Stoletja stare naftne in plinske industrije se zdaj vse bolj prilagajajo digitalni revoluciji, zlasti uporabi umetne inteligence (AI), da bi optimizirali proizvodne procese. Uporaba AI v industriji naj bi prinesla pomembne prihranke, zmanjšanje stopnje nesreč ter zmanjšanje emisij toplogrednih plinov.
Leto za letom se je ta sektor zanašal na analizo podatkov, tradicionalno znano kot tradicionalna AI, za identifikacijo potencialnih lokacij za vrtanje. Vendar pa se je pojavila generativna AI, ki odpira še večje možnosti za industrijo. V nasprotju s svojim predhodnikom ta nova vrsta AI razširja svojo uporabnost onkraj analitikov podatkov in programerjev ter koristi celotni delovni sili.
Strokovnjaki v industriji, vključno z specialistom za ustvarjanje vsebin Timom Hafkejem, so prepoznali izziv izvlečenja vpogledov iz obilice podatkov, ki jih generirajo pretekla vrtanja. Generativna AI stopa na prvo mesto, da bi se spopadla s tem izzivom. Področja vzdolžne verige, ki zajemajo procese predelave nafte, ki pretvarjajo surovo olje v izdelke, kot je nafta, vse bolj zanašajo na t. i. digitalne dvojnike – računalniško modelirane replike fizičnih objektov. Ti digitalni dvojniki omogočajo podjetjem, da simulirajo operativne težave, zmanjšajo potencialne nevarnosti ter uvedejo prediktivno vzdrževanje (PdM). PdM izkoristi pretekle in sedanje podatke za napovedovanje prihodnje uspešnosti ter določanje optimalnega časa za vzdrževanje ali zamenjavo.
Matthew Kerner, podpredsednik pri podjetju Microsoft, in Rob McGreevy iz industrijske programske opreme Aveva, poudarjata naraščajočo vlogo AI v sektorju. Kerner vidi generativno AI kot temeljni korak pri izboljšanju našega razumevanja napovedi modelov, medtem ko McGreevy opozarja na uporabnost chatbotov naslednje generacije, podobnih slavnemu ChatGPT, za delavce v rastlinah. Ti AI-gonilniki chatboti, polni podatkov, lahko pomagajo delavcem pri hitrem diagnosticiranju težav – kot so atmosferski pogoji, kot je vlaga, in operativna uspešnost, kot je tlak na glavi vrtine – s čimer prihrani čas, denar in zmanjša tveganja med operacijami vzdrževanja rafinerije.
Prednosti AI v naftni industriji:
– Povečana učinkovitost: AI lahko optimizira vrtalne operacije, avtomatizira rutinska opravila ter olajša hitro analizo podatkov, kar vodi v učinkovitejše odločanje.
– Povečanje varnosti: S predvidevanjem odpovedi sistemov in predlaganjem preventivnega vzdrževanja vam AI pomaga pri zmanjševanju nesreč in zagotavljanju varnosti delovne sile.
– Zmanjšanje stroškov: Optimizacija z AI lahko prinese pomembne prihranke s pomočjo izboljšanega upravljanja virov in zmanjšanja časa, ko so sistemi neaktivni.
– Okoljski vpliv: AI lahko pomaga pri spremljanju emisij in zagotavljanju skladnosti z okoljskimi predpisi, s čimer zmanjša ogljični odtis industrije.
Slabosti AI v naftni industriji:
– Odpuščanje zaposlenih: Avtomatizacija rutinskih opravil lahko pripelje do zmanjšanja povpraševanja po določenih vrstah spretnosti in s tem morebiti povzroči odpuščanja v industriji.
– Varovanje podatkov: Povečana odvisnost od digitalnih sistemov predstavlja tveganje za kibernetične napade, ki lahko privedejo do kršitve podatkov ali motenj delovanja.
– Visoki začetni stroški: Uvedba AI sistemov pomeni pomemben začetni vložek, kar je lahko ovira za nekatera podjetja, zlasti manjša.
Ključna vprašanja in odgovori:
– Kako integrirana je trenutna stopnja AI v naftni industriji?
AI se vse bolj uvaja v naftni industriji, pri čemer se uporablja na področjih, vključno z raziskovanjem in proizvodnjo, predelavo ter distribucijo. Ravni integracije se lahko močno razlikujejo med različnimi podjetji in geografijami.
– Kako AI konkretno prispeva k prediktivnemu vzdrževanju v naftni industriji?
AI analizira vzorce v zgodovinskih in realnočasovnih operativnih podatkih za napovedovanje okvar opreme in optimiziranje urnikov vzdrževanja, s čimer preprečuje izpade in podaljšuje življenjsko dobo strojev.
– Ali lahko AI bistveno zmanjša emisije toplogrednih plinov v naftni industriji?
AI lahko optimizira operacije in energetsko učinkovitost, kar vodi v nižje emisije. Poleg tega lahko izboljša zaznavanje in popravilo puščanj, kar je pomembno za zmanjšanje emisij metana in drugih toplogrednih plinov.
Ključni izzivi in kontroverze:
– Prilagajanje in pomanjkanje spretnosti: Lahko pride do pomanjkanja spretnosti, saj se delovna sila prilagaja novim tehnologijam. Usposabljanje in razvoj sta ključna za zagotavljanje, da zaposleni lahko delajo ob uporabi AI.
– Zanesljivost in zaupanje: Vzpostavljanje zaupanja v odločitve AI in zagotavljanje zanesljivosti sistemov AI pri operacijah, ki so kritičnega pomena za življenje, sta pomembna izziva.
– Skladnost z regulativami: Zagotavljanje, da sistemi AI izpolnjujejo stroge regulativne okvire industrije, je tudi pomislek.
Predlagane povezave vključujejo:
IBM – IBM je močno vložen v AI in lahko ponudi vpoglede in rešitve, ki so pomembne za naftno industrijo.
Microsoft – Microsoft ponuja različne AI platforme in orodja, ki se lahko uporabijo v sektorju nafte in plina.
BP – Kot pomemben igralec v naftni industriji BP vlaga v digitalne tehnologije, vključno z AI, za izboljšave operativnih postopkov.
Pomembno je omeniti, da so zagotovljene URL-je glavnih domen večjih podjetij, ki se ukvarjajo z AI in njenimi aplikacijami v industriji nafte. Ta podjetja ponujajo vpoglede, storitve in rešitve, ki bi lahko bile zanimive za tiste, ki preučujejo presečišče med AI in operacijami nafte in plina.