Kunstig intelligens-teknologi inden for energiproduktion har stor værdi at spille i olie- og gasindustrien, hvor AI kan hjælpe med at forbedre effektiviteten, reducere omkostningerne og forbedre afkastet på investeringer i alle aspekter af hele processen for industrielle operationer. AIs rolle i olie- og gasdatahåndteringssoftware er at behandle og analysere store datasæt, hvilket muliggør bedre beslutningstagning og prædiktiv analyse i branchen.
Fra udforskning og vurdering til udvikling og konstruktion, til produktion og drift, til salg, kan AI stole på sine egne kraftfulde databehandlingskapaciteter og dybe læringsevner til hurtigt og præcist at foretage de relevante prædiktive analyser, omfattende vurderinger og beslutningsprogrammer. De mest fremtrædende anvendelser af AI i energibranchen er som følger: vurdering af værdien af olie-reserver og formulering af tilsvarende udviklingsplaner; levering af præventive risikovurderinger for at forbedre sikkerhed og tryghed; udnyttelse af sensordata til at optimere produktionsplanlægning og forbedre udstyrsvedligeholdelse; bistå i udforskning og evaluering for at lette valget af foretrukne udforskningsmål og optimering af udforskningsplanlægning; samt produktionsregulering, finansiel styring og markedsføring.
AI i olie- og gasbrøndudvikling: Vurdering af reservoirværdi og formulering af udviklingsmuligheder
Brøndudvikling er en ekstremt kostbar og arbejdskraftintensiv proces for olie- og gasvirksomheder, og AI kan i høj grad reducere byrden ved brøndudvikling gennem sine kraftfulde databehandlingskapaciteter. Især i processen med brøndfordelingsdesign og konstruktionsoperationer fra boring til færdiggørelse kan AI bedre syntetisere i olie- og gasdataanalyse for at forbedre effektiviteten og ROI for brøndudvikling.
Brøndudvikling kræver behandling og analyse af en stor mængde geologiske, geofysiske og ingeniørmæssige oplysninger. Inden for geologi kræver oliefeltudvikling analyse af dannelsesprocessen, bevægelsesmønstre og opbevaringsforhold for olie- og gasressourcer for at nå frem til en fuldstændig vurdering af reservoirernes reserver, kvalitet og karakteristika. Inden for ingeniørarbejde kræver oliefeltudvikling formulering af en passende og integreret implementeringsplan for ingeniørfaciliteter, maskiner og udstyr baseret på det lokale geologiske miljø og produktionskrav.
Olie- og gassoftwareudvikling i denne sektor fokuserer på at skabe applikationer, der kan håndtere kompleksiteten i olie- og gasoperationer, med AI som kernen i disse fremskridt. Olie- og gassoftwareudvikling drager fordel af at inkorporere AI, som kan behandle store mængder data og give prædiktive indsigter.
Olie- og gassoftwareløsninger integrerer forskellige datasæt, herunder geologiske og produktionsdata, for at forbedre effektiviteten af brøndudvikling. Samtidig er det også nødvendigt at formulere en generel udviklingsplan baseret på disse vedrørende fordelingen af brønde, udviklingsflow og udviklingsprocessen. Olie- og gassoftwareapplikationer, som beskrevet, udnytter AIs databehandlingskapaciteter til at forbedre effektiviteten og ROI for brøndudvikling. Upstream olie- og gassoftware hjælper med vurderingen af reservoirværdi og formuleringen af udviklingsplaner ved hjælp af AI.
Denne forskning, analyse og planlægning, som er afhængig af en stor mængde databehandling, kræver ofte ansættelse af professionelle forskere og eksperter til at gennemføre adskillige seminarer, og disse fagfolk har også brug for komplekse tekniske midler for at fuldføre opgaven. På den anden side, hvis man vælger at lade AI arbejde sammen med mennesker, skal man kun sikre korrektheden og rigdommen af dataene.
AI i brøndfordelingsdesign
AI kan udnytte de komplekse klippeformationer og brønddata ved at behandle de geologiske forhold i oliefeltet og analysere olie-reservoiret, planlægge fordelingen af brønddesign fornuftigt, finde den mest egnede brøndplacering, afstanden mellem brønde og tætheden af brønde i oliefeltet, og maksimere ressourcegenvindingsgraden og udvindingseffektiviteten. Olie- og gasingeniørsoftware bruger AI til at analysere geologiske og produktionsdata, hvilket hjælper med udviklingen af brøndimplementeringsplaner.
