인공 지능 (AI) 석유 및 가스 시장 크기 및 점유율 분석 - 성장 추세 및 예측 (2024-2031)

인공 지능 (AI) 오일 및 가스 시장 크기에서 가치 US$ 2.99 억에서 2023 견적 요청 US$ 7.65억 2031년화합물 연례 성장률에서 성장하는 (CAGR) 2024에서 2031까지 12.5%· 인공지능(AI)은 석유 및 가스 산업에서 점점 중요한 역할을 하고 있습니다.

다양한 유형의 AI 제품이 있습니다. 기업들은 새로운 예약을 최적화하고 발견할 수 있습니다. 가장 일반적인 유형 중 하나는 기계 학습 neural 네트워크 기반 알고리즘. 이 알고리즘은 센서, 위성, 지진 이미지 등 다양한 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 예측을 만들 수 있습니다. 그들은 장비의 예측 유지 보수와 같은 작업을 돕고, 기존 분야에서 향상된 오일 복구, 드릴 비트의 더 정확한 스티어링과 드릴링 작업을 개선.

인공 지능 (AI) 석유 및 가스 시장 지역 통찰력 :

• 북아메리카 AI에 있는 지배적인 지역으로 자체를 설치했습니다 기름과 가스 시장. U.S.는 가장 큰 오일 및 가스 회사뿐만 아니라 산업에 특히 AI 솔루션을 개발하는 기술 거대의 많은 집에 있습니다. 지구는 석유 및 가스를 위한 AI 시장을 위한 세계 시장의 약 38.2%를 차지했습니다. 이 회사는 심화 및 생산 활동에서 효율성과 이익을 극대화하기 위해 일상 작업으로 AI 기술을 통합했습니다. 몇몇 국가 기름 회사는 또한 지역에 본부를 두고 AI 공급자와 협력하여 가치 사슬의 맞은편에 생산성을 개량하기 위하여 협력합니다. 또한, unconventional 기름 및 가스 생산에 있는 급속한 증가는 성과를 낙관하기 위하여 큰 자료 분석과 기계 학습을 레버리지 위하여 생산자를 보상했습니다. 수십 년 동안 디지털 유전 기술의 대규모 롤 아웃은 AI를 배포하는 지역의 리더십을 강화했습니다.
• 중동 석유 및 가스에서 AI를 위한 가장 빠르게 성장하는 지역 시장이 될 것으로 예상됩니다. Gulf의 국가는 세계 탄화수소 예비의 대량을 소유하고 각 배럴에서 더 많은 가치를 추출하는 것을 목표로합니다. 국가 정부는 AI를 로컬로 상업화하기 위해 글로벌 기술 전공과의 적극적인 펀딩 시작 및 파트너입니다. 예를 들어, AI 연구 센터는 사우디 아람코와 국제 대학 간의 파트너십을 통해 설립되었습니다. 한편, NEOM(New Future) 프로젝트는 인공지능에 의해 구동되는 자율주행 및 원격 운영을 포함한 다양한 신기술에 대한 테스트 침대 역할을 합니다. 채택은 상대적으로 비만 단계에 있지만, 광범위한 지속적인 디지털 변환 이니셔티브는 가까운 미래에 AI 기반 솔루션의 급속한 성장에 대한 지점.
• 아시아 태평양 시장은 가장 강력한 성장을 목격 할 수 있습니다. 국가로, 중국은 시장을 지도할 것으로 예상됩니다. 2023 년, 중국의 연구자들은 AI의 사용은 석유 및 기타 제품으로 무거운 원유를 변환하는 중요한 공정 인 유동성 촉매 부수기의 안전성과 효능을 향상시킬 수 있음을 제안합니다.

한국어 1. 기름과 가스 시장 점유율 (%)에 있는 인공 지능 (AI), 지역, 2024년까지

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인공 지능 (AI) 오일 및 가스 시장 분석보기 :

석유 및 가스 시장에서 인공 지능 (AI)는 업계 전반에 걸쳐 디지털 변환을 증가하여 구동되는 다음 2 년 동안 상당한 기회를 보유합니다. 석유 및 가스 회사는 작업 최적화 및 데이터의 광대 한 양에서 더 많은 가치를 추출, 자율적으로 훈련 패턴을 분석 할 수있는 AI 도구, 생산 수준, 장비 성능 증가 수요를 목격. 북미는 주요 회사에 의해 AI의 적극적인 투자로 인해 산과 해상 운영의 어려움을 극복할 수 있습니다. 그러나 중동 및 아시아 태평양의 성장은 국가 석유 회사들의 디지털화 노력으로 외출될 것으로 예상됩니다.

