Вдали от Microsoft и Google в мире нефтегазовая и газовая промышленность с вековой историей надеется, что генеративный искусственный интеллект сделает добычу нефти более эффективной. Задолго до нынешнего увлечения генеративным искусственным интеллектом (Gen AI) энергетический сектор использовал традиционный искусственный интеллект, используя данные для выявления месторождений нефти и газа.

Но отрасль видит еще больший потенциал для экономии денег, сокращения аварий и снижения выбросов парниковых газов с помощью Gen AI, который экспоненциально увеличивает и диверсифицирует данные, которые можно анализировать.

Новые программы ИИ также могут широко использоваться среди рабочей силы, а не ограничиваться программистами и аналитиками данных, как это было в случае с традиционным ИИ.

«Извлечение этих данных из огромных объемов данных, полученных в ходе буровых работ, исторически представляло серьезную проблему для лидеров отрасли, - написал недавно Тим Хафке, специалист по контент-маркетингу компании AlphaSense.  - Вот здесь и появляется поколение ИИ».

В последние годы нефтеперерабатывающая отрасль, в которую входят нефтеперерабатывающие заводы, перерабатывающие сырую нефть в бензин, все больше полагается на так называемых цифровых двойников — компьютерные модели реальных предприятий.

Они позволяют компаниям проводить моделирование для оценки эксплуатационных проблем на реальных объектах, снижения потенциальных опасностей и проведения профилактического обслуживания (PdM).

PdM использует исторические и текущие данные для прогнозирования будущей производительности и определения того, когда детали следует демонтировать для обслуживания или заменить.

«Вице-президент Microsoft Мэтью Кернер видит в этом отправную точку для генеративного искусственного интеллекта, способ «объяснить, почему прогностическая модель делает такой прогноз» и предоставить контекст для лучшего решения ситуации», - сказал он во время панельной дискуссии на энергетической конференции CERAWeek.

«Чат-боты нового поколения, подобные всемирно известному ChatGPT, также могут быть полезны сотрудникам на местах, - сказал Роб МакГриви из компании Aveva, занимающейся отраслевым программным обеспечением, во время дискуссии. - Чат-бот, наполненный данными, может позволить работникам нефтяных месторождений или нефтеперерабатывающих заводов, столкнувшимся с проблемой, измерить атмосферные условия, такие как влажность, и эксплуатационные характеристики, такие как давление на устье скважины, чтобы быстро диагностировать проблему».

Получение подробного отчета за считаные секунды позволяет быстро решить проблему, экономя при этом время и деньги.

«Во время технического обслуживания нефтеперерабатывающего завода вы ставите людей в опасные ситуации для выполнения работы. Если вы можете выполнять эти ремонтные работы быстрее, вы подвергаете себя меньшему риску», — сказал Мэтью Бэбин, руководитель отдела энергетики и природных ресурсов компании-разработчика программного обеспечения Palantir Technologies. 

«ИИ может предоставить контекст людям, которые находятся в процессе принятия решения, даже если это выходит за рамки их компетенции. Поэтому, если я инженер-разработчик месторождений, мне не нужно знать о техническом обслуживании, но мне нужно знать о техническом обслуживании, когда я смотрю на то, как этот ресурс будет работать и сколько это будет стоить моей организации», — добавил Бабин.

Нефтяные установки регулярно проверяются или отключаются для технического обслуживания.

По словам МакГриви, интерфейс Gen AI обеспечивает «доступ к руководству по техническому обслуживанию, чтобы вы могли посмотреть, как следует выполнять обслуживание этого компонента комплекта», и все это изложено на простом английском языке благодаря чат-боту.

Такая система могла бы также облегчить сами ремонтные работы, избавив от необходимости гадать при принятии таких решений.

«Например, эта технология позволит компании использовать компьютерную модель объекта, чтобы определить, достаточно ли места для использования лестницы или установки строительных лесов, - сказал МакГриви. - Это также может помочь новым сотрудникам, я думаю, что мы можем значительно сократить время, необходимое людям, которые приходят на борт, чтобы научиться безопасно эксплуатировать эти объекты в больших масштабах».

Повышение эффективности, связанное с поколением искусственного интеллекта, также дает возможность сократить выбросы углекислого газа на нефтяных объектах. Но для работы этой технологии также требуется огромное количество электроэнергии, в основном в центрах обработки данных.

Источник: AFP