm mức tiêu thụ vật liệu, tăng hiệu quả kinh tế của nhà máy; - Diện tích xây dựng tối ưu là 1200×1040×800 mm, cho phép in hầu hết các mô hình do viện phát triển; - Năng suất cao: in toàn bộ thể tích phễu mất chưa đầy 9 giờ và sử dụng phễu thứ hai cho phép in hầu như không ngừng nghỉ 24/7; - Kích thước nhỏ gọn: tổng diện tích cần thiết để lắp đặt một bộ thiết bị hoàn chỉnh không vượt quá 50 m²; - Hệ thống điều khiển máy in 3D tiên tiến với hệ thống điều khiển vật tư tiêu hao tích hợp. Giao diện hoàn toàn bằng tiếng Nga, trực quan và đảm bảo độ chính xác và hiệu quả về mặt chi phí của quy trình; - Hệ thống thu gom cát thứ cấp cải tiến giúp đẩy nhanh quá trình chiết xuất thành phẩm, thu gom cát chưa sử dụng và tự động chuyển cát bằng phương tiện vận chuyển khí nén đến hệ thống chuẩn bị cát.
Một trong những cải tiến chính là hệ thống chuẩn bị cát mới cho phép sử dụng cát có độ ẩm cao hơn. Giải pháp này giúp giảm yêu cầu về điều kiện bảo quản vật tư tiêu hao trước khi đưa vào máy, giúp quy trình in linh hoạt hơn và tiết kiệm chi phí hơn.
Georgy Kotiev, Nhà khoa học danh dự của Liên bang Nga, Tiến sĩ Khoa học Kỹ thuật, Giáo sư, Giám đốc chi nhánh Đại học Liên bang Kazan tại Naberezhnye Chelny:
"Ở giai đoạn hiện tại, với sự phát triển tích cực của quá trình số hóa, các công nghệ mới đang được tích cực đưa vào quá trình giáo dục. Chúng tôi sử dụng rộng rãi, trong số những thứ khác, phần mềm trong nước để sinh viên nắm vững các công cụ kỹ thuật hiện đại. Ban đầu, chúng tôi đã chọn thiết bị do Nga sản xuất, sẽ được nhà sản xuất hỗ trợ và bảo dưỡng trong thời gian dài."
Sử dụng máy in 3D SandMax 1200 hiện đại của Robotech giúp đơn giản hóa đáng kể nghiên cứu khoa học. Thiết bị này cho phép bạn sản xuất nhanh chóng và tiết kiệm chi phí các nguyên mẫu sản phẩm mới, thử nghiệm chúng, phân tích kết quả, chỉnh sửa mô hình 3D và tạo ra các phiên bản cải tiến của sản phẩm trong các lần lặp lại mới.
Avakumov Ilya, trợ lý Khoa Kỹ thuật ô tô của chi nhánh Đại học Liên bang Kazan tại Naberezhnye Chelny:
"Đào tạo về cách làm việc với máy in rất hiệu quả và khá nhanh. Đầu tiên, chúng tôi nghiên cứu các đặc điểm, bộ phận chính và nguyên lý hoạt động của máy. Trong quá trình đào tạo thực hành, chúng tôi học cách bắt đầu quy trình in, nghiên cứu chuyển động của đầu in và bộ phủ lại, hệ thống cung cấp cát, cách làm việc với máy cắt, cũng như quy trình bảo dưỡng máy. Tôi có thể nói rằng SandMax 1200 rất dễ hiểu. Giao diện trực quan, bảng điều khiển được đơn giản hóa tối đa, mọi thứ đều bằng tiếng Nga, tọa độ được hiển thị. Nếu bạn so sánh nó với phần mềm dành cho máy in 3D in bằng nhựa, nơi mọi thứ đều rất phức tạp và khó hiểu, thì ở đây mọi thứ đơn giản và thuận tiện hơn nhiều."
Việc ra mắt SandMax 1200 tại Đại học Liên bang Kazan tại Naberezhnye Chelny nhấn mạnh tầm quan trọng của sự hợp tác giữa khoa học và doanh nghiệp. Đây là một bước tiến quan trọng trong quá trình phát triển công nghệ phụ gia và triển khai chúng trong các quy trình giáo dục và công nghiệp.
