Почему крупные нефтегазовые компании тратят миллиарды долларов на ИИ?

Нефтегазовый сектор все чаще использует искусственный интеллект (ИИ) при бурении скважин, ... [+] поиске продуктивных месторождений, оптимизации процессов, сокращении времени простоев и улучшении здоровья и безопасности.

Мы, несомненно, находимся в разгаре глобальной общественной дискуссии об искусственном интеллекте (ИИ) и машинном обучении. Обсуждение часто затрагивает две альтернативные и несколько крайние реальности: антиутопическую концепцию, согласно которой передовые цифровые умы и машины будут иметь серьезные последствия для человечества, и утопическую концепцию, которая видит, что ИИ способствует прогрессу, эффективности и экономическому росту в футуристических условиях. В конечном итоге, вероятно, произойдет более сбалансированное и процессно-ориентированное внедрение ИИ.

В то время как коммерческий и промышленный мир принимает собственные решения, борясь с политическими классами, один сегмент глобальной экономики явно голосует за процессно-ориентированный ИИ – нефтегазовый сектор. Добывающие компании, добывающие углеводороды, уже привыкшие к циклической нестабильности и экономическим спадам, влияющим на их состояние, находят союзника в виде искусственного интеллекта, чтобы обеспечить операционную предсказуемость, а также помочь в достижении своих целей по выбросам углекислого газа.

Наблюдаемые и неофициальные данные позволяют предположить, что они находятся на пороге очень глубоких изменений. Например, все 20 крупнейших мировых производителей нефти и газа, будь то государственные или зарегистрированные на бирже компании, имеют четкую стратегию искусственного интеллекта для добычи (т. е. разведки и добычи) и сбыта (т. е. переработки и переработки). и, где это применимо, предприятия среднего бизнеса (т.е. трубопроводы и логистика).

Кроме того, недавний опрос EY показал, что более 92% нефтегазовых компаний по всему миру «либо в настоящее время инвестируют в ИИ, либо планируют сделать это в ближайшие два года». Понимая потребности своих клиентов, поставщики технологического программного обеспечения, а также крупные нефтесервисные компании (например, Baker Hughes и Halliburton) регулярно предлагают решения искусственного интеллекта для более эффективных технологических операций.

Разговоры о профилактическом обслуживании, расширенной аналитике, алгоритмах машинного обучения и оптимизации процессов на основе данных больше не являются прерогативой какого-то технологического праздника в Кремниевой долине. Все чаще на мероприятиях нефтегазового сектора огромную часть дискуссий уделяется искусственному интеллекту.

В качестве примера можно привести Gastech, ключевое отраслевое предприятие, работающее уже более 50 лет. Предстоящий раунд мероприятия, который пройдет в сентябре 2023 года, будет включать целый поток конференций, посвященных этой теме, а также основные отраслевые дискуссии о рынках природного газа и водорода. Даже программа недавно завершившегося Международного семинара Организации стран-экспортеров нефти (ОПЕК) отклонилась от традиционных геополитических и рыночных дискуссий в сторону технологических инвестиций.

Что касается капитальных затрат отрасли (capex), на рынке циркулирует несколько прогнозов в рамках цифровой трансформации. Но более конкретно, что касается искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли, Mordor Intelligence прогнозирует, что к концу 2023 года он достигнет 2,38 миллиарда долларов, а к концу 2028 года вырастет до 4,21 миллиарда долларов; среднегодовой темп роста 12,09% в течение прогнозируемого периода (2023-2028 гг.).

Существуют очевидные варианты использования ИИ в этом секторе, которые можно увидеть и в других частях мирового промышленного комплекса. К ним относятся закупка сырья, инвентаризация, логистика, принятие оперативных решений, управление бэк-офисом и, конечно же, кибербезопасность на базе ИИ, учитывая время, в котором мы живем, и стратегическую важность энергетической инфраструктуры.

Оптимизация добычи углеводородов с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения.

Помимо этого, существует несколько отраслевых инвестиционных путей. К ним относятся выделение капиталовложений на геологическую оценку с использованием искусственного интеллекта, сейсмические данные и поверхностный анализ при поиске углеводородов. Мы говорим не только о вычислительных возможностях для анализа данных, но и о роботах на базе искусственного интеллекта, которые прочесывают буровые площадки, экономят время, повышают эффективность, повышают прибыль и снижают выбросы углекислого газа для основных операций.