Технология Искусственного Интеллекта (ИИ) в области производства энергии имеет огромное значение, особенно в нефтегазовой отрасли, где ИИ может помочь повысить эффективность, снизить затраты и улучшить возврат инвестиций во всех аспектах производственных операций. Роль ИИ в программном обеспечении для управления данными в нефтегазовой отрасли заключается в обработке и анализе больших объемов данных, что позволяет принимать более обоснованные решения и проводить предсказательную аналитику в отрасли.
От разведки и оценки до разработки и строительства, от производства и эксплуатации до продаж, ИИ может полагаться на свои мощные возможности обработки данных и глубокого обучения, чтобы быстро и точно проводить соответствующий предсказательный анализ, комплексную оценку и программы принятия решений. Наиболее заметные применения ИИ в энергетической отрасли следующие: оценка стоимости нефтяных резервуаров и формулирование соответствующих планов разработки; предоставление профилактической оценки рисков для повышения безопасности; использование данных с датчиков для оптимизации графиков производства и улучшения обслуживания оборудования; помощь в разведке и оценке для упрощения выбора предпочтительных целей разведки и оптимизации планирования разведки; а также регулирование производства, финансовое управление и маркетинг.
ИИ в разработке нефтяных скважин: оценка стоимости резервуаров и формулирование вариантов разработки
Разработка скважин является крайне затратным и трудоемким процессом для нефтегазовых компаний, и ИИ может значительно снизить бремя разработки скважин благодаря своим мощным возможностям обработки данных. Особенно в процессе проектирования распределения скважин и строительных операций от бурения до завершения, ИИ может лучше синтезировать данные нефтегазовой аналитики для повышения эффективности и возврата инвестиций в разработку скважин.
Разработка скважин требует обработки и анализа большого объема геологической, геофизической и инженерной информации. В геологии разработка нефтяных месторождений требует анализа процесса образования, закономерностей движения и условий хранения ресурсов нефти и газа для получения полной оценки запасов, качества и характеристик резервуара. В инженерии разработка нефтяных месторождений требует формулирования подходящего и интегрированного плана развертывания для инженерных объектов, машин и оборудования на основе местной геологической среды и производственных требований.
Разработка программного обеспечения для нефтегазовой отрасли в этом секторе сосредоточена на создании приложений, которые могут справляться со сложностями операций в нефтегазовой отрасли, с ИИ в центре этих усовершенствований. Разработка программного обеспечения для нефтегазовой отрасли выигрывает от внедрения ИИ, который может обрабатывать большие объемы данных и предоставлять предсказательные аналитические данные.
Решения программного обеспечения для нефтегазовой отрасли интегрируют различные наборы данных, включая геологические и производственные данные, чтобы повысить эффективность разработки скважин. В то же время необходимо также сформулировать общий план разработки на основе этих данных, касающихся распределения скважин, потока разработки и процесса разработки. Программные приложения для нефтегазовой отрасли, как описано, используют возможности обработки данных ИИ для повышения эффективности и возврата инвестиций в разработку скважин. Программное обеспечение для добычи нефти и газа помогает в оценке стоимости резервуаров и формулировании планов разработки с использованием ИИ.
Эти исследования, анализ и планирование, которые зависят от обработки большого объема данных, часто требуют привлечения профессиональных ученых и экспертов для проведения нескольких семинаров, и этим специалистам также нужны сложные технические средства для выполнения задачи. С другой стороны, если вы решите позволить ИИ работать с людьми, вам нужно лишь обеспечить правильность и полноту данных.
ИИ в проектировании распределения скважин
ИИ может в полной мере использовать сложные данные о горных породах и скважинах, обрабатывая геологические условия нефтяного месторождения и анализируя нефтяной резервуар, разумно планируя проектирование распределения скважин, находя наиболее подходящее место для скважины, расстояние между скважинами и плотность скважин в нефтяном месторождении, а также максимизируя коэффициент извлечения ресурсов и эффективность добычи. Программное обеспечение для инженерии в нефтегазовой отрасли использует ИИ для анализа геологических и производственных данных, помогая в разработке планов развертывания скважин.
