Как искусственный интеллект меняет нефтегазовую отрасль — девять вариантов использования и преимущества

Ожидается, что к 2028 году рынок ИИ в нефтегазовой отрасли будет стоить 4,21 миллиарда долларов, а среднегодовой темп роста составит 12,09%. Благодаря способности ИИ анализировать обширные наборы данных и учиться на закономерностях использование искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли меняет методы работы компаний. ИИ меняет отраслевой ландшафт от профилактического обслуживания, предотвращающего дорогостоящие отказы оборудования, до оптимизации цепочки поставок, обеспечивающей бесперебойную работу.

В этом блоге мы рассмотрим девять убедительных примеров использования и преимуществ искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли, подчеркнув его значительное влияние на сектор.

Девять лучших вариантов использования ИИ в нефтегазовом секторе

Искусственный интеллект в нефтегазовой отрасли открывает двери для множества разнообразных приложений, расширяя горизонты нефтегазового сектора. В этой статье мы представляем вам 9 лучших вариантов использования ИИ в нефтегазовой отрасли.

1. Прогнозирование спроса

Традиционные методы прогнозирования спроса часто не справляются со сложностями современных глобальных энергетических рынков. Именно здесь решения ИИ для нефтегазовой отрасли, основанные на передовых алгоритмах машинного обучения, революционизируют процессы прогнозирования спроса.

Модели ИИ могут выявлять сложные закономерности и корреляции, которые аналитики-люди могут упустить из виду, анализируя огромное количество исторических данных, рыночных тенденций, геополитических событий и даже настроений в социальных сетях. Это позволяет компаниям принимать взвешенные решения на основе аналитических данных.

Рассмотрим морскую буровую компанию, которая использует искусственный интеллект в нефтегазовой отрасли для прогнозирования спроса на свои услуги. Анализируя данные из различных источников, включая прошлые проекты бурения, колебания цен на нефть и глобальный спрос на энергию, алгоритмы ИИ могут точно предсказать, когда и где спрос на бурение может резко возрасти. В результате компания может стратегически распределять ресурсы и оптимизировать буровые работы, избегая ненужных простоев и максимизируя прибыль.

Помимо сырой нефти и природного газа, применение ИИ в секторе переработки нефти и газа также может принести пользу нефтяным компаниям, предсказывая спрос на продукты переработки на различных рынках. Нефтеперерабатывающие заводы могут использовать модели ИИ для прогнозирования потребительского спроса на различные нефтепродукты, такие как бензин, дизельное топливо и топливо для реактивных двигателей, что позволяет им оптимизировать производство и эффективно управлять запасами.

Способность ИИ обрабатывать данные в режиме реального времени позволяет быстро адаптироваться к меняющейся динамике рынка. Например, во время внезапного всплеска спроса из-за экстремальных погодных условий или геополитических событий системы искусственного интеллекта могут быстро корректировать производственные планы и логистику в соответствии с потребностями клиентов.

Используя искусственный интеллект в нефтегазовой отрасли, компании могут улучшить свои процессы принятия решений, оптимизировать использование ресурсов, снизить эксплуатационные расходы и, в конечном итоге, повысить общую прибыльность.

2. Профилактическое обслуживание

Прогностическое обслуживание, основанное на искусственном интеллекте в нефтегазовой отрасли, меняет методы управления активами компаний, обеспечивая более высокую надежность и снижая операционные риски.

Традиционно техническое обслуживание в отрасли выполнялось в ответ на определенные промежутки времени или по расписанию, что может привести к ненужному техническому обслуживанию или неожиданным поломкам. Однако с помощью отраслевых решений на основе ИИ компании теперь могут анализировать огромные объемы данных датчиков, архивные записи об обслуживании и оперативные данные в режиме реального времени, чтобы прогнозировать сбои оборудования до их возникновения, что также известно как профилактическое обслуживание.