AI의 채택은 명확한 위쪽, 통합 문제 및 기술 부족이 단기적으로 성장할 수 있습니다. 사일로드 데이터와 결합된 레거시 인프라는 AI 솔루션을 통해 가치를 입증합니다. AI 인재를 유치하고 유지하면서 많은 조직이 여전히 직면하고 있습니다. 사이버 보안 위험은 데이터 개인 정보 보호 및 무결성가 보장될 수 없는 경우 시장을 위협합니다. 이 장벽을 극복하는 사람들은 공급 사슬, 탐험 및 생산의 맞은편에 크게 효율성을 개량할 것입니다. 성공적인 사례 연구는 투자 (ROI)의 수익을 창출하는 것은 업계의 핵심 기술로 AI의 더 넓은 합격을 구동 할 것입니다.

이 뷰포인트는 요청대로 13개의 문장을 통해 오일 및 가스 시장에서 인공 지능(AI)의 키 드라이버, 제지 및 기회를 포함합니다.

인공 지능 (AI) 석유 및 가스 시장 드라이버:

• 석유 및 가스 회사에 의한 디지털 전환 노력: 석유 및 가스 분야는 생산성과 효율성을 향상시키기 위해 작업의 증가 디지털화로 추진되었습니다. 2024년 석유 가격 하락으로, 회사는 생산 공정을 최적화하고 비용을 절감하기 위해 기술 혁신을 찾고 있습니다. 인공 지능이 rigs, 파이프라인, 정유소 및 기타 자산에서 사용할 수있는 광범위한 운영 데이터 분석에 활용 될 수있는 성장 실현이 있습니다. 이 데이터는 장비 고장을 예측하는 데 도움이 될 수있는 귀중한 통찰력을 보유하고, anomalies를 감지하고 유지 보수 일정을 최적화합니다. AI는 또한 새로운 기름과 가스 예비를 탐구하기 위하여 더 빠른 해석 seismic 자료 같이 일을 위해 사용됩니다. 기업은 AI 시스템에 투자하여 실시간 권장 사항을 제공함으로써 인간 노동자의 결정을 내릴 수 있습니다. 가치 사슬의 디지털 방식으로 변환에 이 초점은 기름과 가스 기업에 있는 AI 기술의 일어나는 채택의 뒤에 중요한 운전사입니다.
• 개량된 안전 및 위험 완화를 위한 필요: 또 다른 중요한 성장 운전사는 기름과 가스 가동에 있는 안전 그리고 mitigate 위험을 개량할 필요가 있습니다. 산업은 복잡한 환경에서 위험한 물질 및 대형 장비를 취급합니다. 작은 사고는 환경과 인간의 삶에 대한 두 가지 결과가 발생할 수 있습니다. AI는 과거 사건 자료를 사용하는 더 많은 예측적인 분석 기능을 제공하고 이노베이션과 anomalies를 보여줍니다. 이 회사는 실패 및 위험한 상황을 피하기 위해 사전 예방 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 센서 데이터 패턴을 기반으로 구조적 피로 또는 부품 과열의 초기 징후를 감지하기 위해 의장의 실시간 모니터링을 수행하는 데 사용됩니다. 또한 시스템 학습 알고리즘을 사용하여 사이버 보안을 강화하여 익명의 행동과 위협을 식별합니다. 안전 및 위험 관리에 중점을 두는 규정을 통해 오일 및 가스 회사는 AI로 전환하여 작업에 탄력을 더합니다.

인공 지능 (AI) 석유 및 가스 시장 기회 :

예측 정비를 위한 AI의 증가된 채택: 예측 유지 보수를위한 AI의 채택 증가는 석유 및 가스 산업을위한 거대한 기회를 제공합니다. AI를 사용하여 예측 유지 보수는 장비 성능을 모니터링하고 실패를 사전에 예측합니다. 이 도움말은 가동 중단 및 비중 자산의 비중을 최소화합니다. 기술은 진동, 온도, 압력, 센서에서 기계 학습 모델을 사용하여 수집 한 다른 사람과 같은 광대 한 양의 작동 데이터를 분석합니다. 결함을 나타내는 장비 행동에서 미묘한 변화를 검출할 수 있습니다. 예상치 못한 고장을 피하기 위해 최적의 시간에 계획 될 수 있습니다.

