Aastakümneid vana nafta- ja gaasitööstus on nüüd omaks võtnud digirevolutsiooni, eriti tehisintellekti (AI) kasutamise protsesside optimeerimiseks. AI rakendus selles tööstusharus peaks tooma märkimisväärseid kulude kokkuhoiuvõimalusi, õnnetusjuhtumite vähenemist ja kasvuhoonegaaside heitmete vähenemist.
Aastakümneid on see sektor toetunud andmeanalüüsile, traditsiooniliselt tuntud kui tavaline AI, potentsiaalsete puurimiskohtade tuvastamiseks. Siiski on generatiivse AI tekkimine avanud tööstusele veelgi suuremad võimalused. Erinevalt oma eelkäijast laiendab see uus AI klass oma kasutusotstarvet andmeanalüütikutele ja programmeerijatele, olles kasulikum laiemale tööjõule.
Tööstuse eksperdid, sealhulgas sisuturunduse spetsialist Tim Hafke, on tunnistanud väljakutset, mis seisneb mineviku puurimisoperatsioonide käigus tekitatud suure andmehulga väljavõtmises. Generatiivne AI tuleb esile, et seda väljakutset lahendada. Allavoolu operatsioonid, hõlmates nafta rafineerimise protsesse, mis muudavad toore nafta toodeteks nagu bensiin, toetuvad üha enam nn digitaalsetele kaksikutele – arvutimudelitel põhinevad füüsiliste rajatiste koopiad. Need digitaalsed kaksikud võimaldavad ettevõtetel simuleerida operatsioonilisi probleeme, leevendada potentsiaalseid ohte ja rakendada ennustavat hooldust (PdM). PdM kasutab mineviku ja oleviku andmeid tulevase jõudluse prognoosimiseks ning optimaalse hoolduse või asendamise ajastuse määramiseks.
Microsofti asepresident Matthew Kerner ja tööstustarkvara ettevõtte Aveva esindaja Rob McGreevy rõhutavad AI tärkavat rolli sektoris. Kerner peab generatiivset AI-d vundamentaalseks sammuks meie arusaamise parandamisel mudeliennustustest, samas kui McGreevy juhib tähelepanu järgmise põlvkonna vestlusrobotite, näiteks kuulsa ChatGPT sarnaste, kasulikkusele tehase töötajate jaoks. Need AI ajendil vestlusrobotid, andmeid tulvil, võivad aidata töötajaid kiiresti diagnoosida probleeme – nagu atmosfäärilised tingimused nagu niiskus ja tehniline jõudlus nagu puursügavuse rõhk – säästes seeläbi aega, raha ja vähendades riske rafineeriamu toimingute ajal.
AI eelised naftatööstuses:
– Suurenenud efektiivsus: AI saab optimeerida puurimisoperatsioone, automatiseerida rutiinseid ülesandeid ja hõlbustada kiiret andmeanalüüsi, viies seeläbi tõhusama otsuste langetamiseni.
– Turvamisküsimus: Etteheidete ja ennetava hoolduse soovitamise teel saab AI aidata õnnetuste minimeerimisel ning tagada töötajate ohutuse.
– Kulude vähendamine: AI juhitud optimeerimised võivad viia oluliste kulude kokkuhoiuni parema ressursihalduse ja vähendatud seisakuaegade kaudu.
– Keskkonnamõju: AI võib aidata heitmete jälgimisel ja tagada vastavuse keskkonnanõuetele, seega vähendades tööstuse süsinikujalajälge.
…(The text exceeds the character limit. Part 2 is continued in the next message)…