INTELLIGENZA ARTIFICIALE (AI) NEL MERCATO DEL PETROLIO E DEL GAS SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

L'intelligenza artificiale (AI) nella dimensione del mercato del petrolio e del gas è stata valutata 2,99 miliardi di dollari nel 2023 e si prevede di raggiungere 7,65 miliardi di dollari entro il 2031, crescendo ad un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 12,5% dal 2024 al 2031. L'intelligenza artificiale (AI) sta svolgendo un ruolo sempre più importante nell'industria del petrolio e del gas.

Ci sono vari tipi di prodotti AI che stanno aiutando le aziende ad ottimizzare le operazioni e la scoperta di nuove riserve. Uno dei tipi più comuni è apprendimento automatico e algoritmi basati sulla rete neurale. Questi algoritmi possono analizzare vaste quantità di dati da sensori, satelliti, immagini sismiche e altro ancora per identificare modelli e fare previsioni. Essi stanno aiutando con compiti come la manutenzione predittiva di attrezzature, il recupero di olio migliorato dai campi esistenti, e migliorare le operazioni di perforazione con sterzo più preciso di punte di trapano.

Intelligenza artificiale (AI) nel mercato del petrolio e del gas

• Nord America si è affermata come la regione dominante nella AI in olio e gas mercato. Gli Stati Uniti ospitano molte delle più grandi compagnie petrolifere e di gas e giganti tecnologici che stanno sviluppando soluzioni AI specificamente per l'industria. La regione ha rappresentato circa il 38,2% del mercato globale dell'AI per il petrolio e il gas. Queste aziende hanno tecnologie AI profondamente integrate nelle loro operazioni quotidiane per massimizzare l'efficienza e i profitti dalle attività di esplorazione e produzione. Diverse compagnie petrolifere nazionali hanno anche sede nella regione e collaborano attivamente con i fornitori di AI per migliorare la produttività attraverso la catena del valore. Inoltre, il rapido aumento della produzione di petrolio e gas non convenzionali ha costretto i produttori a sfruttare le grandi analisi dei dati e l'apprendimento automatico per ottimizzare le prestazioni. Il lancio su larga scala delle tecnologie del settore petrolifero digitale negli ultimi dieci anni ha ulteriormente rafforzato la leadership della regione nel distribuire l'IA.
• Il Medio Oriente dovrebbe emergere come il più veloce mercato regionale per l'AI nel petrolio e nel gas. I paesi del Golfo possiedono una gran parte delle riserve di idrocarburi mondiali e mirano a estrarre più valore da ogni barile prodotto. I governi nazionali finanziano aggressivamente startup e collaborano con le major tecnologiche globali per commercializzare l'IA localmente. Per esempio, i centri di ricerca AI sono stati stabiliti attraverso partnership tra Saudi Aramco e università internazionali. Nel frattempo, il progetto NEOM (Nuovo futuro) servirà come base di prova per varie tecnologie emergenti, tra cui perforazione autonoma e operazioni remote alimentate da intelligenza artificiale. Mentre l'adozione è in una fase relativamente nascente, ampie iniziative di trasformazione digitale in corso puntano a una rapida crescita delle soluzioni AI-driven nel prossimo futuro.
• Asia Pacifico il mercato è probabilmente testimone di una crescita più forte. Per paese, la Cina dovrebbe condurre il mercato. Nel 2023, i ricercatori della Cina propongono che l'uso di AI possa migliorare la sicurezza e l'efficacia della cracking catalitico fluido, un processo cruciale nella conversione del petrolio grezzo pesante in benzina e altri prodotti.

Figura 1. Intelligenza artificiale (AI) nel mercato del petrolio e del gas Condividi (%), per regione, 2024

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Intelligenza artificiale (AI) nel mercato del petrolio e del gas

L'intelligenza artificiale (AI) nel mercato del petrolio e del gas ha notevoli opportunità nei prossimi 2 anni guidati dall'aumento della trasformazione digitale in tutto il settore. Poiché le aziende petrolifere e del gas cercano di ottimizzare le operazioni e di estrarre più valore da un'ampia quantità di dati, gli strumenti AI che possono analizzare autonomamente i modelli di perforazione, i livelli di produzione e le prestazioni dell'attrezzatura testimonieranno una crescente domanda. Il Nord America domina a causa dell'investimento attivo in AI da parte di grandi aziende per aiutare a superare le sfide delle operazioni scistole e offshore. Tuttavia, la crescita nel Medio Oriente e Asia Pacifico è prevista per superarne gli altri come le imprese petrolifere nazionali dilagano gli sforzi di digitalizzazione.

