石油とガスの探査における AI と ML の役割

人工知能は業界全体を完全に変革しており、その機能の恩恵を受けていない業界を見つけるのは困難です。 それは単に業務を合理化しコストを削減することではなく、効率を確立し、適時性を高め、従業員がより重要なタスクに集中できるようにすることです。 AI は、初期段階からエンド ユーザーに至るまで、探査と開発から生産、輸送、精製、販売に至るまで、石油とガスの探査のあらゆる側面にアプローチする方法に革命をもたらしています。

石油・ガス世界市場レポート 2023 によると、エクソンモービルやシェルなどの石油・ガス業界の大手企業が AI の時流に飛び乗り、最先端テクノロジーに多額の投資を行っています。 AI を賢く利用してデータ管理を一元化し、さまざまなアプリケーション間でシームレスに統合しています。 すべては業務を合理化し、効率を高めることです。

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しかし、このレースに参加しているのは彼らだけではありません。 中国の化学・石油大手シノペックは、10の情報センターを建設する計画を発表し、大胆な一歩を踏み出した。 目標？ 運用コストをなんと 20% 削減します。 これらの企業は、ビジネスのやり方に革命をもたらし、競合他社に先んじるための AI の計り知れない可能性を明らかに認識しています。

このブログでは、この分野における AI の現在および将来の応用について詳しく掘り下げていきます。 EY の調査によると、石油・ガス会社のなんと 92% がすでに AI に投資しているか、今後 2 年以内に投資する計画を持っています。 影響は否定できません。

石油とガスの探査の重要な側面は、地表下の貯留層を理解することです。 AI および ML テクノロジーは、貯留層の特性評価とモデリングにおいて重要な役割を果たし、エンジニアが情報に基づいた意思決定を行えるようにします。 これらのテクノロジーは、地震情報、坑井記録、生産データなどの膨大な量のデータを分析することで、貯留層の正確な特徴付けに役立つパターンと相関関係を明らかにします。 予測モデリングを通じて、AI および ML アルゴリズムが貯留層の挙動をシミュレーションおよび予測し、埋蔵量の推定、生産戦略の最適化、リスクの軽減に役立ちます。

リアルタイムのデータ監視と分析: AI を活用したシステムは、穴あけ速度、ビットの重量、トルクなどのパラメータを含むリアルタイムの穴あけデータを継続的に監視および分析します。 これらのシステムは、異常または異常な状態を検出することにより、掘削業者に即座に警告を発し、掘削業者が直ちに是正措置を講じることができるようにします。 リアルタイムのデータ分析により、掘削効率が向上し、ダウンタイムが最小限に抑えられ、安全性が向上します。

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自動化された意思決定: ML アルゴリズムは、過去の掘削データを分析して、自動化された意思決定システムを開発します。 これらのシステムは、最適なドリルビットの選択、掘削パラメータの決定、岩石層に基づいた技術の調整を支援します。 AI と ML は意思決定プロセスを合理化することで掘削作業を最適化し、成果の向上とコスト削減につながります。

予知メンテナンス: AI アルゴリズムは、センサー データと過去のメンテナンス記録を分析することで、機器の故障を発生前に予測できます。 これにより、プロアクティブなメンテナンスのスケジュール設定が可能になり、ダウンタイムが最小限に抑えられ、メンテナンス コストが削減されます。 予知保全は、予期せぬ機器の故障を防止することで安全性も高めます。

インテリジェントなフィールド監視: AI および ML ベースの監視システムは、生産現場に関するリアルタイムの洞察を提供します。 これらのシステムは、生産データを分析し、装置のパフォーマンスを監視し、潜在的な問題を検出します。 これらのシステムは、非効率を特定し、生産パラメータを最適化することで、現場のパフォーマンスを向上させ、生産率を向上させ、運用コストを削減します。