Technologia sztucznej inteligencji w dziedzinie produkcji energii ma ogromne znaczenie w przemyśle naftowym i gazowym, gdzie AI może pomóc w poprawie efektywności, redukcji kosztów i zwiększeniu zwrotu z inwestycji we wszystkich aspektach całego procesu operacji przemysłowych. Rola AI w oprogramowaniu do zarządzania danymi w przemyśle naftowym i gazowym polega na przetwarzaniu i analizie dużych zbiorów danych, co umożliwia lepsze podejmowanie decyzji i analitykę predykcyjną w branży.
Od eksploracji i oceny, przez rozwój i budowę, po produkcję i operacje, aż do sprzedaży, AI może polegać na swoich potężnych zdolnościach przetwarzania danych i możliwościach głębokiego uczenia się, aby szybko i dokładnie przeprowadzać odpowiednie analizy predykcyjne, kompleksowe oceny i programy podejmowania decyzji. Najbardziej wyraźne zastosowania AI w przemyśle energetycznym to: ocena wartości złóż ropy naftowej i formułowanie odpowiednich planów rozwoju; dostarczanie oceny ryzyka prewencyjnego w celu zwiększenia bezpieczeństwa; wykorzystanie danych z czujników do optymalizacji harmonogramu produkcji i poprawy konserwacji sprzętu; wspomaganie eksploracji i oceny w celu ułatwienia wyboru preferowanych celów eksploracyjnych i optymalizacji planowania eksploracji; oraz regulacja produkcji, zarządzanie finansami i marketing.
AI w rozwoju odwiertów naftowych: ocena wartości złóż i formułowanie opcji rozwoju
Rozwój odwiertów to niezwykle kosztowny i pracochłonny proces dla firm naftowych i gazowych, a AI może znacznie zmniejszyć obciążenie związane z rozwojem odwiertów dzięki swoim potężnym zdolnościom przetwarzania danych. Szczególnie w procesie projektowania i budowy odwiertów, od wiercenia po zakończenie, AI może lepiej syntetyzować analizy danych w przemyśle naftowym i gazowym, aby poprawić efektywność i ROI rozwoju odwiertów.
Rozwój odwiertów wymaga przetwarzania i analizy dużej ilości informacji geologicznych, geofizycznych i inżynieryjnych. W geologii rozwój pól naftowych wymaga analizy procesu powstawania, wzorców ruchu i warunków przechowywania zasobów ropy i gazu, aby uzyskać pełną ocenę rezerw, jakości i cech złoża. W inżynierii rozwój pól naftowych wymaga sformułowania odpowiedniego i zintegrowanego planu rozmieszczenia obiektów inżynieryjnych, maszyn i urządzeń na podstawie lokalnego środowiska geologicznego i wymagań produkcyjnych.
Rozwój oprogramowania naftowego i gazowego w tym sektorze koncentruje się na tworzeniu aplikacji, które mogą radzić sobie z złożonościami operacji naftowych i gazowych, z AI w centrum tych postępów. Rozwój oprogramowania naftowego i gazowego korzysta z włączenia AI, która może przetwarzać duże ilości danych i dostarczać predykcyjne spostrzeżenia.
Rozwiązania oprogramowania naftowego i gazowego integrują różne zbiory danych, w tym dane geologiczne i produkcyjne, aby poprawić efektywność rozwoju odwiertów. Jednocześnie konieczne jest również sformułowanie ogólnego planu rozwoju na podstawie tych danych dotyczących rozmieszczenia odwiertów, przepływu rozwoju i procesu rozwoju. Aplikacje oprogramowania naftowego i gazowego, jak opisano, wykorzystują zdolności przetwarzania danych AI, aby poprawić efektywność i ROI rozwoju odwiertów. Oprogramowanie dla sektora upstream wspiera ocenę wartości złóż i formułowanie planów rozwoju z wykorzystaniem AI.
Te badania, analizy i planowanie, które opierają się na dużej ilości przetwarzania danych, często wymagają zatrudnienia profesjonalnych naukowców i ekspertów do przeprowadzenia kilku seminariów, a ci profesjonaliści również potrzebują skomplikowanych środków technicznych do wykonania zadania. Z drugiej strony, jeśli zdecydujesz się na współpracę AI z ludźmi, wystarczy zapewnić poprawność i bogactwo danych.
