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怎樣利用人工智能幫助石油行業轉型?

  雖然石油和天然氣行業的估價在過去幾十年中一直經歷著起起落落,但是許多金融機構還是寄希望于 2017 年的油價能夠有小幅的提升。雖然有人認為石油行業效益增長正接近尾聲,但是這個觀點僅僅針對于某些硬技術,特別是與石油和天然氣相關的方面。

  為了幫助石油和天然氣行業正式邁入 21 世紀,需要整合很多其他行業的技術、多年的專業知識積累以及不同的思維方式。oilprice 之前曾提出,結合食品工業技術可以提高水力壓裂石油的安全標準,然而結合 it 行業的技術才能使石油和天然氣行業真正受惠。無論是神經網絡、機器學習、模糊邏輯、案例推理以及專家系統,人工智能都有可以幫助其轉型的潛力。

  上游暴發

  當遠程傳感器連接到無限網絡中,哪怕是從奇怪的地方,數據都可以被收集和集中分析。根據麥肯錫公司的數據,采用人工智能可以在石油與天然氣供應鏈中節約 500 億美元,并且能帶來持續的利潤增長。舉個例子來說,使用人工智能算法可以在地震數據中更準確地篩選信號和噪聲,并減少 10% 的干井開挖。現在這項技術也被帶入了 500 強公司,本周早些時候,英特爾收購了美國圣地亞哥的一家創業公司 nervana,他們利用這些技術提高石油勘探的操作效率。有了英特爾的助力,石油巨頭們可以期待這項技術通過董事會大規模地實施了。

  實時大數據

  石油與天然氣行業已經開始利用數據去分析井下環境,隨著數據分析成本下降,現在這些技術正在被運用到更小的井中。數據分析可以在危險發生之前提出預警信號。

  鉆一個井時,機器學習軟件會考慮大量不同的因素,比如地震震動、熱梯度、地層滲透率,并連同壓力等傳統數據一起。已經成立四年的西雅圖初創公司 seeq 表示,這些數據能幫助鉆進在如方向與速度上做出實時決策,以此優化整個鉆井作業,同時還能夠預測諸如半潛式泵(esps)等設備的故障,來降低計劃外停機的次數和設備成本。

  機器正在學習

  在宏觀層面上,深度機器學習可以幫助提高對于宏觀經濟趨勢的意識,從而推動在勘探和生產(e&p)方面的投資決策。經濟條件甚至是天氣模式,還有生產強度等因素都會在投資決策中被納入考量范圍。kpler 這類公司一直采用地理追蹤船只技術,將當前能源船只的航行軌跡與歷史趨勢進行對比,來幫助運營商進行更好的決策。這些類型的數據可以幫助確定能源航運業的趨勢。

  模糊決策

  模糊邏輯是一種人工智能的機制,可以在數據不完整或者不可靠的狀況下幫助決策。如果用一定數量的輸入來設計一個算法,模糊邏輯可以在一個或多個傳感器提供虛假或不一致數據的狀況下克服這些缺陷。模糊邏輯也可以在數據需要被外推,或者需要將信號與噪音區分時通過儲存表征、加密鉆井以及油井模擬提供幫助。

  創新或消亡

  現如今的石油與天然氣行業已經被過去十年內的兩次行業低迷所改變。雖然采用了諸如定向鉆井與水力壓裂等硬技術,但是這個行業為了在目前的低價市場中生存,還需要持續這樣的趨勢。人工智能有潛力區分出擁抱技術繼續繁榮下去的人,而那些自滿保守的人終將被拋棄。


來自:199IT

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