Основы ИИ в нефти и газе

Трэвис Париджи18 июля 2019
© Busakorn / Adobe Stock
© Busakorn / Adobe Stock

Нефтегазовая отрасль использует передовые технологии, когда речь идет о процессах бурения на нефть, но когда дело доходит до выставления счетов и составления графиков для экипажей и оборудования, эта технология является довольно базовой. Помимо устаревших технологий для административной работы, нефтегазовая отрасль сталкивается с проблемами работы в несвязанных средах и сложными ценами на свои продукты и услуги.

Принимая во внимание эти проблемы, инновации в области искусственного интеллекта (ИИ) - не первая мысль для нефтегазовой отрасли. Несмотря на то, что ИИ в целом не виден на этом рынке, отрасль стремится внедрять технологии, необходимые для того, чтобы помочь компаниям снизить затраты и повысить эффективность. В отчете «Рынки и рынки» оценивается, что к 2022 году стоимость ИИ в нефтегазовой отрасли достигнет 2,85 млрд. Долл. В аспектах планирования и прогнозирования, связанных с геодезией и управлением объектами, ИИ обладает потенциалом для улучшения нефтегазового месторождения таким образом, еще не испытал

Для потребителей существует предвзятое мнение, что ИИ относится к реальным роботам или автономным системам, которые способны принимать решения самостоятельно. Из-за этих представлений бизнес-лидеры и маркетологи с осторожностью рассказывают о своих продуктах ИИ. На самом деле, ИИ немного легче понять. ИИ полезен для прогнозирования и анализа алгоритмов, а также для реализации процессов, которые позволяют реализовать эти алгоритмы.

ИИ на самом деле является синонимом одной вещи: данных. Большинство нефтегазовых компаний имеют множество данных через машины и их датчики, однако они не используют эти данные эффективно, чтобы помочь им с такими вещами, как планирование. В дополнение к большому количеству данных, чем больше собранных исторических данных, тем более точные прогнозы о будущих методах могут быть использованы, особенно если они внедрены в программное обеспечение ИИ. Алгоритмы ИИ могут использовать эти данные и становятся настолько изощренными, что могут обучаться с максимально возможной точностью при угадывании наилучшего значения.

Если обратить особое внимание на нефтегазовую отрасль, то есть несколько практических способов реализации ИИ и почему это необходимо.

Модули квотирования - Нефтяная и газовая промышленность использует квотирование для большинства предприятий, но выполнение всех цитат вручную может привести к человеческим ошибкам и утечке доходов. Чтобы избежать этого, ИИ должен иметь возможность легко получать доступ к этим данным, чтобы каждая цель ценообразования была актуальной и точной. Данные могут относиться к чему угодно, от исторического коэффициента выигрыша до истории котировок и автоматического воздействия на цены, к котировкам, таким как более высокие цены для опасных сред.

Модули управления активами - AI-программы имеют возможность предсказывать такие вещи, как отказ оборудования. Как бы безумно это ни звучало, это позитивное, бесценное влияние для компании. Использование данных, собранных с течением времени, для просмотра средних значений и кривых позволяет программному обеспечению прогнозировать, когда и когда может произойти сбой. Это позволяет командам активно работать с проектами и оборудованием, обеспечивая вмешательство до того, как произойдет сбой, что в конечном итоге экономит время, ресурсы, репутацию и, самое главное, обеспечивает безопасность всех.

Планирование - При составлении расписания персонала и оборудования доски и бумажные календари ушли в прошлое. Использование бумажных операций - неэффективный способ управления командами и ресурсами, которые им необходимы. Вместо этого, использование данных с течением времени принимает во внимание схемы работы и рабочие места, чтобы компании могли автоматически планировать соответствующее оборудование и людей на правильные рабочие места.

Существуют различные способы использования и реализации приложений ИИ и программного обеспечения для полевых услуг, но есть еще очень много различных применений, которые еще не были обнаружены. Лидеры отрасли располагают бюджетами и талантами для успешной реализации приложений ИИ, а те, которые возглавляют инициативу ИИ, уже получают много преимуществ. По мере развития ИИ нефтегазовая отрасль должна воспользоваться преимуществами расширения, поскольку ИИ потенциально может привести к следующей революции производительности.


Автор
Трэвис Париджи является основателем и генеральным директором LiquidFrameworks. Трэвис сосредоточен на развитии программной платформы LiquidFrameworks и распространении своих преимуществ на клиентов. Он играет активную роль в технологии, архитектуре и общем видении продукта компании. До работы в LiquidFrameworks Трэвис был одним из основателей и занимал должность старшего менеджера по взаимодействию с компанией Emerging, Inc., фирмой по оказанию профессиональных услуг в области электронного бизнеса, финансируемой Austin Ventures и Benchmark Capital, с офисами в США.

категории: технологии