Šimtmečius senas naftos ir dujų pramonė dabar priima skaitmeninę revoliuciją, ypač naudodama dirbtinį intelektą (AI), siekdama optimizuoti gamybos procesus. Industrijoje AI taikymo tikimasi svarbių išlaidų taupymo, neštumų mažinimo ir mažesnių šiltnamio efektą sukeliančių dujų išskyrimo rezultatų.
Daugelį dešimtmečių ši pramonė pasitiko tradiciniu AI, žinomu kaip tradicinis dirbtinis intelektas, remdamasi duomenų analize, siekdama nustatyti galimus gręžinių vietas. Tačiau generatyvusis AI atėjo kaip nauja kryptis ir pranešė apie dar didesnes perspektyvas pramonei. Skirtingai nei jo pirmtakas, šis naujasis AI klasė išplečia savo naudingumą ne tik duomenų analitikams ir programuotojams, bet ir pramonės darbuotojų bei darbo jėgos.
Ekspertai šioje pramonėje, įskaitant turinio rinkodaros specialistą Tim Hafke, pripažino iššūkį išgauti įžvalgas iš didelio kiekio duomenų, sukurtų ankstesnių gręžinių operacijų metu. Generatyvusis AI įsijungia, kad įveiktų šį iššūkį. Atliekant papildomas operacijas, apimančias naftos rafinavimo procesus, kurie konvertuoja žaliavą į produktus kaip benziną, vis labiau grindžiamasi taip vadinamais skaitmeniniais dvyniais – kompiuterizuotais fizinių objektų atitikmenimis. Šie skaitmeniniai dvyniai leidžia įmonėms imituoti operacines problemas, mažinti galimus pavojus ir taikyti prognozavimo priežiūrą (PdM). PdM pasitelkia ankstesnius ir dabartinius duomenis, siekdamas prognozuoti būsimą veikimą ir nustatyti optimalų priežiūros ar pakeitimo laiką.
Microsofto viceprezidentas Matthew Kerner ir pramoninės programinės įrangos įmonės Aveva atstovas Rob McGreevy pabrėžia augantį AI vaidmenį sektoriuje. Kerner laiko generatyvųjį AI esminiu žingsniu, kuris pagerina mūsų modelio prognozių supratimą, o McGreevy pabrėžia kitos kartos pokalbių robotų naudingumą, panašų į žinomą ChatGPT, gamybos darbuotojams. Šie AI paremti pokalbių robotai, būdami pilni duomenų, gali padėti darbuotojams greitai diagnozuoti problemas – tokias kaip atmosferos sąlygos, tokios kaip drėgmė, ir operacinis veikimas, tokis kaip šulinio slegis, taip sutaupydami laiko, pinigų ir mažindami riziką rafinerijų priežiūros operacijų metu.
AI privalumai naftos pramonėje:
– Didinama Efektyvumas: AI gali optimizuoti gręžinių operacijas, automatizuoti rutinines užduotis ir palengvinti greitą duomenų analizę, vedantį prie efektyvesnės sprendimų priėmimo procesų.
– Patobulinta Sauga: Numatydama sistemos gedimus ir siūlydama prevencinę priežiūrą, AI padeda minimalizuoti nelaimingus atsitikimus ir užtikrinti darbo jėgos saugą.
– Išlaidų Mažinimas: AI skatinami optimizavimai gali leisti svarbius išlaidų taupymus per pagerintą išteklių valdymą ir sumažintą veiklos laikinį sustojimą.
– Aplinkosaugos Poveikis: AI gali padėti stebėti išmetimus ir užtikrinti atitiktį aplinkosaugos teisės aktams, taigi mažinant pramonės anglies dvideginio pėdsaką.
AI trūkumai naftos pramonėje:
– Darbo vietų Pakeitimas: Rutininių užduočių automatizavimas gali lemti paklausos mažėjimą dėl tam tikrų įgūdžių rinkos dalyvių, galbūt galint pridaryti darbo netekimą šioje pramonėje.
– Duomenų Saugumas: Padidėjusi priklausomybė nuo skaitmeninių sistemų įneša riziką dėl kompiuterių žygių, kurie gali lemti duomenų pažeidimus ar veiklos sutrikimus.
– Aukštos Pradinės Išlaidos: AI sistemų įdiegimas reikalauja didelių pradinių investicijų, kas gali būti kliūtis kai kurioms įmonėms, ypač mažesnėms.
Svarbūs klausimai ir atsakymai:
– Koks yra dabartinis AI integracijos etapas naftos pramonėje? AI vis labiau naudojamas naftos pramonėje, su taikymo sritimis nuo paieškos ir gavybos iki rafinavimo ir distribucijos. Tačiau integracijos lygiai gali labai skirtis tarp skirtingų įmonių ir geografijų.
– Kaip AI konkretus prisideda prie prognozuojamos priežiūros naftos pramonėje? AI analizuoja istorinius ir realaus laiko operacinius duomenis, kad prognozuotų įrangos gedimus ir optimizuotų priežiūros tvarkaraščius, užkertant kelią gedimams ir pratęsiant mašinų tarnavimo laiką.
– Ar AI gali ženkliai sumažinti šiltnamio efektą sukeliančių dujų išskyrimą naftos pramonėje? AI gali optimizuoti operacijas ir energijos efektyvumą, vedantį mažesniems išmetimams. Be to, jis gali pagerinti nutekėjimų aptikimo ir taisymo procesą, kuris yra būtinas mažinant metano ir kitų šiltnamio efektą sukeliančių dujų išskyrimą.
Svarbūs iššūkiai ir kontroversijos:
– Prisitaikymas ir Įgūdžių Spragos: Gali iškilimas įgūdžių spragas, kai darbo jėga prisitaiko prie naujų technologijų. Mokymas ir vystymas yra svarbūs užtikrinant, kad darbuotojai galėtų dirbti kartu su AI.
– Pasitikimumas ir Pasitikėjimas: Pasitikėjimo AI sprendimais ir AI sistemų patikimumo užtikrinimas kritinėse gyvybinių operacijų srityse yra svarbus iššūkis.
– Reguliavimo Atitikimas: Užtikrinti, kad AI sistemos atitiktų pramonės griežtą reglamentavimo struktūrą, taip pat yra svarbus rūpestis.
Pasiūlyti susiję nuorodos:IBM – IBM labai investuoja į AI ir gali teikti įžvalgas ir sprendimus, susijusius su naftos pramonės sritimi.Microsoft – „Microsoft“ siūlo įvairias AI platformas ir įrankius, kurie gali būti pritaikyti naftos ir dujų sektoriuje.’BP – Kaip vienas iš pagrindinių veikėjų naftos pramonėje, „BP“ investuoja į skaitmenines technologijas, įskaitant AI, operatyvoms pažangoms.
Svarbu pažymėti, kad pateiktos URL nuorodos yra į pagrindinius didelių įmonių domenus, kurios žinomos dalyvaujančios AI ir jos taikymų naftos pramonėje. Šios įmonės teikia įžvalgas, paslaugas ir sprendimus, kurie gali būti naudingi tiems, kurie nagrinėja AI ir naftos bei dujų operacijų sąsajas.