Машинное обучение имеет потенциал для трансформации нефтегазовой отрасли, считают GlobalData

Машинное обучение может повысить эффективность, увеличить добычу и снизить затраты в нефтегазовой отрасли.

23 мая 2023 г. — Машинное обучение — быстрорастущая 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. В тематическом отчете GlobalData «Машинное обучение в нефтегазовой отрасли» представлен обзор технология машинного обучения и ее растущее значение в нефтегазовых операциях. В нем также освещаются усилия крупных нефтегазовых компаний, таких как BP, ExxonMobil, Saudi Aramco, Shell и TotalEnergies, в разработке и внедрении инструментов машинного обучения для решения бизнес-задач. Равиндра Пураник, аналитик по нефти и газу GlobalData, прокомментировал: «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 энергоносители, 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». прогнозирование спроса. Оно может помочь в модернизации методов технического обслуживания, обнаружении утечек, оптимизации управления данными и документацией, оптимизации запасов и цепочек поставок. Пураник продолжил: «Машинное обучение — это быстро развивающаяся область в нефтегазовой отрасли, которая потенциально может произвести революцию в том, как компании разведывают и добывают нефть. и газ. 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), ИИ может добавить к мировому ВВП до 16 триллионов долларов за счет 2030, что эквивалентно более чем 10% валового мирового продукта. Пураник заключил: «Нефтяные и газовые компании внедрили алгоритм 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 хранения уловленного углекислого газа. Машинное обучение имеет огромный потенциал в энергетическом секторе и будет продолжать находить новые приложения для автоматизации и оптимизации».

4000 крупнейших компаний мира, в том числе более 70% компаний из списка FTSE 100 и 60% компаний из списка Fortune 100, принимают более своевременные и лучшие бизнес-решения благодаря уникальным данным GlobalData, экспертному анализу и инновационным решениям на одной платформе. Миссия GlobalData — помочь нашим клиентам определить будущее, чтобы стать более успешными и инновационными в различных отраслях, включая здравоохранение, потребительский сектор, розничную торговлю, финансовый, технологический и профессиональный сектор услуг.

Ознакомьтесь с нашими бесплатными электронными информационными бюллетенями, чтобы прочитать больше замечательных статей.