Artificiell intelligens (AI) har ett stort värde inom energiproduktion, och inom olje- och gasindustrin kan AI hjälpa till att förbättra effektiviteten, minska kostnaderna och öka avkastningen på investeringar i alla aspekter av hela processen för industriella operationer. AI:s roll inom mjukvara för olje- och gasdatahantering är att bearbeta och analysera stora datamängder, vilket möjliggör bättre beslutsfattande och prediktiv analys inom industrin.
Från utforskning och bedömning till utveckling och konstruktion, till produktion och drift, till försäljning, kan AI förlita sig på sina egna kraftfulla databehandlingsförmågor och djupinlärningskapaciteter för att snabbt och noggrant göra lämpliga prediktiva analyser, omfattande bedömningar och beslutsprogram. De mest framträdande tillämpningarna av AI inom energisektorn är följande: bedömning av värdet på olje- och gasreservoarer och formulering av motsvarande utvecklingsplaner; tillhandahållande av förebyggande riskbedömningar för att öka säkerheten; utnyttjande av sensordata för att optimera produktionsscheman och förbättra underhåll av utrustning; bistå i utforskning och utvärdering för att underlätta valet av föredragna utforskningsmål och optimera utforskningsplanering; samt produktionreglering, finansiell förvaltning och marknadsföring.
AI inom olje- och gasbrunnsutveckling: Bedömning av reservoarvärde och formulering av utvecklingsalternativ
Brunnsutveckling är en extremt kostsam och arbetsintensiv process för olje- och gasföretag, och AI kan kraftigt minska bördan av brunnsutveckling genom sina kraftfulla databehandlingsförmågor. Särskilt i processen för brunnsdistributionsdesign och byggnadsoperationer från borrning till färdigställande kan AI bättre syntetisera i olje- och gasdataanalys för att förbättra effektiviteten och ROI för brunnsutveckling.
Brunnsutveckling kräver bearbetning och analys av en stor mängd geologisk, geofysisk och ingenjörsinformation. Inom geologi behöver oljeutveckling analysera generationsprocessen, rörelsemönster och lagringsförhållanden för olje- och gasresurser för att nå en fullständig bedömning av reservoarens reserver, kvalitet och egenskaper. Inom ingenjörsvetenskap kräver oljeutveckling att formulera en lämplig och integrerad distributionsplan för ingenjörsanläggningar, maskiner och utrustning baserat på den lokala geologiska miljön och produktionskraven.
Mjukvaruutveckling inom olje- och gassektorn fokuserar på att skapa applikationer som kan hantera komplexiteten i olje- och gasoperationer, med AI i kärnan av dessa framsteg. Mjukvaruutveckling inom olje- och gasindustrin drar nytta av att integrera AI, som kan bearbeta stora mängder data och ge prediktiva insikter.
Olje- och gasprogramvarulösningar integrerar olika datamängder, inklusive geologiska och produktionsdata, för att förbättra effektiviteten i brunnsutvecklingen. Samtidigt är det också nödvändigt att formulera en allmän utvecklingsplan baserat på detta angående brunnarnas distribution, utvecklingsflödet och utvecklingsprocessen. Olje- och gasprogramvaruapplikationer, som beskrivits, utnyttjar AI:s databehandlingsförmågor för att förbättra effektiviteten och ROI för brunnsutveckling. Upstream olje- och gasprogramvara hjälper till med bedömningen av reservoarvärde och formuleringen av utvecklingsplaner med hjälp av AI.
Denna forskning, analys och planering, som förlitar sig på en stor mängd databehandling, kräver ofta anställning av professionella forskare och experter för att genomföra flera seminarier, och dessa yrkesverksamma behöver också komplexa tekniska medel för att slutföra uppgiften. Å andra sidan, om du väljer att låta AI arbeta med människor, behöver du bara säkerställa datans korrekthet och rikedom.
AI i brunnsdistributionsdesign
AI kan fullt ut utnyttja den komplexa berggrunden och brunnsdata genom att bearbeta de geologiska förhållandena i oljeområdet och analysera olje- och gasreservoaren, rimligt planera distributionsdesignen av brunnarna, hitta den mest lämpliga brunnsplaceringen, avståndet mellan brunnar och brunnarnas densitet i oljeområdet, och maximera resursåtervinningsgraden och utvinnings effektiviteten. Olje- och gasingenjörsmjukvara använder AI för att analysera geologiska och produktionsdata, vilket hjälper till att utveckla brunnsdistributionsplaner.
