Аннотация:В статье рассказывается о применении искусственных нейронных сетей при решении ряда задач в нефтегазовой промышленности. Рассмотрена кратко предыстория создания и развития искусственных нейронных сетей, связанные с ними основные понятия. Рассмотрено применение искусственных нейронных сетей на всех этапах жизненного цикла нефтегазовых месторождений: поиск и разведка, проектирование разработки, добыча, транспортировка. Сделан вывод о том, что на некоторых этапах, в частности, при поиске и разведке месторождений, искусственные нейронные сети используются достаточно давно и успешно, демонстрируя высокую степень предсказания. На этапе транспортировки при решении задачи создания системы измерения расхода нефтепродуктов по косвенным параметрам необходимо повышать точность получаемых с помощью искусственных нейронных сетей данных. Следует отметить, что для решения данной задачи искусственные нейронные сети начали применяться в течение последних пяти лет. Искусственные нейронные сети успешно применяют для прогнозирования цен на нефть и газ на финансовых и сырьевых рынках. В 2022 году специалисты ЗАО «ИННЦ» и ООО «РН-БашНИПИнефть» на основе нейросетевых алгоритмов разработали «умного» помощника инженера-разработчика/гидродинамика для выбора оптимального размещения нерегулярной сетки скважин. «Умный» помощник является расчетным инструментом «РН-КИМ. Нейросети» в ПАО «НК Роснефть». В его основе лежит алгоритм обучения с подкреплением, применение «умного» помощника позволяет значительно экономить время высококвалифицированных специалистов. Усложнение условий разведки и эксплуатации нефтяных месторождений требует повышения эффективности и применения перспективных технологий, к которым можно отнести, в том числе, технологии, связанные с применением искусственных нейронных сетей. Их применение в нефтегазодобыче активно развивается и показывает хорошие результаты на всех этапах жизненного цикла месторождений. Применение искусственных нейронных сетей позволяет существенно повысить эффективность деятельности высококвалифицированных специалистов, в частности при поддержке принятия управленческих решений.