Mentre l'aumento dell'adozione dell'IA presenta un netto miglioramento, le sfide di integrazione e la carenza di competenze potrebbero frenare la crescita a breve termine. L'infrastruttura legacy combinata con i dati siloed rende difficile per le soluzioni AI dimostrare valore. Attrarre e mantenere il talento AI è un ostacolo molte organizzazioni stanno ancora affrontando. I rischi di sicurezza informatica minacciano anche di limitare il mercato se la privacy e l'integrità dei dati non possono essere garantiti. Tuttavia, coloro che superano queste barriere miglioreranno significativamente le efficienze tra catena di fornitura, esplorazione e produzione a lungo termine. Gli studi di casi di successo che dimostrano il ritorno degli investimenti (ROI) guideranno l'accettazione più ampia dell'IA come una tecnologia di base per l'industria.

Questo punto di vista copre driver chiave, restrizioni e opportunità nell'intelligenza artificiale (AI) nel mercato del petrolio e del gas attraverso 13 frasi come richiesto.

Intelligenza artificiale (AI) nei conducenti del mercato del petrolio e del gas:

• Gli sforzi di trasformazione digitale delle aziende petrolifere e del gas: Il settore del petrolio e del gas sta spingendo verso una maggiore digitalizzazione delle loro operazioni per aumentare la produttività e i guadagni di efficienza. Con la caduta dei prezzi del petrolio nel 2024, le aziende stanno cercando innovazioni tecnologiche per ottimizzare i processi produttivi e ridurre i costi. C'è una crescente consapevolezza che l'intelligenza artificiale può essere sfruttata per analizzare vaste quantità di dati operativi disponibili da piattaforme, condotte, raffinerie e altri beni. Questi dati contengono preziose informazioni che possono aiutare a prevedere guasti delle apparecchiature, rilevare anomalie e ottimizzare i programmi di manutenzione. L'intelligenza artificiale viene utilizzata anche per compiti come interpretare i dati sismici più velocemente per esplorare nuove riserve di petrolio e gas. Le aziende stanno investendo in sistemi AI che possono aumentare le capacità decisionali dei lavoratori umani fornendo raccomandazioni in tempo reale. Questo focus sulla trasformazione digitale attraverso la catena del valore è un driver importante dietro l'adozione crescente delle tecnologie AI nell'industria del petrolio e del gas.
• Necessità di migliorare la sicurezza e la mitigazione dei rischi: Un altro driver chiave di crescita è la necessità di migliorare la sicurezza e mitigare i rischi nelle operazioni di petrolio e gas. L'industria si occupa di materiali pericolosi e di grandi attrezzature in ambienti complessi. Anche i piccoli incidenti possono avere conseguenze catastrofiche sia per l'ambiente che per la vita umana. L'IA sta portando più funzionalità di analisi predittiva che utilizzano i dati degli incidenti passati per prevedere anomalie e anomalie. Ciò consente alle aziende di intraprendere azioni preventive per evitare guasti e situazioni pericolose. Per esempio, l'IA è utilizzata per effettuare il monitoraggio in tempo reale delle piattaforme per rilevare i primi segni di stanchezza strutturale o surriscaldamento dei componenti che si basano sui modelli di dati dei sensori. Aiuta anche ad aumentare la sicurezza informatica utilizzando algoritmi di machine learning per identificare comportamenti anomali e minacce. Con i regolamenti che si concentrano di più sulla gestione della sicurezza e del rischio, le aziende petrolifere e del gas si stanno trasformando in AI per costruire più resilienza nelle loro operazioni.

Intelligenza artificiale (AI) nelle opportunità di mercato del petrolio e del gas:

Aumento dell'adozione di AI per la manutenzione predittiva: Aumento dell'adozione di AI per manutenzione predittiva presenta un'enorme opportunità per l'industria del petrolio e del gas. Manutenzione predittiva utilizzando AI mira a monitorare le prestazioni delle attrezzature e prevedere i guasti in anticipo. Questo aiuta a ridurre al minimo i tempi di inattività e le interruzioni non pianificate dei beni critici. La tecnologia analizza vaste quantità di dati operativi come vibrazioni, temperature, pressioni e altri raccolti dai sensori utilizzando modelli di machine learning. Può rilevare cambiamenti sottili nel comportamento dell'attrezzatura che indicano i difetti imminenti. Questo permette la manutenzione preventiva o condizionata da programmare in tempi ottimali per evitare guasti imprevisti.