Представьте себе морскую нефтяную вышку, оснащенную многочисленными насосами, компрессорами и буровым оборудованием. Используя искусственный интеллект для нефти и газа, датчики буровой установки постоянно следят за состоянием этих критически важных компонентов.

Алгоритмы машинного обучения анализируют эти данные, чтобы выявить закономерности и сообщить командам о потенциальных неисправностях. Выявляя признаки раннего предупреждения, операторы буровой установки могут заблаговременно планировать техническое обслуживание, заменяя компоненты до того, как они выйдут из строя, и избегая дорогостоящих остановов.

Внедрение ИИ на рынке нефти и газа выходит за рамки морских буровых установок. Нефтеперерабатывающие заводы и трубопроводы также выигрывают от профилактического обслуживания. С помощью алгоритмов машинного обучения, непрерывно анализирующих данные о процессе переработки или отслеживающих структурную целостность трубопровода, компании могут оптимизировать графики технического обслуживания, увеличить срок службы оборудования и повысить стандарты безопасности.

Машинное обучение в нефтегазовой отрасли меняет методы технического обслуживания, переводя отрасль с реактивных стратегий на упреждающие.

3. Разведка нефти

Поиски новых запасов нефти всегда были сложной и дорогостоящей задачей, и геологи и исследовательские группы сталкивались с многочисленными проблемами. Однако появление ИИ в разведке нефти и газа открыло новую эру эффективности и точности, изменив способы поиска и обнаружения углеводородных ресурсов компаниями.

ИИ и машинное обучение в нефтегазовой отрасли революционизируют процессы разведки за счет анализа обширных наборов данных, включая сейсмические исследования, каротажные диаграммы, спутниковые снимки и геологические данные. Алгоритмы машинного обучения могут выявлять закономерности и аномалии в этих данных, помогая геологам более эффективно определять потенциальные резервуары нефти.

Например, рассмотрим сценарий, в котором исследовательская группа стремится определить морские буровые площадки. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на традиционные геологические методы, они внедряют приложения ИИ в нефтегазовую промышленность. Система искусственного интеллекта усваивает данные из различных источников и выполняет комплексный анализ для выявления областей с наибольшей вероятностью наличия запасов нефти.

Такой сфокусированный подход сокращает время и затраты на разведку, а также сводит к минимуму воздействие на окружающую среду за счет бурения только в районах с высоким потенциалом. ИИ также улучшает интерпретацию сейсмических данных, что является важным аспектом разведки нефти.

Более того, искусственный интеллект в разведке нефти и газа предлагает преимущества, выходящие за рамки новых открытий. Оптимизируя существующие месторождения, компании могут увеличить производительность и продлить срок службы зрелых активов.

Применение ИИ в разведке нефтегазовой отрасли изменило возможности отрасли, сделав поиск новых запасов более эффективным и надежным.

4. Справляться с колебаниями цен

Колебания цен — неотъемлемая проблема нефтегазовой отрасли, где динамика рынка может быстро меняться из-за геополитических событий, экономических факторов и дисбаланса спроса и предложения. Однако с появлением искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли компании теперь могут более эффективно управлять этими колебаниями и принимать решения на основе данных для снижения рисков.

ИИ в нефтегазовой отрасли — это мощный инструмент для обработки колебаний цен с помощью расширенной аналитики данных и прогнозного моделирования. Усваивая огромное количество исторических данных о ценах, рыночных тенденциях и геополитических индикаторах, алгоритмы ИИ могут прогнозировать движение цен на нефть и помогать компаниям соответствующим образом разрабатывать стратегии.

Например, рассмотрим нефтяную компанию, которая использует ИИ для анализа рыночных данных и прогнозирования тенденций цен на нефть. Система ИИ выявляет потенциальное падение цен и советует компании хеджировать свою позицию, защищая их от финансовых потерь. Кроме того, ИИ может обнаруживать модели скачков цен, побуждая компанию оптимизировать производство и извлекать выгоду из благоприятных рыночных условий.

