Машинное обучение может изменить нефтегазовую отрасль, считают GlobalData

Машинное обучение — быстро развивающаяся область в нефтегазовой отрасли. Его можно использовать для анализа сейсмических данных, каротажа скважин и других геологических данных для выявления потенциальных залежей нефти и газа. Алгоритмы машинного обучения также способны анализировать данные добычи и выявлять закономерности, которые можно использовать для повышения производительности скважин. В целом машинное обучение имеет потенциал для повышения эффективности, увеличения добычи и снижения затрат в нефтегазовой отрасли, утверждает GlobalData, ведущая компания по обработке данных и аналитике.

Тематический отчет GlobalData «Машинное обучение в нефтегазовой отрасли» представляет собой обзор технологии машинного обучения и ее растущей важности в нефтегазовых операциях. В нем также освещаются усилия крупных нефтегазовых компаний, таких как BP, ExxonMobil, Saudi Aramco, Shell и TotalEnergies, по разработке и внедрению инструментов машинного обучения для решения бизнес-задач.

Равиндра Пураник, аналитик по нефти и газу GlobalData, комментирует: «Всего за три года нефтегазовая отрасль пережила два масштабных сбоя в виде COVID-19 и войны на Украине. В то время как первое повлияло на глобальный спрос на энергию, второе вызвало переворот в цепочках поставок нефти и газа после санкций против крупнейшего мирового поставщика энергоносителей России. Это потребовало усиления надзора и оптимизации производительности всех функций, включая проектирование, строительство, логистику, управление запасами и техническое обслуживание. Прежде всего, компании также хотят лучше контролировать рыночный спрос, чтобы согласовать свое производство. Цель состоит в том, чтобы найти все возможности для снижения затрат для поддержания устойчивого развития в долгосрочной перспективе».

Машинное обучение принесет пользу компаниям в этом сценарии за счет автоматизации, улучшения процессов и прогнозирования спроса. Он может помочь в модернизации методов технического обслуживания, обнаружении утечек, оптимизации управления данными и документацией, оптимизации запасов и цепочек поставок.

Пураник продолжает: «Машинное обучение — это быстро развивающаяся область в нефтегазовой отрасли, которая потенциально может произвести революцию в том, как компании занимаются разведкой и добычей нефти и газа. Он в основном используется для автоматизации повторяющихся задач, а также для поддержки интерпретации сейсмических данных и оптимизации производительности эксплуатационного оборудования. Эта технология также очень полезна для прогнозирования потенциальных отказов оборудования, тем самым предотвращая любые непредвиденные инциденты и повышая эксплуатационную безопасность».

По оценкам Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), к 2030 году ИИ может добавить к мировому ВВП до 16 триллионов долларов, что эквивалентно более чем 10% валового мирового продукта.

Пураник заключает: «Нефтяные и газовые компании внедрили алгоритмы машинного обучения для отслеживания производительности различных активов, таких как буровые установки, трубопроводы, заводы по производству СПГ и нефтеперерабатывающие заводы. Эта технология также помогает компаниям в управлении запасами и оптимизации цепочки поставок. Более того, среди участников отрасли появляется новый вариант использования ИИ, связанный с секвестрацией углерода. Исследователи из ExxonMobil, Equinor и других компаний используют инструменты машинного обучения для изучения сейсмических данных и сужения потенциальных мест для хранения уловленного углекислого газа. Машинное обучение имеет огромный потенциал в энергетическом секторе и будет продолжать находить новые приложения для автоматизации и оптимизации».

Если вы являетесь представителем прессы или средств массовой информации и вам нужна дополнительная информация, свяжитесь с нами, мы будем очень рады помочь.