Kunstmatige intelligentie (AI) technologie in de energieproductie heeft een grote waarde in de olie- en gasindustrie. AI kan helpen de efficiëntie te verbeteren, kosten te verlagen en het rendement op investering in alle aspecten van het hele proces van industriële operaties te verbeteren. De rol van AI in olie- en gasdata managementsoftware is het verwerken en analyseren van grote datasets, wat betere besluitvorming en voorspellende analyses in de industrie mogelijk maakt.
Van exploratie en beoordeling tot ontwikkeling en constructie, tot productie en operatie, tot verkoop, kan AI vertrouwen op zijn krachtige data-verwerkingscapaciteiten en diepgaande leermogelijkheden om snel en nauwkeurig de juiste voorspellende analyses, uitgebreide beoordelingen en besluitvormingsprogramma's te maken. De meest prominente toepassingen van AI in de energie-industrie zijn als volgt: het beoordelen van de waarde van olievelden en het formuleren van bijbehorende ontwikkelingsplannen; het bieden van preventieve risicobeoordelingen om de veiligheid en beveiliging te verbeteren; het benutten van sensorgegevens om de productieplanning te optimaliseren en het onderhoud van apparatuur te verbeteren; het assisteren bij exploratie en evaluatie om de selectie van voorkeurs-exploratie doelwitten en de optimalisatie van exploratieplanning te vergemakkelijken; en productie-regulering, financieel management en marketing.
AI in olie- en gasputontwikkeling: Beoordelen van reservoirwaarde en formuleren van ontwikkelingsopties
Putontwikkeling is een uiterst kostbaar en arbeidsintensief proces voor olie- en gasbedrijven, en AI kan de last van putontwikkeling aanzienlijk verlichten door zijn krachtige data-verwerkingscapaciteiten. Vooral in het proces van putdistributieontwerp en constructieoperaties van boren tot voltooiing, kan AI beter synthetiseren in de olie- en gasdata-analyse om de efficiëntie en ROI van putontwikkeling te verbeteren.
Putontwikkeling vereist het verwerken en analyseren van een grote hoeveelheid geologische, geofysische en technische informatie. In de geologie moet de ontwikkeling van olievelden het generatieproces, de bewegingspatronen en de opslagomstandigheden van olie- en gasbronnen analyseren om tot een volledige evaluatie van de reserves, kwaliteit en kenmerken van het reservoir te komen. In de techniek vereist de ontwikkeling van olievelden het formuleren van een geschikt en geïntegreerd implementatieplan voor technische faciliteiten, machines en apparatuur op basis van de lokale geologische omgeving en productievereisten.
De softwareontwikkeling voor olie en gas in deze sector richt zich op het creëren van applicaties die de complexiteit van olie- en gasoperaties kunnen aan, met AI als de kern van deze vooruitgang. De softwareontwikkeling voor olie en gas profiteert van de integratie van AI, die grote hoeveelheden data kan verwerken en voorspellende inzichten kan bieden.
De olie- en gassoftwareoplossingen integreren verschillende datasets, waaronder geologische en productiegegevens, om de efficiëntie van putontwikkeling te verbeteren. Tegelijkertijd is het ook noodzakelijk om een algemeen ontwikkelingsplan op te stellen op basis van deze gegevens met betrekking tot de distributie van putten, de ontwikkelingsstroom en het ontwikkelingsproces. Olie- en gassoftwareapplicaties, zoals beschreven, benutten de dataverwerkingscapaciteiten van AI om de efficiëntie en ROI van putontwikkeling te verbeteren. Upstream olie- en gassoftware helpt bij de beoordeling van reservoirwaarde en de formulering van ontwikkelingsplannen met behulp van AI.
Deze onderzoeken, analyses en planningen, die afhankelijk zijn van een grote hoeveelheid dataverwerking, vereisen vaak de inhuur van professionele wetenschappers en experts om verschillende seminars te houden, en deze professionals hebben ook complexe technische middelen nodig om de taak te voltooien. Aan de andere kant, als je ervoor kiest om AI samen met mensen te laten werken, hoef je alleen maar de juistheid en rijkdom van de gegevens te waarborgen.