Машинное обучение в нефтегазовой отрасли позволяет анализировать данные о ценах в режиме реального времени, позволяя компаниям быстро реагировать на внезапные изменения цен. Алгоритмы ИИ могут автоматизировать торговые решения, покупать или продавать нефтяные контракты на основе заранее определенных критериев, обеспечивая минимальное вмешательство человека и более быстрое время отклика.

Помимо немедленной реакции на колебания цен, ИИ также может способствовать разработке долгосрочных стратегий. Постоянно отслеживая и анализируя различные рыночные факторы, системы искусственного интеллекта могут помочь компаниям выявлять закономерности и тенденции, помогая им принимать обоснованные решения об инвестициях и распределении активов.

Использование искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли, особенно для обработки колебаний цен, дает компаниям возможность анализировать данные на основе данных и обеспечивает гибкость.

5. Повышение безопасности

Аспекты охраны труда, техники безопасности и охраны окружающей среды имеют первостепенное значение в нефтегазовой отрасли. Благодаря интеграции искусственного интеллекта в нефтегазовую отрасль компании наблюдают преобразующее воздействие на свои методы обеспечения безопасности, обеспечивая более безопасную работу.

Решения на основе искусственного интеллекта для нефтегазовой отрасли повышают безопасность за счет профилактического обслуживания. Постоянно отслеживая состояние и производительность оборудования, алгоритмы ИИ могут обнаруживать аномалии и потенциальные сбои до того, как они перерастут в угрозу безопасности. Такой упреждающий подход позволяет компаниям планировать работы по техническому обслуживанию и замене, снижая риски несчастных случаев и обеспечивая более безопасную рабочую среду для сотрудников.

Кроме того, приложения ИИ в нефтегазовой отрасли позволяют осуществлять мониторинг безопасности в режиме реального времени. Датчики с искусственным интеллектом отслеживают условия окружающей среды, производительность оборудования и действия персонала при бурении на шельфе. Данные моментально анализируются, и в случае каких-либо отклонений от требований безопасности запускаются немедленные оповещения и корректирующие действия, предотвращающие возможные инциденты и улучшающие реагирование на чрезвычайные ситуации.

Роль искусственного интеллекта в нефтегазовой сфере распространяется и на транспортировку нефтегазовых продуктов. ИИ помогает оптимизировать маршруты транспортировки, снижая риск аварий при перевозке опасных материалов. Анализируя данные о трафике, погодные условия и дорожную инфраструктуру, решения ИИ для нефтегазовой отрасли помогают компаниям определять более безопасные и эффективные транспортные маршруты.

Интеграция ИИ в нефтегазовую отрасль меняет правила игры в повышении безопасности персонала, работающего в нефтегазовом секторе.

6. RPA для бэк-офисных задач

Нефтяная и газовая промышленность включает в себя множество бэк-офисных задач, которые часто повторяются и отнимают много времени. Однако с появлением искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли роботизированная автоматизация процессов или автоматизация бизнес-процессов произвела революцию в способах решения этих задач, обеспечивая беспрецедентную эффективность и производительность в этом секторе.

Например, обработка счетов — важная, но трудоемкая задача, которая включает в себя извлечение данных из счетов, их проверку и обновление финансовых записей. Боты RPA могут выполнять эти задачи быстро и точно, сокращая количество ручных операций и сводя к минимуму ошибки.

Роль искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли выходит за рамки простой автоматизации. Боты RPA также могут выполнять сложные задачи, связанные с интеграцией и анализом данных. Например, при управлении цепочками поставок боты RPA могут собирать данные из различных источников, таких как поставщики, системы инвентаризации и прогнозы спроса, для оптимизации решений о закупках и поддержания оптимального уровня запасов.

Применение машинного обучения в нефтегазовой отрасли еще больше расширяет возможности RPA. Алгоритмы машинного обучения можно интегрировать в роботов RPA, чтобы они могли учиться и адаптироваться к новым сценариям, что со временем делает их еще более эффективными.

