На основе проведённого анализа авторы делают вывод, что применение искусственного интеллекта в газотранспортной системе является критически важным направлением для повышения надёжности, безопасности и экономической эффективности транспортировки природного газа. Современные технологии ИИ позволяют решать широкий спектр задач: от прогнозирования газопотребления и оптимизации режимов работы компрессорных станций до обнаружения утечек и предотвращения аварийных ситуаций.
По мнению авторов, наиболее перспективными представляются физически-информированные нейросетевые модели, системы предиктивной диагностики на основе глубокого обучения, а также цифровые двойники газотранспортных систем. Практический опыт российских компаний, в частности внедрение комплекса «Волна» в ООО «Газпром трансгаз Казань», подтверждает эффективность такого подхода. Реализация предложенных рекомендаций позволит не только снизить эксплуатационные затраты и повысить надёжность газотранспортной системы, но и обеспечить выполнение государственных задач по цифровизации топливноэнергетического комплекса. Дальнейшие исследования могут быть направлены на разработку методов объяснимого ИИ для повышения доверия к автоматизированным системам принятия решений, а также на создание механизмов защиты интеллектуальных систем управления от киберугроз.
Справка. «Волна-Плюс» (резидент ТОР «Снежинск») внедряет цифровой продукт по управлению газотранспортными системами, разработанный в РФЯЦ-ВНИИТФ. Развитие малого и среднего предпринимательства в атомградах курирует Департамент по взаимодействию с регионами Госкорпорации «Росатом». Напомним, опираясь на инструменты поддержки, компании МСП активно наращивают экспорт в том числе в страны Ближнего Востока и Азии. Важную роль в экономике играют и малые технологические компании: объем закупок у них по итогам трех кварталов 2026 года превысил 142 млрд руб., что на 8,5% больше, чем годом ранее.
