Stoljetna naftna i plinska industrija sada prihvaća digitalnu revoluciju, posebno korištenje umjetne inteligencije (AI) kako bi optimizirala proizvodne procese. Primjena AI-a u industriji očekuje se rezultirati značajnim uštedama troškova, smanjenjem stopa nesreća te smanjenjem emisije stakleničkih plinova.
Desetljećima je sektor oslanjao se na analizu podataka, tradicionalno poznatu kao tradiciolani AI, za identifikaciju potencijalnih lokacija za bušenje. Međutim, pojava generativne AI otvorila je još veće mogućnosti za industriju. Za razliku od svojih prethodnika, ovaj novi AI širi svoju korisnost izvan analitičara podataka i programera te je koristan za širu radnu snagu.
Stručnjaci u industriji, uključujući stručnjaka za oglašavanje sadržaja Tima Hafkea, prepoznali su izazov izvlačenja uvida iz obilja podataka generiranih prošlim operacijama bušenja. Generativna AI izlazi na scenu kako bi riješila taj izazov. Opskrbna operacija, uključujući procese prerade nafte koji pretvaraju sirovu naftu u proizvode poput benzina, sve više se oslanja na tzv. digitalne blizance – računalno modelirane replike fizičkih postrojenja. Ti digitalni blizanci omogućavaju tvrtkama simuliranje operativnih problema, ublažavanje mogućih opasnosti te primjenu prediktivnog održavanja (PdM). PdM koristi prošle i sadašnje podatke kako bi predvidio buduće performanse i odredio optimalno vrijeme za održavanje ili zamjenu.
Matthew Kerner, potpredsjednik u Microsoftu, i Rob McGreevy iz industrijske tvrtke za softver Abbey, ističu rastuću ulogu AI-a u sektoru. Kerner smatra generativnu AI temeljnim korakom u unaprijeđenju našeg razumijevanja predviđanja modela, dok McGreevy ističe korisnost chatbotova nove generacije, sličnih poznatom ChatGPT-u, za radnike postrojenja. Ti AI vođeni chatbotovi, obilježeni podacima, mogu pomoći radnicima u brzom dijagnosticiranju problema – poput atmosferskih uvjeta poput vlage i operativnih performansi poput pritiska glave bunara – štedeći tako vrijeme, novac i smanjujući rizike tijekom operacija održavanja rafinerije.
Prednosti AI-a u naftnoj industriji:
– Povećana učinkovitost: AI može optimizirati operacije bušenja, automatizirati rutinske zadatke i olakšati brzu analizu podataka, što dovodi do učinkovitijih procesa donošenja odluka.
– Povećana sigurnost: Predviđajući kvarove sustava i predlažući preventivno održavanje, AI pomaže u minimiziranju nesreća i osigurava sigurnost radne snage.
– Smanjenje troškova: Optimizacije potaknute AI-em mogu dovesti do značajnih ušteda troškova kroz poboljšano upravljanje resursima i smanjenje vremena zastoja.
– Utjecaj na okoliš: AI može pomoći u praćenju emisija i osiguravanju usklađenosti s propisima zaštite okoliša, smanjujući time ugljični otisak industrije.
Mane AI-a u naftnoj industriji:
– Uklanjanje radnih mjesta: Automatizacija rutinskih zadataka može dovesti do smanjenja potražnje za određenim vještinama, potencijalno izazivajući uklanjanje radnih mjesta u industriji.
– Sigurnost podataka: Povećano oslanjanje na digitalne sustave uvodi rizik od sajber napada koji mogu dovesti do otkrivanja podataka ili poremećaja u radu.
– Veliki početni troškovi: Implementacija AI sustava uključuje značajna početna ulaganja, što može biti prepreka za neke tvrtke, osobito manje.
Ključna pitanja i odgovori:
– Koji je trenutni stupanj integracije AI-a u naftnu industriju?
AI se sve više usvaja u naftnoj industriji, s primjenama koje variraju od istraživanja i proizvodnje do prerade i distribucije. Međutim, razine integracije mogu značajno varirati među različitim tvrtkama i geografijama.
– Kako AI konkretno doprinosi prediktivnom održavanju u naftnoj industriji?
AI analizira obrasce u povijesnim i operativnim podacima u stvarnom vremenu kako bi predvidio kvarove opreme i optimizirao raspored održavanja, sprječavajući kvarove i produljujući život strojeva.
– Može li AI znatno smanjiti emisije stakleničkih plinova u naftnoj industriji?
AI može optimizirati operacije i energetsku učinkovitost, što dovodi do manjih emisija. Osim toga, može poboljšati otkrivanje curenja i popravak, što je ključno za smanjenje metana i drugih emisija stakleničkih plinova.
Ključni izazovi i kontroverze:
– Prilagodba i jazovi u vještinama: Može postojati jaz u vještinama dok se radna snaga prilagođava novim tehnologijama. Obuka i razvoj ključni su za osiguravanje da zaposlenici mogu raditi uz AI.
– Pouzdanost i povjerenje: Uspostavljanje povjerenja u odluke AI-a i osiguravanje pouzdanosti AI sustava u operacijama od životne važnosti veliki je izazov.
– Uspostava regulatorne usklađenosti: Osiguravanje da AI sustavi budu u skladu s strožim regulatornim okvirom industrije također je briga.
Predložene povezane poveznice uključuju:
IBM – IBM snažno ulaže u AI i može pružiti uvide i rješenja relevantna za naftnu industriju.
Microsoft – Microsoft nudi različite AI platforme i alate koji se mogu primijeniti u naftnoj i plinskoj industriji.
BP – Kao značajan igrač u naftnoj industriji, BP ulaže u digitalne tehnologije, uključujući AI, za operativna poboljšanja.
Važno je napomenuti da su pružene URL-ove do glavnih domena vodećih tvrtki poznatih po korištenju AI i njegovim primjenama u naftnoj industriji. Te tvrtke pružaju uvide, usluge i rješenja koja bi mogla biti zanimljiva onima koji istražuju povezanost AI-a i operacija nafte i plina.