機械学習には石油・ガス業界を変革する可能性があると GlobalData が語る

機械学習は、石油およびガス業界で急速に成長している分野です。 これを使用して、地震データ、坑井ログ、その他の地質データを分析して、潜在的な石油およびガスの貯留層を特定できます。 機械学習アルゴリズムは、生産データを分析し、油井のパフォーマンスを向上させるために使用できるパターンを特定することもできます。 全体として、機械学習には石油・ガス業界の効率を向上させ、生産量を増やし、コストを削減する可能性があると、データおよび分析の大手企業である GlobalData は述べています。

GlobalData のテーマ別レポート「石油とガスにおける機械学習」では、機械学習テクノロジーの概要と、石油とガスの運用における機械学習の重要性の増大について説明しています。 また、ビジネス上の問題に対処するための機械学習ツールの開発と実装における、BP、エクソンモービル、サウジアラムコ、シェル、トータルエナジーなどの大手石油・ガス会社の取り組みにも焦点を当てています。

GlobalData の石油・ガスアナリスト、ラビンドラ・プラニク氏は次のようにコメントしています。 前者は世界のエネルギー需要に影響を与えたが、後者は世界最大のエネルギー供給国であるロシアへの制裁を受けて石油・ガスのサプライチェーンに大混乱を引き起こした。 これにより、プロジェクト設計、建設、物流、在庫管理、メンテナンスを含むすべての機能にわたる監視の強化とパフォーマンスの最適化が必要になりました。 何よりも企業は、生産を調整するために市場の需要をより適切に監視することも望んでいます。目標は、長期的に維持するためにコストを削減するあらゆる機会を見つけることです。」

機械学習は、自動化、プロセスの改善、需要予測を促進することで、このシナリオで企業に利益をもたらします。 メンテナンス手法の最新化、漏洩の検出、データ管理と文書化の合理化、在庫とサプライ チェーンの最適化をサポートできます。

Puranik 氏はさらに次のように続けています。「機械学習は石油・ガス業界で急速に成長している分野であり、企業による石油・ガスの探索と生産の方法に革命を起こす可能性があります。 これは主に、反復的なタスクを自動化し、地震データの解釈と運用機器のパフォーマンスの最適化をサポートするために使用されます。 このテクノロジーは、潜在的な機器の故障を予測するのにも非常に役立ち、それによって不都合な事故を防ぎ、運用の安全性を高めます。」

経済協力開発機構（OECD）は、AI によって 2030 年までに世界の GDP が最大 16 兆ドル増加する可能性があると試算しています。これは世界総生産の 10% 以上に相当します。

Puranik 氏は次のように結論付けています。「石油・ガス会社は、掘削リグ、パイプライン、LNG 施設、製油所などのさまざまな資産全体のパフォーマンスを追跡するために機械学習アルゴリズムを導入しました。 このテクノロジーは、企業の在庫管理やサプライチェーンの最適化にも役立っています。 さらに、業界関係者の間では炭素隔離に関する AI の新しい使用例が浮上しています。 エクソンモービルやエクイノールなどの研究者は、機械学習ツールを使用して地震データを研究し、回収した二酸化炭素の貯蔵場所の候補地を絞り込んでいる。 機械学習はエネルギー分野において大きな可能性を秘めており、自動化と最適化のための新たな応用が今後も発見されるでしょう。」

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