GlobalData cho biết máy học có tiềm năng biến đổi ngành dầu khí

Ngày 23 tháng 5 năm 2023 – Học máy là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng trong ngành dầu khí. Nó có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu địa chấn, nhật ký giếng và dữ liệu địa chất khác để xác định các vỉa dầu khí tiềm năng. Các thuật toán học máy cũng có khả năng phân tích dữ liệu sản xuất và xác định các mẫu có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất tốt. GlobalData, một công ty phân tích và dữ liệu hàng đầu cho biết, nhìn chung, học máy có tiềm năng cải thiện hiệu quả, tăng sản lượng và giảm chi phí trong ngành dầu khí.

Báo cáo chuyên đề của GlobalData, “Machine Learning in Oil and Gas,” cung cấp cái nhìn tổng quan về công nghệ máy học và tầm quan trọng ngày càng tăng của nó trong các hoạt động dầu khí. Nó cũng nêu bật những nỗ lực của các công ty dầu khí lớn, chẳng hạn như BP, ExxonMobil, Saudi Aramco, Shell và TotalEnergies trong việc phát triển và triển khai các công cụ máy học để giải quyết các vấn đề kinh doanh.

Ravindra Puranik, nhà phân tích dầu khí tại GlobalData, nhận xét: “Ngành dầu khí đã trải qua hai đợt gián đoạn lớn chỉ trong ba năm do đại dịch COVID-19 và chiến tranh Ukraine. Trong khi cái trước ảnh hưởng đến nhu cầu năng lượng toàn cầu, thì cái sau đã gây ra biến động trong chuỗi cung ứng dầu khí sau lệnh trừng phạt đối với nhà cung cấp năng lượng hàng đầu thế giới là Nga. Điều này đòi hỏi phải tăng cường giám sát và tối ưu hóa hiệu suất trên tất cả các chức năng, bao gồm thiết kế dự án, xây dựng, hậu cần, quản lý hàng tồn kho và bảo trì. Trên hết, các công ty cũng muốn giám sát tốt hơn nhu cầu thị trường để điều chỉnh hoạt động sản xuất. Mục tiêu là tìm mọi cơ hội để giảm chi phí nhằm duy trì lâu dài.”

Học máy sẽ mang lại lợi ích cho các công ty trong trường hợp này, bằng cách thúc đẩy tự động hóa, cải tiến quy trình và dự báo nhu cầu. Nó có thể hỗ trợ hiện đại hóa các hoạt động bảo trì, phát hiện rò rỉ, hợp lý hóa việc quản lý dữ liệu và tài liệu, tối ưu hóa hàng tồn kho và chuỗi cung ứng.

Puranik tiếp tục: “Học máy là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng trong ngành dầu khí và có khả năng cách mạng hóa cách các công ty thăm dò và sản xuất dầu khí. Nó chủ yếu được sử dụng để tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và hỗ trợ giải thích dữ liệu địa chấn và tối ưu hóa hiệu suất của thiết bị vận hành. Công nghệ này cũng rất hữu ích trong việc dự đoán các lỗi thiết bị tiềm ẩn, do đó ngăn ngừa mọi sự cố không mong muốn và tăng cường an toàn vận hành.”

Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD) ước tính rằng AI có thể bổ sung tới 16 nghìn tỷ USD vào GDP của thế giới vào năm 2030, tương đương với hơn 10% tổng sản phẩm thế giới.

Puranik kết luận: “Các công ty dầu khí đã triển khai thuật toán học máy để theo dõi hiệu suất trên nhiều tài sản khác nhau, chẳng hạn như giàn khoan, đường ống, cơ sở LNG và nhà máy lọc dầu. Công nghệ này cũng đang hỗ trợ các công ty quản lý hàng tồn kho và tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Ngoài ra, một trường hợp sử dụng mới đang xuất hiện đối với AI trong số những người tham gia trong ngành liên quan đến quá trình cô lập carbon. Các nhà nghiên cứu tại ExxonMobil, Equinor và những người khác đang sử dụng các công cụ học máy để nghiên cứu dữ liệu địa chấn và thu hẹp các địa điểm tiềm năng để lưu trữ carbon dioxide thu được. Học máy có tiềm năng to lớn trong lĩnh vực năng lượng và sẽ tiếp tục tìm ra các ứng dụng mới để tự động hóa và tối ưu hóa.”

Giới thiệu về dữ liệu toàn cầu

4.000 công ty lớn nhất thế giới, bao gồm hơn 70% công ty FTSE 100 và 60% công ty Fortune 100, đưa ra quyết định kinh doanh kịp thời hơn và tốt hơn nhờ dữ liệu độc đáo, phân tích chuyên gia và giải pháp sáng tạo của GlobalData, tất cả trong một nền tảng. Sứ mệnh của GlobalData là giúp khách hàng của chúng tôi giải mã tương lai để thành công và đổi mới hơn trong nhiều ngành, bao gồm chăm sóc sức khỏe, người tiêu dùng, bán lẻ, tài chính, công nghệ và các lĩnh vực dịch vụ chuyên nghiệp.