AI w projektowaniu rozmieszczenia odwiertów
AI może w pełni wykorzystać złożone formacje skalne i dane o odwiertach, przetwarzając warunki geologiczne pola naftowego i analizując złoża ropy, rozsądnie planując projekt rozmieszczenia odwiertów, znajdując najbardziej odpowiednią lokalizację odwiertów, odległość między odwiertami i gęstość odwiertów w polu naftowym, maksymalizując wskaźnik odzysku zasobów i efektywność wydobycia. Oprogramowanie inżynieryjne w przemyśle naftowym i gazowym wykorzystuje AI do analizy danych geologicznych i produkcyjnych, wspomagając rozwój planów rozmieszczenia odwiertów.
AI w operacjach budowlanych
AI może przeprowadzać ilościowe analizy probabilistyczne w całym procesie, od wiercenia po zakończenie, wspierać projektowanie odwiertów, oceniać prace budowlane i przewidywać ryzyka podziemne. AI może maksymalizować zwrot z inwestycji każdego odwiertu, kompleksowo przetwarzając dane geologiczne, produkcyjne i sprzętowe. Oprogramowanie dla sektora upstream jest niezbędne do optymalizacji projektowania rozmieszczenia odwiertów i maksymalizacji wskaźnika odzysku zasobów w operacjach.
Branża energetyczna może skorzystać z formy współpracy AI i ludzi, aby maksymalizować zdolności analityki danych w przemyśle naftowym i gazowym, głębokiego uczenia się oraz analizy predykcyjnej technologii uczenia maszynowego, aby lepiej ocenić wartość złóż ropy i formułować plany rozwoju. W przypadku wykorzystania AI, oprogramowanie do zarządzania danymi w przemyśle naftowym i gazowym może integrować dane z eksploracji i produkcji (E&P), dane z wierceń oraz integrację na platformie wraz z modelami bloków i kontrolami, co zainspiruje większą efektywność w branży energetycznej.
AI w ocenie bezpieczeństwa w przemyśle naftowym i gazowym: dostarczanie prewencyjnych ocen ryzyka w celu zwiększenia bezpieczeństwa i ochrony
Ze względu na charakter operacji w przemyśle naftowym i gazowym, bezpieczeństwo zawsze jest kluczowym zagadnieniem. Niezależnie od tego, czy chodzi o operacje na platformach morskich i transport helikopterami, czy o operacje lądowe związane z ciężkim sprzętem, toksycznymi gazami i innymi niebezpiecznymi środowiskami, bezpieczeństwo jest kluczowe. Firmy naftowe i gazowe traktują bezpieczeństwo jako kluczowy czynnik w sukcesie swoich codziennych operacji, a wiele z nich wdrożyło systemy zarządzania bezpieczeństwem i kampanie oparte na zachowaniach, a także wbudowało przywództwo w zakresie bezpieczeństwa w jednostkach operacyjnych. Oprogramowanie dla przemysłu naftowego i gazowego jest zaprojektowane w celu zwiększenia bezpieczeństwa i ochrony poprzez dostarczanie prewencyjnych ocen ryzyka. Zastosowanie AI w oprogramowaniu dla sektora upstream pomaga w dostarczaniu prewencyjnych ocen ryzyka w celu zwiększenia bezpieczeństwa i ochrony podczas operacji.
Pomimo faktu, że firmy gromadzą ogromne ilości danych na temat przyczyn problemów z bezpieczeństwem, co się stało, przyczyn źródłowych i ustaleń, aby zapobiec przyszłym incydentom, wypadki nadal się zdarzają. Sztuczna inteligencja (AI), uczenie maszynowe (ML) i technologie głębokiego uczenia mają potencjał do oceny tych danych i uczenia się z nich w czasie, aby uzyskać wgląd w przyczyny źródłowe i informować o różnych, a potencjalnie lepszych decyzjach zapobiegawczych. Na przykład, Krajowa Administracja Aeronautyki i Przestrzeni Kosmicznej (NASA) już wykorzystuje zasady AI do tworzenia algorytmów, które analizują dane z branży lotniczej, mając na celu wykrywanie problemów, zanim staną się one wypadkami.