Secondo il World Economic Forum, i costi di fermo non pianificati delle compagnie petrolifere e del gas superiori a 38 milioni di dollari all'anno. La manutenzione predittiva basata su AI fornisce una soluzione a questa sfida. Monitora le apparecchiature in tempo reale e identifica le anomalie. Questo aiuta i team di manutenzione a concentrare le loro risorse proattivamente su attrezzature che possono malfunzionare. La necessità di manutenzione predittiva sta crescendo attraverso l'industria del petrolio e del gas con la crescente complessità e la natura remota delle operazioni porterà a un maggiore sfruttamento dei serbatoi di petrolio che coinvolgono luoghi geografici e risorse naturali più difficili da raggiungere. Il monitoraggio e il mantenimento delle infrastrutture e dei beni in tali terreni e condizioni difficili è una grande sfida senza tecnologie avanzate. La manutenzione predittiva basata su AI fornisce una soluzione efficace per affrontare questa sfida e contribuire a sostenere i livelli di produzione per soddisfare le crescenti esigenze energetiche globali nei prossimi decenni.

Sviluppo di gasdotti intelligenti e pozzi intelligenti attraverso l'integrazione AI: L'integrazione di tecnologie di intelligenza artificiale come l'apprendimento automatico e la visione del computer in tubazioni e pozzi presenta una tremenda opportunità per l'industria del petrolio e del gas per ottimizzare le operazioni e ridurre i costi. Le tubazioni intelligenti monitorate dai sistemi AI possono aiutare a rilevare anomalie e potenziali guasti in tempo reale, consentendo così di affrontare rapidamente problemi prima che si verifichino interruzioni o perdite. Monitorando continuamente le portate, le pressioni, le temperature e altre variabili, gli algoritmi AI possono imparare le normali operazioni e identificare anche piccole deviazioni che gli operatori umani possono perdere. Questo porta al rilevamento precoce dei problemi a monte e consente la manutenzione preventiva o le riparazioni.

AI sta aprendo nuove possibilità di automazione. I pozzi intelligenti dotati di sensori e analisi possono monitorare attentamente i tassi di produzione, i livelli di fluido, le pressioni dei fori inferiori e altri fattori che influiscono sull'output. Modelli avanzati di machine learning che analizzano questi dati in tempo reale di buone prestazioni possono fornire informazioni sull'ottimizzazione dei progetti di completamento, parametri di perforazione, programmi di pompaggio e altri aspetti del processo di estrazione. Alcune aziende hanno anche sviluppato gemelli digitali in cui una replica software del serbatoio e ben è costantemente aggiornata, in base alle letture dei sensori per testare nuove strategie. Questo facilita le ottimizzazioni remote e automatizzate senza distribuire il personale ai pozzi.

Secondo i dati forniti dalla Commissione Economica delle Nazioni Unite per l'Europa, più del 60% della produzione di petrolio e gas proviene da campi maturi in tutto il mondo. L'introduzione della tecnologia digitale ha portato miglioramenti mainstream nell'infrastruttura di invecchiamento può migliorare significativamente la produzione da questi serbatoi. Sia le tubazioni intelligenti che i pozzi intelligenti guidati dall'IA hanno il potenziale per aumentare i tassi di recupero dai campi attuali e prolungare le loro vite economiche. Poiché le riserve di combustibili fossili diminuiscono gradualmente, la trasformazione digitale sarà cruciale per la sostenibilità a lungo termine dell'industria del petrolio e del gas.

Intelligenza artificiale (AI) nelle tendenze del mercato del petrolio e del gas:

Distribuzione di tecnologie di apprendimento automatico e deep learning

L'implementazione delle tecnologie di machine learning e deep learning influenza in modo significativo l'intelligenza artificiale (AI) nel mercato del petrolio e del gas. Queste avanzate capacità tecnologiche permettono alle aziende petrolifere e del gas di trarre intuizioni senza precedenti da vaste quantità di dati operativi. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono analizzare i dati sensoriali, geospaziali e operativi provenienti da attività distribuite per prevedere guasti delle apparecchiature, rilevare anomalie e ottimizzare le operazioni di produzione e campo. Questo aiuta le aziende a ridurre il tempo non produttivo, mantenere la continuità aziendale e aumentare la produttività.