AI i byggnadsoperationer
AI kan göra kvantitativa probabilistiska analyser i hela processen från borrning till färdigställande, bistå i brunnsdesign, utvärdera byggnadsarbeten och förutsäga underjordiska risker. AI kan maximera avkastningen på investeringarna för varje brunn genom att omfattande bearbeta geologiska, produktions- och utrustningsdata. Upstream olje- och gasprogramvara är avgörande för att optimera brunnsdistributionsdesign och maximera resursåtervinningsgraden i operationer.
Energisektorn kan dra nytta av samverkan mellan AI och människor för att maximera förmågan hos olje- och gasdataanalys, djupinlärning och prediktiv analys av maskininlärning och andra teknologier för att bättre bedöma värdet av olje- och gasreservoarer och formulera utvecklingsplaner. För utnyttjande av AI kan mjukvara för olje- och gasdatahantering integrera utforsknings- och produktionsdata (E&P), borrdata, och integration i en plattform tillsammans med blockmodeller och kontroller kommer att inspirera till mer effektivitet inom energisektorn.
AI i säkerhetsbedömning inom olje- och gas: Tillhandahålla förebyggande riskbedömningar för att öka säkerheten
På grund av naturen av operationer inom olje- och gasindustrin är säkerhet alltid en primär fråga. Oavsett om det handlar om offshore-plattformar och helikoptertransport, eller landoperationer som involverar tung utrustning, giftiga gaser och andra farliga miljöer, är säkerhet avgörande. Olje- och gasföretag ser säkerhet som en nyckelfaktor för framgång i sina dagliga operationer, och många har implementerat säkerhetshanteringssystem och beteendebaserade kampanjer, samt integrerat säkerhetsledarskap i operativa affärsenheter. Mjukvara för olje- och gasindustrin är utformad för att öka säkerheten genom att tillhandahålla förebyggande riskbedömningar. AI:s tillämpning inom upstream olje- och gasprogramvara hjälper till att tillhandahålla förebyggande riskbedömningar för att öka säkerheten under operationer.
Trots att företag samlar in en mängd data om varför säkerhetsproblem uppstår, vad som hände, rotorsaker och fynd för att förhindra framtida incidenter, inträffar olyckor fortfarande. Artificiell intelligens (AI), maskininlärning (ML) och djupinlärningsteknologier har potential att utvärdera dessa data och lära sig av dem över tid för att få insikter om rotorsaker och informera om olika och potentiellt bättre förebyggande beslut. Till exempel använder National Aeronautics and Space Administration (NASA) redan AI-principer för att skapa algoritmer som analyserar data från flygindustrin, med målet att upptäcka problem innan de blir olyckor.
Olje- och gasprogramvarulösningar använder AI för att förbättra underhållet av utrustning genom att förutsäga fel och optimera produktionsprocesser. Genom att använda AI/ML-teknologi kan olje- och gasföretag mer effektivt analysera säkerhetsdata, identifiera potentiella riskfaktorer och vidta mer riktade förebyggande åtgärder. Detta förbättrar inte bara effektiviteten i säkerhetshanteringen, utan minskar också avsevärt förekomsten av olyckor och skyddar hälsan och säkerheten för anställda. Olje- och gasprogramvaruapplikationer är avgörande för att tillhandahålla förebyggande riskbedömningar och öka säkerheten inom industrin.
Även om det inte nämns uttryckligen, kan midstream olje- och gasprogramvara potentiellt utnyttja AI för att optimera transport och lagring av olje- och gas, vilket säkerställer effektivitet och säkerhet. Midstream olje- och gasprogramvara kan använda AI för att förutsäga och hantera flödet av resurser genom rörledningar, vilket minskar kostnader och förbättrar driftsäkerheten. Sådan midstream olje- och gasprogramvara kan integreras med upstream och downstream operationer, och använda AI för att synkronisera produktionen med marknadens efterfrågan och logistik.
AI i produktions- och byggprocessen: Levande sensordata för att förbättra underhållet av utrustning
Efter utforskningen och utvecklingen av ett oljeområde sätts fältet officiellt in i produktionssegmentet. I oljeproduktionsprocessen spelar industriell utrustning en extremt viktig roll, och att underhålla industriell utrustning i gott skick är det viktigaste för att säkerställa olje- och gasproduktion och konstruktion. Detta gäller särskilt för utrustning som används för utvinning, såsom borrkronor. Tidigare förlitade sig underhåll av utrustning på regelbundna inspektioner och reparationer av mekaniker och till och med utbyten, vilket kostade mycket. Nu, med AI, kan företag eliminera behovet av tusentals dollar i underhållskostnader för borrkronor, samtidigt som de får en bättre förståelse för produktionen och förbättrar effektiviteten.
