L’environnement industrial moderne s’oriente de plus en plus vers la technologie. Les possibilités ont été rapidement réalisées dans de nombreux domaines, y compris les soins de santé. Les industries pétrolières et gazières ont été plus lentes à adopter IA et l’apprentissage automatique.
Cela est largement dû à la lenteur avec laquelle l’industrie a reconnu son potentiel ; cependant, graduellement changeant. Les compétences de cette industrie de plus en plus compétitive peuvent être améliorées grâce à l’apprentissage automatique et providers de science des données dans l’industrie pétrolière et gazière.
Avec un TCAC de 10,96% de l’enquête des rapports, sur la période de prévision de 2020-2025, le IA et Apprentissage automatique Le marché du pétrole et du gaz était évalué à 2 milliards USD en 2019 et devrait atteindre 3,81 milliards USD d’ici 2025. Des sociétés pétrolières et gazières plus importantes commenceront inévitablement à intégrer des capteurs IoT dans leurs opérations en amont, intermédiaires et en aval avec IA-activé prédictif analytique à mesure que le prix de ces capteurs diminue.
Nous passons ici en revue l’affect de l’apprentissage automatique sur l’industrie pétrolière et gazière et son avenir associé.
Un aperçu de l’apprentissage automatique dans l’industrie pétrolière et gazière
- Extraction de connaissances à partir de données – Le secteur pétrolier et gazier produit beaucoup de données. Cependant, stocker ces informations dans un journal ou un logiciel informatique est inutile. Ces données peuvent être traitées en utilisant l’apprentissage automatique pour fournir les conclusions et les choix qui peuvent influencer le cours d’une organisation.
- Prévision et planification à l’aide du prédictif analytique-L’historique de la manufacturing de pétrole d’un puits particulier ou une assortment de levés sismiques effectués dans une zone spécifique sont des exemples de données historiques que les entreprises pétrolières et gazières pourraient utiliser. Les entreprises peuvent utiliser ces données pour générer des prédictions avec l’apprentissage automatique.
- Utilisation des données pour optimiser la fabrication. -Il est essential d’extraire les carburants du sol aussi efficacement que doable lorsque les entreprises pétrolières et gazières le font. Les entreprises peuvent utiliser l’apprentissage automatique pour trouver les configurations de manufacturing les plus efficaces en utilisant leurs données.
L’affect de l’apprentissage automatique sur l’industrie pétrolière et gazière
Avec Environment friendly Actual-Time Drilling, vous pouvez économiser du temps et de l’argent.
De nombreux problèmes peuvent survenir lors du forage, notamment des tuyaux obstrués, une perte de circulation, le contrôle du puits, and so forth. La recherche en apprentissage automatique sur divers défis de forage montre des problems en temps réel. Apprentissage automatique est largement utilisé pour prévoir ces problèmes, et il a le potentiel de réduire considérablement le temps et les dépenses.
Ingénierie pour réservoir
La mécanique de la distribution du pétrole et du gaz et leur écoulement à travers les roches poreuses – les nombreuses forces hydrodynamiques, thermodynamiques, gravitationnelles et autres impliquées dans le système roche-fluide – intéressent les ingénieurs des réservoirs.
Le temps et la pression sont les deux variables qui modifient en permanence les propriétés fluides et les caractéristiques pétrophysiques de la roche, qui font varier le comportement du réservoir. Ce changement est essential pour la gestion et l’estimation des performances du réservoir.
Bien que des simulations numériques puissent être utilisées pour estimer la réponse et les performances du réservoir avec une grande précision, les changements multidimensionnels de paramètres tels que les taux de manufacturing, les pressions, les saturations et les caractéristiques des fluides limitent l’applicabilité et la portée de l’estimation. Intelligence artificielle et providers de développement d’apprentissage automatique sont utilisés pour contourner cette restriction.
Manufacturing et acquisition de pétrole et de gaz
Apprentissage automatique permet upkeep prédictive en anticipant les pannes d’équipement avant qu’elles ne surviennent, en planifiant les soins à temps et en minimisant les temps d’arrêt inutiles. Au lieu d’engager des ressources dans la upkeep planifiée, les fabricants passent trop de temps à réparer les dysfonctionnements. ML Providers aide à l’acquisition de domaines pétroliers et gaziers de manière productive.
Permet la prévention des temps d’arrêt
Au cours des 20 dernières années, l’industrie pétrolière et gazière a adopté upkeep prédictive largement. L’une des principales causes de l’utilisation croissante des upkeep prédictive est le marché pétrolier instable. Cela permet aux entreprises de réduire les coûts des temps d’arrêt imprévus.
Le upkeep prédictive Le système surveille en permanence l’équipement à l’aide de divers capteurs de surveillance d’état, y compris les vibrations, la température, le son et la rigidity. La technologie peut prévoir avec précision la possibilité d’un dysfonctionnement d’une machine en fonction des tendances historiques. Par conséquent, avant qu’une défaillance catastrophique de la machine ne se produise, le système avertira l’opérateur de la machine d’envoyer un technicien de réparation.