Thiết bị chữa cháy - thiết bị cho anh hùng 27.12.2024
Vào Ngày cứu hộ — về thiết bị của Rostec giúp nhân viên Bộ tình trạng khẩn cấp thực hiện nhiệm vụ chuyên môn của họ
...
Kiểm soát hỏa hoạn ...
Nhờ có Hệ thống giữ độ chính xác cao của Rostec, lính cứu hỏa hiện có một trợ lý robot, Ant-1000PM. Cỗ máy này không sợ nhiệt độ cao, khói hoặc sụp đổ. Cỗ máy này được điều khiển từ xa bởi một người vận hành ở khoảng cách lên đến 1.000 mét và vòi phun giám sát của nó có thể "tiếp cận" đám cháy ở khoảng cách 60 mét. Có thể dọn sạch đống đổ nát bằng một bộ điều khiển. Robot sẽ được sử dụng ở những nơi có thể sụp đổ và camera cùng cảm biến giúp điều khiển nó.
Bài trích bên trên lại đề cập thêm một robot chữa cháy mới của Nga, Ant-1000PM. Giới thiệu chút về nó
Vào cuối tháng 5 năm 2024, High-Precision Complexes đã giới thiệu một robot chữa cháy và tháo dỡ đống đổ nát. Sản phẩm mới này có tên là "Ant-1000PM", được tạo ra dựa trên máy xúc Ant-1000.
Theo dịch vụ báo chí của Rostec (High-Precision Complex là một phần của tập đoàn nhà nước này), tổ hợp robot này đã nhận được máy quay video, cảm biến và một mô-đun đặc biệt, nhờ đó, lực lượng cứu hộ có thể dập tắt đống đổ nát và đám cháy ở khoảng cách xa. Điều này đặc biệt đúng trong quá trình dập tắt các đám cháy phức tạp - nhiệt độ ở tâm chấn của chúng có thể vượt quá vài nghìn độ, gây căng thẳng cho Rostec.
Spoiler
Chi tiết
nguồn từ Rostec, "Các tổ hợp có độ chính xác cao" đã giới thiệu một robot để dập tắt đám cháy và tháo dỡ đống đổ nát
Mô-đun đặc biệt bao gồm một màn hình có vòi phun bọt nước, nhờ đó robot có thể "tiếp cận" ngọn lửa ở khoảng cách ấn tượng - lên đến 65 m. Đồng thời, thiết bị được lắp đặt trên một cần trục điều khiển từ xa. Nó cũng làm tăng khả năng tiếp cận của robot.
Tổ hợp robot này được phát triển chung bởi Nhà máy cơ điện Kovrov và Viện nghiên cứu toàn Nga "Signal". Cả hai doanh nghiệp đều là một phần của tổ hợp có độ chính xác cao.
Theo ghi nhận của Vladimir Pimenov, Tổng giám đốc VNII Signal JSC, tổ chức quản lý của KEMZ JSC, máy xúc lật mini thương hiệu Ant cũng trở thành cơ sở cho các thiết bị đặc biệt khác. Ví dụ, máy rà phá bom mìn từ xa robot Bumblebee.
Ant-1000PM - một hệ thống robot cứu hộ mới. Tổ hợp cho phép bạn thực hiện từ xa các nhiệm vụ phức tạp để dập tắt đám cháy và loại bỏ hậu quả của thảm họa khi sự tham gia của con người quá nguy hiểm. Ví dụ, do nhiệt độ hoặc khói cực cao, - Pimenov cho biết.
@a98@hatam@phuongminha6@ktqsminh@ngo-rung Nhân vụ cháy ở tháp Eiffel, làm tôi tự nhiên muốn viết về robot chữa cháy. Nga có và đang sử dụng vài robot chữa cháy nội địa như Kedr, Uran-14, và cũng sử dụng cả robot chữa cháy LUF-60 của Áo. Robot chữa cháy Kedr đã được gửi đến vùng Zaporozhye để tham gia vào chiến dịch quân sự đặc biệt. Con robot Kedr này cũng đã được sử dụng để dập tắt các đám cháy rừng và than bùn ở nhiều vùng khác nhau của Nga (Tver, Saratov, Nizhny Novgorod). Nếu cần thiết, nó có thể chặt cây.
