بازار ۷.۹ میلیارد دلاری هوش مصنوعی در نفت و گاز۲۰۲۳

بازار، گروه اقتصاد دیجیتال: بهره برداری از فناوری های هوش مصنوعی روز به روز در حال افزایش است تا فراتر از ابزاری اختیاری برای استفاده در همه صنایع باشد، هوش مصنوعی اکنون به یک جزء ضروری برای حمایت از چشم انداز توسعه و رشد، حتی در بخش هایی که در ابتدا کم اهمیت هوش مصنوعی را دک کرده بودند، تبدیل شده است. یکی از مهمترین نقاط کلیدی که حضور خود را در عملیات روزانه فعالیت ها تحمیل کرده بخش نفت و گاز است.

مطالعات نشان می‌دهد که شرکت‌های نفت و گاز در حال حاضر از هوش مصنوعی در چندین محور استفاده می‌کنند و به آنها کمک می‌کند تا اکتشافات جدید، افزایش تولید از دارایی‌های موجود، و بهبود عملیات، ایمنی و امنیت را افزایش دهند.

اندازه بازار جهانی هوش مصنوعی در بخش نفت و گاز تا سال ۲۰۳۲ از ۲.۶ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۲ با رشد ۲۱.۱ درصدی در سال به ۷.۹ میلیارد دلار خواهد رسید

بازار ۷.۹ میلیارد دلاری

بر اساس گزارش منتشر شده توسط ریسرچ اند مارکتس « Research and Markets» که در زمینه تحقیقات و داده‌های بازار تخصص دارد، اندازه بازار جهانی هوش مصنوعی در بخش نفت و گاز تا سال ۲۰۳۲ از ۲.۶ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۲ با رشد ۲۱.۱ درصدی در سال به ۷.۹ میلیارد دلار خواهد رسید. در بازه زمانی ۲۰۲۲ تا ۲۰۳۲، با توجه به نیاز به کاهش هزینه‌های تولید و نگهداری، تقاضای بالا برای استانداردهای امنیتی و ایمنی، افزایش پذیرش فناوری‌های پیشرفته در بخش نفت و گازسرمایه‌گذاری بالا و نوآوری سریع در کاربردهای هوش مصنوعی رخ خواهد داد.

بر اساس نظرسنجی انجام شده توسط ارنست و یونگ « Ernst & Youn»، نود و دو درصد از شرکت های نفت و گاز در سراسر جهان یا در حال حاضر از هوش مصنوعی استفاده می کنند یا در حال برنامه ریزی برای انجام این کار در دو سال آینده هستند. ۵۰ درصد از مدیران نفت و گاز هم می گویند که استفاده از هوش مصنوعی را برای کمک به حل چالش های درون سازمانی خود آغاز کرده اند.

۹۲ درصد از شرکت های نفت و گاز در سراسر جهان یا در حال حاضر از هوش مصنوعی استفاده می کنند یا در حال برنامه ریزی برای انجام این کار در دو سال آینده هستند

شل و همکاری با اسپارک

اعلامیه اخیر شل مبنی بر همکاری با شرکت تحلیلی Spark Cognition برای استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی برای افزایش تولید نفت فراساحلی، برای صنعت شگفت‌انگیز بود. این دو شرکت گفتند که شل از فناوری های ارائه شده توسط اسپارک در عملیات اکتشاف و تولید در آب های عمیق خود برای افزایش تولید نفت در دریا استفاده خواهد کرد.

الگوریتم‌های هوش مصنوعی توسعه‌یافته توسط اسپارک، مقادیر زیادی از داده‌های لرزه‌ای را در فرآیند جستجوی مخازن نفتی جدید پردازش و تجزیه و تحلیل می‌کنند که هزینه‌های اکتشاف نفت در آب‌های عمیق را کاهش می‌دهد و این فرآیندها را تسریع می‌کند.

این دو شرکت گفتند که رویکرد سنتی برای تصویربرداری و تجزیه و تحلیل داده‌ها در آب‌های عمیق معمولاً به حجم عظیمی از داده‌ها، عملیات محاسباتی با کارایی بالا و الگوریتم‌های پیچیده مبتنی بر فیزیک برای تجزیه و تحلیل و شناسایی فرصت‌های اکتشاف متکی است که به معنای زمان طولانی‌تر و بیشتر است. هزینه، اما در عوض الگوریتم های هوش مصنوعی از یادگیری عمیق برای ارائه تصاویر قابل اعتماد از زیرسطح با استفاده از تصویربرداری لرزه ای کمتر از آنچه که به طور سنتی لازم است استفاده می کنند و در عین حال کیفیت تصاویر زیرسطحی را حفظ می کنند.