Reconnaissance des données de modèle de manufacturing et assessments d’excellence
L’apprentissage automatique avancé peut générer de nouveaux flux de travail qui allègent la cost des ingénieurs. Apprentissage automatique a plusieurs utilisations dans l’ingénierie de manufacturing des secteurs du pétrole et du gaz. L’une des tâches difficiles consiste à traiter rapidement d’énormes quantités de données pour la prise de décision. La reconnaissance des données de modèle de manufacturing peut être réalisée à l’aide de strategies d’apprentissage automatique.
Géophysique analytique
Avec l’environnement changeant de la manufacturing d’énergie, IA et les providers d’apprentissage automatique offrent des avantages significatifs tout au lengthy de la chaîne de valeur. Désormais, les sociétés pétrolières et gazières peuvent utiliser IA évaluer la valeur de réservoirs spécifiques, modifier les plans de forage et de complétion en fonction de la géologie régionale et évaluer les risques liés à chaque puits.
Providers en amont, Providers intermédiaires, Providers en aval
L’amont, également connu sous le nom de secteur de l’exploration et de la manufacturing, se concentre sur la recherche, l’évaluation et l’obtention de pétrole brut ou de gaz naturel à partir de leurs sources. La plupart des entreprises de ce domaine s’occupent de la collecte initiale de divers combustibles et des opérations de forage et de manufacturing de puits. La plupart des purposes dans ce domaine impliquent l’amélioration ou la modernisation d’appareils déjà existants, dont la plupart ont connu une stagnation de l’innovation. En conséquence de IA et les systèmes d’apprentissage automatique qui collectent, traitent et répondent aux informations, les foreurs et les entreprises d’extraction peuvent utiliser des appareils IoT pour surveiller les opérations en temps réel.
La livraison de gaz naturel non traité et de pétrole brut est l’activité unique de l’industrie intermédiaire.
données volumineuses et IA Les systèmes peuvent également être utilisés pour suivre la localisation des expéditions et confirmer leur sécurité, automobile ils sont utilisés pour trouver des modes de transport plus sûrs et des options de stockage optimisées.
De nombreuses entreprises tournées vers l’avenir qui vendent et distribuent des produits pétroliers, pétroliers et gaziers se trouvent dans le secteur en aval. Ces entreprises raffinent et créent des produits liés au pétrole comme le propane, les engrais, les lubrifiants et l’essence.
Une plate-forme cloud est avantageuse automobile elle peut offrir des modèles et des prévisions précis basés sur les performances opérationnelles, l’analyse de scénarios et les tendances du marché.
Approvisionnement, petit inventaire et gestion de la chaîne d’approvisionnement
L’activité pétrolière et gazière bénéficie de l’ajout de la planification des ressources d’entreprise (ERP) et de l’optimisation de la gestion des shares, de la logistique et des entrepôts grâce à IA, les providers de développement d’apprentissage automatique, la technologie intelligente de suivi et de traçabilité et les réseaux cloud. Ils permettent également des expéditions transparentes, une gestion numérique des catégories et un approvisionnement clever.
Pour planifier la upkeep et prévenir les pannes d’équipement, des capteurs connectés à l’IoT et des appareils intelligents fournissent des données sur la flotte telles que les performances des véhicules, la consommation de carburant et l’inventaire.
Améliore la gestion du back-office.
De plus, l’apprentissage automatique améliore l’atmosphère de bureau. Vos systèmes peuvent utiliser les données recueillies pour faire des recommandations précises ayant un affect sur votre entreprise pétrolière et gazière, automobile ils surveillent de nombreux facets fonctionnels de vos opérations.
- Entretien
- Outils et providers de efficiency
- Étude de marché
- Planification des ventes au détail
- Promouvoir les marchandises
L’avenir en intégrant le ML dans l’industrie pétrolière et gazière
Les sociétés pétrolières et gazières ne verront pas de barils de pétrole à 80 {dollars} ou plus pendant très longtemps. L’excédent actuel de produits sur le marché se traduit par un plafond de coût inférieur; par conséquent, les marges déjà minces le resteront.
Le succès de votre entreprise peut dépendre de manière significative du montant d’argent que vous investissez dans l’apprentissage automatique. Votre productivité peut augmenter et vos coûts de main-d’œuvre peuvent diminuer si votre modélisation de forage est plus précise.
De plus, l’apprentissage automatique a le potentiel d’améliorer considérablement la productivité des employés et de l’entreprise.
L’industrie pétrolière et gazière peut grandement bénéficier de l’apprentissage automatique à lengthy terme. Une entreprise peut concentrer ses ressources plus efficacement et avec plus d’consideration aux détails en se concentrant sur l’automatisation, l’analyse des données et l’automatisation des processus.
Factors finaux
Apprentissage automatique a d’énormes effets sur toutes les facettes du secteur pétrolier et gazier, qu’il soit onshore ou offshore. La transition retardée vers les énergies renouvelables signifie que ce secteur continuera à jouer un rôle necessary pendant des années. Par conséquent, il est dans l’intérêt de tous – le public, les sociétés pétrolières et gazières et l’environnement – que les providers d’apprentissage automatique dans l’industrie pétrolière et gazière soient largement utilisés pour aider à réduire les effets sur l’environnement et les problèmes de sécurité.
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