Nga cũng đang tiếp tục phát triển và thử nghiệm các robot chữa cháy mới. Chiến trường Ukraina cũng là nơi rất thuận lợi để thử nghiệm các loại robot cứu hộ, cứu nạn chữa cháy, etc. Hình như Nga cũng đang thử nghiệm một con robot chữa cháy CITIC HIC của Trung Quốc. Đây là cơ hội không thể tuyệt vời hơn để các hãng thử nghiệm sản phẩm của mình tại thực địa khắc nghiệt.
Việt Nam mình đã nhập con robot chữa cháy nào chưa nhỉ? Chuẩn bị xây nhà máy điện hạt nhân đến nơi mà lại không nhập robot chữa cháy về.
Người đứng đầu Bộ Tình trạng khẩn cấp Alexander Kurenkov cho biết trong cuộc phỏng vấn với Sputnik: Bộ Tình trạng khẩn cấp Nga đang thử nghiệm các hệ thống robot mới có điều khiển từ xa trong điều kiện chiến đấu thực tế, bao gồm cả trên lãnh thổ DNR.
...
Tại Zaporozhye, Bộ Tình trạng khẩn cấp Nga đã tiếp nhận robot Kedr Ngày 4 tháng 8 năm 2024 Tổ hợp bao gồm hai thiết bị: xe cứu hỏa và xe bơm vòi.
Với sự trợ giúp của chúng, lính cứu hỏa và cứu hộ của vùng Zaporizhia sẽ có thể dập tắt đám cháy ở những nơi mà ngay cả những nhân viên giàu kinh nghiệm nhất của sở cũng không thể tiếp cận trước đây.
Robot chữa cháy là một thiết bị cơ giới được trang bị vòi phun chữa cháy hoặc bộ phận chữa cháy, được sử dụng để xác định vị trí đám cháy ở những nơi không thể hoặc khó có thể có người ở. Lịch sử của robot chữa cháy ở Nga bắt đầu vào năm 1984. Sau đó, tổ hợp tự động đầu tiên được tạo ra, bảo vệ sự an toàn của các di tích kiến trúc bằng gỗ nằm trên khắp Karelia. Trong quá trình thanh lý hậu quả của thảm họa Chernobyl, robot chữa cháy đã được sử dụng tích cực để dọn sạch các mái nhà ở độ cao hơn 70 mét khỏi các mảnh vỡ phóng xạ.
Phân loại robot chữa cháy Mặc dù bản chất đa dạng của các hoạt động của robot chữa cháy trong cuộc chiến chống cháy, tất cả các máy móc đều được tạo ra có tính đến các đặc điểm sau:
- Dựa trên vị trí của vòi phun giám sát (thiết bị cung cấp nước định hướng): các cơ sở cố định hoặc các tổ hợp di động.
- Theo phương pháp di chuyển: dựa trên truyền động điện, khí nén, thủy lực.
- Theo phương pháp phát hiện nguồn lửa: các mô hình được trang bị máy quét hồng ngoại; các cơ sở phức hợp hoạt động trong phạm vi hồng ngoại, cũng như truyền thông tin qua camera truyền hình.
- Dựa trên khả năng chức năng: các công trình phổ quát tạo thành luồng nước hoặc bột liên tục; các mô hình được thiết kế để nhanh chóng phát hiện và thông báo cho các dịch vụ đặc biệt về sự kiện hỏa hoạn; rô bốt trinh sát.
- Tùy thuộc vào mức tiêu thụ chất chữa cháy: các đơn vị cố định phun tới 20 l/giây, các mô hình có mức tiêu thụ bọt và chất lỏng từ 40 đến 60 l/giây, rô bốt di động có mức tiêu thụ hơn 100 l/giây.
Một số robot chữa cháy ở các nước trên thế giới. Các robot này thường được trang bị vòi phun nước áp lực cao, cảm biến nhiệt, camera quan sát và có khả năng hoạt động trong môi trường nhiệt độ cao, khói độc.
Spoiler
Chi tiết
Nga: - Kedr là Tổ hợp robot chữa cháy Kedr được phát triển bởi Tập đoàn Nhà nước Rostec của Nga, ra mắt năm 2023. Đang được sử dụng trong chiến dịch quân sự đặc biệt, tại vùng Zaporozhye. Nó cũng đã được sử dụng để dập tắt các đám cháy rừng và than bùn ở nhiều vùng khác nhau của Nga (Tver, Saratov, Nizhny Novgorod). Nếu cần thiết, nó có thể chặt cây.
