Роль искусственного интеллекта и машинного обучения в разведке нефти и газа

Искусственный интеллект полностью изменил отрасли по всем направлениям, и трудно найти ту, которая не извлекла бы выгоду из его возможностей. Речь идет не только об оптимизации операций и сокращении затрат, но и о повышении эффективности, повышении своевременности и предоставлении сотрудникам возможности сосредоточиться на более важных задачах. От самого начального этапа до конечного пользователя ИИ меняет подход к каждому аспекту разведки нефти и газа – от разведки и разработки до добычи, транспортировки, переработки и продаж.

Согласно отчету о мировом рынке нефти и газа за 2023 год, крупные игроки нефтегазовой отрасли, такие как ExxonMobil и Shell, присоединяются к ИИ, делая значительные инвестиции в передовые технологии. Они разумно используют ИИ для централизации управления данными и беспрепятственной интеграции его с различными приложениями. Все дело в оптимизации операций и повышении эффективности.

Читайте: Большие перемены делают данные важными для нефтяных компаний Северной Америки

Но они не одиноки в этой гонке. Sinopec, китайский химический и нефтяной гигант, сделал смелый шаг, объявив о своих планах построить десять разведывательных центров. Цель? Сократить эксплуатационные расходы на целых 20%! Эти компании ясно видят огромный потенциал искусственного интеллекта, способный революционизировать способы ведения бизнеса и оставаться впереди конкурентов.

В этом блоге мы углубимся в текущие и будущие применения ИИ в этой области. Согласно опросу EY, целых 92% нефтегазовых компаний уже инвестируют в ИИ или планируют сделать это в течение следующих двух лет. Влияние неоспоримо.

Важнейшим аспектом разведки нефти и газа является понимание резервуаров под поверхностью Земли. Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения играют жизненно важную роль в характеристике и моделировании пластов, позволяя инженерам принимать обоснованные решения. Анализируя огромные объемы данных, включая сейсмическую информацию, каротажные диаграммы и данные добычи, эти технологии выявляют закономерности и корреляции, которые помогают точно определить характеристики коллекторов. Посредством прогнозного моделирования алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения моделируют и прогнозируют поведение пласта, помогая оценить запасы, оптимизировать стратегии добычи и снизить риски.

Мониторинг и анализ данных в режиме реального времени: Системы на базе искусственного интеллекта непрерывно отслеживают и анализируют данные бурения в режиме реального времени, включая такие параметры, как скорость бурения, вес на долото и крутящий момент. Обнаруживая аномалии или ненормальные условия, эти системы оперативно предупреждают бурильщиков, позволяя им немедленно предпринять корректирующие действия. Анализ данных в режиме реального времени повышает эффективность бурения, сводит к минимуму время простоя и повышает безопасность.

Читайте также: Раскрытие потенциала: раскрытие могущественной роли искусственного интеллекта в управлении энергопотреблением

Автоматизированное принятие решений: Алгоритмы машинного обучения анализируют исторические данные бурения для разработки автоматизированных систем принятия решений. Эти системы помогают выбирать оптимальные буровые долота, определять параметры бурения и корректировать методы с учетом горных пород. Оптимизируя процесс принятия решений, искусственный интеллект и машинное обучение оптимизируют операции бурения, что приводит к улучшению результатов и экономии затрат.

Прогнозное обслуживание: Анализируя данные датчиков и исторические записи технического обслуживания, алгоритмы искусственного интеллекта могут прогнозировать сбои оборудования до того, как они произойдут. Это позволяет заранее планировать техническое обслуживание, минимизировать время простоя и снизить затраты на техническое обслуживание. Прогнозируемое техническое обслуживание также повышает безопасность, предотвращая непредвиденные сбои оборудования.

Интеллектуальный полевой мониторинг: Системы мониторинга на основе искусственного интеллекта и машинного обучения предоставляют информацию о производственных областях в режиме реального времени. Эти системы анализируют производственные данные, контролируют производительность оборудования и выявляют потенциальные проблемы. Выявляя неэффективность и оптимизируя параметры добычи, эти системы повышают производительность месторождения, повышают производительность и снижают эксплуатационные расходы.