RPA на базе ИИ для нефтегазовой отрасли трансформирует задачи бэк-офиса, позволяя отрасли добиться большей операционной эффективности и точности.

7. Обнаружение разливов нефти и углеводородов и реагирование на них

Обнаружение разливов нефти и углеводородов — один из основных вариантов использования искусственного интеллекта в нефтегазовом секторе. Защита окружающей среды является главным приоритетом нефтегазовой отрасли, и с появлением искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли компании добились значительных успехов в обнаружении и реагировании на разливы нефти и утечки углеводородов.

ИИ для нефтегазовой отрасли играет решающую роль в раннем обнаружении потенциальных опасностей для окружающей среды. Усовершенствованные алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать спутниковые снимки, аэрофотоснимки и данные дистанционного зондирования для выявления признаков разливов нефти в морской среде или утечек в трубопроводах. Обнаружив эти инциденты на ранней стадии, компании могут принять оперативные меры для смягчения воздействия на окружающую среду и предотвращения распространения загрязняющих веществ.

Например, нефтяная компания с системами мониторинга, управляемыми искусственным интеллектом, может обнаружить разлив нефти в удаленном морском районе. Алгоритмы искусственного интеллекта могут рассчитать траекторию разлива и предсказать его потенциальное воздействие на чувствительные экосистемы, помогая компании координировать эффективное реагирование и развертывать меры по сдерживанию для минимизации ущерба.

Решения на основе искусственного интеллекта для нефтегазовой отрасли позволяют в режиме реального времени отслеживать критически важную инфраструктуру, например морские платформы и трубопроводы. Датчики с искусственным интеллектом непрерывно анализируют данные, обнаруживая отклонения температуры, давления и скорости потока. Любое указание на потенциальную утечку или сбой вызывает немедленные оповещения, позволяя операторам принимать быстрые меры для предотвращения дальнейшей эскалации.

Применение машинного обучения и ИИ в нефтегазовой отрасли распространяется и на планирование реагирования. Моделирование на основе ИИ может моделировать различные сценарии и меры реагирования на разливы нефти или утечки углеводородов, помогая компаниям разрабатывать более эффективные планы реагирования на чрезвычайные ситуации и соответствующим образом обучать свой персонал.

Использование ИИ в нефтегазовой отрасли революционизирует усилия по защите окружающей среды, расширяя возможности обнаружения и реагирования на разливы нефти и углеводородов. Благодаря раннему обнаружению, мониторингу в реальном времени и моделированию на основе ИИ компании могут быть лучше подготовлены к защите окружающей среды и быстрому реагированию на потенциальные инциденты.

Испытайте беспрецедентный потенциал, который искусственный интеллект может раскрыть для нефтегазовой отрасли.

8. Соблюдение нормативных требований

Соблюдение нормативных требований является критически важным аспектом нефтегазовой отрасли, и искусственный интеллект в нефтегазовой отрасли играет ключевую роль в обеспечении соблюдения компаниями сложных и меняющихся правил.

Одной из основных проблем, связанных с соблюдением нормативных требований, является управление огромными объемами данных и поддержание актуальности меняющихся правил и стандартов. Использование ИИ в нефтегазовой отрасли решает эту проблему за счет автоматизации сбора и анализа данных. Алгоритмы машинного обучения могут просеивать обширные документы и наборы данных, извлекая соответствующую информацию и выделяя области, требующие внимания для соблюдения нормативных требований.

Например, рассмотрим нефтяную компанию, столкнувшуюся с новыми экологическими нормами. Системы на базе ИИ могут быстро оценить текущую практику компании и выявить пробелы, которые необходимо устранить для обеспечения соответствия. Это позволяет компании внедрять необходимые изменения и обеспечивать соблюдение новейших экологических стандартов.

ИИ помогает в оценке рисков и управлении ими, что имеет решающее значение для соблюдения нормативных требований. Алгоритмы ИИ могут анализировать исторические данные об инцидентах безопасности, нарушениях окружающей среды и сбоях в работе, чтобы прогнозировать и предотвращать потенциальные риски соответствия.