داده‌های لرزه‌ای برای کشف سنگ معدن بیشتر در آب‌های عمیق با هدف توسعه یک فرآیند کارآمدتر و سازنده‌تر استفاده خواهد شد.

این امر باعث تسریع قابل توجه گردش کار و صرفه جویی در هزینه محاسبات با کارایی بالا « HPC» می شود و دری را به روی برنامه های جدید و نوآوری بیشتر باز می کند.

در بیانیه این دو شرکت آمده است که این رویکرد برای رسیدگی به مشکلات پیچیده دیگر که در آن کاهش داده‌ها و زمان می‌تواند تأثیرات قابل‌توجهی داشته باشد، از جمله فرصت‌هایی برای عملیات اکتشاف نفت در خشکی، تصویربرداری ماهواره‌ای از الگوهای آب‌وهوا، امنیت ملی و ارزیابی تهدید، اعمال می‌شود.

Spark Cognition در توسعه راه حل های هوش مصنوعی که به سازمان ها اجازه می دهد نتایج آینده را پیش بینی کنند، عملیات را بهبود بخشند و از حملات سایبری جلوگیری کنند، تخصص دارد.

این شرکت که خدمات خود را به بخش‌های انرژی، تولید، مالی، فضا، ارتباطات، دفاع و امنیت ارائه می‌کند، می‌گوید که راه‌حل‌های آن به جلوگیری از اختلالات غیرمنتظره، توسعه عملکرد تا حداکثر محدودیت‌ها، بهبود قیمت‌ها و تضمین ایمنی کارگران و در عین حال اجتناب از حمله های سایبری به زیرساخت های اساسی فناوری اطلاعات کمک می‌کند.

افق های بی حد و حصر

استفاده از هوش مصنوعی چشم انداز بی حد و حصری را برای بخش نفت وگاز وحتی بیوگاز دارد، به عنوان مثال، از علم داده می توان برای تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده های پیچیده مورد استفاده در عملیات اکتشاف هیدروکربن استفاده کرد.

کارشناسان می‌گویند استفاده از هوش مصنوعی به شرکت‌ها کمک می‌کند تا عملیات را از بهینه‌سازی عملیات حفاری و اکتشاف به ساده‌سازی عملیات تولید و لجستیک تبدیل کنند. با پیشرفت در ماشین لرنینگ، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و اتوماسیون، بحش نفت می تواند پیشرفت چشمگیری در بهره وری، ایمنی و پایداری محیط زیست داشته باشد.

کاربردهای هوش مصنوعی همچنین شامل تجزیه و تحلیل سریع‌تر داده‌های لرزه‌ای و زیرسطحی، کاهش زمان توقف ماشین‌آلات برای تعمیر و نگهداری، ارائه پیش‌بینی دقیق‌تر موجودی و پیش‌بینی اثرات عملیاتی در تلاش برای کاهش هزینه‌های تعمیر و نگهداری است.

هوش مصنوعی و اکتشاف

البته فرآیند یافتن بهترین سایت‌ها برای استخراج نفت و گاز زمان زیادی می‌برد، اما اکنون با افزایش حجم داده‌های مورد استفاده در این زمینه، ابزارهای هوش مصنوعی نقش مهمی در بهبود این فرآیند ایفا می‌کنند. برنامه های کاربردی می توانند اطلاعات در مورد ویژگی های زمین شناسی، ژئوفیزیک و سایر ویژگی های مناطق اکتشافی را سریع تر و قطعی تر جمع آوری کنند.

تولیدکنندگان از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل مکان‌های چاه، تعیین بهترین مکان‌ها برای حفاری و بهینه‌سازی تولید به منظور استخراج حداکثر نفت و گاز در یک دوره زمانی مقرون‌به‌صرفه استفاده می‌کنند.

هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های پیچیده‌تر را در قالبی واضح‌تر و آسان‌تر نمایش دهد، که به متخصصان کمک می‌کند تا مناسب‌ترین مناطق برای عملیات استخراج را شناسایی کنند.

تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده روشی است که به داده‌های بزرگ و سنسورهای راه دور متکی است و شرایط تجهیزات را برای پیش‌بینی زمان نیاز به تعمیر و نگهداری تجزیه و تحلیل می‌کند و طبق بررسی‌های انجام شده در این بخش، تا سال ۲۰۲۵ باعث صرفه‌جویی ۶۳۰ میلیارد دلاری برای شرکت‌ها خواهد شد

تعمیر و نگهداری

تحلیلگران می‌گویند هوش مصنوعی با امکانات بی‌پایان در نگهداری تجهیزات، تأسیسات، دکل‌های حفاری، نظارت بر چاه‌ها و خطوط لوله می‌تواند نقش حیاتی ایفا کند. به عنوان مثال، شرکت‌های مدیریت خطوط لوله، از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل جریان‌ها از طریق خطوط لوله، نظارت بر چاه‌ها و خطوط و تعیین محل و اندازه نشت‌های متان استفاده می‌کنند که در این بخش رایج است و خسارات زیادی را به دنبال دارد.

تنها در ایالات متحده، تخمین زده می شود که حدود ۴۳۱۵۷ بشکه نفت و سوخت های زیستی در سال ۲۰۲۲ به دلیل مشکلاتی که در خطوط لوله وجود دارد، از بین رفته است.

کومار لاکشمی‌پاتی، مهندس راه‌حل‌های اصلی در خدمات وب آمازون، با اشاره به اهمیت این بخش حساس در صنعت، گفت که آنچه مسئولان بخش نفت و گاز را نگران می‌کند، قیمت نفت خام نیست، بلکه «نشت احتمالی نفت» است.

او افزود: "این چیزی است که آنها را در شب بیدار نگه می دارد... ما می خواهیم از این اتفاق جلوگیری کنیم، بنابراین نگهداری پیش بینی شده کلید آن است. "

تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده روشی است که به داده‌های بزرگ و سنسورهای راه دور متکی است و شرایط تجهیزات را برای پیش‌بینی زمان نیاز به تعمیر و نگهداری تجزیه و تحلیل می‌کند و طبق بررسی‌های انجام شده در این بخش، تا سال ۲۰۲۵ باعث صرفه‌جویی ۶۳۰ میلیارد دلاری برای شرکت‌ها خواهد شد.

بسیاری از ابزارهای هوش مصنوعی بر کمک به شرکت‌ها برای کاهش هزینه‌ها و اجتناب از نتایج ناخواسته از طریق به اصطلاح «تعمیرات پیش‌بینی‌کننده» تمرکز دارند، فناوری‌ای که بر داده‌های بزرگ و حسگرهای راه دور متکی است و شرایط تجهیزات را برای پیش‌بینی زمان نیاز به تعمیر و نگهداری تجزیه و تحلیل می‌کند.

این فناوری شامل قرار دادن حسگرهای متصل به تجهیزات نفت و گاز، به کارگیری الگوریتم‌هایی است که رفتار طبیعی را یاد می‌گیرند و همچنین استفاده از داده‌های بزرگ برای کمک به ردیابی روندهای اصلی در طول زمان و جلوگیری از خرابی برنامه‌ریزی نشده با رسیدن به میانگین طول عمر قطعات و ماشین‌های خاص بر اساس ماهیت استفاده، به طوری که این اجزا را قبل از اینکه ناگهانی کار نکنند، تعویض کند. قابلیتی که امکان یک رویکرد پیشگیرانه برای عملیات تعمیر و نگهداری را فراهم می کند.

لاکش می پاتی گفت: "می توانید از هوش مصنوعی برای انجام این کار استفاده کنید. بسیاری از مردم فقط واکنش نشان می دهند. یک دستگاه خراب می شود و شما آن را تعمیر می کنید یا آنها سرویس دوره ای می کنید. می توانید روغن را هر سه ماه یکبار تعویض کنید با این حال این کارها خیلی موثر نیست.

وی افزود: با یادگیری ماشینی، یک مدل هوش مصنوعی می‌توان پیش‌بینی کند که نقصی رخ می‌دهد، سفارش تعمیر آن نقص را به تیم‌های مربوط داد و حتی سفارش وارد کردن قطعات جدید را داد.

کاربردهای هوش مصنوعی همچنین می‌تواند با نظارت بر خطوط لوله و چاه‌ها احتمال نشت را کاهش دهد، به‌ویژه در مناطق دورافتاده که همیشه پرسنل انسانی برای کاهش منابع از دست رفته یا جلوگیری از تلفات وجود ندارد.

