Kunstig intelligens-teknologi innen energiproduksjon har stor verdi å spille, i olje- og gassindustrien kan AI bidra til å forbedre effektiviteten, redusere kostnader og forbedre avkastningen på investeringer i alle aspekter av hele prosessen med industrielle operasjoner. AIs rolle i programvare for databehandling i olje og gass er å prosessere og analysere store datasett, noe som muliggjør bedre beslutningstaking og prediktiv analyse i bransjen.
Fra utforskning og vurdering til utvikling og konstruksjon, til produksjon og drift, til salg, kan AI stole på sine egne kraftige databehandlingskapasiteter og dype læringsevner for raskt og nøyaktig å gjøre passende prediktive analyser, omfattende vurderinger og beslutningsprogrammer. De mest fremtredende anvendelsene av AI i energibransjen er som følger: vurdering av verdien av oljereservoarer og utforming av tilsvarende utviklingsplaner; gi forebyggende risikovurderinger for å forbedre sikkerhet og trygghet; utnytte sensordata for å optimalisere produksjonsplanlegging og forbedre utstyrsvedlikehold; bistå i utforskning og evaluering for å lette valget av foretrukne utforskningsmål og optimalisering av utforskningsplanlegging; samt produksjonsregulering, økonomisk forvaltning og markedsføring.
AI i utvikling av olje- og gassbrønner: Vurdering av reservoarverdi og utforming av utviklingsalternativer
Brønutvikling er en ekstremt kostbar og arbeidsintensiv prosess for olje- og gasselskaper, og AI kan i stor grad redusere byrden ved brønutvikling gjennom sine kraftige databehandlingskapasiteter. Spesielt i prosessen med brønnfordelingsdesign og konstruksjonsoperasjoner fra boring til ferdigstillelse, kan AI bedre syntetisere i olje- og gassdataanalyse for å forbedre effektiviteten og avkastningen på investeringen i brønutvikling.
Brønutvikling krever behandling og analyse av en stor mengde geologisk, geofysisk og ingeniørinformasjon. Innen geologi må oljeutvikling analysere generasjonsprosessen, bevegelsesmønstre og lagringsforhold for olje- og gassressurser for å komme frem til en fullstendig evaluering av reservoarens reserver, kvalitet og egenskaper. Innen ingeniørfag må oljeutvikling formulere en passende og integrert distribusjonsplan for ingeniørfasiliteter, maskiner og utstyr basert på det lokale geologiske miljøet og produksjonskravene.
Utviklingen av programvare for olje og gass i denne sektoren fokuserer på å lage applikasjoner som kan håndtere kompleksiteten i olje- og gassoperasjoner, med AI som kjernen i disse fremskrittene. Utviklingen av olje- og gassprogramvare drar nytte av å inkorporere AI, som kan prosessere store mengder data og gi prediktive innsikter.
Olje- og gassprogramvareløsningene integrerer ulike datasett, inkludert geologiske og produksjonsdata, for å forbedre effektiviteten av brønutvikling. Samtidig er det også nødvendig å formulere en generell utviklingsplan basert på dette angående distribusjonen av brønner, utviklingsflyten og utviklingsprosessen. Olje- og gassprogramvareapplikasjoner, som beskrevet, utnytter AIs databehandlingskapasiteter for å forbedre effektiviteten og avkastningen på investeringen i brønutvikling. Upstream olje- og gassprogramvare hjelper til med vurderingen av reservoarverdi og utformingen av utviklingsplaner ved hjelp av AI.
Denne forskningen, analysen og planleggingen, som er avhengig av en stor mengde databehandling, krever ofte ansettelse av profesjonelle forskere og eksperter for å gjennomføre flere seminarer, og disse fagpersonene trenger også komplekse tekniske midler for å fullføre oppgaven. På den annen side, hvis du velger å la AI arbeide sammen med mennesker, trenger du bare å sikre korrektheten og rikdommen av dataene.
AI i brønnfordelingsdesign
AI kan utnytte den komplekse bergarten og brønndataene ved å prosessere de geologiske forholdene i oljeområdet og analysere oljereservoaret, rimelig planlegge distribusjonsdesignet av brønnene, finne den mest passende brønnlokasjonen, avstanden mellom brønnene og tettheten av brønnene i oljeområdet, og maksimere ressursutvinningsgraden og utvinningseffektiviteten. Olje- og gassingeniørprogramvaren bruker AI til å analysere geologiske og produksjonsdata, og bistår i utviklingen av brønndisponeringsplaner.