AI in putdistributieontwerp
AI kan optimaal gebruikmaken van de complexe rotsformaties en putgegevens door de geologische omstandigheden van het olieveld te verwerken en het olieveld te analyseren, redelijke planningen voor de distributie van de putten te maken, de meest geschikte putlocatie, de afstand tussen putten en de dichtheid van putten in het olieveld te vinden, en de terugwinning van hulpbronnen en extractie-efficiëntie te maximaliseren. De olie- en gasengineering software gebruikt AI om geologische en productiegegevens te analyseren, wat helpt bij het ontwikkelen van putimplementatieplannen.
AI in constructieoperaties
AI kan kwantitatieve probabilistische analyses maken in het hele proces van boren tot voltooiing, helpen bij putontwerp, bouwwerken evalueren en ondergrondse risico's voorspellen. AI kan het rendement op investering van elke put maximaliseren door geologische, productie- en apparatuurgegevens uitgebreid te verwerken. De upstream olie- en gassoftware is essentieel voor het optimaliseren van het ontwerp van putdistributie en het maximaliseren van de terugwinning van hulpbronnen in operaties.
De energie-industrie kan profiteren van de samenwerking tussen AI en mensen om de mogelijkheden van olie- en gasdata-analyse, diep leren en voorspellende analyses van machinaal leren en andere technologieën te maximaliseren om de waarde van olievelden beter te beoordelen en ontwikkelingsplannen te formuleren. Voor het gebruik van AI kan de olie- en gasdata managementsoftware exploratie- en productiegegevens (E&P), boorgegevens en integratie in een platform samen met blokmodellen en controles integreren, wat meer effectiviteit in de energie-industrie zal inspireren.
AI in olie- en gasveiligheidsbeoordeling: Bieden van preventieve risicobeoordelingen om veiligheid en beveiliging te verbeteren
Vanwege de aard van de operaties in de olie- en gasindustrie is veiligheid altijd een primaire zorg. Of het nu gaat om offshore platformen en helikoptertransport, of onshore operaties met zware apparatuur, giftige gassen en andere gevaarlijke omgevingen, veiligheid is cruciaal. Olie- en gasbedrijven beschouwen veiligheid als een belangrijke factor voor het succes van hun dagelijkse operaties, en velen hebben veiligheidsmanagementsystemen en gedragsgestuurde campagnes geïmplementeerd, evenals ingebedde veiligheidsleiderschap in operationele business units. De software voor de olie- en gasindustrie is ontworpen om de veiligheid en beveiliging te verbeteren door preventieve risicobeoordelingen te bieden. De toepassing van AI in upstream olie- en gassoftware helpt bij het bieden van preventieve risicobeoordelingen om de veiligheid en beveiliging tijdens operaties te verbeteren.
Ondanks het feit dat bedrijven een schat aan gegevens verzamelen over waarom veiligheidsproblemen zich voordoen, wat er is gebeurd, de oorzaken en bevindingen om toekomstige incidenten te voorkomen, gebeuren er nog steeds ongelukken. Kunstmatige intelligentie (AI), machine learning (ML) en diep leren technologieën hebben de potentie om deze gegevens te evalueren en er in de loop van de tijd van te leren om inzicht te krijgen in de oorzaken en verschillende en mogelijk betere preventiebeslissingen te informeren. Bijvoorbeeld, de National Aeronautics and Space Administration (NASA) gebruikt al AI-principes om algoritmen te creëren die gegevens uit de luchtvaartindustrie analyseren, met als doel problemen te detecteren voordat ze ongelukken worden.
