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。
版權(quán)聲明:本文為企業(yè)網(wǎng)D1Net編譯,轉(zhuǎn)載需注明出處為:企業(yè)網(wǎng)D1Net,如果不注明出處,企業(yè)網(wǎng)D1Net將保留追究其法律責任的權(quán)利。