Nó có thể điều khiển bởi người vận hành tại chỗ hoặc điều khiển từ xa Nó có khả năng dập tắt đám cháy và thực hiện các hoạt động cứu hộ khẩn cấp trong trường hợp nhiễm phóng xạ, hóa chất và có nguy cơ phân mảnh nổ cao.
Thiết bị được trang bị thiết bị chữa cháy, bể chứa nước và bọt, hệ thống giám sát và điều khiển video. Robot được trang bị vòi phun giám sát với phạm vi cung cấp nước tối đa là 60 mét
- Uran-14 là robot công binh đa năng do 766 UPTK phát triển, có thể dùng để chữa cháy nhưng chức năng chính là rà phá bom mìn và phá dỡ chướng ngại vật. Đây một hệ thống robot chữa cháy linh hoạt, điều khiển từ xa, được thiết kế để hoạt động trong môi trường đầy thách thức và nguy hiểm, rất hữu ích trong việc chữa cháy ở các khu vực nhiệt độ cao, hóa chất mà con người khó tiếp cận.. Robot được điều khiển bằng sóng vô tuyến thông qua thiết bị cầm tay từ khoảng cách đến 1.000 mét. Robot được trang bị vòi rồng dạng cánh tay máy có thể điều chỉnh độ cao và góc phun nước. Người điều khiển dễ dàng hướng dòng nước đến những vị trí trọng yếu nhằm tăng hiệu suất dập lửa. Người ta lắp máy bơm công suất mạnh cho phép phun nước đi rất xa. Nó có thể bơm nước trực tiếp nếu triển khai trên xà lan chữa cháy trên sông hoặc tiếp nước bằng xe bồn chuyên dụng.
Pháp: - Colossus của Shark Robotics: được phát triển và chế tạo bởi công ty Shark Robotics, một công ty công nghệ của Pháp chuyên sản xuất các robot phục vụ trong lĩnh vực an ninh, quân sự và dân sự. Đây là một robot cứu hỏa có khả năng chịu nhiệt và hoạt động trong môi trường nguy hiểm, hỗ trợ lính cứu hỏa trong các tình huống khẩn cấp. Robot này đã nổi bật trong việc hỗ trợ lính cứu hỏa dập tắt đám cháy tại Nhà thờ Đức Bà Paris vào năm 2019, nhờ khả năng chịu nhiệt, phun nước áp suất cao, và di chuyển linh hoạt trong những môi trường nguy hiểm mà con người khó tiếp cận.
Mỹ: - Thermite RS3 của Howe & Howe Technologies - TAF35 của Magirus
Đức: - LUF 60 của công ty RECHNER - Magirus AirCore TAF35. Công ty Magirus đã chế tạo robot chữa cháy được trang bị tuabin 40 vòi với công suất 25kW, có khả năng phun nước xa đến 80m
Nhật Bản: - Dragon Firefighter của Mitsubishi Heavy Industries. Nguyên mẫu Dragon Firefighter là một robot rồng bay có khả năng phun nước chữa cháy, được thử nghiệm tại Hội nghị thượng đỉnh Robot Thế giới diễn ra tại Fukushima. - Prototype robot của Chiba Institute of Technology
Trung Quốc: Nhiều công ty đã phát triển robot chữa cháy với các tính năng ưu việt, như robot giống xe tăng mini hiện đại, làm bằng vật liệu chịu nhiệt và được trang bị cảm biến tiên tiến, có thể hoạt động trong những khu vực khó tiếp cận. - Robot chữa cháy ZR-200 của Zhongji Innotech - Fire Fighting Robot FFR-1 của CITIC HIC
Áo: - LUF Mobile của công ty LUF GmbH
Tiếp tục loạt bài về robot và UAV cứu hỏa đã đưa tin
Robot chữa cháy High-Precision Complexes sẽ giúp giảm thiểu hậu quả của các vụ tai nạn tại các doanh nghiệp phức hợp nhiên liệu và năng lượng 10.02.2025
Xe có thể chữa cháy trong điều kiện khắc nghiệt, nơi có nguy cơ cao đối với đội cứu hỏa.
