Впервые опубликовано в MyTechMag

Традиционные компоненты ИИ — восприятие, принятие решений/познание и действие — очень точно соответствуют бизнес-задачам, с которыми сталкивается нефтегазовый сектор: сбор и обработка большого количества данных (восприятие); где сверлить? (принятие решения); и как наиболее эффективно сверлить и обрабатывать (действия). Это моя точка зрения как стороннего наблюдателя.

Пару лет назад я переехал из северной части штата Нью-Йорк в Техас. В более легком ключе это можно охарактеризовать как переход от «без гидроразрыва, пожалуйста, мы в Нью-Йорке» к Дрель, детка, Дрель. Журнал Time хорошо описал это в недавнем выпуске: Как нефтяной бум в Западном Техасе меняет мир. Экспорт нефти и газа играет ключевую роль в возрождающейся экономике США.

Я живу в Форт-Уэрте, штат Техас, и знаю, что меня интересуют новые и прорывные технологии. Мои коллеги-ИТ-специалисты, с которыми я встречаюсь на различных мероприятиях, часто спрашивают меня, что я думаю о роли ИИ в нефтегазовом секторе? Что ж, я не могу претендовать на большой опыт в этом секторе (то есть, если я полностью обесцениваю время, которое я провел с ребятами из Schlumberger во Вьетнаме в начале/середине 90-х).

Начнем с традиционных компонентов ИИ.

- восприятие,

- познание/принятие решений (очень важно, машинное обучение может использоваться для более эффективного принятия решений)

- действие

и посмотрите, как это может сыграть роль в различных сегментах нефтегазовой отрасли:

Upstream или E&P (разведка) и сектор добычи:

Сюда входят компании/технологии, занимающиеся добычей сырой нефти или природного газа.

Роль ИИ:

o Эксплуатационные расходы на месте можно снизить за счет использования датчиков и Интернета вещей (IoT) на базе ИИ для сбора данных и управления системой в режиме реального времени.

o Устранение дорогостоящих рисков при бурении путем определения лучших участков.

o Управление скважинным резервуаром

Мидстрим:

перерабатывает, хранит и транспортирует сырую нефть, природный газ и сжиженный природный газ

Роль ИИ:

o Интеллектуальная система, работающая в режиме реального времени, с возможностями прогнозирования и оптимизации для принятия более эффективных решений и повышения производительности.

o Исследование и обследование нефтяных и газовых скважин

Вниз по течению:

включает нефтеперерабатывающие и нефтехимические заводы, дистрибьюторов нефтепродуктов и газораспределительные компании.

Роль ИИ:

o модель данных и алгоритмы прогнозирования для разработки программного обеспечения и решений для сквозного управления водой и другими расходными материалами.

o оптимизировать свои операции по переработке нефти и доставке нефти, чтобы ускорить рост доходов

Есть определенные аспекты, в которых ИИ играет роль во всей цепочке создания стоимости:

  • ИИ может помочь нефтегазовым компаниям снизить затраты и принимать более точные решения.
  • Планирование и прогнозирование
  • Профилактическое обслуживание

Как и в любом другом секторе, в этом есть неправильный и правильный путь.

Неправильный путь

  • У нас есть огромные объемы данных. В этом должна быть какая-то ценность. Давайте используем ИИ, чтобы понять это.
  • Может ли компьютер заменить мозги всех моих сотрудников и сделать то, что они делают, более эффективно?
  • Могу ли я получить немного «Волшебной пыли» ИИ, посыпать ею свою организацию и сделать ее умной?

Правильный путь

Давайте поиграем с репрезентативным вариантом использования:

Работа с проблемой (например, «По мере того, как скважины становятся все более сложными, становится все труднее получить данные каротажа и каротажа во время бурения»)

Просто запишите решение, которое вы хотели бы иметь. (возможно, возможность определения коллекторских свойств без использования дорогостоящих каротажных приборов).

затем вернитесь назад и выясните, какая автоматизация может способствовать достижению этой цели (прогностическая модель на основе ИИ?)

разбить проблему на традиционные компоненты ИИ-

  • восприятие (используйте данные гамма-каротажа и динамики бурения (МСП, нагрузка на долото, крутящий момент и т. д.) для многих внутренних и международных бассейнов.)
  • принятие решений (проверка прогнозируемой точности и воспроизводимости журналов, управляемых ИИ, по сравнению с фактическим ведением журналов с соответствующими затратами на инструменты с использованием статических и адаптивных моделей)
  • действие (предоставить оператору важные данные о пласте для этих горизонтальных скважин, которые были бы непомерно дорогими, если бы скважина проводилась традиционными методами).

сопоставьте их с различными частями бизнес-задачи:

  • проверить модели ИИ, созданные для различных пластов, с ожидаемыми параметрами по сравнению с слепыми тестами;
  • оценить экономию средств оператора на сборе данных;
  • Убедиться, данные каротажа на основе ИИ ежедневно доставляются оператору для помощи в принятии решений по геонавигации, бурению и заканчиванию скважины во время буровых работ

затем вернитесь к тому, есть ли нужные вам данные и как вы их собираете (основа для планирования программы сбора данных с использованием обычных инструментов регистрации).

В заключение, я думаю, что есть огромные возможности для использования всего континуума — ИИ, машинное обучение, глубокое обучение и наука о данных в нефтегазовом секторе для повышения эффективности, даже если мы по-прежнему помним о следующее предостережение:

ИИ использует математику, чтобы заставить машины принимать действительно правильные решения. На данный момент это не имеет ничего общего с симуляцией реального человеческого интеллекта. Как только вы это поймете, это как бы даст вам возможность подумать о том, как набор инструментов обработки данных — такие вещи, как глубокое обучение и автоматическое машинное обучение и, скажем, перевод на естественный язык — как вы можете использовать их в ситуациях, когда вы можете решать проблемы. Вместо того, чтобы просто сказать: «Было бы хорошо, если бы компьютер заменил мозги всех моих сотрудников, чтобы они могли автоматически управлять моей компанией?»

– Эндрю Мур, Google Cloud AI

Опубликовано

Первоначально опубликовано на https://www.linkedin.com.