Rozwiązania oprogramowania naftowego i gazowego wykorzystują AI do zwiększenia konserwacji sprzętu poprzez przewidywanie awarii i optymalizację procesów produkcyjnych. Dzięki wykorzystaniu technologii AI/ML, firmy naftowe i gazowe mogą skuteczniej analizować dane dotyczące bezpieczeństwa, identyfikować potencjalne czynniki ryzyka i podejmować bardziej ukierunkowane działania zapobiegawcze. To nie tylko poprawia efektywność zarządzania bezpieczeństwem, ale także znacząco redukuje liczbę wypadków i chroni zdrowie oraz bezpieczeństwo pracowników. Aplikacje oprogramowania naftowego i gazowego są kluczowe w dostarczaniu prewencyjnych ocen ryzyka, zwiększając bezpieczeństwo i ochronę w branży.
Chociaż nie jest to wyraźnie wspomniane, oprogramowanie midstream w przemyśle naftowym i gazowym mogłoby potencjalnie wykorzystać AI do optymalizacji transportu i przechowywania ropy i gazu, zapewniając efektywność i bezpieczeństwo. Oprogramowanie midstream mogłoby wykorzystać AI do przewidywania i zarządzania przepływem zasobów przez rurociągi, redukując koszty i poprawiając niezawodność operacyjną. Takie oprogramowanie midstream mogłoby integrować się z operacjami upstream i downstream, wykorzystując AI do synchronizacji produkcji z wymaganiami rynku i logistyką.
AI w procesie produkcji i budowy: dane z czujników w czasie rzeczywistym w celu poprawy konserwacji sprzętu
Po eksploracji i rozwoju pola naftowego, pole to oficjalnie przechodzi do segmentu produkcji. W procesie produkcji w polu naftowym przemysłowy sprzęt odgrywa niezwykle ważną rolę, a utrzymanie sprzętu przemysłowego w dobrym stanie jest najważniejsze dla zapewnienia produkcji i budowy ropy i gazu. Jest to szczególnie prawdziwe w przypadku sprzętu używanego do wydobycia, takiego jak wiertła. W przeszłości konserwacja sprzętu polegała na regularnych inspekcjach i naprawach przez mechaników, a nawet na wymianie, co generowało wysokie koszty. Teraz, dzięki AI, firmy mogą wyeliminować potrzebę wydawania tysięcy dolarów na konserwację wierteł, jednocześnie uzyskując lepsze zrozumienie produkcji i poprawiając efektywność.
Powód, dla którego AI może odgrywać ważną rolę w konserwacji sprzętu w trakcie procesu produkcji i budowy, polega na tym, że AI może wykorzystać dużą ilość danych produkcyjnych z branży energetycznej, które są obecnie niewykorzystane, dzięki swoim potężnym zdolnościom przetwarzania danych i analityki predykcyjnej. W przypadku wierteł, na przykład, czujniki w wiertle mogą rejestrować ważne dane produkcyjne, w tym, ale nie ograniczając się do, wibracji, temperatury, ciśnienia i przepustowości. Dzięki AI analityka danych w przemyśle naftowym i gazowym może być wykorzystywana za pomocą technik uczenia maszynowego do znajdowania korelacji między zmiennymi, co prowadzi do predykcyjnych spostrzeżeń, które lepiej wyczuwają i przewidują awarie sprzętu. AI może utrzymywać sprzęt dzięki predykcyjnym spostrzeżeniom, poprawiając wykorzystanie wydajności i długowieczność sprzętu przemysłowego. Aplikacje oprogramowania naftowego i gazowego wykorzystują AI do analizy danych z czujników wierteł w celu przewidywania awarii sprzętu i poprawy konserwacji.
Oprogramowanie dla przemysłu naftowego i gazowego jest ważne w optymalizacji harmonogramu produkcji i konserwacji sprzętu z wykorzystaniem danych z czujników. Na przykład, Tesla, Inc. integruje system telematyczny, dzięki któremu redukuje koszty i wdraża bardziej opłacalne programy konserwacji prewencyjnej. Zbiera dane docelowe z silników i, po przetwarzaniu i analizie ML, dostarcza informacje o konserwacji predykcyjnej bezpośrednio do klienta. W rezultacie klient jest ostrzegany o awariach, zanim one wystąpią, i otrzymuje rozwiązania oraz zalecenia dotyczące działań zapobiegawczych. Podobnie, GE Digital, spółka zależna General Electric, opracowała narzędzie ML o nazwie Predix, które wykonuje konserwację predykcyjną na sprzęcie przemysłowym używanym w przemyśle naftowym i gazowym.
