在加拿大，石油和天然氣部門的溫室氣體排放量占該國總排放量的25%。如今，隨著對全球變暖現(xiàn)象的擔憂加劇，監(jiān)管變得更加嚴格，投資者的要求也變得更高，甚至銀行家也呼吁生產(chǎn)商管理他們的“氣候風險”。降低石油和天然氣生產(chǎn)中的溫室氣體(GHG)排放量無疑是明智之舉。如果做得好的話，減少溫室氣體排放會成為實現(xiàn)更佳運營績效的重要組成部分。
人工智能與優(yōu)化
一般情況下，一名工程師需要監(jiān)督大約250口油井。一天只有24小時，誰有那么多精力處理所有這些數(shù)據(jù)?保持生產(chǎn)在線，而非優(yōu)化，通常是首要任務，這也滋生了“一勞永逸”的心態(tài)以及“人浮于事”的現(xiàn)象。
擁有200口油井的德克薩斯州運營商通過利用人工智能技術(shù)來處理數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)三分之二的桿式提升井處于過度泵送狀態(tài)。該運營商還使用人工智能自動化設定點管理將電力消耗降低了 11%，溫室氣體排放量減少了13%，達到了符合企業(yè)可持續(xù)發(fā)展目標的水平，最終實現(xiàn)了降低生產(chǎn)成本、提升生產(chǎn)效率以及延長油井運行時間的多重效果。
遠程工作，降低排放
在新館疫情大流行期間，員工在家工作時能夠保持完全控制對于本地系統(tǒng)來說非常困難，因為數(shù)據(jù)存儲在云中，而員工又可以遠程訪問數(shù)據(jù)。
由于擔心安全性、數(shù)據(jù)所有權(quán)以及失去對數(shù)據(jù)的控制，云計算在石油和天然氣自動化中的應用十分緩慢。但是，在艱難的業(yè)務中斷期間，AI支持的優(yōu)化能力以及保持連續(xù)性的價值也讓高管和所有者們相信了它的價值。
減少出差是降低排放的另一種方式。人工智能驅(qū)動的自動化減少了操作員到現(xiàn)場的次數(shù)。
預測性維護
降低修井頻率同樣是生產(chǎn)商的一項重要任務。畢竟，失敗是要付出代價的。修井費用通常十分昂貴，而且油井無法繼續(xù)創(chuàng)造收益。利用人工智能的預測性維護是解決這一問題越來越流行的方法。
使用歷史和當前數(shù)據(jù)，該軟件可以判斷設備何時可能發(fā)生故障，并在發(fā)生故障之前完成修理或更換。而“規(guī)范性”分析還能更進一步解釋設備損壞的原因，以及在哪里訂購更換部件。
人工智能是底線問題
石油和天然氣一直是一個周期性行業(yè)。生產(chǎn)者走出低谷，并希望在高峰期獲利。他們無法控制價格，但可以控制成本。
使用人工智能的數(shù)字技術(shù)使公司能夠分析數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)他們以前從未注意到的趨勢，并實現(xiàn)流程自動化。然后，經(jīng)驗豐富的員工便可以騰出時間來解決其他重要問題，例如減少溫室氣體排放。
合理利用人工智能技術(shù)，生產(chǎn)商不僅能夠降低運營成本，還可以實現(xiàn)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展目標。
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