AI i konstruktionsoperationer
AI kan foretage kvantitative probabilistiske analyser i hele processen fra boring til færdiggørelse, hjælpe med brønddesign, evaluere konstruktionsarbejde og forudsige underjordiske risici. AI kan maksimere afkastet på investeringen for hver brønd ved at behandle geologiske, produktions- og udstyrsdata omfattende. Upstream olie- og gassoftware er essentiel for at optimere brøndfordelingsdesign og maksimere ressourcegenvindingsgraden i operationer.
Energibranchen kan drage fordel af formen af AI og mennesker, der arbejder sammen for at maksimere evnen til olie- og gasdataanalyse, dyb læring og prædiktiv analyse af maskinlæring og andre teknologier for bedre at vurdere værdien af olie-reservoirer og formulere udviklingsplaner. Til udnyttelse af AI kan olie- og gasdatahåndteringssoftware integrere udforsknings- og produktionsdata (E&P), boredata og integration i en platform sammen med blokmodeller og kontroller, hvilket vil inspirere til mere effektivitet i energibranchen.
AI i olie- og gassikkerhedsvurdering: Levering af præventive risikovurderinger for at forbedre sikkerhed og tryghed
På grund af arten af operationer i olie- og gasindustrien er sikkerhed altid en primær bekymring. Uanset om det er under offshore platform- og helikoptertransport eller onshore-operationer, der involverer tungt udstyr, giftige gasser og andre farlige miljøer, er sikkerhed kritisk. Olie- og gasvirksomheder betragter sikkerhed som en nøglefaktor i succesen af deres daglige operationer, og mange har implementeret sikkerhedsstyringssystemer og adfærdsdrevne kampagner samt indlejret sikkerhedsledelse i operationelle forretningsenheder. Softwaren til olie- og gasindustrien er designet til at forbedre sikkerhed og tryghed ved at levere præventive risikovurderinger. AIs anvendelse i upstream olie- og gassoftware hjælper med at levere præventive risikovurderinger for at forbedre sikkerhed og tryghed under operationer.
På trods af at virksomheder indsamler en rigdom af data om, hvorfor sikkerhedsproblemer opstår, hvad der skete, rodårsager og fund for at forhindre fremtidige hændelser, sker der stadig ulykker. Kunstig intelligens (AI), maskinlæring (ML) og dyb læringsteknologier har potentiale til at evaluere disse data og lære af dem over tid for at få indsigt i rodårsager og informere forskellige og potentielt bedre forebyggelsesbeslutninger. For eksempel bruger National Aeronautics and Space Administration (NASA) allerede AI-principper til at skabe algoritmer, der analyserer data fra luftfartsindustrien med det mål at opdage problemer, før de bliver til ulykker.
Olie- og gassoftwareløsninger bruger AI til at forbedre udstyrsvedligeholdelse ved at forudsige fejl og optimere produktionsprocesser. Gennem brugen af AI/ML-teknologi kan olie- og gasvirksomheder mere effektivt analysere sikkerhedsdata, identificere potentielle risikofaktorer og tage mere målrettede forebyggende foranstaltninger. Dette forbedrer ikke kun effektiviteten af sikkerhedsstyringen, men reducerer også betydeligt forekomsten af ulykker og beskytter medarbejdernes sundhed og sikkerhed. Olie- og gassoftwareapplikationer er afgørende for at levere præventive risikovurderinger og forbedre sikkerhed og tryghed i branchen.
Selvom det ikke er nævnt eksplicit, kunne midstream olie- og gassoftware potentielt udnytte AI til at optimere transport og opbevaring af olie og gas, hvilket sikrer effektivitet og sikkerhed. Midstream olie- og gassoftware kunne bruge AI til at forudsige og styre strømmen af ressourcer gennem rørledninger, reducere omkostninger og forbedre driftspålideligheden. Sådan midstream olie- og gassoftware kunne integreres med upstream og downstream operationer, ved at bruge AI til at synkronisere produktion med markedsbehov og logistik.
AI i produktions- og konstruktionsprocessen: Levende sensordata til at forbedre udstyrsvedligeholdelse
Efter udforskningen og udviklingen af et oliefelt, bliver feltet officielt sat i produktionssegmentet. I olieproduktionsprocessen spiller industrielt udstyr en ekstremt vigtig rolle, og at vedligeholde industrielt udstyr i god stand er det vigtigste for at sikre olie- og gasproduktion og konstruktion. Dette gælder især for udstyr, der bruges til udvinding, såsom borehoveder. Tidligere var udstyrsvedligeholdelse afhængig af regelmæssige inspektioner og reparationer af mekanikere og endda udskiftning, hvilket kostede mange penge. Nu, med AI, kan virksomheder eliminere behovet for tusindvis af dollars i vedligeholdelsesomkostninger for borehoveder, samtidig med at de får en bedre forståelse af produktionen og forbedrer effektiviteten.