De olie- en gassoftwareoplossingen gebruiken AI om het onderhoud van apparatuur te verbeteren door falen te voorspellen en productieprocessen te optimaliseren. Door het gebruik van AI/ML-technologie kunnen olie- en gasbedrijven effectiever veiligheidsgegevens analyseren, potentiële risicofactoren identificeren en gerichter preventieve maatregelen nemen. Dit verbetert niet alleen de efficiëntie van het veiligheidsmanagement, maar vermindert ook aanzienlijk de incidentie van ongelukken en beschermt de gezondheid en veiligheid van werknemers. De olie- en gassoftwareapplicaties zijn instrumenteel in het bieden van preventieve risicobeoordelingen, waardoor de veiligheid en beveiliging in de industrie worden verbeterd.
Hoewel niet expliciet vermeld, zou midstream olie- en gassoftware mogelijk AI kunnen benutten om het transport en de opslag van olie en gas te optimaliseren, wat zorgt voor efficiëntie en veiligheid. Midstream olie- en gassoftware zou AI kunnen gebruiken om de stroom van hulpbronnen door pijpleidingen te voorspellen en te beheren, waardoor kosten worden verlaagd en de operationele betrouwbaarheid wordt verbeterd. Dergelijke midstream olie- en gassoftware zou kunnen integreren met upstream en downstream operaties, waarbij AI wordt gebruikt om productie te synchroniseren met marktvraag en logistiek.
AI in het productie- en constructieproces: Levenssensorgegevens om het onderhoud van apparatuur te verbeteren
Na de exploratie en ontwikkeling van een olieveld wordt het veld officieel in het productiesegment gebracht. In het productieproces van het olieveld speelt industriële apparatuur een uiterst belangrijke rol, en het onderhouden van industriële apparatuur in goede staat is het belangrijkste om de olie- en gasproductie en -constructie te waarborgen. Dit geldt vooral voor apparatuur die wordt gebruikt voor extractie, zoals boorbits. In het verleden was het onderhoud van apparatuur afhankelijk van regelmatige inspecties en reparaties door monteurs en zelfs vervangingen, wat veel kosten met zich meebracht. Nu, met AI, kunnen bedrijven de noodzaak voor duizenden dollars aan onderhoudskosten voor boorbits elimineren, terwijl ze ook een beter inzicht in de productie krijgen en de efficiëntie verbeteren.
De reden waarom AI een belangrijke rol kan spelen in het onderhoud van apparatuur tijdens het productie- en constructieproces is dat AI kan profiteren van de grote hoeveelheid ongebruikte productiegegevens uit de energie-industrie, dankzij zijn krachtige data-verwerkings- en voorspellende analysemogelijkheden. In het geval van boorbits kunnen de sensoren in de boor belangrijke productiegegevens vastleggen, waaronder, maar niet beperkt tot, trillingen, temperatuur, druk en doorvoer. Via AI kunnen olie- en gasdata-analyse technieken van machine learning worden benut om correlaties tussen variabelen te vinden, wat voorspellende inzichten oplevert om apparatuurstoringen beter te voelen en te voorspellen. AI kan apparatuur onderhouden via voorspellende inzichten, wat de prestatiebenutting en levensduur van industriële apparatuur verbetert. Olie- en gassoftwareapplicaties gebruiken AI om sensorgegevens van boorbits te analyseren om apparatuurstoringen te voorspellen en het onderhoud te verbeteren.
De software voor de olie- en gasindustrie is belangrijk voor het optimaliseren van de productieplanning en het onderhoud van apparatuur met behulp van sensorgegevens. Bijvoorbeeld, Tesla, Inc. integreert een telematicasysteem waarmee het kosten vermindert en meer kosteneffectieve preventieve onderhoudsprogramma's implementeert. Het verzamelt doelgegevens van motoren en biedt, na ML-verwerking en -analyse, voorspellende onderhoudsinformatie rechtstreeks aan de klant. Als gevolg hiervan wordt de klant gewaarschuwd voor storingen voordat ze zich voordoen en krijgt hij oplossingen en vervolgadviezen om deze te voorkomen. Evenzo heeft GE Digital, een dochteronderneming van General Electric, een ML-tool genaamd Predix ontwikkeld om voorspellend onderhoud uit te voeren op industriële apparatuur die in de olie- en gasindustrie wordt gebruikt.
