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L’intelligenza artificiale (AI) è già dimostrando il suo valore di compagnie petrolifere e del gas, e ancora diffusa adozione di AI di tecnologie nel settore, che deve ancora affrontare un sacco di ostacoli.
“Le barriere per le compagnie petrolifere per l’adozione di nuove tecnologie AI molti, che vanno dalla resistenza al cambiamento, la convinzione che ciò che già è sufficiente, e scetticismo, se le nuove tecnologie consegnerà”, ha detto Ray Hall, nel settore energetico direttore Tessella, un fornitore di servizi di ingegneria e consulenza che ha contribuito globale di energia, le aziende a identificare modi per migliorare la foratura e l’efficienza operativa con i dati.
“Molti dei nostri clienti hanno investito in grandi fornitori di tecnologia promettente per il mondo, dall’analisi, solo per essere lasciato deluso per il risultato,” Hall ha detto.
Le compagnie petrolifere per anni sono state utilizzando l’analisi di approcci model predictive control (MPC) nella catena di fornitura di piattaforme e lineare programmi in raffineria di pianificazione, Hall ha detto.
“Essi non sono estranei all’uso di dati strutturati approcci e analytics”, Hall ha detto. “Spesso non solo non hanno progredito e i loro approcci sono basati intorno a vecchie tecniche che manca la possibilità di integrare le più recenti tecniche analitiche come la macchina di apprendimento per migliorare le prestazioni.”
È importante, da un punto di vista competitivo, che il petrolio e il gas le aziende a superare le sfide nell’adozione di influenza aviaria e di altre tecnologie emergenti, perché l’industria si trova ad affrontare sfide su vari livelli.
Per una cosa, non c’è prezzo a lungo termine incertezza. “I giorni di lungo termine barile prezzo di oltre $100 se ne sono andati; domanda mondiale contro la crescita di produzione mancherà di tenere il prezzo del petrolio più basso, e significa che le compagnie petrolifere devono ottenere la produzione e la raffinazione dei costi considerevole”, Hall ha detto.
Ciò significa che l’assunzione di passi significativi in termini di efficienza per ridurre i costi attraverso l’applicazione di nuove tecnologie. “Per esempio, potrebbe robotica di assumere un ruolo in una produzione di asset per gestire la perforazione e completamento dei processi?” Hall ha detto.
Inoltre, il settore ha un invecchiamento della forza lavoro. “Abbiamo visto varie stime su questo, ma è ampiamente riconosciuto che fino al 40 per cento della forza lavoro del petrolio e del gas andranno in pensione nei prossimi cinque a 10 anni,” Hall ha detto. “La sostituzione di questo grande esperienza personale con la gente sarà molto impegnativo, ma l’utilizzo è aumentato automatizzato di supporto decisionale attraverso cognitive e di apprendimento automatico e soluzioni è un mezzo per ridurre il ricorso all’esperienza di prendere decisioni.”
Infine, come dipendenza da petrolio e gas diminuisce, le aziende del settore hanno bisogno di trasformare la propria attività in completa i fornitori di energia che abbracciano fonti di energia rinnovabili.
“Per fare questo, hanno bisogno dei loro affari per essere in grado di operare in entrambi i fossili e da fonti rinnovabili in modo proficuo,” Hall ha detto. “Questo richiederà una più moderna tecnologia ambiente in grado di soddisfare le esigenze dei loro clienti in modo redditizio e di essere in grado di ottimizzare la fonte di energia.”
Tessella ha aiutato diverse compagnie petrolifere consente di sfruttare le funzionalità di AI per migliorare i processi. Per esempio, ha lavorato con uno di olio di clienti per aiutare l’azienda a migliorare la propria comprensione di durata e livelli di corrosione dei pozzi esistenti, come parte del piano della società per ottenere maggiori ritorni da pozzi.
“L’azienda ha avuto un sacco di dati storici a disposizione, ma non una grande comprensione di esso,” Hall ha detto. “Ci siamo presi il tempo storie di tutti i dati operativi per i pozzi e utilizzato una serie di AI di statistica tecniche per trovare la struttura dei dati. Abbiamo cercato correlazioni tra i cluster di dati cronologici e il livello di corrosione, e quindi eseguito il drill-down in le variabili sottostanti per capire che cosa, in particolare il record storico è stato alla guida di corrosione”.
I lavori hanno consentito il client tranquillamente fare una decisione basata sul rischio per utilizzare il campo, con piena visibilità di tutte le incertezze, i rischi e la sensibilità del pubblico. “L’impatto è stato enorme,” Hall ha detto. “La comprensione di corrosione è stato fondamentale per consentire la decisione di andare avanti con il progetto.”
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