Årsagen til, at AI kan spille en vigtig rolle i vedligeholdelsen af udstyr under produktions- og konstruktionsprocessen, er, at AI kan udnytte den store mængde data fra energiproduktionen, der i øjeblikket ikke anvendes, takket være dens kraftfulde databehandlings- og prædiktive analysekapaciteter. I tilfælde af borehoveder, for eksempel, kan sensorerne i borehovedet indfange vigtige produktionsdata, herunder, men ikke begrænset til, vibration, temperatur, tryk og gennemstrømning. Gennem AI kan olie- og gasdataanalyse udnyttes gennem maskinlæringsteknikker til at finde korrelationer mellem variabler, hvilket driver prædiktive indsigter til bedre at fornemme og forudsige udstyrsfejl. AI kan vedligeholde udstyr gennem prædiktive indsigter, hvilket forbedrer præstationsudnyttelsen og levetiden for industrielt udstyr. Olie- og gassoftwareapplikationer bruger AI til at analysere sensordata fra borehoveder for at forudsige udstyrsfejl og forbedre vedligeholdelsen.
Softwaren til olie- og gasindustrien er vigtig for at optimere produktionsplanlægning og udstyrsvedligeholdelse ved hjælp af sensordata. For eksempel integrerer Tesla, Inc. et telematiksystem, hvormed det reducerer omkostningerne og implementerer mere omkostningseffektive forebyggende vedligeholdelsesprogrammer. Det indsamler målrettede data fra motorer og, efter ML-behandling og analyse, giver prædiktiv vedligeholdelsesinformation direkte til kunden. Som et resultat advares kunden om fejl, før de opstår, og får løsninger og opfølgningsanbefalinger for at forhindre dem, før de opstår. Tilsvarende har GE Digital, et datterselskab af General Electric, udviklet et ML-værktøj kaldet Predix til at udføre prædiktiv vedligeholdelse på industrielt udstyr, der bruges i olie- og gasindustrien.
AI i olie- og gasudforskning: Hjælper med udforskning og evaluering for at lette valget af udforskningsmål og optimere udforskningsplanlægning
Softwaren til olie- og gasindustrien, som diskuteret, udnytter AI til at vurdere værdien af olie-reservoirer og formulere udviklingsplaner, hvilket væsentligt strømliner operationerne. Før den formelle brøndudvikling er et af de vigtigste skridt udforskningen af olie- og gasressourcer for at bestemme tilstedeværelsen, størrelsen og reserverne af olie- og gasressourcer. Olie- og gassoftwareløsninger spiller en vital rolle i at assistere udforskning og evaluering, hvilket letter valget af foretrukne udforskningsmål. AI hjælper energibranchevirksomheder med at foretage bedre vurderinger og beslutninger ved at assistere i processen med udforskning og evaluering af olie- og gasressourcer.
Udforskning af kulbrinter kræver analyse af lageret, distributionen og geologiske forhold for kulbrinter baseret på omfattende geologisk forskning, petroleumsteknisk forskning og feltprøver, samt seismiske behandlingsplaner, brøndvurderinger og testmineplaner. AI kan integrere teknisk gennemførlighed og økonomisk vurdering for at optimere udforskningsmål og udforskningsplaner, hvilket reducerer arbejdsbyrden og bedre håndterer forventningerne.
Med AI kan energibranchen frigøre potentialet af data i store mængder. Energibranchen har akkumuleret en stor mængde værdifulde data: regionale historiske minedata, geofysiske forskningsresultater, laboratorieanalyse data akkumuleret under udforsknings- og udviklingsprocessen, og udstyrsdriftsdata i produktionsprocessen osv. Gennem AI kan disse olie- og gasdataanalyser udnyttes i stor skala. Ved at udnytte disse data gennem AI kan der træffes bedre udforsknings- og produktionsbeslutninger for at sikre effektivitet.
Til lejeaftaler og erhvervelse af oliefelt-relaterede minedrettigheder og ejendomrettigheder kan AI hjælpe udforsknings- og produktions-E&P-virksomheder med at forstå værdien af reserver mere præcist, adressere information og risici, mens AI kan syntetisere betingelserne for produktion og drift og andre aspekter for at give investeringsrådgivning, hvilket skaber værdi for virksomheden.
