Com o avanço do aprendizado profundo nas últimas décadas, a ciência da computação e a informação massiva surpreendem a nação norte-americana em vários campos. As técnicas baseadas em IA são aplicadas com sucesso na resolução de uma ampla variedade de problemas, como compreensão de reservatórios, extração de informações e insights de dados, obtenção de mecanismos de fluxo e resolução de equações diferenciais parciais. Este tópico de análise tem como objetivo servir de fórum para pesquisadores da área contribuírem com as mais recentes descobertas e avanços nas aplicações de inteligência artificial na indústria de petróleo e gás. Artigos de análise e revisão originais de alta qualidade nas áreas conectadas são bem-vindos para se encontrar com este tópico de análise. Temas de interesse abrangem.
Usos da inteligência artificial em petróleo e gás
Inteligência artificial porque a tecnologia mais geral da atualidade está entrando rapidamente nas indústrias, criando um potencial significativo para inovações e crescimento. Nos cuidados de saúde, transportes, retalho, comunicação social e finanças, a IA já desencadeou mudanças substanciais e reformulou as regras de concorrência. em vez de desejar processos de negócios antigos e humanos, as empresas desses setores produzem soluções de IA de vitimização de valor. Algoritmos avançados treinados em conjuntos de dados enormes e úteis e incessantemente fornecidos com novos dados impulsionam o processo de criação de valor. é assim que a Gero.ai luta contra a Covid-19, a Amazon define os custos dos produtos que oferece e prioriza os e-mails e a Yandex movimenta os carros.
Como as empresas de petróleo e gás são muito mais rápidas a adoptar novas tecnologias do que a experimentar e alterar os seus modelos de negócio, os seus principais esforços de IA são aumentar a eficiência. Na prática, isso geralmente significa acelerar processos e reduzir riscos. Este artigo tem como objetivo debater exaustivamente e demonstrar como a IA está remodelando o setor de petróleo e gás upstream. vamos nos especializar principalmente nas três questões subsequentes:
- o que significa redução de risco no negócio de petróleo e gás e como a IA ajuda nisso
- que os processos são acelerados pela aplicação de IA e pela forma como
- o que já foi feito e quais os avanços esperados nos próximos anos.
Dado que o negócio do petróleo e do gás é avançado e diversificado, tendemos a situar e concentrar a nossa discussão no sector upstream. O upstream cobre a produção de petróleo e gás fóssil. Inclui a verificação de potenciais campos subterrâneos ou subaquáticos de petróleo bruto e gás natural, a perfuração de poços preliminares e, posteriormente, a perfuração e a operação dos poços acostumados a transportar o petróleo bruto ou o gás bruto para a superfície. O upstream é de interesse explícito porque é o mais intensivo em capital e importante dos três segmentos da indústria de petróleo e gás. empresas de todo o mundo enfrentam incertezas monumentais tratadas manualmente e baseadas no conhecimento profissional, não em dados específicos. o velho ditado “uma pedra, 2 geólogos, três opiniões” diz muito sobre as elevadas incertezas e riscos com que as empresas de petróleo e gás devem lidar. As incertezas precisariam ser tratadas uma vez que criariam escolhas multibilionárias sobre onde e como tomar uma decisão nos próximos 5 a 20 anos. No entanto, apesar da natureza complexa e insegura das questões de gestão no sector, as abordagens de critério único têm tradicionalmente dominado a tomada de decisões. Para utilizar o conhecimento de campo existente para ter em conta as incertezas relacionadas com a percepção subjectiva dos profissionais e a experiência apoiada na tomada de decisões, o passos na vitimização da ciência da computação e do aprendizado de máquina no upstream são dados, tornando-se cada vez mais comuns.