机器学习有可能会提高效率,增加产量,降低成本在石油和天然气行业,根据一项新的报告GlobalData,主要数据和分析公司
人工智能市场预测从2022年到2025年大幅增长。(图片来源:GlobalData)
GlobalData的报告。”机器学习在石油和天然气概述:“机器学习技术和日益重要的石油和天然气业务。它同时也突显出主要的石油和天然气公司的努力,如英国石油公司,埃克森美孚,沙特阿拉伯国家石油公司,壳牌和TotalEnergies在机器学习工具的开发和实现来解决业务问题。
机器学习是一个快速增长的领域在石油和天然气工业。它可以用来分析地震数据,日志,和其他地质数据来识别潜在的石油和天然气储层。机器学习算法也能够分析生产数据和识别模式,可用于提高性能。
Ravindra PuranikGlobalData、石油和天然气分析师评论说:“石油和天然气行业的短短三年中经历了两个巨大的破坏形式的战争COVID-19和乌克兰。前者影响全球能源需求,后者引起剧变后的石油和天然气供应链对世界上最大的能源供应国俄罗斯的制裁。这就需要增加监管和性能优化所有功能,包括项目设计、施工、物流、库存管理和维护。最重要的是,公司还想要更好的监督市场需求调整其生产。我们的目标是找到每一个机会更低的成本长期维持。”
机器学习将有利于公司在这种情况下驾驶自动化、过程改进和需求预测。它可以支持现代化维修实践,检测泄漏,简化数据管理和文档,优化库存和供应链。
Puranik继续说道,“机器学习是一个快速增长的领域在石油和天然气行业,可能会彻底改变企业如何探索和生产石油和天然气。它主要是用来使重复的任务自动化和支持在地震资料解释和操作设备的性能优化。技术也非常有用的预测潜在的设备故障,从而防止任何不利事件和提高运营安全。
“石油和天然气公司已经部署的机器学习算法跟踪性能跨不同的资产,如钻探设备、管道、液化天然气设施和炼油厂。科技也帮助公司库存管理和供应链优化。此外,一个新的用例是对人工智能的新兴行业参与者有关碳封存。埃克森美孚研究员Equinor和其他人正在使用机器学习工具来研究地震数据和缩小潜在站点存储捕获的二氧化碳。机器学习在能源行业潜力巨大,并将继续寻找新的应用程序自动化和优化。”
