機械学習が石油・ガス業界に変革をもたらすと GlobalData が語る

データ分析会社GlobalDataによると、機械学習には効率の向上、生産量の増加、コストの削減によって石油・ガス業界に革命をもたらす可能性があるという。 このテクノロジーはこの分野で急速に成長しており、いくつかの実用的なアプリケーションが GlobalData によって強調されています。

機械学習の主な用途の 1 つは、潜在的な石油およびガスの貯留層を特定するための地震データ、坑井の丸太、その他の地質データの分析です。 機械学習アルゴリズムは生産データを分析して、油井のパフォーマンスを向上させるパターンを特定することもできます。

機械学習は、反復的なタスクを自動化し、地震データの解釈と機器のパフォーマンスの最適化を支援するために一般的に使用されます。 また、機器の故障を予測し、事故を防止し、運転の安全性を確保する上でも重要な役割を果たします。

石油およびガス会社は、機械学習アルゴリズムを活用して、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しています。 このテクノロジーは在庫管理とサプライチェーンの最適化にも役立ちます。

業界における機械学習の新たなユースケースには炭素隔離が含まれます。研究者は機械学習ツールを使用して地震データを調査し、二酸化炭素貯留の可能性のある場所を特定しています。

GlobalData は、人工知能市場が大幅に成長すると予測しており、AI ハードウェア、プラットフォーム、コンサルティング、サポート サービス、特殊なアプリケーションの価値は 2026 年までに合計 1,400 億ドルに達すると予想されています。

AI、ビッグデータ、クラウド コンピューティング、ロボット工学などのテクノロジーの導入によって推進されるデジタル化により、すでに石油・ガス業界の生産性と収益性が向上しています。 業務を合理化し、コストを削減し、意思決定プロセスを強化します。

熟練労働者の不足やデータセキュリティの懸念などのこれまでの課題にもかかわらず、変革の可能性と将来のエネルギー需要を満たす能力により、デジタルテクノロジーで資産をアップグレードする石油・ガス会社が増えています。

デジタル技術の導入は、機器のダウンタイムを最小限に抑え、運用パフォーマンスを向上させて企業の収益を増やすことに重点を置いています。 デジタル ワークフローによるプロセスの合理化と運用の可視性の向上が主要な目標です。

結論として、機械学習とデジタル技術は、運用の最適化、新たな炭化水素鉱床の利用、効率の向上、排出量の削減により、石油・ガス業界を変革することになるでしょう。