AI i konstruksjonsoperasjoner
AI kan gjøre kvantitative probabilistiske analyser i hele prosessen fra boring til ferdigstillelse, bistå i brønndesign, evaluere byggearbeid og forutsi underjordiske risikoer. AI kan maksimere avkastningen på investeringen for hver brønn ved å omfattende prosessere geologiske, produksjons- og utstyrsdata. Upstream olje- og gassprogramvare er avgjørende for å optimalisere brønnfordelingsdesign og maksimere ressursutvinningsgraden i operasjoner.
Energibransjen kan dra nytte av samarbeidet mellom AI og mennesker for å maksimere evnen til olje- og gassdataanalyse, dyp læring og prediktiv analyse av maskinlæring og andre teknologier for bedre å vurdere verdien av oljereservoarer og formulere utviklingsplaner. For utnyttelsen av AI kan programvaren for databehandling i olje og gass integrere utforsknings- og produksjonsdata (E&P), boredata, og integrering i en plattform sammen med blokkmodeller og kontroller vil inspirere til mer effektivitet i energibransjen.
AI i sikkerhetsvurdering for olje og gass: Gi forebyggende risikovurderinger for å forbedre sikkerhet og trygghet
På grunn av naturen av operasjoner i olje- og gassindustrien er sikkerhet alltid en primær bekymring. Enten det er under offshore-plattform og helikoptertransport, eller onshore-operasjoner som involverer tungt utstyr, giftige gasser og andre farlige miljøer, er sikkerhet kritisk. Olje- og gasselskaper ser på sikkerhet som en nøkkelfaktor for suksess i deres daglige operasjoner, og mange har implementert sikkerhetsstyringssystemer og atferdsdrevne kampanjer, samt innebygd sikkerhetsledelse i operative forretningsenheter. Programvaren for olje- og gassindustrien er designet for å forbedre sikkerhet og trygghet ved å gi forebyggende risikovurderinger. AIs anvendelse i upstream olje- og gassprogramvare hjelper til med å gi forebyggende risikovurderinger for å forbedre sikkerhet og trygghet under operasjoner.
Til tross for at selskaper fanger opp en mengde data om hvorfor sikkerhetsproblemer oppstår, hva som skjedde, rotårsaker og funn for å forhindre fremtidige hendelser, skjer ulykker fortsatt. Kunstig intelligens (AI), maskinlæring (ML) og dyp læringsteknologier har potensial til å evaluere disse dataene og lære av dem over tid for å få innsikt i rotårsaker og informere om forskjellige og potensielt bedre forebyggingsbeslutninger. For eksempel bruker National Aeronautics and Space Administration (NASA) allerede AI-prinsipper for å lage algoritmer som analyserer data fra luftfartsindustrien, med mål om å oppdage problemer før de blir ulykker.
Olje- og gassprogramvareløsningene bruker AI for å forbedre utstyrsvedlikehold ved å forutsi feil og optimalisere produksjonsprosesser. Gjennom bruken av AI/ML-teknologi kan olje- og gasselskaper mer effektivt analysere sikkerhetsdata, identifisere potensielle risikofaktorer og ta mer målrettede forebyggende tiltak. Dette forbedrer ikke bare effektiviteten av sikkerhetsstyringen, men reduserer også betydelig forekomsten av ulykker og beskytter helse og sikkerhet for ansatte. Olje- og gassprogramvareapplikasjoner er avgjørende for å gi forebyggende risikovurderinger, og forbedre sikkerhet og trygghet i bransjen.
Selv om det ikke er eksplisitt nevnt, kan midstream olje- og gassprogramvare potensielt utnytte AI for å optimalisere transport og lagring av olje og gass, og sikre effektivitet og sikkerhet. Midstream olje- og gassprogramvare kan bruke AI til å forutsi og administrere strømmen av ressurser gjennom rørledninger, redusere kostnader og forbedre driftspåliteligheten. Slike midstream olje- og gassprogramvare kan integreres med upstream og downstream operasjoner, ved å bruke AI for å synkronisere produksjon med markedsbehov og logistikk.
AI i produksjons- og konstruksjonsprosessen: Levende sensordata for å forbedre utstyrsvedlikehold
Etter utforskningen og utviklingen av et oljeområde, settes feltet offisielt inn i produksjonssegmentet. I oljeproduksjonsprosessen spiller industrielt utstyr en ekstremt viktig rolle, og å opprettholde industrielt utstyr i god stand er det viktigste for å sikre olje- og gassproduksjon og konstruksjon. Dette gjelder spesielt for utstyr som brukes til utvinning, som borekroner. Tidligere var utstyrsvedlikehold avhengig av regelmessige inspeksjoner og reparasjoner av mekanikere og til og med utskifting, noe som medførte høye kostnader. Nå, med AI, kan selskaper eliminere behovet for tusenvis av dollar i vedlikeholdskostnader for borekroner, samtidig som de får en bedre forståelse av produksjonen og forbedrer effektiviteten.