세계 경제 포럼에 따르면, 석유 및 가스 회사의 가동 중단 비용은 매년 3 억 달러에 달합니다. AI 기반 예측 유지 보수는이 도전에 대한 해결책을 제공합니다. 실시간 장비를 모니터링하고 anomalies를 식별합니다. 이 도움말 유지 보수 팀은 장비에 대한 자원을 적극적으로 집중합니다. 예측 유지 보수가 필요하면 석유 및 가스 산업 전반에 걸쳐 증가하는 복잡성 및 원격 환경의 작업이 더 큰 악용을 발휘할 것입니다. 이러한 어려운 지형 및 조건의 인프라 및 자산 모니터링 및 유지는 첨단 기술없이 중요한 도전입니다. AI-powered 예측 유지 보수는이 도전을 해결하고 향후 수십 년 동안 글로벌 에너지 요구를 충족시키기 위해 생산 수준을 지속하는 데 효과적인 솔루션을 제공합니다.

AI 통합을 통한 스마트 파이프라인 및 스마트 웰빙 개발: 기계 학습 및 컴퓨터 비전과 같은 인공 지능 기술의 통합은 파이프라인과 잘 작동을 최적화하고 비용을 절감하기 위해 석유 및 가스 산업을위한 엄청난 기회를 제공합니다. AI 시스템에 의해 모니터링되는 스마트 파이프라인은 실시간으로 anomalies 및 잠재적 인 실패를 감지하는 데 도움이 될 수 있으므로 방해 또는 누출이 발생하기 전에 신속하게 해결 될 수 있습니다. 지속적인 모니터링 파이프라인 흐름율, 압력, 온도 및 기타 변수, AI 알고리즘은 정상적인 작동을 배울 수 있으며, 인간 운영자가 놓을 수 있도록 작은 편차를 식별 할 수 있습니다. 이것은 문제 업스트림의 초기 탐지로 이어지고 유지 보수 또는 수리를 면제 할 수 있습니다.

AI는 자동화를 위한 새로운 가능성을 엽니다. 센서 및 분석 기능을 갖춘 스마트 웰빙은 생산 속도, 유체 레벨, 홀 압력 및 기타 요인을 신중하게 모니터링 할 수 있습니다. 진보된 기계 학습 모형은 이 순간 우물 성과 자료를 분석해서 완전한 디자인, 드릴링 모수, 양수 계획 및 적출 과정의 다른 양으로 통찰력을 제공할 수 있습니다. 몇몇 회사는 또한 새로운 전략을 시험하기 위하여 감지기 독서에 근거를 둔 공기통의 소프트웨어 복제가 끊임없이 새롭게 하는 디지털 방식으로 쌍둥이를 개발했습니다. 원격 및 자동화 최적화를 용이하게 합니다.

유럽의 유엔 경제위원회 (United Nations Economic Commission)에 의해 제공 된 데이터에 따르면 석유 및 가스 생산의 60 % 이상이 전 세계 성숙한 분야에서 제공됩니다. 디지털 기술 구동 개선 mainstream을 노후화 인프라로 도입하여 이러한 reservoirs의 생산을 크게 향상시킬 수 있습니다. AI에 의해 구동되는 똑똑한 파이프라인과 똑똑한 우물은 현재 분야에서 회복율을 증가시키고 그들의 경제 일생을 확장하는 잠재력을 가지고 있습니다. 화석 연료가 점차 감소함에 따라 디지털 전환은 석유 및 가스 산업의 장기 지속 가능성에 중요합니다.

인공 지능 (AI) 석유 및 가스 시장 동향 :

기계 학습 및 딥러닝 기술 개발

기계 학습 및 딥러닝 기술의 배포는 인공 지능에 영향을 미치는 (주)AI) 기름과 가스 시장에서. 이 고급 기술 기능은 석유 및 가스 회사가 운영 데이터의 광대 한 양에서 파생 된 통찰력을 derive unprecedented 할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 장비 고장을 예측하기 위해 분산 된 자산에서 센서, 지오 공간 및 운영 데이터를 분석하고, anomalies를 감지하고 생산 및 현장 작업을 최적화 할 수 있습니다. 이 회사는 비생산 시간을 줄이고 비즈니스 연속성을 유지하며 생산성을 높입니다.