Robot chữa cháy ANT 1000PM sẽ giúp giảm thiểu hậu quả của các vụ tai nạn có thể xảy ra tại các nhà máy lọc dầu và các cơ sở phức hợp nhiên liệu và năng lượng khác. Máy có thể chữa cháy trong điều kiện khắc nghiệt, nơi có nguy cơ cao đối với đội cứu hỏa. High-Precision Complexes đã chứng minh khả năng của robot chữa cháy trong cuộc tập trận liên ngành của các lực lượng và phương tiện "An toàn Bắc Cực-2025" tại Orenburg. Tập đoàn nhà nước lưu ý rằng xe có thể chữa cháy trong điều kiện khắc nghiệt, nơi có nguy cơ cao đối với đội cứu hỏa. ANT 1000PM được phát triển bởi KEMZ và VNII Signal. Các công ty này là một phần của tổ hợp High-Precision Complexes thuộc tập đoàn nhà nước Rostec. Xe chữa cháy của xe được chế tạo bởi các chuyên gia từ công ty Korufire.
Ảnh: Dịch vụ báo chí của Viện nghiên cứu phòng cháy chữa cháy toàn Nga thuộc Bộ tình trạng khẩn cấp của Liên bang Nga
ANT 1000PM được phát triển bởi KEMZ và VNII Signal. Các công ty này là một phần của tổ hợp High-Precision Complexes thuộc Tập đoàn Nhà nước Rostec. Xe chữa cháy của xe được chế tạo bởi các chuyên gia từ công ty Korufire.
Các cuộc thử nghiệm được tiến hành tại chi nhánh Orenburg của Cơ quan Ngân sách Nhà nước Liên bang VNIIPO EMERCOM của Nga. Robot chữa cháy đã xử lý thành công đám cháy; nó được điều khiển từ xa bởi một người vận hành. Một cuộc thảo luận bàn tròn về chủ đề "An toàn cháy nổ trong lĩnh vực nhiên liệu và năng lượng. Những thách thức hiện đại. Các giải pháp" cũng được tổ chức trong sự kiện. Cuộc thảo luận bàn tròn có sự tham dự của Alexander Dernovoy, Phó Tổng giám đốc phụ trách Xúc tiến Sản phẩm Dân dụng và Kiểm soát Công nghiệp tại NPO High-Precision Complexes, Vladimir Pimenov, Tổng giám đốc JSC VNII Signal, tổ chức quản lý của JSC KEMZ và các chuyên gia khác từ các công ty phát triển ANT 1000PM.
"Trong cuộc họp, ban quản lý VNIIPO EMERCOM đã nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phát triển các phương pháp mới hiệu quả để chữa cháy và nhu cầu nghiên cứu sâu hơn về các công nghệ chữa cháy hiện đại. Xem xét nhu cầu về các sản phẩm như vậy, để đảm bảo các thông số vận hành tối ưu của tổ hợp, JSC KEMZ, JSC VNII Signal và FGBU VNIIPO EMERCOM của Liên bang Nga đã vạch ra các cách hợp tác chặt chẽ trong việc tạo ra và tối ưu hóa các giải pháp thiết kế", Vladimir Pimenov lưu ý.
Hình ảnh của công ty "High-Precision Complexes"
Tổ hợp robot được trang bị một mô-đun đặc biệt, bao gồm một thùng có vòi phun bọt nước. Nó có thể chống cháy và đổ nát ở khoảng cách hơn 60 mét trong điều kiện nhiệt độ cao và khói dày. Đồng thời, thiết bị được lắp trên cần điều khiển từ xa, điều này cũng làm tăng khả năng đặc biệt của robot.
Công ty mẹ "High-Precision Complexes" đã tạo ra một số máy chuyên dụng tự động. Ví dụ, robot công binh "Shmel" để rà phá bom mìn nhân đạo, xe lu tự động và các phát triển khác.
Họ cũng phát triển và sản xuất các hệ thống robot cho nhiều mục đích khác nhau. Đặc biệt, xe rà phá bom mìn nhân đạo robot MGR-4 Shmel được tạo ra dựa trên máy xúc ANT. Nó cho phép lính công binh làm việc từ xa mà không phải chịu rủi ro không cần thiết.
