未來影響全球油氣工業(yè)的五大因素

E&P發(fā)布最新公告顯示，未來五大因素影響全球油氣工業(yè)：

一是重新設(shè)置工業(yè)人工智能驅(qū)動運(yùn)營模式。大多數(shù)工業(yè)人工智能具有提升企業(yè)運(yùn)營效率、降低資產(chǎn)負(fù)債成本、減少正常運(yùn)行時(shí)間、降低HSE風(fēng)險(xiǎn)的功能。例如，F(xiàn)lutura公司正在為一家上游公司提供“數(shù)字預(yù)測作為服務(wù)”模型，可以隨時(shí)完成遠(yuǎn)程診斷、停機(jī)自動響應(yīng)，并可實(shí)時(shí)對設(shè)備傳感器流AI模型故障進(jìn)行預(yù)測，實(shí)施現(xiàn)場干預(yù)。這種創(chuàng)新模式，將改變鉆井服務(wù)供應(yīng)商、設(shè)備制造商和業(yè)主操作人員的市場格局。人工智能深深嵌入核心設(shè)備和流程，要求許多對傳統(tǒng)工藝根深蒂固的企業(yè)，重新審視和設(shè)置自己的運(yùn)營模式。

二是上游人工智能影響油井及設(shè)備運(yùn)行效果。2017年，應(yīng)用于油井和設(shè)備的上游人工智能平臺，對于石油和天然氣的影響不大。例如，F(xiàn)lutura的工業(yè)人工智能應(yīng)用中心預(yù)先配置解決特定上游問題的工具，如重大資產(chǎn)診斷、水力壓裂、液化天然氣等。預(yù)計(jì)今年會有更多的人工智能應(yīng)用程序，將影響復(fù)雜問題處理結(jié)果。

三是創(chuàng)新工業(yè)傳感器發(fā)現(xiàn)盲點(diǎn)。實(shí)際執(zhí)行人工智能項(xiàng)目的主要目的是發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵信號的盲點(diǎn)。例如，一家上游公司通過其與Flutura合作，實(shí)現(xiàn)對其旋轉(zhuǎn)資產(chǎn)，潤滑油壓力和溫度、轉(zhuǎn)速、扭矩?cái)?shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致失敗異常的關(guān)鍵信號盲點(diǎn)。模型質(zhì)量與傳感器流的質(zhì)量直接相關(guān)，傳感器越好，AI模型就越好。

四是邊緣智能。有兩種類型的智能，即信息化和可操作性。例如，如果所提供服務(wù)中的租賃資產(chǎn)被人為反復(fù)濫用，邊緣智能將通知主管進(jìn)行干預(yù)。 邊緣智能是“失敗操作”行為的理想選擇，其中資產(chǎn)或流程即使在其中一部分失敗時(shí)，也可以完成其核心操作。大型石油和天然氣項(xiàng)目有數(shù)千個(gè)傳感器事件在無數(shù)井中流動，一些決策需要在幾毫秒內(nèi)可靠地完成。

五是傳感器數(shù)據(jù)高速公路。目前的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)滿足不了上游運(yùn)營和資產(chǎn)上傳感器密度上升所需的高數(shù)據(jù)傳輸速率，再加上傳輸頻率增加，像專注于為移動傳感器數(shù)據(jù)SIGFOX和INTRAU這樣的公司，建立專用的下一代傳感器數(shù)據(jù)傳輸基礎(chǔ)設(shè)施，如同在國家高速公路上建立傳感器數(shù)據(jù)傳輸專用通道一樣，數(shù)據(jù)流可以移動支持機(jī)器上游進(jìn)程和設(shè)備的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。