石油和天然气

大宗商品周期, 资本规划的挑战, 此外，油气行业不断增加的操作风险使得做出更明智、更高效的决策变得比以往任何时候都重要. 人工智能和机器学习, 公司可以提供投资者要求的回报, 提高资产回报率, 通过将大量已经收集到的数据转化为可用的、有价值的见解来管理下行风险.

了解企业人工智能如何彻底改变油气行业.

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人工智能在油气行业的应用

与能源生产的动态景观, 人工智能为整个价值链提供了强大的利益. 人工智能可以帮助油气公司评估特定油藏的价值, 根据该地区的地质情况定制钻井和完井方案, 并评估每口井的风险. 此外，还可以优化下游业务，使成本最小化，息差最大化.

勘探和生产

预测总可采储量
分析勘探和储层数据
模拟井距和油田开发计划
优化横向和压裂设计
建模并模拟各种支撑剂和流体加载方案
建立全寿命井生产模型，进行更有效的生产预测
根据市场行为制定租赁区块的投标策略

中游和精炼

预测长期的商品投入和产品市场价格
为更好的长期决策提供资本规划和风险评估
优化商品交易和对冲策略
改进精炼和处理资产的可靠性风险模型
最大限度地提高劳动生产率和节省时间
增强精炼和加工操作的资产调度
优化产品流程的管道调度

油田服务与设备

优化钻井、完井设备调度和船队管理
管理和优化供应链
优化支撑剂、水和其他耗材的采购策略
识别非生产时间的根本原因和驱动因素
预测中长期客户需求和钻井活动
增强后台和发票/账单流程
自动化大量交易的财务控制

勘探和生产
- 预测总可采储量
- 分析勘探和储层数据
- 模拟井距和油田开发计划
- 优化横向和压裂设计
- 建模并模拟各种支撑剂和流体加载方案
- 建立全寿命井生产模型，进行更有效的生产预测
- 根据市场行为制定租赁区块的投标策略
中游和精炼
- 预测长期的商品投入和产品市场价格
- 为更好的长期决策提供资本规划和风险评估
- 优化商品交易和对冲策略
- 改进精炼和处理资产的可靠性风险模型
- 最大限度地提高劳动生产率和节省时间
- 增强精炼和加工操作的资产调度
- 优化产品流程的管道调度
油田服务与设备
- 优化钻井、完井设备调度和船队管理
- 管理和优化供应链
- 优化支撑剂、水和其他耗材的采购策略
- 识别非生产时间的根本原因和驱动因素
- 预测中长期客户需求和钻井活动
- 增强后台和发票/账单流程
- 自动化大量交易的财务控制

石油和天然气领域的AI应用案例

石油和天然气行业开始看到人工智能对价值链中每个部门的不可思议的影响. 人工智能的机遇直接打击了当今油田面临的最大挑战. 有效利用人工智能的公司将比其他对油藏缺乏准确了解的公司具有明显的优势, 操作流程, 和生产资产.

探索

有了人工智能，作业者可以更好地了解油藏，降低地质风险. 今天收集到的数据有巨大的价值，但尚未开发. 作业者可以利用它来做出更好的勘探和生产决策, 优化收购策略，更好地预测租赁交易价格.
钻探和完成

事实证明，人工智能在改善油井设计方面非常有效, 钻井执行, 执行和完成. 生产商可以通过优化井位和井距来最大化每口井的ROI，从而实现资源采收率的最大化, 设计井以优化采收率和总成本, 预测地下风险.
生产

准确的日常, 每月, 而全寿命期油井产量预测是成功生产的关键. 机器学习可以帮助优化流速, 压力, 以及其他影响油井产量最大化的变量. 另外, 异常检测该能力允许作业者在停产前提前预测井况.
收集和运输

人工智能帮助运营商预测产品流程, 需求, 并根据产品供求失衡和当地市场价格价差来做出长期的资本定价决策. 他们还可以模拟获得路权(ROW)的成本，并通过更知情的地役权成本估计来改进规划和路由.
加工精炼维护

以优化加工和精炼工艺, 运营商正在使用人工智能来制定炼油厂的关闭计划. 在维修停机期间，他们可以对关键路径上的关键设备的故障风险进行建模和量化，从而对范围做出更明智的决定, 降低停机总成本, 提高设备可靠性.
企业和后台

人工智能可以对前线产生巨大影响, 但它在幕后的影响可能同样强大. 运营商使用AI预测大宗商品价格，用于资本项目规划, 风险管理, 和营销活动, 以及预测潜在的健康和安全风险. 它还被证明可以有效地自动化大量供应商发票分析和处理，以降低成本和识别错误.

DataRobot可以帮助:

勘探与生产&P)公司

企业AI可以帮助E&P公司估计储量的潜在价值, 考虑到收购成本, 生产, 和运输, 和更多的. 它可以建议是进一步探索和发展还是走开更好, 储蓄或创造投资价值.
油田服务和设备(OFSE)公司

人工智能可以帮助油服公司管理风险，优化作业. 它可以预测供应链的延迟, 设备故障, 大宗商品价格变化, and customer 需求 with better forecasts; or develop value-added services for customers to help them improve the unit economics of their reserves and extracted hydrocarbons.
中下游运营商

中游和下游运营商可以在业务的各个方面使用人工智能，从优化原始输入的加工，到生产地点与精炼和加工地点之间的运输策略. 高精度的预测模型可以预测维护需求，以减少关键操作设备的停机时间.
交易员

企业人工智能可以预测商品的供应和需求，并将其与预测的价格趋势进行比较. 这种洞察力允许交易者通过利用跨地点和时间的套利机会来最大化利润.
综合油气公司

专业, 特大, 其他垂直整合的油气公司也可以从上述活动中受益, 以及其他公司和后台活动，使人工智能驱动的决策成为所有业务结构的一部分.