ИИ в строительных операциях
ИИ может проводить количественный вероятностный анализ на всем протяжении процесса от бурения до завершения, помогать в проектировании скважин, оценивать строительные работы и предсказывать подземные риски. ИИ может максимизировать возврат инвестиций каждой скважины, комплексно обрабатывая геологические, производственные и данные об оборудовании. Программное обеспечение для добычи нефти и газа имеет важное значение для оптимизации проектирования распределения скважин и максимизации коэффициента извлечения ресурсов в операциях.
Энергетическая отрасль может воспользоваться формой совместной работы ИИ и человека, чтобы максимизировать возможности аналитики данных в нефтегазовой отрасли, глубокого обучения и предсказательной аналитики механического обучения и других технологий для лучшей оценки стоимости нефтяных резервуаров и формулирования планов разработки. Для использования ИИ программное обеспечение для управления данными в нефтегазовой отрасли может интегрировать данные разведки и производства (E&P), данные бурения и интеграцию на платформе вместе с блочными моделями и контролем, что вдохновит на большую эффективность в энергетической отрасли.
ИИ в оценке безопасности в нефтегазовой отрасли: предоставление профилактических оценок рисков для повышения безопасности
Из-за природы операций в нефтегазовой отрасли безопасность всегда является первоочередной задачей. Будь то во время транспортировки на морской платформе и вертолете или наземных операций с тяжелым оборудованием, токсичными газами и другими опасными средами, безопасность имеет критическое значение. Нефтегазовые компании рассматривают безопасность как ключевой фактор успеха своих повседневных операций, и многие внедрили системы управления безопасностью и кампании, основанные на поведении, а также внедрили лидерство в области безопасности в операционные бизнес-единицы. Программное обеспечение для нефтегазовой отрасли разработано для повышения безопасности, предоставляя профилактические оценки рисков. Применение ИИ в программном обеспечении для добычи нефти и газа помогает предоставлять профилактические оценки рисков для повышения безопасности во время операций.
Несмотря на то, что компании собирают огромное количество данных о том, почему возникают проблемы с безопасностью, что произошло, коренные причины и выводы для предотвращения будущих инцидентов, несчастные случаи все равно происходят. Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (ML) и технологии глубокого обучения имеют потенциал для оценки этих данных и обучения на их основе с течением времени, чтобы получить представление о коренных причинах и информировать о различных и потенциально лучших решениях для предотвращения. Например, Национальное управление по аэронавтике и исследованию космического пространства (NASA) уже использует принципы ИИ для создания алгоритмов, которые анализируют данные из авиационной отрасли, с целью выявления проблем до того, как они станут несчастными случаями.
Решения программного обеспечения для нефтегазовой отрасли используют ИИ для улучшения обслуживания оборудования, предсказывая сбои и оптимизируя производственные процессы. С помощью технологии ИИ/ML нефтегазовые компании могут более эффективно анализировать данные о безопасности, выявлять потенциальные факторы риска и принимать более целенаправленные профилактические меры. Это не только улучшает эффективность управления безопасностью, но и значительно снижает количество несчастных случаев, защищая здоровье и безопасность сотрудников. Программные приложения для нефтегазовой отрасли играют важную роль в предоставлении профилактических оценок рисков, повышая безопасность в отрасли.
Хотя это не упоминается явно, программное обеспечение для среднепродуктивного сектора нефтегазовой отрасли может потенциально использовать ИИ для оптимизации транспортировки и хранения нефти и газа, обеспечивая эффективность и безопасность. Программное обеспечение для среднепродуктивного сектора нефтегазовой отрасли может использовать ИИ для предсказания и управления потоком ресурсов через трубопроводы, снижая затраты и улучшая надежность операций. Такое программное обеспечение может интегрироваться с операциями верхнего и нижнего уровней, используя ИИ для синхронизации производства с рыночными требованиями и логистикой.
ИИ в процессе производства и строительства: использование данных с датчиков для улучшения обслуживания оборудования
После разведки и разработки нефтяного месторождения оно официально переходит в сегмент производства. В процессе производства на нефтяном месторождении промышленное оборудование играет крайне важную роль, и поддержание промышленного оборудования в хорошем состоянии является наиболее важным для обеспечения производства и строительства нефти и газа. Это особенно актуально для оборудования, используемого для добычи, такого как буровые долота. В прошлом обслуживание оборудования зависело от регулярных проверок и ремонтов механиками и даже замены, что потребляло много затрат. Теперь, с помощью ИИ, компании могут устранить необходимость в тысячах долларов на обслуживание буровых долот, одновременно получая лучшее понимание производства и улучшая эффективность.