Grunnen til at AI kan spille en viktig rolle i vedlikeholdet av utstyr under produksjons- og konstruksjonsprosessen, er at AI kan dra nytte av den store mengden data fra energiproduksjonen som for øyeblikket ikke brukes, takket være sine kraftige databehandlings- og prediktive analysekapasiteter. I tilfelle av borekroner, for eksempel, kan sensorene i boreutstyret fange opp viktig produksjonsdata, inkludert, men ikke begrenset til, vibrasjon, temperatur, trykk og gjennomstrømning. Gjennom AI kan olje- og gassdataanalyse utnyttes gjennom maskinlæringsteknikker for å finne korrelasjoner mellom variabler, og drive prediktive innsikter for bedre å sanse og forutsi utstyrsfeil. AI kan opprettholde utstyr gjennom prediktive innsikter, forbedre ytelsesutnyttelse og levetid for industrielt utstyr. Olje- og gassprogramvareapplikasjoner bruker AI til å analysere sensordata fra borekroner for å forutsi utstyrsfeil og forbedre vedlikeholdet.
Programvaren for olje- og gassindustrien er viktig for å optimalisere produksjonsplanlegging og utstyrsvedlikehold ved hjelp av sensordata. For eksempel integrerer Tesla, Inc. et telematikk-system gjennom hvilket det reduserer kostnader og implementerer mer kostnadseffektive forebyggende vedlikeholdsprogrammer. Det samler målrettede data fra motorer og, etter ML-prosessering og analyse, gir prediktiv vedlikeholdsinformasjon direkte til kunden. Som et resultat blir kunden advart om feil før de skjer og får løsninger og oppfølgingsanbefalinger for å forhindre dem før de oppstår. Tilsvarende har GE Digital, et datterselskap av General Electric, utviklet et ML-verktøy kalt Predix for å utføre prediktivt vedlikehold på industrielt utstyr som brukes i olje- og gassindustrien.
AI i olje- og gassutforskning: Bistå utforskning og evaluering for å lette valget av utforskningsmål og optimalisere utforskningsplanlegging
Programvaren for olje- og gassindustrien, som diskutert, utnytter AI for å vurdere verdien av oljereservoarer og formulere utviklingsplaner, og strømlinjeformer operasjoner betydelig. Før formell brønutvikling er et av de viktigste trinnene utforskningen av olje- og gassressurser for å bestemme tilstedeværelsen, størrelsen og reservene av olje- og gassressurser. Olje- og gassprogramvareløsninger spiller en viktig rolle i å bistå utforskning og evaluering, og lette valget av foretrukne utforskningsmål. AI hjelper energibransjens selskaper med å gjøre bedre vurderinger og beslutninger ved å bistå i prosessen med utforskning og evaluering av olje- og gassressurser.
Utforskning av hydrokarbonressurser krever analyse av inventar, distribusjon og geologiske forhold for hydrokarbonressurser basert på omfattende geologisk forskning, petroleumsteknisk forskning og feltprøver, samt seismisk prosessering, brønnvurderinger og testgruveplaner. AI kan integrere teknisk gjennomførbarhet og økonomisk evaluering for å optimalisere utforskningsmål og utforskningsplaner, og dermed redusere arbeidsmengden og bedre håndtere forventningene.
Med AI kan energibransjen frigjøre potensialet i store datamengder. Energibransjen har akkumulert en stor mengde verdifulle data: regionale historiske gruvdata, geofysiske forskningsresultater, laboratorieanalysedata akkumulert under utforsknings- og utviklingsprosessen, og utstyrsdriftsdata i produksjonsprosessen, osv. Gjennom AI kan disse olje- og gassdataanalysene utnyttes i stor skala. Ved å utnytte disse dataene gjennom AI kan bedre utforsknings- og produksjonsbeslutninger tas for å sikre effektivitet.
For leieavtaler og oppkjøp av olje- og gassrelaterte gruve- og eiendomsrettigheter kan AI hjelpe utforsknings- og produksjons E&P-selskaper med å forstå verdien av reserver mer nøyaktig, håndtere informasjon og adressere risikoer, mens AI kan syntetisere forholdene for produksjon og drift og andre aspekter for å gi investeringsråd, og skape verdi for selskapet.