Кроме того, аналитика на основе ИИ может отслеживать операции в режиме реального времени, обеспечивая непрерывный контроль за соблюдением требований. Любые отклонения от нормативных стандартов могут вызывать немедленные оповещения, что позволяет компаниям оперативно принимать корректирующие меры.

Автоматизируя анализ данных, улучшая оценку рисков и обеспечивая мониторинг в режиме реального времени, ИИ позволяет компаниям активно решать проблемы соответствия требованиям. Использование ИИ в нефтегазовой отрасли — это стратегический шаг к более ответственному и устойчивому будущему сектора.

9. Управление цепочками поставок на основе ИИ

Нефтегазовая отрасль переживает сейсмический сдвиг в управлении цепочками поставок благодаря искусственному интеллекту (ИИ). Используя возможности машинного обучения, искусственный интеллект революционизирует то, как компании управляют своими цепочками поставок, что приводит к повышению эффективности и рентабельности.

Оптимизация маршрутов с помощью ИИ оптимизирует перевозки в отрасли. ИИ находит наиболее эффективные маршруты доставки, учитывая данные в режиме реального времени, включая дорожные условия и погоду. Это экономит время, снижает расход топлива и снижает транспортные расходы.

ИИ позволяет лучше принимать решения, оценивая работу поставщиков. Компании могут находить надежных поставщиков, следить за соблюдением ими стандартов качества и поддерживать здоровые отношения с поставщиками.

Кроме того, ИИ облегчает точную оценку затрат, анализируя исторические данные и рыночные тенденции. Это помогает компаниям планировать и контролировать бюджеты, гарантируя, что проекты останутся в рамках финансовых ограничений.

Варианты использования искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли, от профилактического обслуживания до оптимизации запасов, планирования маршрутов, управления поставщиками и оценки затрат, трансформируют практику управления цепочками поставок в отрасли. Поскольку технологии продолжают развиваться, нефтегазовый сектор может рассчитывать на еще более существенные преимущества и улучшения в своих операциях по цепочке поставок.

Читайте также: Сколько стоит разработка приложения для доставки топлива, такого как EzFill?

Appinventiv: надежное имя в приложениях ИИ

В Appinventiv мы гордимся тем, что являемся известным разработчиком программного обеспечения и платформ искусственного интеллекта. Наш опыт в области приложений ИИ способствует трансформационным изменениям в отрасли. Наши опытные разработчики искусственного интеллекта преуспевают в передовых технологиях, что позволяет нам предлагать индивидуальные решения, оптимизирующие операции и улучшающие управление цепочками поставок. Наши услуги искусственного интеллекта — от профилактического обслуживания до прогнозирования спроса — помогают компаниям оставаться впереди в конкурентной среде. Доверьтесь Appinventiv как своему стратегическому партнеру в использовании искусственного интеллекта и раскрытии новых возможностей для вашего бизнеса в нефтегазовом секторе.

Часто задаваемые вопросы

В. Какую пользу ИИ приносит нефтегазовой отрасли?

A. ИИ повышает операционную эффективность за счет профилактического обслуживания, оптимизации цепочек поставок и точного прогнозирования спроса, что приводит к сокращению времени простоя и улучшению процесса принятия решений.

В. Каковы некоторые области применения ИИ в нефтяной промышленности?

О. ИИ применяется при анализе резервуаров, оптимизации бурения, обнаружении аномалий в трубопроводах, мониторинге безопасности и сокращении выбросов, революционизируя разведку, добычу и экологическую устойчивость.

В. Каково будущее ИИ в нефтегазовой отрасли?

О. Будущее ИИ в нефтегазовой отрасли связано с передовой автоматизацией, аналитическими данными на основе данных и оптимизированными операциями. ИИ изменит разведку, производство, безопасность и устойчивость, изменив ландшафт отрасли.