Anledningen till att AI kan spela en viktig roll i underhållet av utrustning under produktions- och byggprocessen är att AI kan utnyttja den stora mängd produktionsdata inom energisektorn som för närvarande är outnyttjad, tack vare sina kraftfulla databehandlings- och prediktiva analysförmågor. När det gäller borrkronor kan sensorerna i borren fånga viktig produktionsdata inklusive, men inte begränsat till, vibration, temperatur, tryck och genomströmning. Genom AI kan olje- och gasdataanalys utnyttjas genom maskininlärningstekniker för att hitta korrelationer mellan variabler, vilket driver prediktiva insikter för att bättre känna av och förutsäga utrustningsfel. AI kan underhålla utrustning genom prediktiva insikter, vilket förbättrar prestandautnyttjandet och livslängden för industriell utrustning. Olje- och gasprogramvaruapplikationer använder AI för att analysera sensordata från borrkronor för att förutsäga utrustningsfel och förbättra underhållet.
Mjukvara för olje- och gasindustrin är viktig för att optimera produktionsschemaläggning och underhåll av utrustning med hjälp av sensordata. Till exempel integrerar Tesla, Inc. ett telematiksystem genom vilket det minskar kostnader och implementerar mer kostnadseffektiva förebyggande underhållsprogram. Det samlar in måldata från motorer och, efter ML-bearbetning och analys, tillhandahåller prediktiv underhållsinformation direkt till kunden. Som ett resultat varnas kunden för fel innan de inträffar och får lösningar och uppföljningsrekommendationer för att förhindra dem innan de inträffar. På liknande sätt har GE Digital, ett dotterbolag till General Electric, utvecklat ett ML-verktyg som kallas Predix för att utföra prediktivt underhåll på industriell utrustning som används inom olje- och gasindustrin.
AI i olje- och gasutforskning: Bistå i utforskning och utvärdering för att underlätta valet av utforskningsmål och optimera utforskningsplanering
Mjukvara för olje- och gasindustrin, som diskuterats, utnyttjar AI för att bedöma värdet av olje- och gasreservoarer och formulera utvecklingsplaner, vilket signifikant strömlinjeformar operationerna. Innan den formella brunnsutvecklingen är ett av de viktigare stegen utforskningen av olje- och gasresurser för att bestämma närvaron, storleken och reserverna av olje- och gasresurser. Olje- och gasprogramvarulösningar spelar en avgörande roll i att bistå i utforskning och utvärdering, vilket underlättar valet av föredragna utforskningsmål. AI hjälper energisektorns företag att göra bättre värderingar och beslut genom att bistå i processen för utforskning och utvärdering av olje- och gasresurser.
Utforskning av kolväten kräver analys av inventarier, distribution och geologiska förhållanden för kolväten baserat på omfattande geologisk forskning, petroleumteknisk forskning och fälttester, samt seismiska bearbetningsplaner, brunnsevalueringar och testborrningsplaner. AI kan integrera teknisk genomförbarhet och ekonomisk utvärdering för att optimera utforskningsmål och utforskningsplaner, vilket minskar arbetsbelastningen och bättre hanterar förväntningar.
Med AI kan energisektorn frigöra potentialen hos stora datamängder. Energibranschen har ackumulerat en stor mängd värdefull data: regional historisk gruvdata, geofysiska forskningsresultat, laboratorieanalysdata som samlats in under utforsknings- och utvecklingsprocessen, och utrustningsdriftsdata i produktionsprocessen, etc. Genom AI kan dessa olje- och gasdataanalys utnyttjas i stor skala. Genom att utnyttja dessa data genom AI kan bättre utforsknings- och produktionsbeslut fattas för att säkerställa effektivitet.
För leasingtransaktioner och förvärv av olje- och gasrelaterade gruvrättigheter och egendomsrättigheter kan AI hjälpa utforsknings- och produktionsföretag (E&P) att mer exakt förstå värdet av reserver, hantera information och adressera risker, medan AI kan syntetisera produktions- och driftsförhållanden och andra aspekter för att ge investeringsråd, vilket skapar värde för företaget.