Un primo esempio di dove l'IA sta fornendo risultati è nella manutenzione predittiva. Utilizzando modelli di apprendimento automatico che sono formati sulla storia operativa da sensori, le aziende possono identificare modelli che indicano guasti meccanici imminenti o prestazioni sub-ottime. Questo aiuta a pianificare la manutenzione in tempi ottimali per evitare guasti imprevisti. I principali produttori di petrolio stanno segnalando un risparmio medio di oltre il 15% nei costi di manutenzione sfruttando l'IA per la diagnostica predittiva. L'apprendimento approfondito consente inoltre un'analisi più precisa dei dati sismici per migliorare i tassi di successo delle attività di esplorazione di Greenfield. Le aziende hanno una migliore possibilità di scoprire riserve commerciali che possono potenzialmente portare a notevoli aumenti di valutazione.

Crescita dei volumi di dati dalle reti IoT

La proliferazione di internet di cose (IoT) reti attraverso le operazioni di petrolio e gas ha aperto nuove possibilità per sfruttare l'intelligenza artificiale (AI). Poiché le compagnie petrolifere e di gas distribuiscono più sensori e dispositivi di bordo per monitorare le loro piattaforme offshore, tubazioni, raffinerie e altre infrastrutture, c'è stata una massiccia crescita dei dati operativi in tempo reale. Questa crescita dei volumi di dati dal campo petrolifero alla raffineria sta alimentando la domanda di soluzioni di analisi alimentate da AI.

Le compagnie petrolifere e del gas utilizzano tecniche AI come l'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo e l'analisi predittiva per ottenere informazioni significative dai loro dati IoT. I modelli AI possono analizzare vaste quantità di dati storici, scoprire modelli intricati e correlazioni che gli analisti umani potrebbero perdere, e migliorare gli standard di sicurezza. Ad esempio, le soluzioni AI stanno aiutando gli operatori a ottimizzare le operazioni di perforazione e la produzione basate su dati in tempo reale da testate. I sensori downhole generano petabyte di dati ogni giorno su parametri come pressione, vibrazioni e usura dell'involucro. AI scopre anomalie e schemi nascosti in questi dati per prevedere guasti delle apparecchiature. Questo aiuta le aziende a pianificare la manutenzione proattiva ed evitare tempi di fermo non pianificati. Edge AI viene utilizzato anche con sistemi di visione industriale per ispezionare automaticamente tubazioni e serbatoi di stoccaggio per difetti o perdite.

Intelligenza artificiale (AI) in restrizioni del mercato del petrolio e del gas:

Costi iniziali elevati

Sviluppare modelli AI e integrarli in sistemi esistenti può essere costoso, in quanto richiede notevoli investimenti in ricerca e sviluppo (R&D) e l'adozione di intelligenza artificiale nell'industria del petrolio e del gas sta affrontando ostacoli significativi a causa dei costi iniziali estremamente elevati che sono associati alla distribuzione di sistemi AI avanzati. Impostare l'infrastruttura necessaria per applicazioni come manutenzione predittiva, ottimizzazione del serbatoio e automazione di perforazione richiede investire in hardware costoso, software specializzato, apparecchiature di networking ad alta banda, etichettatura dei dati e annotazioni, e team AI esperti di formazione. Semplicemente la raccolta e la preelaborazione degli enormi volumi di dati generati da piattaforme petrolifere, tubazioni, raffinerie e altri asset richiedono un'enorme potenza di storage e computing. Inoltre, riqualificare regolarmente modelli AI complessi su nuovi dati è un processo costoso che ha bisogno di investimenti finanziari in corso. Per molte compagnie petrolifere e di gas, soprattutto produttori indipendenti più piccoli con budget più stretti, l'assegnazione di un grande capitale per benefici AI non provati continua ad essere una sfida.

Inoltre, le implementazioni AI su larga scala richiedono cambiamenti organizzativi all'ingrosso, riqualificare il personale e adattare i flussi di lavoro intorno alle nuove tecnologie basate sui dati. I costi di transizione associati contribuiscono ulteriormente alle barriere che affrontano l'adozione di AI in questo settore, l'incertezza su come l'IA migliorerà i processi o se i rendimenti giustificheranno gli investimenti composti i rischi per i potenziali adottivi. A meno che i costi non scendano in modo sostanziale o più chiaro proposizioni di valore, l'adozione diffusa di AI nel petrolio e nel gas è probabile che sia un processo graduale piuttosto che una rottura rivoluzionaria.

