石油・ガス産業におけるAI活用

近年、石油・ガス産業は、最新のテクノロジーによって変貌を遂げています。O&G業界の競争が激化するにつれ、組織は創造的なアプローチに邁進しています。多くのリーダーは、市場のあごひげから身を守るために、デジタル化をのぞんでいます。また、原油価格が下がっても利益を確保し、回復期には競争力のある利益を生み出そうとしています。バリューチェーン全体で開発・採用されているAIやMLベースの技術を活用することが、今後の道筋になります。

石油・ガス産業におけるAI活用

地表解析／地質評価

AIはO&G探査の責任者にとって金脈であることが証明されつつある。例えば、エクソンモービルは、深海AIロボットを使って、生のseep検出能力を向上させたいと望んでいる。したがって、エクソンモービルのAIを搭載したロボットは、このようなオイルシープをキャッチすることができます。こうして、最終的には照会リスクを低下させ、海洋生物への被害を低減する。

ワディアヒマラヤ地質研究所 (WIHG)がAIを使ったユニークなアプローチを発見。地震波のデータを解釈して、地表の下にある地質を特定するのに役立つのです。したがって、石油や天然ガスなどの炭化水素を、効率を高めて短時間で発見するのに役立つのです。そのため、AIは地下の物理データを調べ、地下の石油埋蔵量をマッピングするために使用されています。この戦略は、水たまりの正確な値を示し、掘削アプローチをより効率的にする。

生産とスケジューリングの最適化

ワンペトロの調査によると、価格と計画の超過は石油プロジェクトにつきものの問題であると強調されています。したがって、これは温度遅延、リソースの制約、および計画リスクに起因している可能性があります。この問題の複雑さは、掘削やプラットフォームの導入など、必要なアクションの数が膨大であることから生じています。したがって、堅牢なプロジェクト計画やスケジューリングの理想を明らかにすることが重要になります。また、オフショア石油プロジェクトにおけるこれらの構成要素と関連する脅威を評価する。

AIベースのアプリケーションは、生産量を評価しながらESPの崩壊を回避するようオペレーターを促しました。クラウドベースのフォアは、オフショアオペレーターに高度な分析ソフトウェアを提供します。したがって、それは、監視されたキットの先にリスクを示す、奇妙なために受信データを解釈するAIアルゴリズムを備えています。

欠陥検出

石油・ガス会社が直面する課題の1つは、水路の不適切なネジ切りを捕捉することです。また、欠陥の影響を受けやすい操作の欠陥を検出することができます。上流から検出された欠陥は、プラントや資金調達のリソースに障害を保証します。

そのため、AIは生産率の検証を支援し、分析における欠陥への深い洞察力を提供することができます。AIを活用した欠陥検出ソリューションは、基本的なプロセスになぞらえた費用対効果の高い、非常に倹約的なものです。

ディープラーニングを用いたパターン認識により、カメラで記録されたビデオストリームは、作業員が操作に適したきれいな服装をしていない場合におびえさせることができます。さらに、予測分析により、機器のフィットネス状態についてオペレータを脅かすことができます。フィットネス、保護、環境に影響を及ぼす悲劇を阻止するための積極的な手段を育てているのです。

AIによるサイバーセキュリティ

シーメンス社は、石油・ガス協会の約70％が安全性の決済を行ったと宣言した。PwCの「情報セキュリティーの世界的現状調査」によると、エネルギー企業の42％がフィッシング攻撃の餌食になっていることを告白している。

したがって、サイバー攻撃の数とその安全コストの上昇は、AIツールの呼び出しが必要となっています。したがって、これは彼らの会社のセキュリティにオペレーティングシステムを暗号化します。検出器としてのビデオカメラは、ユーティリティのすべての時間の安全性の脅威を監視することを可能にします。したがって、ユーティリティは、ソフトウェアと統合されたときに、すべてのエンドポイントにセキュリティを取得します。

職場のセキュリティ

油田での作業は、重い工具や刺激の強い化学物質を扱うため、作業員にとって危険な作業となります。ダイレクトサイエンス社の調査によると、「石油・ガス産業上流におけるAI。今後の動向、課題、技術について'は、ディープラーニングに基づく複数のITシステムが、安全担当者のスポット保護プロトコルの残虐性をサポートしていることを示しています。

アナリティクス主導の意思決定

DATA is the new OIL（データは新しい油）」という言葉がありますが、O&Gの分野ではまさに理想的な例えと言えるでしょう。石油・ガス産業は、製造技術からもたらされる多くのデータを取引しています。しかし、有用な分析ツールがないため、データサイロに眠っている膨大なデータを活用することができません。そこで、AIアルゴリズムは、異なるプラントの複数の検出器や機械からの多様なデータストリーム、または地球科学データ全体を分析し、業界のニーズに基づいた合理的なアイデアを生み出すためのリアルタイム分析を行います。

物流ネットワークの最適化とロジスティクス

サプライチェーンは、石油・ガスセクターの意思決定ノードを適用した複雑なオペレーションである。したがって、原油の購入、購入価格、製油所への輸送などの意思決定ノードが使用される。したがって、上流産業では、AIによってオペレーションチームとリポジトリとの連携が可能となり、重要部品の入手状況を確認することができます。

中流では、AIは優れた計画と実行、最適な経路選択などを支援することができます。また、石油精製会社では、最適な混合を計画し、市場を予測し、コストを見積もり、下流ビジネスにおける顧客との関係を工夫することができます。さらに、AIは石油・ガス会社に対して、原油や最終製品の市場費用を予測することを義務付けています。

AIによる在庫管理

在庫が市場に遅れをとると、企業は損失を被る。AIは、ネットワーク計画や需要予測の効率化を促進し、マーチャンダイザーの進化を可能にします。そのため、石油・ガス会社は可視性を高めることで、自動車の台数を見直し、シームレスな供給に備えることができます。また、最も需要が見込まれる場所に自動車を誘導することもできます。つまり、作業コストの低減につながる。

調達の最適化

AIを活用した技術的な説明により、O&G企業は関連するDSNを作成することが可能になります。また、その計画や実施において、活力、柔軟性、能力を発揮することができます。このように、AIは、古典的な問題を解決するために、高度に複雑で大規模なデータセットのデータ解析と研究から、専門家の意思決定能力をさらに高めることができます。

AIベースのソリューションを把握することで、O&G産業における既存の課題のいくつかを軽減することができます。これにより、企業は、主な調達の支払いカテゴリーの理解、購買から支払いまでの自動化、重要および非重要なサプライチェーンのボトルネックの特定などを行うことができます。

なぜ石油・ガス産業でAIを導入するのか？

AIは、オイル＆ガスの幸運に重要な役割を果たす有益な技術です。センサーが豊富な石油領域では、ビッグデータエンジンのデータ分析を活用するための実行可能なオプションがすでに現金化されています。したがって、油田関係者は、私たちの日常生活に埋め込まれたモバイルデバイスとリンクしています。これらは、油田の接続性革命に影響を与え、AIは壮大なイネーブラーになるでしょう。

結論

石油・ガス業界は、成功を後押しするAIとMLを必要とする、変化する技術的な地形に直面しています。AIの利点を学ぶ企業が大幅に増加することで、進化したAIアプリケーションの流入が見込まれます。したがって、これは、業界の最も重要な問題のいくつかを解読することです。