AI w eksploracji ropy i gazu: wspomaganie eksploracji i oceny w celu ułatwienia wyboru celów eksploracyjnych i optymalizacji planowania eksploracji
Oprogramowanie dla przemysłu naftowego i gazowego, jak omówiono, wykorzystuje AI do oceny wartości złóż ropy i formułowania planów rozwoju, znacznie usprawniając operacje. Przed formalnym rozwojem odwiertów jednym z ważniejszych kroków jest eksploracja zasobów ropy i gazu w celu określenia obecności, wielkości i rezerw zasobów ropy i gazu. Rozwiązania oprogramowania naftowego i gazowego odgrywają kluczową rolę w wspomaganiu eksploracji i oceny, ułatwiając wybór preferowanych celów eksploracyjnych. AI pomaga firmom z branży energetycznej podejmować lepsze wyceny i decyzje, wspierając proces eksploracji i oceny zasobów ropy i gazu.
Eksploracja zasobów węglowodorowych wymaga analizy inwentarza, rozmieszczenia i warunków geologicznych zasobów węglowodorowych na podstawie obszernego badania geologicznego, badań inżynierii naftowej oraz testów terenowych, a także planów przetwarzania sejsmicznego, ocen odwiertów i planów testów wydobywczych. AI może integrować wykonalność techniczną i ocenę ekonomiczną, aby optymalizować cele eksploracyjne i plany eksploracji, co zmniejsza obciążenie i lepiej zarządza oczekiwaniami.
Dzięki AI branża energetyczna może uwolnić potencjał danych w dużych ilościach. Branża energetyczna zgromadziła dużą ilość cennych danych: regionalne dane historyczne dotyczące wydobycia, wyniki badań geofizycznych, dane analizy laboratoryjnej zgromadzone w trakcie procesu eksploracji i rozwoju oraz dane o działaniu sprzętu w procesie produkcji itd. Dzięki AI te analizy danych w przemyśle naftowym i gazowym mogą być wykorzystywane w dużej skali. Wykorzystując te dane za pomocą AI, można podejmować lepsze decyzje dotyczące eksploracji i produkcji, aby zapewnić efektywność.
W przypadku transakcji dzierżawnych i nabywania praw do wydobycia związanych z polem naftowym oraz praw własności, AI może pomóc firmom zajmującym się eksploracją i produkcją E&P dokładniej zrozumieć wartość rezerw, rozwiązywać problemy informacyjne i ryzyka, podczas gdy AI może syntetyzować warunki produkcji i operacji oraz inne aspekty, aby udzielić porad inwestycyjnych, tworząc wartość dla firmy.
AI w operacjach i sprzedaży: regulacja produkcji, zarządzanie finansami i marketing
AI pomaga regulować produkcję
Przemysł naftowy i gazowy różni się od innych branż tym, że jego obiekty produkcyjne mają cykl życia produkcji, a proces produkcji w polu naftowym ma charakter naturalnego rozkładu życia. Dlatego ważne jest zrozumienie cyklu życia i zaplanowanie liczby odwiertów do eksploatacji. Technologia uczenia maszynowego AI może dokładnie formułować konkretne plany produkcji i cele oraz plany operacyjne etap po etapie poprzez głębokie uczenie się i analizy predykcyjne danych o odwiertach, maksymalizując optymalizację planowania zdolności odwiertów.
AI może pomóc przewidywać i dostosowywać problemy z odwiertami, obliczając i optymalizując inne zmienne, takie jak przepływy i ciśnienia w obrębie odwiertu, aby osiągnąć precyzyjną produkcję, jednocześnie zawsze analizując warunki operacyjne. Maksymalizuje to zdolność produkcyjną i redukuje straty kosztów. Oprogramowanie inżynieryjne w przemyśle naftowym i gazowym odgrywa znaczącą rolę w optymalizacji procesu produkcji poprzez przewidywanie problemów z odwiertami i dostosowywanie zmiennych operacyjnych.