Controbilancia: Per superare questo restringimento, i costi devono essere ridotti per una più ampia accettazione dell'intelligenza artificiale (AI) nel mercato del petrolio e del gas.

Mancanza di personale qualificato AI

L'industria petrolifera e del gas ha iniziato ad adottare tecnologie AI e machine learning per ottimizzare le operazioni e aumentare la produttività. Tuttavia, un ostacolo importante che impedisce l'adozione più rapida dell'IA è la carenza acuta di lavoratori con competenze per sviluppare, distribuire e mantenere sistemi AI avanzati. Mentre le compagnie petrolifere capiscono il potenziale dell'IA per trasformare il loro business, lottano per trovare scienziati di dati, ingegneri di machine learning e altri esperti dell'AI che possono costruire queste tecnologie. Ciò sta limitando le aziende petrolifere a sfruttare pienamente le soluzioni AI-driven attraverso l'esplorazione, la perforazione, la produzione, la logistica e l'analisi dei clienti.

Il reclutamento e il mantenimento di talento AI qualificato sta dimostrando estremamente difficile dato il piccolo pool di talenti e la concorrenza globale per queste competenze da giganti tecnologici e startup. Secondo i dati forniti dal World Economic Forum 2021 Future of Jobs Report, oltre la metà dei datori di lavoro in Arabia Saudita, un importante produttore di petrolio, e affrontare difficoltà nel riempire posti di lavoro a causa della mancanza di competenze disponibili sul mercato. Allo stesso modo, le statistiche del Dipartimento del Lavoro degli Stati Uniti mostrano che solo l'8% della forza lavoro attuale degli Stati Uniti ha le qualifiche necessarie per i posti di lavoro previsti per crescere rapidamente nel prossimo decennio, che include ruoli che coinvolgono l'IA e l'automazione.

A meno che le compagnie petrolifere non facciano sforzi concertati per riqualificare i lavoratori esistenti e formare nuovi assunti, troveranno difficile scalare le implementazioni AI e realizzare i loro obiettivi. Non trovare soluzioni alla crisi delle competenze AI potrebbe significare che le aziende petrolifere perdono le opportunità strategiche per ottimizzare le funzioni aziendali chiave e cadere dietro industrie più tecnologicamente progressiste nell'adozione delle tecnologie emergenti. Ciò influenzerà negativamente la loro crescita a lungo termine e la competitività in un'era sempre più digitale.

Giocatori chiave:

• Google,
• Accenture Plc.
• Microsoft Corporation,
• SAS,
• IBM,
• Baidu, Inc.
• H2O.ai.
• Oracle Corporation

Recenti sviluppi:

Nel gennaio 2023, C3 AI, un AI applicazione software company, ha lanciato la C3 generative AI product suite con il rilascio del suo prodotto iniziale, C3 generative AI per la ricerca aziendale. Le applicazioni AI pre-costruite di C3 nella suite di prodotti AI generativi C3 includono modelli di trasformatori avanzati, rendendo così più facile per i clienti utilizzarli durante le loro catene di valore. Inoltre, gli sforzi di trasformazione attraverso le funzioni aziendali e le industrie, compreso il settore del petrolio e del gas, sarebbero accelerati da C3 Generative AI product suite.

Figura 2. Intelligenza artificiale (AI) Quota del mercato del petrolio e del gas (%), Per componente, 2024

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Le migliori aziende dell'intelligenza artificiale (AI) nel mercato del petrolio e del gas:

• Google Google
• IBM
• SAS
• Accenture Plc.
• Baidu, Inc.
• Ai.
• Microsoft Corporation
• Oracle Corporation

Definizione: L'intelligenza artificiale (AI) nel mercato del petrolio e del gas si riferisce all'applicazione delle tecnologie di intelligenza artificiale nella produzione, distribuzione e gestione delle risorse del petrolio e del gas naturale. Attraverso l'analisi e l'interpretazione di questi dati, i sistemi AI possono aiutare le aziende petrolifere e del gas a prendere decisioni informate, prevedere guasti delle apparecchiature, ottimizzare i processi produttivi, ridurre i costi operativi e mitigare i rischi ambientali, portando così alla maggiore redditività e sostenibilità nel settore.