Các nhà khoa học từ Trung tâm Khoa học và Giáo dục Yenisei Siberia đã phát triển một máy bay không người lái nhỏ gọn có camera hình ảnh nhiệt có thể phát hiện hiệu quả các vụ cháy rừng. Việc sử dụng máy bay không người lái này có thể tiết kiệm tới 119 triệu rúp mỗi năm, dịch vụ báo chí của Trung tâm đưa tin.
Việc sử dụng máy bay không người lái để giám sát môi trường đang ngày càng trở nên cấp thiết. Chúng cho phép phản ứng nhanh với các trường hợp khẩn cấp, chẳng hạn như cháy rừng, do khả năng cơ động của chúng. Các hình ảnh thu được bằng UAV đang được các tổ chức địa chất và môi trường tích cực sử dụng.
Máy bay không người lái được các nhà khoa học từ Đại học Liên bang Siberia phát triển trong khuôn khổ Trung tâm Khoa học và Giáo dục Yenisei Siberia cùng với các đối tác từ công ty AWACS-GeoService. Thiết bị được trang bị máy ảnh nhiệt, cho phép phát hiện nhanh chóng các nguồn cháy ban đầu. Nó cũng có thời gian bay lên tới 45 phút và trọng lượng nhẹ khoảng 2 kg, giúp thuận tiện cho việc vận chuyển đến các khu vực rừng khó tiếp cận. Các chuyên gia ước tính lợi ích của việc sử dụng máy bay không người lái như vậy là 119 triệu rúp mỗi năm.
Mikhail Pervukhin, giám đốc Viện Bách khoa SFU, cho biết trường đại học đang phát triển nhiều loại máy bay đa cánh quạt có khả năng cơ động cao và nhỏ gọn. Việc phát triển máy bay không người lái được thực hiện bởi những sinh viên tham gia các cuộc thi đua máy bay không người lái ngay từ những năm đầu tiên.
"Chúng tôi dạy sinh viên cách thiết kế và vận hành máy bay không người lái. Nhờ có cục thiết kế của chúng tôi, viện đã trở thành một phần của dự án liên bang 'Nhân sự cho UAS'", ông nói thêm.
Ngoài ra, các nhà khoa học đang tích cực nghiên cứu thay thế nhập khẩu trong sản xuất máy bay không người lái và hiện tại khoảng 70% các thành phần trong quá trình phát triển được sản xuất trong nước. Trong tương lai, người ta có kế hoạch tạo ra một máy bay không người lái hoàn toàn của Nga, bao gồm cả máy ảnh và máy quay video.
Các dự án tạo ra máy bay không người lái cho các nhiệm vụ về môi trường đang được triển khai thông qua sự hợp tác với các doanh nghiệp công nghiệp và Bộ Tài nguyên thiên nhiên của Lãnh thổ Krasnoyarsk. Vào năm 2025, dự kiến sẽ khởi động sản xuất động cơ điện và động cơ đốt trong cho xe không người lái tại Krasnoyarsk, Nikolai Gulyutin, Giám đốc Tiếp thị của AVAKS-GeoService cho biết.
REC, được thành lập trên cơ sở Đại học Liên bang Siberia theo sáng kiến của Lãnh thổ Krasnoyarsk, Khakassia và Tuva, nhằm mục đích cải thiện tình hình môi trường và khử cacbon cho ngành công nghiệp Nga. REC bao gồm chín trường đại học, năm viện nghiên cứu và 14 doanh nghiệp công nghiệp.
Máy bay không người lái chữa cháy cứu hộ: Khu tự trị Yamalo-Nenets đề xuất mua máy bay không người lái để dập tắt đám cháy ở các khu vực bằng chi phí của nhà nước 28 tháng 4 năm 2025
Sự ủng hộ cho sáng kiến Yamal sẽ làm tăng đội xe không người lái ở các khu vực Sergei Yamkin, Chủ tịch Hội đồng lập pháp của Khu tự trị Yamalo-Nenets và là thành viên của Hội đồng lập pháp Liên bang Nga, đã đề xuất cho phép các khu vực của Nga mua máy bay không người lái để tuần tra rừng và chữa cháy, bằng cách sử dụng tiền ngân sách liên bang.
Máy bay không người lái "Yamalspas"
Tại một cuộc họp của ủy ban Hội đồng lập pháp Liên bang Nga tại St. Petersburg, Yamkin tuyên bố rằng máy bay không người lái đặc biệt hiệu quả ở những khu vực khó tiếp cận.