AI pomaga w zarządzaniu finansami
AI jest już wykorzystywana produktywnie w finansach i finansach korporacyjnych. Firmy naftowe mogą wykorzystać AI w obszarze zarządzania finansami do analizy przepływów pieniężnych i wydatków, optymalizacji alokacji kosztów oraz ułatwienia decyzji analitycznych o wartości dodanej. Zdolność AI do wspierania planowania projektów kapitałowych, zarządzania ryzykiem i kampanii marketingowych nie powinna być niedoceniana. Dzięki potężnej analityce predykcyjnej AI może nawet pomóc firmom unikać potencjalnych problemów w procesach finansowych i inwestycjach finansowych. AI może również oceniać kluczowe wskaźniki, identyfikować luki i możliwości projektowe oraz udzielać odpowiednich rekomendacji inwestycyjnych.
Dzięki AI oprogramowanie do zarządzania aktywami w przemyśle naftowym i gazowym może być wykorzystywane do optymalizacji projektu rozmieszczenia odwiertów i maksymalizacji wskaźników odzysku zasobów. AI, jako część oprogramowania do zarządzania aktywami w przemyśle naftowym i gazowym, może przeprowadzać ilościowe analizy probabilistyczne, aby wspierać projektowanie odwiertów i przewidywać ryzyka podziemne. Oprogramowanie do zarządzania aktywami w przemyśle naftowym i gazowym jest również kluczowe dla utrzymania sprzętu przemysłowego w dobrym stanie, zapewniając efektywność produkcji i budowy ropy i gazu. AI w oprogramowaniu inżynieryjnym w przemyśle naftowym i gazowym pomaga w zarządzaniu finansami, analizując przepływy pieniężne i wydatki, dostarczając decyzje analityczne o wartości dodanej.
AI wspiera proces sprzedaży
AI nie ma również problemu z analizowaniem danych dotyczących rynku towarowego. Operatorzy mogą wykorzystać AI do syntezowania danych rynkowych i potrzeb operacyjnych, aby spekulować na temat rozsądnych ofert i poprawić konkurencyjność oraz rentowność towarów na rynku. W międzyczasie, Modelowanie Języka Wizualnego (VLM), technologia AI, jest jeszcze ważniejsze w automatyzacji logistyki i analizie faktur dostawców. Dzięki dokładnemu i inteligentnemu rozpoznawaniu i analizie tekstu, VLM może znacznie poprawić zarządzanie zamówieniami sprzedaży w przemyśle naftowym i gazowym.
Podsumowanie
Technologia AI stanowi siłę transformacyjną w przemyśle naftowym i gazowym, rewolucjonizując różne aspekty operacji od eksploracji po sprzedaż. Jej umiejętności w przetwarzaniu danych i głębokim uczeniu się umożliwiają szybkie i precyzyjne wykonywanie analiz predykcyjnych, kompleksowych ocen i podejmowania decyzji. Podkreśla również, jak oprogramowanie do zarządzania danymi w przemyśle naftowym i gazowym, z pomocą AI, może optymalizować planowanie zdolności odwiertów i regulację produkcji, prowadząc do maksymalizacji zdolności produkcyjnej. W rozwoju odwiertów AI optymalizuje procesy projektowania i budowy, zapewniając wyższy zwrot z inwestycji dzięki wykorzystaniu danych geologicznych i inżynieryjnych. Bezpieczeństwo jest wzmacniane dzięki prewencyjnym ocenom ryzyka opartym na AI, co redukuje wypadki i chroni personel. Efektywność produkcji jest poprawiana dzięki konserwacji predykcyjnej, podczas gdy eksploracja jest usprawniana dzięki zdolności AI do analizy ogromnych zbiorów danych, co prowadzi do lepiej ukierunkowanych działań. Zarządzanie finansami jest udoskonalane dzięki analityce predykcyjnej AI, a marketing jest wspierany przez jej zdolność do analizy trendów rynkowych i optymalizacji strategii sprzedaży. Ogólnie rzecz biorąc, integracja AI w przemyśle naftowym i gazowym zapowiada przyszłość zwiększonej efektywności, obniżonych kosztów i poprawy bezpieczeństwa, podkreślając jej znaczenie jako technologii kluczowej dla postępu tego sektora. Rozwój oprogramowania naftowego i gazowego z możliwościami AI jest kluczowy dla postępu branży, oferując rozwiązania dla eksploracji, produkcji i zarządzania finansami.
