Статья рассматривает проблему парниковых выбросов, прежде всего метана и CO2, при добыче углеводородов и ставит цель разработать и апробировать интегрированную платформу на основе искусственного интеллекта для непрерывного мониторинга и проактивного управления выбросами, способную заменить реактивные и дискретные подходы сплошным интеллектуальным контролем. Эмпирическая база охватывает 75 площадок (50 наземных и 25 морских) в 2018–2022 гг., объединяя спутниковые данные Sentinel-5P и Landsat 8/9, аэросъемку БПЛА с LIDAR/гиперспектром, телеметрию более 15 000 IoT-датчиков (CH4, CO2, ЛОС, давление, температура, вибрация, акустика) и массивы SCADA/ТОиР общим объемом свыше 5 ПБ; предобработка включает синхронизацию потоков, очистку и нормализацию. Методический каркас сочетает CNN (U-Net, Faster R-CNN) для сегментации/детекции газовых шлейфов, LSTM для анализа временных рядов, а также XGBoost/LightGBM и Random Forest для прогнозирования аномалий и отказов с валидацией перекрестной проверкой и тестированием на полигонах с имитацией утечек. Получены следующие результаты: точность обнаружения неорганизованных выбросов достигла 98,72% при 1,15% ложных срабатываний и среднем времени детекции 0,25 ч, что сокращает окно реакции с суток до 15 минут и повышает эффективность ремонтных бригад; после внедрения платформы выбросы CH4 снижаются на 45,64% (против 8,31% при традиционных практиках), CO2 — на 21,89%, ЛОС — на 35,17%, а среднегодовое сокращение превышает 12 тыс. т CO2-экв. на объект. Экономический анализ фиксирует уменьшение стоимости потерь продукта с 4,88 до 1,35 млн $/год и экоплатежей с 2,15 до 0,44 млн $/год при росте планово-предупредительных затрат ТОиР до 2,75 млн $/год и совокупном чистом эффекте 5,09 млн $/год на объект (окупаемость less than 2 лет). Прогностические модули обеспечивают для компрессоров горизонт 30 дней (Precision 94,11%; Recall 91,56%), для арматуры 14 дней (97,43%; 92,81%), для насосных станций 21 день (95,89%; 94,22%); обсуждение выделяет синергию мультимодальной фьюжн-аналитики, интеграцию с АСУ ТП/EAM и перспективы применения трансформеров, федеративного обучения, цифровых двойников и роботизированных средств оперативного устранения утечек.
The article addresses the problem of greenhouse emissions, primarily methane and CO₂, during hydrocarbon production and aims to develop and test an integrated artificial-intelligence-based platform for continuous monitoring and proactive management of emissions, capable of replacing reactive and discrete approaches with continuous intelligent control. The empirical base covers 75 sites (50 onshore and 25 offshore) from 2018 to 2022, combining satellite data from Sentinel 5P and Landsat 8/9, UAV aerial surveys with LIDAR/hyperspectral equipment, telemetry from more than 15,000 IoT sensors (CH₄, CO₂, VOC, pressure, temperature, vibration, acoustics), and SCADA/MRO datasets totaling over 5 PB; preprocessing includes stream synchronization, cleaning, and normalization. The methodological framework combines CNNs (U-Net, Faster R-CNN) for segmentation/detection of gas plumes, LSTM for time series analysis, as well as XGBoost/LightGBM and Random Forest for anomaly and failure prediction with cross-validation and testing at test sites simulating leaks. The following results were obtained: the accuracy of unorganized emissions detection reached 98.72% with 1.15% false alarms and an average detection time of 0.25 h, which reduces the reaction window from 24 hours to 15 minutes and increases the efficiency of maintenance teams; after the platform’s implementation, CH₄ emissions decreased by 45.64% (versus 8.31% under traditional practices), CO₂ by 21.89%, VOC by 35.17%, and the average annual reduction exceeded 12 thousand tons of CO₂ equivalent per facility. The economic analysis notes a reduction in product loss costs from $4.88 million to $1.35 million per year and in environmental fees from $2.15 million to $0.44 million per year, alongside an increase in planned preventive maintenance costs to $2.75 million per year, resulting in a total net effect of $5.09 million per facility (payback less than 2 years). Predictive modules provide a 30-day forecasting horizon for compressors (Precision 94.11%; Recall 91.56%), 14 days for valve systems (97.43%; 92.81%), and 21 days for pumping stations (95.89%; 94.22%). The discussion highlights the synergy of multimodal fusion analytics, integration with PCS/EAM systems, and prospects for applying transformers, federated learning, digital twins, and robotic tools for rapid leak mitigation.