Az évszázados olaj- és gázipar most átöleli a digitális forradalmat, különösen az mesterséges intelligencia (AI) alkalmazását, hogy optimalizálja a termelési folyamatokat. Az iparágban az AI alkalmazása jelentős költségmegtakarítással, csökkentett baleseti arányokkal és kisebb üvegházhatású gázok kibocsátásával jár.
Évtizedek óta ez a szektor adatelemzésre, hagyományosan a hagyományos AI-ként ismertre támaszkodik annak érdekében, hogy azonosítsa a lehetséges fúrási helyeket. Azonban a generatív AI eljövetelével még nagyobb lehetőségek nyíltak meg az iparág számára. Ez az új AI osztály – az elődjével ellentétben – hasznos lehet a szélesebb munkaerő számára is, nemcsak az adatelemzőknek és programozóknak.
Az iparágban szakértők, például a tartalommarketing szakértő Tim Hafke, elismerték azokat a kihívásokat, amelyek merülnek fel a múltbeli fúrási műveletekből származó adatok elemzésével kapcsolatban. A generatív AI előtérbe kerül, hogy megoldja ezt a kihívást. Az olajfinomító folyamatok csökkentése, amelyek a nyersolajat olyan termékekkel alakítják át, mint az üzemanyag, egyre inkább támaszkodik az ún. digitális ikermodellekre – számítógép által modellezett másolatok a fizikai létesítményekről. Ezek a digitális ikermodellek lehetővé teszik a vállalatok számára, hogy szimulálják az üzemeltetési problémákat, csökkentsék a potenciális veszélyeket, és bevezessék a prediktív karbantartást (PdM). A PdM a múltbéli és jelenlegi adatokat használja fel a jövőbeli teljesítmény előrejelzésére, és az optimális időpont meghatározására a karbantartás vagy cserék számára.
Matthew Kerner, a Microsoft alelnöke, és Rob McGreevy az ipari szoftvercég, az Aveva munkatársa kiemelik az AI szerepének növekedését az ágazatban. Kerner a generatív AI-t alapvető lépésnek tartja a modelleljesítményünk megértésének javításában, míg McGreevy rámutat a következő generációs csevegőrobotok hasznosságára, hasonlóan a híres ChatGPT-hez, a gyári munkások számára. Ezek az adatalapú AI-csevegőrobotok segíthetik a munkásokat azonnali diagnosztizálásban – például az időjárási körülmények, mint például a páratartalom, és az üzemteljesítmény, mint például a fejnyomás kapcsán –, ezzel időt, pénzt takarítva meg, és csökkentve a kockázatokat a finomító karbantartási műveletek során.
AI előnyei az olajiparban:
– Növelt hatékonyság: Az AI optimalizálhatja a fúrási műveleteket, automatizálhatja a rutinfeladatokat, és lehetővé teheti a gyors adatelemzést, így hatékonyabb döntéshozatali folyamatokra vezetve.
– Biztonság fokozása: Az AI előrejelzi a rendszerhibákat, és javasol preventív karbantartást, ezzel minimalizálva a baleseteket, és biztosítva a munkaerő biztonságát.
– Költségcsökkentés: Az AI vezérelte optimalizálás jelentős költségmegtakarítást eredményezhet a fejlett erőforráskezelés és a leállás csökkentése révén.
– Környezeti hatások: Az AI segíthet az emissziók monitorizálásában és a környezetvédelmi szabályozások betartásában, ezzel a szénlábnyom csökkentéséhez is hozzájárulva.
AI hátrányai az olajiparban:
– Munkahelyek áthelyezése: A rutinfeladatok automatizálása az adott készségek iránti kereslet csökkenéséhez vezethet, ami potenciálisan munkahely áthelyezést okozhat az iparágban.
– Adatbiztonság: A digitális rendszerek fokozott használata növeli a kibertámadások kockázatát, amelyek adatvesztésekhez vagy üzemzavarokhoz vezethetnek.
– Magas kezdeti költségek: Az AI rendszerek bevezetése jelentős kezdeti befektetést igényel, ami akadályt jelenthet néhány vállalat számára, különösen a kisebbek számára.
Kulcsfontosságú kérdések és válaszok:
– Milyen a mesterséges intelligencia integrációjának jelenlegi szintje az olajiparban?
Az AI egyre inkább elterjed az olajiparban, alkalmazásai az felfedezéstől és termeléstől a finomításon és elosztáson átterjednek. Az integrációs szintek jelentősen változhatnak különböző vállalatok és földrajzok között.
– Hogyan járul hozzá specifikusan az AI a prediktív karbantartáshoz az olajiparban?
Az AI elemzi a történelmi és valós idejű működési adatokban megfigyelt mintázatokat, hogy előrejelezze a berendezéshibákat és optimalizálja a karbantartási ütemterveket, ezzel meghibásodásokat megelőzve, és meghosszabbítva a gépek élettartamát.
– Képes jelentősen csökkenteni az AI a szén-dioxid-kibocsátásokat az olajiparban?
Az AI képes az üzemeltetést és az energiahatékonyságot optimalizálni, ami alacsonyabb kibocsátásokhoz vezet. Emellett javíthatja a szivárgások érzékelését és javítását, ami kulcsfontosságú az üvegházhatást okozó metán- és egyéb gázok kibocsátásának csökkentése szempontjából.
Kulcsfontosságú kihívások és viták:
– Adaptáció és készséghiányok: Kompetenciahiány lehet, mivel a munkaerő alkalmazkodik az új technológiákhoz. A képzés és fejlesztés kulcsfontosságú annak biztosításában, hogy a munkavállalók képesek legyenek az AI-val együtt dolgozni.
– Megbízhatóság és bizalom: A bizalom kialakítása az AI döntéseiben és az AI rendszerek megbízhatóságának biztosítása életfontosságú műveletek során jelentős kihívást jelent.
– Szabályozási megfelelőség: Az AI rendszerek iparági szigorú szabályozási keretrendszerrel való egyeztetésének biztosítása is aggodalomra ad okot.
Javasolt kapcsolódó linkek:
IBM – Az IBM komolyan foglalkozik az AI-val, és olyan bepillantásokat és megoldásokat biztosíthat, amelyek relevánsak az olajipar számára.
Microsoft – A Microsoft különböző AI platformokat és eszközöket kínál, amelyek alkalmazhatók az olaj- és gáziparban.
BP – Mint egy nagy szereplő az olajiparban, a BP beruházásokat végez a digitális technológiákban, ideértve az AI-t is az operációs javulások érdekében.
Fontos megjegyezni, hogy a megadott URL-ek vezetnek olyan vezető vállalatok fő domainjeire, amelyek ismertek az AI és annak alkalmazásai iránti érdeklődésben az olajiparban. Ezek a vállalatok bepillantásokat, szolgáltatásokat és megoldásokat biztosíthatnak, amelyek lehetnek érdekesek azok számára, akik az AI és az olaj- és gázüzemek metszetével foglalkoznak.