Az olaj- és gázszektor egyre gyakrabban alkalmazza a mesterséges intelligenciát (MI) a kutak fúrása, a termelékenyebb mezők felkutatása, a folyamatok optimalizálása, az állásidő csökkentése, valamint az egészség és a biztonság javítása során.
A mesterséges intelligenciáról (MI) és a gépi tanulásról szóló globális nyilvános vita kellős közepén vagyunk. A vita gyakran két alternatív és kissé szélsőséges valóságot vázol – egy disztópikus elképzelést, melyben a fejlett digitális elmék és gépek megalkotása súlyos következményekkel jár az emberiségre nézve, és ennek ellenpárját, egy utópisztikus jövőt, melyben a mesterséges intelligencia futurisztikus környezetben, turbó fokozatban hajtja a fejlesztéseket, növeli a hatékonyságot és motorként szolgál a gazdasági növekedés kasznijában. Ami végül valóban létrejöhet, az valószínűleg az MI kiegyensúlyozottabb és folyamatorientáltabb bevezetése lesz.
Az az olaj- és gázszektor már egyértelműen letette szavazatát a folyamatorientált mesterséges intelligencia mellett.
A ciklikus ingadozásokhoz és a vállalati vagyont jelentősen befolyásoló gazdasági visszaesésekhez szokott szénhidrogén-kitermelők ígéretes szövetségest látnak a mesterséges intelligenciában, ami megkönnyítheti kiszámíthatóbb működést, valamint segíthet a szén-dioxid-kibocsátási célok elérésében.
Küszöbön a változás
A bizonyítékok is arra utalnak, hogy az iparág néhány rendkívül mélyreható változás küszöbén állhat. Példa lehet erre, hogy a világ 20 legnagyobb olaj- és gáztermelőjének mindegyike – legyenek azok állami tulajdonú vagy nyilvánosan jegyzett szervezetek – világos mesterséges intelligencia-stratégiával rendelkezik az upstream (azaz feltárás és kitermelés), valamint a downstream (azaz a feldolgozás és finomítás) tekintetében, sőt, ahol erre lehetőség van, ott a középső (azaz csővezeték és logisztikai ügyletek) területére is igaz ez. Meglehetősen kiterjedt, szinte mindent lefedő – és nyilván jó ideje tervezett, költséges – stratégia-csokor tehát ez.
Ezenkívül egy nemrégiben készült EY-felmérés kimutatta, hogy a világ olaj- és gázipari társaságainak több mint 92 százaléka „vagy éppen most fektet be a mesterséges intelligenciába, vagy a következő két évben tervezi ezt”.
Ügyfeleik igényeinek tudatában a technológiai-ipari szoftvergyártók, valamint a nagy olajmező-szolgáltató cégek (például a Baker Hughes és a Halliburton) rutinszerűen kínálnak mesterséges intelligencia-megoldásokat a hatékonyabb technológia-alapú működés érdekében.
Partner-MI
A konkrétan említett tevékenységek közé tartozik a prediktív karbantartás, a fejlett analitika, a gépi tanulási algoritmusok alkalmazása és az adatvezérelt folyamatoptimalizálás. A mesterséges intelligencia által vezetett nyersanyagbeszerzés, készletezés, logisztika, az operatív döntéshozatal, a back-office menedzsment, és természetesen az MI-alapú kiberbiztonság, is kiemelt területnek számítanak tekintettel az ezekkel megtakarított időre és az energiainfrastruktúra stratégiai fontosságára.
Ha azt gondoltuk, hogy nincs is több lefedhető terület: tévedtünk. A paradigmaváltás lényege, hogy a minden valóban mindent jelent.
A mesterséges intelligencia segít az energiaszektor mérnöki szegmensének a geológiai és szeizmikus adatok értékelésében, valamint a felszín elemzésében a szénhidrogén-kutatások során. Nem csak az adatok elemzéséhez szükséges számítási képességekről beszélünk, hanem a mesterséges intelligencia által vezérelt robotokról, melyek a potenciális fúrási helyeket kutatják, rengetegidőt takarítva meg, növelve a hatékonyságot, javítva a haszonkulcson, csökkentve az alapvető műveletek szénlábnyomát.
Ennek az új működésnek eredményeképp csökkennek a leállások a gáz- és olajkutaknál, a tengeri vagy óceáni platformokon, a csővezetékeknél, a finomítóknál és egyéb eszközöknél. A nem tervezett leállások dollármilliókba kerülnek az iparágnak, tehát ez nagyon jelentős hatás.. A mesterséges intelligenciát kihasználva a vállalatok ráadásul prediktív elemzést használva szinte bármit előre jelezhetnek, a finomítói leállások és karbantartások időzítésétől és időtartamától kezdve a csővezetékek eltömődéséig és a kutak összeomlásáig. Változó működési léptékek mellett az MI-algoritmusok ma már rutinszerűen elemzik a beérkező adatokat kiemelve az anomáliákat és a feldolgozási inkonzisztenciákat, ami beavatkozást igénylő piros zászlóval láthatja el az erre szoruló felügyelt berendezést.
(Forrás: Forbes)