AI i drift og salg: Produksjonsregulering, økonomisk forvaltning og markedsføring
AI hjelper til med å regulere produksjon
Olje- og gassindustrien skiller seg fra andre industrier ved at dens produksjonsobjekter har en produksjonslivssyklus, og produksjonsprosessen i et oljeområde har naturen av naturlig livsdekomponering. Derfor er det viktig å forstå livssyklusen og planlegge mengden brønner som skal utnyttes. AIs maskinlæringsteknologi kan nøyaktig formulere spesifikke produksjonsplaner og mål og trinnvise driftsplaner gjennom dyp læring og prediktiv analyse av oljebrønndata for å maksimere optimaliseringen av brønnkapasitetsplanlegging.
AI kan hjelpe til med å forutsi og justere brønnproblemer ved å beregne og optimalisere andre variabler som strømningshastigheter og trykk innen brønnen for å oppnå raffinert produksjon, samtidig som den alltid analyserer driftsforhold. Maksimer produksjonskapasiteten og reduser bortkastede kostnader. Olje- og gassingeniørprogramvaren spiller en betydelig rolle i å optimalisere produksjonsprosessen ved å forutsi brønnproblemer og justere driftsvariabler.
AI hjelper med økonomisk forvaltning
AI brukes allerede produktivt innen finans og bedriftsfinansiering. Olje- og gasselskaper kan bruke AI innen økonomisk forvaltning for å undersøke kontantstrøm og utgifter, optimalisere kostnadsfordelinger og lette verdiskapende analytiske beslutninger. AIs evne til å bistå i planlegging av kapitalprosjekter, risikostyring og markedsføringskampanjer bør ikke undervurderes. Med kraftige prediktive analyser kan AI til og med hjelpe selskaper med å unngå potensielle problemer i finansielle prosesser og finansielle investeringer. AI kan også evaluere nøkkeltall, identifisere prosjektgap og muligheter, og gi relevante investeringsanbefalinger.
Med AI kan programvaren for forvaltning av olje- og gassressurser brukes til å optimalisere distribusjonsdesignet av brønner og maksimere ressursutvinningsratene. AI, som en del av programvaren for forvaltning av olje- og gassressurser, kan gjøre kvantitative probabilistiske analyser for å bistå i brønn-design og forutsi underjordiske risikoer. Programvaren for forvaltning av olje- og gassressurser er også avgjørende for å opprettholde industrielt utstyr i god stand, og sikre effektiviteten av olje- og gassproduksjon og konstruksjon. AI innen olje- og gassingeniørprogramvare hjelper til med økonomisk forvaltning ved å undersøke kontantstrøm og utgifter, og gi verdiskapende analytiske beslutninger.
AI hjelper i salgsprosessen
AI har heller ingen problemer med å analysere data for råvaremarkedet. Operatører kan bruke AI til å syntetisere markedsdata og driftsbehov for å spekulere i rimelige tilbud og forbedre konkurranseevnen og lønnsomheten til varer i markedet. I mellomtiden er Visual Language Modeling (VLM), en AI-teknologi, enda viktigere i logistikkautomatisering og leverandørfakturanalyse. Gjennom nøyaktig og intelligent tekstgjenkjenning og analyse kan VLM betydelig forbedre håndteringen av olje- og gass salgsordrer.
Konklusjon
AI-teknologi står som en transformativ kraft innen olje- og gassindustrien, og revolusjonerer ulike aspekter av operasjoner fra utforskning til salg. Dens dyktighet innen databehandling og dyp læring muliggjør rask og presis utførelse av prediktiv analyse, omfattende vurderinger og beslutningstaking. I tillegg fremhever det hvordan programvaren for databehandling i olje og gass, med hjelp av AI, kan optimalisere brønnkapasitetsplanlegging og produksjonsregulering, noe som fører til maksimal produksjonskapasitet. I brønutvikling optimaliserer AI design- og konstruksjonsprosesser, og sikrer høyere avkastning på investeringen ved å utnytte geologiske og ingeniørdata. Sikkerheten styrkes gjennom AI-drevne forebyggende risikovurderinger, som reduserer ulykker og beskytter personell. Produksjonseffektiviteten forbedres gjennom prediktivt vedlikehold, mens utforskning strømlinjeformes av AIs evne til å analysere store datasett, noe som fører til bedre målrettede innsats. Økonomisk forvaltning raffineres gjennom AIs prediktive analyser, og markedsføring styrkes av dens kapasitet til å analysere markedstrender og optimalisere salgsstrategier. Samlet sett forutsier AIs integrering i olje- og gassindustrien en fremtid med økt effektivitet, reduserte kostnader og forbedret sikkerhet, som understreker dens betydning som en hjørnestein-teknologi for sektorens fremgang. Utviklingen av olje- og gassprogramvare med AI-kapasiteter er avgjørende for bransjens fremgang, og tilbyr løsninger for utforskning, produksjon og økonomisk forvaltning.