Причина, по которой ИИ может играть важную роль в обслуживании оборудования в процессе производства и строительства, заключается в том, что ИИ может использовать большое количество данных о производстве в энергетической отрасли, которые в настоящее время не используются, благодаря своим мощным возможностям обработки данных и предсказательной аналитики. Например, в случае буровых долот датчики в буровой установке могут захватывать важные данные о производстве, включая, но не ограничиваясь, вибрацией, температурой, давлением и производительностью. С помощью ИИ аналитика данных в нефтегазовой отрасли может использоваться через методы машинного обучения для нахождения корреляций между переменными, что приводит к предсказательным аналитическим данным для лучшего восприятия и предсказания сбоев оборудования. ИИ может поддерживать оборудование через предсказательные аналитические данные, улучшая использование и долговечность промышленного оборудования. Программные приложения для нефтегазовой отрасли используют ИИ для анализа данных с датчиков буровых долот, чтобы предсказывать сбои оборудования и улучшать обслуживание.
Программное обеспечение для нефтегазовой отрасли важно для оптимизации графиков производства и обслуживания оборудования с использованием данных с датчиков. Например, Tesla, Inc. интегрирует телематическую систему, с помощью которой она снижает затраты и внедряет более экономически эффективные программы профилактического обслуживания. Она собирает целевые данные с двигателей и, после обработки и анализа с помощью ML, предоставляет информацию о предсказательном обслуживании непосредственно клиенту. В результате клиент получает предупреждение о сбоях до их возникновения и получает решения и рекомендации по дальнейшим действиям, чтобы предотвратить их. Аналогичным образом, GE Digital, дочерняя компания General Electric, разработала инструмент ML под названием Predix для выполнения предсказательного обслуживания промышленного оборудования, используемого в нефтегазовой отрасли.
ИИ в разведке нефти и газа: помощь в разведке и оценке для упрощения выбора целей разведки и оптимизации планирования разведки
Программное обеспечение для нефтегазовой отрасли, как обсуждалось, использует ИИ для оценки стоимости нефтяных резервуаров и формулирования планов разработки, значительно упрощая операции. Перед формальной разработкой скважин одним из более важных шагов является разведка ресурсов нефти и газа для определения наличия, размера и запасов ресурсов нефти и газа. Решения программного обеспечения для нефтегазовой отрасли играют жизненно важную роль в помощи разведке и оценке, упрощая выбор предпочтительных целей разведки. ИИ помогает компаниям энергетической отрасли принимать более обоснованные оценки и решения, помогая в процессе разведки и оценки ресурсов нефти и газа.
Разведка углеводородных ресурсов требует анализа инвентаризации, распределения и геологических условий углеводородных ресурсов на основе обширных геологических исследований, исследований в области нефтяной инженерии и полевых испытаний, а также планов сейсмической обработки, оценок скважин и планов тестового бурения. ИИ может интегрировать техническую осуществимость и экономическую оценку для оптимизации целей разведки и планов разведки, тем самым снижая объем работы и лучше управляя ожиданиями.
С помощью ИИ энергетическая отрасль может раскрыть потенциал данных в больших объемах. Энергетическая отрасль накопила большое количество ценных данных: данные исторической добычи по регионам, результаты геофизических исследований, данные лабораторного анализа, накопленные в процессе разведки и разработки, и данные о работе оборудования в процессе производства и т.д. С помощью ИИ эти аналитические данные в нефтегазовой отрасли могут использоваться в большом масштабе. Используя эти данные через ИИ, можно принимать более обоснованные решения по разведке и производству для обеспечения эффективности.
Для сделок по аренде и приобретению прав на добычу и имущественных прав, ИИ может помочь компаниям по разведке и производству (E&P) более точно понять стоимость запасов, решить информационные проблемы и риски, в то время как ИИ может синтезировать условия производства и эксплуатации и другие аспекты, чтобы дать инвестиционные рекомендации, создавая ценность для компании.
ИИ в операциях и продажах: регулирование производства, финансовое управление и маркетинг
ИИ помогает регулировать производство
Нефтегазовая отрасль отличается от других отраслей тем, что ее объекты производства имеют жизненный цикл, а процесс производства на нефтяном месторождении имеет природу естественного распада. Поэтому важно понимать жизненный цикл и планировать количество скважин, которые будут эксплуатироваться. Технология механического обучения ИИ может точно формулировать конкретные производственные планы и цели, а также поэтапные операционные планы через глубокое обучение и предсказательную аналитику данных о нефтяных скважинах, чтобы максимизировать оптимизацию планирования мощности скважин.