Ngày nay, UAV giúp giải quyết hiệu quả các vấn đề ở nhiều khu vực, bao gồm cả việc chữa cháy rừng. Việc sử dụng máy bay không người lái cho phép phát hiện cháy ngay cả ở những khu vực nhỏ. — Sergey Yamkin, thành viên Hội đồng Lập pháp Liên bang Nga
Theo Yamkin, việc hỗ trợ sáng kiến Yamal sẽ làm tăng số lượng máy bay không người lái ở các khu vực. Điều này sẽ giúp chữa cháy rừng hiệu quả hơn trên khắp cả nước.
Yamkin cũng đề xuất phê duyệt các phương pháp mới để theo dõi cháy rừng vào năm 2025. Đến năm 2026, dự kiến sẽ đưa ra các tiêu chuẩn cho hệ thống không người lái giá rẻ có tầm nhìn kỹ thuật.
Yamal chứng minh rằng phương pháp tiếp cận có hệ thống và công nghệ sẽ mang lại kết quả. Nhưng nếu không có quyết định của liên bang, chúng ta sẽ không thể mở rộng quy mô kinh nghiệm này. — Sergey Yamkin, thành viên Hội đồng Lập pháp Liên bang Nga
Máy bay không người lái được trang bị tầm nhìn kỹ thuật có thể phân tích tình hình và tìm ra đám cháy mà không cần người điều khiển liên tục kiểm soát. Những máy bay không người lái như vậy có khả năng hoạt động tự động, giúp tăng đáng kể hiệu quả chữa cháy ở những vùng xa xôi.
Ba công nghệ gia công hợp kim kết hợp: máy Pulsar cải tiến được tạo ra tại Nga 06/05/2025
Thiết bị này dự kiến sẽ được sử dụng trong máy bay và kỹ thuật cơ khí
Các chuyên gia từ Trung tâm khoa học Tomsk và Viện điện tử dòng điện cao thuộc Chi nhánh Siberia của Viện Hàn lâm khoa học Nga đã phát triển một máy cải tiến có tên là "Pulsar". Thông tin này được dịch vụ báo chí của Bộ Giáo dục và Khoa học đưa tin.
Thiết bị này kết hợp ba công nghệ gia công vật liệu - chùm electron và ion (electron and ion beams), cũng như phun magnetron (magnetron sputtering). Phát minh này sẽ trở thành một công cụ không thể thiếu cho máy bay và kỹ thuật cơ khí.
Cả ba quy trình đều được tích hợp vào một chu trình sản xuất duy nhất. Điều này mở ra những khả năng mới để tạo ra các bề mặt hợp kim phức tạp với các đặc tính được xác định trước. Thiết bị hoạt động bên trong một buồng chân không, nơi các mẫu được đặt trên một bàn xoay giống như một đĩa nhạc. Các nhà phát triển so sánh quy trình gia công với việc ghi âm nhạc, nhưng thay vì âm thanh, một sự thay đổi của vật liệu được "áp dụng" vào bề mặt.
Máy Pulsar có thể thay đổi các đặc tính của bề mặt, phủ màng và trộn chúng với chất nền, tạo ra lớp phủ độc đáo cho các công cụ và bộ phận. Máy được trang bị súng điện tử và nguồn điện, và tất cả các quy trình trong quá trình lắp đặt đều được tự động hóa hoàn toàn.
Do tính nhỏ gọn và tốc độ vận hành, Pulsar vượt trội hơn các đối thủ lớn hơn.
Ưu điểm của thiết lập mới là tính nhỏ gọn, tốc độ xử lý mẫu và kiểm soát mọi thông số của các quy trình đang diễn ra. Việc sử dụng máy sẽ cho phép chúng tôi cung cấp nhiều công nghệ khác nhau để sửa đổi bề mặt vật liệu, bao gồm cả những vật liệu dễ vỡ và không dẫn điện. Các mẫu thu được sẽ sẵn sàng ngay lập tức để nghiên cứu thêm bằng kính hiển vi điện tử, rất quan trọng đối với nghiên cứu khoa học vật liệu tiên tiến. — Vsevolod Petrov, nhân viên Phòng thí nghiệm công nghệ tiên tiến của TSC SB RAS
(www1.ru)
This post was modified 4 tháng trước 2 times by langtubachkhoa