AI in olie- en gasexploratie: Assisteren bij exploratie en evaluatie om de selectie van exploratiedoelen te vergemakkelijken en de exploratieplanning te optimaliseren
De software voor de olie- en gasindustrie, zoals besproken, maakt gebruik van AI om de waarde van olievelden te beoordelen en ontwikkelingsplannen te formuleren, wat de operaties aanzienlijk stroomlijnt. Voorafgaand aan de formele putontwikkeling is een van de belangrijkere stappen de exploratie van olie- en gasbronnen om de aanwezigheid, grootte en reserves van olie- en gasbronnen te bepalen. Olie- en gassoftwareoplossingen spelen een cruciale rol bij het assisteren van exploratie en evaluatie, waardoor de selectie van voorkeurs-exploratiedoelen wordt vergemakkelijkt. AI helpt bedrijven in de energie-industrie betere waarderingen en beslissingen te nemen door te assisteren in het proces van exploratie en evaluatie van olie- en gasbronnen.
De exploratie van koolwaterstofbronnen vereist analyse van de inventaris, distributie en geologische omstandigheden van koolwaterstofbronnen op basis van uitgebreide geologische onderzoeken, petroleumtechnische onderzoeken en veldtesten, evenals seismische verwerkingsplannen, putbeoordelingen en testwinningplannen. AI kan technische haalbaarheid en economische evaluatie integreren om exploratiedoelen en exploratieplannen te optimaliseren, waardoor de werklast wordt verminderd en verwachtingen beter worden beheerd.
Met AI kan de energie-industrie het potentieel van data in grote hoeveelheden ontketenen. De energie-industrie heeft een grote hoeveelheid waardevolle gegevens verzameld: regionale historische mijnbouwgegevens, geofysische onderzoeksresultaten, laboratoriumanalyses die zijn verzameld tijdens het exploratie- en ontwikkelingsproces, en gegevens over de werking van apparatuur in het productieproces, enzovoort. Via AI kunnen deze olie- en gasdata-analyse op grote schaal worden benut. Door deze gegevens via AI te benutten, kunnen betere exploratie- en productie beslissingen worden genomen om de efficiëntie te waarborgen.
Voor lease-transacties en verwervingen van olieveldgerelateerde mijnrechten en eigendomsrechten kan AI exploratie- en productie (E&P) bedrijven helpen om de waarde van reserves nauwkeuriger te begrijpen, informatie aan te pakken en risico's aan te pakken, terwijl AI de productie- en operationele voorwaarden en andere aspecten kan synthetiseren om investeringsadvies te geven, wat waarde creëert voor het bedrijf.
AI in operaties en verkoop: Productieregulering, financieel management en marketing
AI helpt de productie te reguleren
De olie- en gasindustrie verschilt van andere industrieën doordat de productieobjecten een productiecyclus hebben, en het productieproces in een olieveld de aard van natuurlijke levensafname heeft. Daarom is het belangrijk om de levenscyclus te begrijpen en de hoeveelheid putten die moeten worden geëxploiteerd te plannen. De machinale leertechnologie van AI kan specifieke productieplannen en -doelen nauwkeurig formuleren en gefaseerde operationele plannen opstellen door middel van diep leren en voorspellende analyse van olieputgegevens om de optimalisatie van putcapaciteitsplanning te maximaliseren.
AI kan helpen putproblemen te voorspellen en aan te passen door andere variabelen zoals doorstromingen en drukken binnen de put te berekenen en te optimaliseren om verfijnde productie te bereiken, terwijl het altijd de operationele omstandigheden analyseert. Maximaliseer de productiecapaciteit en verminder verspilde kosten. De olie- en gasengineering software speelt een significante rol in het optimaliseren van het productieproces door putproblemen te voorspellen en operationele variabelen aan te passen.