شل یک جامعه مرکزی متشکل از بیش از ۳۵۰ متخصص هوش مصنوعی ایجاد کرده است که در حال طراحی راه حل هایی با استفاده از فناوری با استفاده از مجموعه داده های گسترده موجود در بسیاری از شرکت های گروه هستند

پوسته و تحول دیجیتال

کارشناسان می گویند که با توجه به افزایش تقاضا برای انرژی، محیط های قطع شده و فشار برای مبارزه با تغییرات آب و هوایی، شرکت های نفت و گاز با چالشی مواجه هستند که آنها را ملزم می کند به سمت یک سیستم انرژی متنوع تر و غیرمتمرکز حرکت کنند و عملیات کلی را بهبود بخشند. آنها از راه حل های هوش مصنوعی استفاده کنند.

شل در این زمینه سابقه ای دارد، زیرا از فناوری هوش مصنوعی در کل زنجیره تامین در بخش نفت و گاز با بیش از ۱۶۰ پروژه فعال هوش مصنوعی استفاده می کند.

به عنوان مثال، این شرکت از یادگیری تقویتی در نرم افزار اکتشاف و حفاری خود برای کاهش هزینه های استخراج گاز استفاده می کند. سیستم‌های حفاری رباتیک که بر اساس داده‌های جمع‌آوری‌شده توسط Shell و داده‌های نرم‌افزار شبیه‌سازی آموزش دیده‌اند، به اپراتورهای حفاری کمک می‌کنند تا محیط را درک کنند، نتایج را تسریع کنند و هزینه‌های نگهداری و تعمیرات را کاهش دهند.

شل همچنین از برنامه‌های هوش مصنوعی در ایستگاه‌های شارژ خودروهای برقی عمومی خود برای پیش‌بینی تغییر تقاضا در ایستگاه‌های شارژ خودروهای الکتریکی در طول روز استفاده می‌کند تا بتوان انرژی را با کارایی بیشتری تامین کرد.

این شرکت همچنین از دوربین‌های مجهز به دید کامپیوتری در پمپ بنزین‌های خود در سنگاپور و تایلند استفاده می‌کند تا مشتریانی را که سیگار روشن می‌کنند، به‌عنوان مثال نزدیک پمپ‌ها و ماشین‌ها در حین سوخت‌رسانی به سیگار روشن می‌کنند، تا کارگران بتوانند به طور خودکار برای کاهش خطرات هشدار دهند.

اخیراً، این شرکت برنامه‌ای را راه‌اندازی کرده است که به دانشمندان داده و مهندسان هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا تجربه کار بر روی انواع پروژه‌های هوش مصنوعی در تمام فعالیت‌های شل را کسب کنند.

این شرکت همچنین یک جامعه مرکزی متشکل از بیش از ۳۵۰ متخصص هوش مصنوعی ایجاد کرده است که در حال طراحی راه حل هایی با استفاده از فناوری با استفاده از مجموعه داده های گسترده موجود در بسیاری از شرکت های گروه هستند.

هوش مصنوعی به Shell اجازه داده است تا از مانیتورینگ پیش‌بینی‌کننده برای بهبود تکنیک‌های نظارتی در حال حاضر استفاده کند از توقف های ناگهانی برای نظارت بر این تجهیزات، ۳ میلیون حسگر هر هفته ۲۰ میلیارد ردیف داده جمع‌آوری می‌کنند در حالی که نزدیک به ۱۱۰۰۰ مدل یادگیری ماشینی به سیستم اجازه می‌دهد روزانه بیش از ۱۵ میلیون پیش‌بینی کند.

قبل از استفاده از این فناوری‌ها، شل معمولاً بعد از مدتی تجهیزات را جایگزین می‌کرد، که به این معنی بود که بسیاری از تجهیزات در حالی که هنوز در شرایط خوبی بودند، جایگزین می‌شدند به طور موقت کار را برای تعمیرات متوقف کرد که تأثیر منفی بر عملیات تولید داشت.

تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی، این شرکت را قادر می‌سازد تا هزینه‌های تجهیزات و نگهداری را با استفاده کارآمدتر از منابع، کاهش زمان توقف تولید و جلوگیری از توقف‌های برنامه‌ریزی نشده کاهش دهد.