Ruolo dell'intelligenza artificiale e del machine learning nell'esplorazione di petrolio e gas

L’intelligenza artificiale ha trasformato completamente i settori a tutti i livelli ed è difficile trovarne uno che non tragga vantaggio dalle sue capacità. Non si tratta solo di snellire le operazioni e ridurre i costi, ma piuttosto di stabilire l'efficienza, migliorare la tempestività e consentire ai dipendenti di concentrarsi su compiti più cruciali. Dalla fase iniziale fino all'utente finale, l'intelligenza artificiale sta rivoluzionando il modo in cui affrontiamo ogni aspetto dell'esplorazione di petrolio e gas: dall'esplorazione e sviluppo alla produzione, trasporto, raffinazione e vendita.

Secondo l’Oil And Gas Global Market Report 2023, i grandi attori del settore petrolifero e del gas, come ExxonMobil e Shell, stanno saltando sul carro dell’intelligenza artificiale, facendo investimenti significativi in ​​tecnologie all’avanguardia. Stanno utilizzando in modo intelligente l'intelligenza artificiale per centralizzare la gestione dei dati e integrarli perfettamente in varie applicazioni. Si tratta di semplificare le operazioni e aumentare l'efficienza.

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Ma non sono soli in questa corsa. Sinopec, un gigante cinese del settore chimico e petrolifero, ha fatto un passo coraggioso annunciando i suoi piani per costruire dieci centri di intelligence. L'obiettivo? Per ridurre i costi operativi di un enorme 20%! Queste aziende vedono chiaramente l’immenso potenziale dell’intelligenza artificiale per rivoluzionare il modo in cui fanno affari e stare al passo con la concorrenza.

Questo blog approfondirà le applicazioni attuali e future dell'intelligenza artificiale in questo campo. Secondo un sondaggio di EY, ben il 92% delle compagnie petrolifere e del gas sta già investendo nell’intelligenza artificiale o ha intenzione di farlo entro i prossimi due anni. L'impatto è innegabile.

Un aspetto cruciale dell'esplorazione di petrolio e gas è la comprensione dei giacimenti sotto la superficie terrestre. Le tecnologie AI e ML svolgono un ruolo fondamentale nella caratterizzazione e nella modellazione dei giacimenti, consentendo agli ingegneri di prendere decisioni informate. Analizzando grandi quantità di dati, tra cui informazioni sismiche, registri dei pozzi e dati di produzione, queste tecnologie scoprono modelli e correlazioni che aiutano a caratterizzare accuratamente i giacimenti. Attraverso la modellazione predittiva, gli algoritmi AI e ML simulano e prevedono il comportamento dei giacimenti, aiutando a stimare le riserve, ottimizzare le strategie di produzione e mitigare i rischi.

Monitoraggio e analisi dei dati in tempo reale: I sistemi basati sull'intelligenza artificiale monitorano e analizzano continuamente i dati di perforazione in tempo reale, inclusi parametri come velocità di perforazione, peso sulla punta e coppia. Rilevando anomalie o condizioni anomale, questi sistemi allertano tempestivamente gli operatori, consentendo loro di intraprendere azioni correttive immediate. L'analisi dei dati in tempo reale migliora l'efficienza della perforazione, riduce al minimo i tempi di inattività e migliora la sicurezza.

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Processo decisionale automatizzato: Gli algoritmi ML analizzano i dati storici di perforazione per sviluppare sistemi decisionali automatizzati. Questi sistemi aiutano nella selezione delle punte di perforazione ottimali, nella determinazione dei parametri di perforazione e nella regolazione delle tecniche in base alle formazioni rocciose. Semplificando il processo decisionale, l'intelligenza artificiale e il machine learning ottimizzano le operazioni di perforazione, con conseguenti risultati migliori e risparmi sui costi.

Manutenzione predittiva: Analizzando i dati dei sensori e i registri storici di manutenzione, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono prevedere i guasti delle apparecchiature prima che si verifichino. Ciò consente una pianificazione proattiva della manutenzione, minimizzando i tempi di inattività e riducendo i costi di manutenzione. La manutenzione predittiva migliora inoltre la sicurezza prevenendo guasti imprevisti alle apparecchiature.

Monitoraggio intelligente del campo: I sistemi di monitoraggio basati su AI e ML forniscono informazioni in tempo reale sui campi di produzione. Questi sistemi analizzano i dati di produzione, monitorano le prestazioni delle apparecchiature e rilevano potenziali problemi. Identificando le inefficienze e ottimizzando i parametri di produzione, questi sistemi migliorano le prestazioni sul campo, migliorano i tassi di produzione e riducono i costi operativi.