AI helpt bij financieel management
AI wordt al productief gebruikt in de financiën en bedrijfsfinanciën. Olie- en gasbedrijven kunnen AI gebruiken op het gebied van financieel management om cashflow en uitgaven te onderzoeken, kostenallocaties te optimaliseren en waarde-toevoegende analytische beslissingen te vergemakkelijken. De mogelijkheid van AI om te helpen bij de planning van kapitaalprojecten, risicobeheer en marketingcampagnes mag niet worden onderschat. Met krachtige voorspellende analyses kan AI bedrijven zelfs helpen potentiële problemen in financiële processen en financiële investeringen te vermijden. AI kan ook belangrijke statistieken evalueren, projectgaten en -kansen identificeren en relevante investeringsaanbevelingen doen.
Met AI kan de software voor het beheer van olie- en gasactiva worden gebruikt om het ontwerp van de distributie van putten te optimaliseren en de terugwinning van hulpbronnen te maximaliseren. AI, als onderdeel van de software voor het beheer van olie- en gasactiva, kan kwantitatieve probabilistische analyses maken om te helpen bij putontwerp en ondergrondse risico's te voorspellen. De software voor het beheer van olie- en gasactiva is ook cruciaal voor het onderhouden van industriële apparatuur in goede staat, wat zorgt voor de efficiëntie van olie- en gasproductie en -constructie. AI binnen olie- en gasengineering software helpt bij financieel management door cashflow en uitgaven te onderzoeken en waarde-toevoegende analytische beslissingen te bieden.
AI helpt in het verkoopproces
AI heeft ook geen probleem met het analyseren van gegevens voor de grondstoffenmarkt. Operators kunnen AI gebruiken om marktgegevens en operationele behoeften te synthetiseren om redelijke aanbiedingen te speculeren en de concurrentie en winstgevendheid van grondstoffen op de markt te verbeteren. Ondertussen is Visual Language Modeling (VLM), een AI-technologie, nog belangrijker in logistieke automatisering en leveranciersfactuuranalyse. Door middel van nauwkeurige en intelligente tekstherkenning en -analyse kan VLM het beheer van olie- en gasverkooporders aanzienlijk verbeteren.
Conclusie
AI-technologie staat als een transformerende kracht binnen de olie- en gasindustrie, die verschillende facetten van operaties van exploratie tot verkoop revolutioneert. Zijn bekwaamheid in data-verwerking en diep leren maakt de snelle en nauwkeurige uitvoering van voorspellende analyses, uitgebreide beoordelingen en besluitvorming mogelijk. Bovendien benadrukt het hoe olie- en gasdata managementsoftware, met de hulp van AI, de planning van putcapaciteit en productie-regulering kan optimaliseren, wat leidt tot een gemaximaliseerde productiecapaciteit. Bij putontwikkeling optimaliseert AI de ontwerp- en constructieprocessen, wat zorgt voor een hoger rendement op investering door gebruik te maken van geologische en technische gegevens. De veiligheid wordt versterkt door AI-gestuurde preventieve risicobeoordelingen, waardoor ongelukken worden verminderd en personeel wordt beschermd. De productie-efficiëntie wordt verbeterd door voorspellend onderhoud, terwijl exploratie wordt gestroomlijnd door de mogelijkheid van AI om enorme datasets te analyseren, wat leidt tot beter gerichte inspanningen. Financieel management wordt verfijnd door de voorspellende analyses van AI, en marketing wordt versterkt door de capaciteit om markttrends te analyseren en verkoopstrategieën te optimaliseren. Over het geheel genomen voorspelt de integratie van AI in de olie- en gasindustrie een toekomst van verhoogde efficiëntie, verlaagde kosten en verbeterde veiligheid, wat de betekenis ervan als een hoeksteen technologie voor de vooruitgang van de sector onderstreept. De softwareontwikkeling voor olie en gas met AI-capaciteiten is cruciaal voor de vooruitgang van de industrie en biedt oplossingen voor exploratie, productie en financieel management.
