Οι 10 τομείς για μελλοντικές εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης στην ενέργεια
Οι 10 τομείς για μελλοντικές εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης στην ενέργεια, σύμφωνα με τη χρηματιστηριακή Jefferies που δημοσιεύει το Reuters.
Διαχείριση και παρακολούθηση στοιχείων
Η Jefferies αναμένει από τις ενεργειακές εταιρείες να συνεργαστούν με εταιρείες τεχνολογίας για να αναπτύξουν ψηφιακά αντίγραφα της υποδομής τους για τη διαχείριση περιουσιακών στοιχείων και τη διευκόλυνση της προγνωστικής συντήρησης, εντοπίζοντας τα ελαττώματα πριν αυτά εμφανιστούν.
Η Shell συνεργάστηκε με την Akselos, μια ελβετική εταιρεία μοντελοποίησης και προσομοίωσης, για τη χρήση της τεχνολογίας digital-twin.
Βελτιστοποίηση της εξερεύνησης
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την καλύτερη χαρτογράφηση των ανακτήσιμων όγκων από τις ανακαλυφθείσες δεξαμενές.
Η Shell χρησιμοποιεί τεχνολογία βασισμένη στην τεχνητή νοημοσύνη από την εταιρεία δεδομένων SparkCognition στην εξερεύνηση και παραγωγή βαθέων υδάτων προκειμένου να ενισχύσει την παραγωγή πετρελαίου, μειώνοντας ενδεχομένως το χρονοδιάγραμμα εξερεύνησης σε μόλις εννέα ημέρες έναντι εννέα μηνών.
Γεώτρηση και σχεδιασμός
Οι πλατφόρμες τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσαν να παρέχουν βέλτιστα σχέδια - συμπεριλαμβανομένης της τοποθέτησης και της απόστασης - για τη μεγιστοποίηση της παραγωγικότητας.
Το 2022, ο διευθύνων σύμβουλος της εταιρείας υπηρεσιών πετρελαιοειδών Patterson-UTI, William A. Hendricks Jr είπε ότι η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επιτρέψει σε ένα άτομο να διαχειρίζεται 4 εξέδρες αντί για ένα άτομο ανά εξέδρα.
Μεγιστοποίηση της παραγωγής
Η τεχνητή νοημοσύνη θα χρησιμοποιηθεί για την παρακολούθηση και τη ρύθμιση της εξόδου, του ρυθμού ροής και της πίεσης σε πραγματικό χρόνο και για τον εντοπισμό ανωμαλιών.
Η Range Resources δοκιμάζει έναν τέτοιο αλγόριθμο AI.
Μεγιστοποίηση ποσοστών ανάκτησης
Η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να συμβάλει στην ενίσχυση της ανάκτησης πετρελαίου σε βιομηχανικές εγκαταστάσεις, με την επιφύλαξη της μείωσης της παραγωγής και του υψηλότερου λειτουργικού κόστους.
Η ιταλική εταιρεία υπηρεσιών πετρελαιοειδών Saipem αναπτύσσει ένα εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης για τη μεγιστοποίηση της ποιότητας των πηγαδιών.
Βελτιστοποίηση διυλιστηρίου
Η τεχνητή νοημοσύνη θα επιτρέψει στα διυλιστήρια να αντιδρούν γρήγορα στις μεταβαλλόμενες συνθήκες της αγοράς και να προσαρμόζουν ανάλογα την πρώτη ύλη και την παραγωγή.
Ανίσχνευση και παρακολούθηση εκπομπών
Η τεχνολογία απεικόνισης που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να αναγνωρίσει τα νέφη μεθανίου και να ποσοτικοποιήσει τους όγκους εκπομπών.
Η Chevron έχει χρησιμοποιήσει μηχανική εκμάθηση και προηγμένες τεχνολογίες για τον εντοπισμό, την πρόληψη εκπομπών και την έγκαιρη επισκευή.
Κυβερνοασφάλεια
Η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να εντοπίσει και να επιλύσει παραβιάσεις ασφάλειας σε πραγματικό χρόνο και να εντοπίσει ευπάθειες για την ελαχιστοποίηση των παραβιάσεων.
Ασφάλεια και αποτελεσματικότητα στο χώρο εργασίας
Η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να εντοπίσει πιθανούς κινδύνους, να παρακολουθήσει την κόπωση των εργαζομένων και να βελτιώσει την αποτελεσματικότητα.
Εταιρική και στρατηγική λήψη αποφάσεων
Μπορεί να συμβάλει στην ενίσχυση του προϋπολογισμού κεφαλαίου, του προγραμματισμού και της διαχείρισης κινδύνων.
www.worldenergynews.gr
