Машинное обучение способно преобразовать нефтегазовую отрасль, сообщает GlobalData

По данным компании GlobalData, занимающейся данными и аналитикой, машинное обучение может произвести революцию в нефтегазовой отрасли за счет повышения эффективности, увеличения добычи и сокращения затрат. Эта технология быстро развивается в этом секторе, и GlobalData выделила несколько практических применений.

Одним из основных применений машинного обучения является анализ сейсмических данных, каротажа скважин и других геологических данных для выявления потенциальных залежей нефти и газа. Алгоритмы машинного обучения также могут анализировать данные добычи, чтобы выявить закономерности, повышающие производительность скважин.

Машинное обучение обычно используется для автоматизации повторяющихся задач и помощи в интерпретации сейсмических данных и оптимизации производительности оборудования. Он также играет жизненно важную роль в прогнозировании отказов оборудования, предотвращении аварий и обеспечении эксплуатационной безопасности.

Нефтяные и газовые компании используют алгоритмы машинного обучения для отслеживания производительности различных активов, таких как буровые установки, трубопроводы, заводы по производству СПГ и нефтеперерабатывающие заводы. Эта технология также помогает в управлении запасами и оптимизации цепочки поставок.

Новые варианты использования машинного обучения в отрасли включают секвестрацию углерода, когда исследователи используют инструменты машинного обучения для изучения сейсмических данных и определения потенциальных мест хранения углекислого газа.

GlobalData прогнозирует значительный рост рынка искусственного интеллекта: ожидается, что к 2026 году аппаратное обеспечение, платформы, консалтинг, услуги поддержки и специализированные приложения для искусственного интеллекта будут стоить в общей сложности 140 миллиардов долларов.

Цифровизация, вызванная внедрением таких технологий, как искусственный интеллект, большие данные, облачные вычисления и робототехника, уже повышает производительность и прибыльность в нефтегазовой отрасли. Это оптимизирует операции, сокращает затраты и улучшает процессы принятия решений.

Несмотря на предыдущие проблемы, такие как нехватка квалифицированной рабочей силы и проблемы с безопасностью данных, все больше нефтегазовых компаний модернизируют свои активы с помощью цифровых технологий из-за их преобразующего потенциала и способности удовлетворять будущие потребности в энергии.

Внедрение цифровых технологий направлено на минимизацию простоев оборудования и повышение операционной эффективности для увеличения доходов компании. Ключевыми целями являются оптимизация процессов и улучшение операционной прозрачности посредством цифровых рабочих процессов.

В заключение, машинное обучение и цифровые технологии призваны преобразовать нефтегазовую отрасль за счет оптимизации операций, освоения новых месторождений углеводородов, повышения эффективности и сокращения выбросов.