AI i operationer och försäljning: Produktionsreglering, finansiell förvaltning och marknadsföring
AI hjälper till att reglera produktionen
Olje- och gasindustrin skiljer sig från andra industrier genom att dess produktionsobjekt har en produktionslivscykel, och produktionsprocessen i ett oljeområde har karaktären av naturlig livsdecay. Därför är det viktigt att förstå livscykeln och planera mängden brunnar som ska exploateras. AI:s maskininlärningsteknik kan noggrant formulera specifika produktionsplaner och mål samt etappvisa operationsplaner genom djupinlärning och prediktiv analys av oljebrunnsdata för att maximera optimeringen av brunnskapacitetsplanering.
AI kan hjälpa till att förutsäga och justera brunnsproblem genom att beräkna och optimera andra variabler såsom flödeshastigheter och tryck inom brunnen för att uppnå en mer raffinerad produktion, samtidigt som den alltid analyserar driftsförhållanden. Maximera produktionskapaciteten och minska slöseri med kostnader. Olje- och gasingenjörsmjukvara spelar en betydande roll i att optimera produktionsprocessen genom att förutsäga brunnsproblem och justera operativa variabler.
AI hjälper till med finansiell förvaltning
AI används redan produktivt inom finans och företagsfinansiering. Olje- och gasföretag kan använda AI inom området finansiell förvaltning för att granska kassaflöde och utgifter, optimera kostnadsfördelningar och underlätta värdeadderande analytiska beslut. AI:s förmåga att bistå i kapitalprojektplanering, riskhantering och marknadsföringskampanjer bör inte underskattas. Med kraftfull prediktiv analys kan AI till och med hjälpa företag att undvika potentiella problem i finansiella processer och finansiella investeringar. AI kan också utvärdera nyckeltal, identifiera projektluckor och möjligheter, och ge relevanta investeringsrekommendationer.
Med AI kan mjukvara för tillgångshantering inom olje- och gasindustrin användas för att optimera distributionsdesignen av brunnar och maximera resursåtervinningsgraden. AI, som en del av mjukvara för tillgångshantering inom olje- och gas, kan göra kvantitativa probabilistiska analyser för att bistå i brunnsdesign och förutsäga underjordiska risker. Mjukvara för tillgångshantering inom olje- och gas är också avgörande för att upprätthålla industriell utrustning i gott skick, vilket säkerställer effektiviteten i olje- och gasproduktion och konstruktion. AI inom olje- och gasingenjörsmjukvara hjälper till med finansiell förvaltning genom att granska kassaflöde och utgifter, vilket ger värdeadderande analytiska beslut.
AI hjälper till i försäljningsprocessen
AI har också inga problem med att analysera data för råvarumarknaden. Operatörer kan använda AI för att syntetisera marknadsdata och operationella behov för att spekulera om rimliga erbjudanden och förbättra konkurrenskraften och lönsamheten för råvaror på marknaden. Under tiden är Visual Language Modeling (VLM), en AI-teknologi, ännu viktigare inom logistikautomation och analys av leverantörsfakturor. Genom noggrann och intelligent textigenkänning och analys kan VLM avsevärt förbättra hanteringen av olje- och gasförsäljningsorder.
Slutsats
AI-teknologi står som en transformativ kraft inom olje- och gasindustrin och revolutionerar olika aspekter av operationer från utforskning till försäljning. Dess förmåga inom databehandling och djupinlärning möjliggör snabb och exakt genomförande av prediktiv analys, omfattande bedömningar och beslutsfattande. Dessutom belyser det hur mjukvara för olje- och gasdatahantering, med hjälp av AI, kan optimera brunnskapacitetsplanering och produktionsreglering, vilket leder till maximala produktionskapaciteter. Inom brunnsutveckling optimerar AI design- och byggprocesser, vilket säkerställer en högre avkastning på investeringar genom att utnyttja geologiska och ingenjörsmässiga data. Säkerheten stärks genom AI-drivna förebyggande riskbedömningar, vilket minskar olyckor och skyddar personalen. Produktions effektiviteten förbättras genom prediktivt underhåll, medan utforskning strömlinjeformas av AI:s förmåga att analysera stora datamängder, vilket leder till mer riktade insatser. Finansiell förvaltning förfinas genom AI:s prediktiva analys, och marknadsföring stärks av dess kapacitet att analysera marknadstrender och optimera försäljningsstrategier. Sammanfattningsvis förutsäger AI:s integration i olje- och gasindustrin en framtid med ökad effektivitet, minskade kostnader och förbättrad säkerhet, vilket understryker dess betydelse som en hörnstensteknologi för sektorns framsteg. Mjukvaruutveckling inom olje- och gas med AI-funktioner är avgörande för industrins framsteg och erbjuder lösningar för utforskning, produktion och finansiell förvaltning.