ИИ может помочь предсказать и скорректировать проблемы со скважинами, рассчитывая и оптимизируя другие переменные, такие как расход и давление внутри скважины, чтобы достичь более точного производства, постоянно анализируя условия эксплуатации. Максимизировать производственную мощность и снизить потери затрат. Программное обеспечение для инженерии в нефтегазовой отрасли играет значительную роль в оптимизации производственного процесса, предсказывая проблемы со скважинами и корректируя операционные переменные.
ИИ помогает в финансовом управлении
ИИ уже продуктивно используется в финансах и корпоративных финансах. Нефтегазовые компании могут использовать ИИ в области финансового управления для анализа денежных потоков и расходов, оптимизации распределения затрат и содействия принятию решений, добавляющих ценность. Способность ИИ помогать в планировании капитальных проектов, управлении рисками и маркетинговых кампаниях не следует недооценивать. С помощью мощной предсказательной аналитики ИИ может даже помочь компаниям избежать потенциальных проблем в финансовых процессах и инвестициях. ИИ также может оценивать ключевые метрики, выявлять пробелы и возможности в проектах и предоставлять соответствующие инвестиционные рекомендации.
С помощью ИИ программное обеспечение для управления активами в нефтегазовой отрасли может использоваться для оптимизации проектирования распределения скважин и максимизации коэффициента извлечения ресурсов. ИИ, как часть программного обеспечения для управления активами в нефтегазовой отрасли, может проводить количественные вероятностные анализы для помощи в проектировании скважин и предсказании подземных рисков. Программное обеспечение для управления активами в нефтегазовой отрасли также имеет важное значение для поддержания промышленного оборудования в хорошем состоянии, обеспечивая эффективность производства и строительства нефти и газа. ИИ в программном обеспечении для инженерии в нефтегазовой отрасли помогает в финансовом управлении, анализируя денежные потоки и расходы, предоставляя решения, добавляющие ценность.
ИИ помогает в процессе продаж
ИИ также без проблем анализирует данные для товарного рынка. Операторы могут использовать ИИ для синтеза рыночных данных и операционных потребностей, чтобы делать разумные предложения и улучшать конкурентоспособность и прибыльность товаров на рынке. Тем временем, Моделирование визуального языка (VLM), технология ИИ, становится еще более важным в автоматизации логистики и анализе счетов поставщиков. Благодаря точному и интеллектуальному распознаванию и анализу текста VLM может значительно улучшить управление заказами на продажу нефти и газа.
Заключение
Технология ИИ является трансформационной силой в нефтегазовой отрасли, революционизируя различные аспекты операций от разведки до продаж. Ее способности в обработке данных и глубоком обучении позволяют быстро и точно выполнять предсказательную аналитику, комплексные оценки и принятие решений. Также подчеркивается, как программное обеспечение для управления данными в нефтегазовой отрасли, с помощью ИИ, может оптимизировать планирование мощности скважин и регулирование производства, что приводит к максимизации производственной мощности. В разработке скважин ИИ оптимизирует процессы проектирования и строительства, обеспечивая более высокий возврат инвестиций за счет использования геологических и инженерных данных. Безопасность усиливается за счет профилактических оценок рисков, основанных на ИИ, что снижает количество несчастных случаев и защищает персонал. Эффективность производства повышается за счет предсказательного обслуживания, в то время как разведка упрощается благодаря способности ИИ анализировать огромные объемы данных, что приводит к более целенаправленным усилиям. Финансовое управление уточняется с помощью предсказательной аналитики ИИ, а маркетинг усиливается благодаря его способности анализировать рыночные тенденции и оптимизировать стратегии продаж. В целом, интеграция ИИ в нефтегазовую отрасль предвещает будущее с повышенной эффективностью, снижением затрат и улучшением безопасности, подчеркивая его значимость как основополагающей технологии для прогресса сектора. Разработка программного обеспечения для нефтегазовой отрасли с возможностями ИИ имеет решающее значение для прогресса отрасли, предлагая решения для разведки, производства и финансового управления.