AI i operationer & salg: Produktionsregulering, finansiel styring & markedsføring
AI hjælper med at regulere produktionen
Olie- og gasindustrien adskiller sig fra andre industrier ved, at dens produktionsobjekter har en produktionslivscyklus, og produktionsprocessen i et oliefelt har naturen af naturlig livsnedbrydning. Derfor er det vigtigt at forstå livscyklussen og planlægge mængden af brønde, der skal udnyttes. AIs maskinlæringsteknologi kan præcist formulere specifikke produktionsplaner og mål samt et trin-for-trin driftsplan gennem dyb læring og prædiktiv analyse af oliebrønddata for at maksimere optimeringen af brøndkapacitetsplanlægning.
AI kan hjælpe med at forudsige og justere brøndproblemer ved at beregne og optimere andre variabler såsom flowrater og tryk inden for brønden for at opnå raffineret produktion, mens den altid analyserer driftsforhold. Maksimere produktionskapaciteten og reducere spildte omkostninger. Olie- og gasingeniørsoftware spiller en betydelig rolle i at optimere produktionsprocessen ved at forudsige brøndproblemer og justere driftsvariabler.
AI hjælper med finansiel styring
AI bruges allerede produktivt inden for finans og virksomhedens finansiering. Olie- og gasvirksomheder kan bruge AI inden for finansiel styring til at undersøge pengestrømme og udgifter, optimere omkostningsfordelinger og lette værdiskabende analytiske beslutninger. AIs evne til at hjælpe med kapitalprojektplanlægning, risikostyring og markedsføringskampagner bør ikke undervurderes. Med kraftfuld prædiktiv analyse kan AI endda hjælpe virksomheder med at undgå potentielle problemer i finansielle processer og finansielle investeringer. AI kan også evaluere nøglemålinger, identificere projektgaps og muligheder og give relevante investeringsanbefalinger.
Med AI kan olie- og gasaktiveringssoftware bruges til at optimere brøndfordelingsdesign og maksimere ressourcegenvindingsgrader. AI, som en del af olie- og gasaktiveringssoftware, kan foretage kvantitative probabilistiske analyser for at hjælpe med brønddesign og forudsige underjordiske risici. Olie- og gasaktiveringssoftware er også afgørende for at opretholde industrielt udstyr i god stand, hvilket sikrer olie- og gasproduktions- og konstruktions effektivitet. AI inden for olie- og gasingeniørsoftware hjælper med finansiel styring ved at undersøge pengestrømme og udgifter, hvilket giver værdiskabende analytiske beslutninger.
AI hjælper i salgsprocessen
AI har heller ikke problemer med at analysere data til råvaremarkedet. Operatører kan bruge AI til at syntetisere markedsdata og driftsbehov for at spekulere i rimelige tilbud og forbedre konkurrencen og rentabiliteten af råvarer på markedet. I mellemtiden er Visual Language Modeling (VLM), en AI-teknologi, endnu vigtigere i logistikautomatisering og leverandørfakturaanalyse. Gennem præcis og intelligent tekstgenkendelse og analyse kan VLM betydeligt forbedre håndteringen af olie- og gassalgsordrer.
Konklusion
AI-teknologi står som en transformerende kraft inden for olie- og gasindustrien og revolutionerer forskellige aspekter af operationer fra udforskning til salg. Dens dygtighed inden for databehandling og dyb læring muliggør hurtig og præcis udførelse af prædiktiv analyse, omfattende vurderinger og beslutningstagning. Desuden fremhæver det, hvordan olie- og gasdatahåndteringssoftware, med hjælp fra AI, kan optimere brøndkapacitetsplanlægning og produktionsregulering, hvilket fører til maksimale produktionskapaciteter. I brøndudvikling optimerer AI design- og konstruktionsprocesserne, hvilket sikrer et højere afkast på investeringer ved at udnytte geologiske og ingeniørdata. Sikkerhed styrkes gennem AI-drevne præventive risikovurderinger, der reducerer ulykker og beskytter personale. Produktionseffektiviteten forbedres gennem prædiktiv vedligeholdelse, mens udforskning strømlines af AIs evne til at analysere enorme datasæt, hvilket fører til bedre målrettede indsatser. Finansiel styring raffineres gennem AIs prædiktive analyser, og markedsføring styrkes af dens kapacitet til at analysere markedstendenser og optimere salgsstrategier. Samlet set forudsiger AIs integration i olie- og gasindustrien en fremtid med øget effektivitet, reducerede omkostninger og forbedret sikkerhed, hvilket understreger dens betydning som en hjørnestensteknologi for sektorens fremskridt. Olie- og gassoftwareudvikling med AI-kapaciteter er afgørende for branchens fremdrift og tilbyder løsninger til udforskning, produktion og finansiel styring.
