机器学习有可能改变石油和天然气行业

机器学习见解

• 机器学习在石油和天然气行业有很多用途，而且使用量正在迅速增加。
• 大型石油和天然气公司正在开发带有机器学习的工具来解决业务问题。
• 该技术有可能彻底改变油气行业的勘探、生产和操作安全。

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机器学习在石油和天然气行业是一个快速发展的领域。它可以用于分析地震数据、测井数据和其他地质数据，以识别潜在的油气储层。机器学习算法还能够分析生产数据并识别可用于提高油井性能的模式。在石油和天然气行业，机器学习具有提高效率、增加产量和降低成本的潜力。

在GlobalData的主题报告中，石油和天然气中的机器学习，概述了机器学习技术及其在油气作业中日益增长的重要性。它还强调了BP、埃克森美孚、沙特阿美、壳牌和totalenergy等主要石油和天然气公司在开发和实施机器学习工具以解决业务问题方面所做的努力。

石油和天然气分析师Ravindra Puranik表示:“石油和天然气行业在短短三年内经历了两次大规模中断，分别是COVID-19和乌克兰战争。前者影响了全球能源需求，而后者在全球最大能源供应国俄罗斯受到制裁后，引发了油气供应链的动荡。这就需要在所有功能中增加监督和性能优化，包括项目设计、施工、物流、库存管理和维护。最重要的是，企业还希望更好地监督市场需求，以调整其生产。我们的目标是找到每一个降低成本的机会，以维持长期发展。”

在这种情况下，通过推动自动化、流程改进和需求预测，机器学习将使公司受益。它可以支持现代化的维护实践，检测泄漏，简化数据管理和文档，优化库存和供应链。

Puranik表示:“机器学习在油气行业是一个快速发展的领域，它有可能彻底改变企业勘探和生产油气的方式。它主要用于自动化重复任务，支持地震数据解释和操作设备的性能优化。该技术在预测潜在的设备故障方面也非常有用，从而防止任何不幸事故，提高操作安全性。”

经济合作与发展组织(OECD)估计，到2030年，人工智能将为世界GDP增加16万亿美元，相当于世界生产总值的10%以上。

Puranik表示:“石油和天然气公司已经部署了机器学习算法来跟踪不同资产的性能，如钻机、管道、液化天然气设施和炼油厂。该技术还帮助公司进行库存管理和供应链优化。此外，人工智能在碳封存方面的新用例正在行业参与者中出现。埃克森美孚(ExxonMobil)、挪威国家石油公司(Equinor)和其他公司的研究人员正在使用机器学习工具来研究地震数据，并缩小储存捕获二氧化碳的潜在地点。机器学习在能源领域具有巨大的潜力，并将继续寻找新的自动化和优化应用。”

-摘自CFE Media的GlobalData新闻稿。

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