AI가 결과를 제공하는 주요 예는 예측 유지 보수에 있습니다. 센서의 작동 역사에 훈련되는 기계 학습 모델을 이용하여, 회사는 기계 고장이나 잠수정 성능을 나타내는 패턴을 식별할 수 있습니다. 이 도움말은 예상치 못한 고장을 피하기 위해 최적의 시간에 유지 보수. 주요 기름 생산자는 예측 진단을 위한 AI를 레버리지해서 정비 비용에 있는 15% 이상 평균 저축을 보고하고 있습니다. Deep Learning은 또한 Greenfield exploration 활동의 성공율을 개량하기 위하여 지진 자료의 더 정확한 분석을 가능하게 합니다. 회사는 잠재적으로 실질적인 배율 증가에 지도할 수 있는 상업적인 예비 발견의 더 나은 기회가 있습니다.

IoT 네트워크의 데이터 볼륨 성장

석유 및 가스 운영의 인터넷 (IoT) 네트워크의 Proliferation는 인공 지능 (AI)을 활용하기위한 새로운 가능성을 열어 왔습니다. 오일 및 가스 회사들은 더 많은 센서와 가장자리 장치를 배치하여 해양 장비, 파이프라인, 정유 및 기타 인프라를 모니터링 할 수 있으며 실시간 작동 데이터에 큰 성장이 있습니다. 유전의 데이터 볼륨에서 정유 공장은 AI-powered 분석 솔루션에 대한 수요를 연료화합니다.

석유 및 가스 회사는 IoT 데이터의 의미있는 통찰력을 얻기 위해 기계 학습, 깊은 학습 및 예측 분석과 같은 AI 기술을 사용합니다. AI 모델은 역사적인 데이터의 광대 한 양을 분석 할 수 있으며, 인간 분석가가가 놓을 수 있으며 안전 표준을 향상시킵니다. 예를 들어, AI 솔루션은 작업자를 최적화하는 데 도움을 줍니다. Downhole 감지기는 압력, 진동 및 케이싱 착용 같이 모수에 자료의 petabytes를 매일 생성합니다. AI uncovers anomalies 및 숨겨진 패턴이 데이터에서 장비 고장을 예측합니다. 이것은 회사 일정 proactive 정비를 돕고 unplanned 가동불능시간을 피합니다. Edge AI는 또한 산업 시각 체계로 결함 또는 누출을 위한 파이프라인과 저장 탱크를 자동적으로 검열하기 위하여 이용됩니다.

인공 지능 (AI) 오일 및 가스 시장 재량에 :

높은 초기 비용

AI 모델을 개발하고 기존 시스템에 통합 할 수 있으므로 연구 및 개발 (R & D)의 중요한 투자와 오일 및 가스 산업의 인공 지능의 채택은 고급 AI 시스템을 배포하는 매우 높은 초기 비용으로 인해 상당한 장애물을 직면하고 있습니다. 예측 유지 보수, 저수지 최적화 및 드릴링 자동화와 같은 애플리케이션에 필요한 인프라를 설정하는 것은 비싼 하드웨어, 전문 소프트웨어, 하이 대역폭 네트워킹 장비, 데이터 라벨링 및 주석 및 교육 전문가 AI 팀에 투자해야합니다. 오일 rigs, 파이프라인, refineries 및 기타 자산에서 생성 된 데이터의 엄청난 볼륨을 수집하고 사전 처리하는 것은 저장 및 컴퓨팅 전력에 다량을 요구합니다. 또한, 새로운 데이터의 복잡한 AI 모델은 지속적인 금융 투자를 필요로하는 비용이 많이 드는 프로세스입니다. 많은 석유 및 가스 회사, 특히 더 단단한 예산을 가진 더 작은 독립적인 생산자, 입증되지 않은 AI 이득을 위한 큰 자본은 도전이기 위하여 계속됩니다.

또한 풀 스케일 AI 배포에는 도매 조직 변화, 재훈련 직원 및 새로운 데이터 기반 기술에 대한 워크플로우가 필요합니다. 관련 전환 비용은 이 업계에서 AI의 채택에 직면 한 장벽에 더 기여, 정확히 AI가 프로세스를 강화하는 방법에 대한 불확실성 또는 수익이 잠재적 인 채택에 대한 위험을 최소화 할 것인지 여부. 비용이 실질적으로 나타날 수 없거나 명확한 가치 제안은, 석유 가스에 있는 AI의 광대한 채택은 혁명적인 붕괴 보다는 오히려 점차적인 과정이기 위하여 확률이 높습니다.

카운터밸런스: 이 억제를 극복하기 위해, 기름과 가스 시장에 있는 articficial 정보 (AI)의 더 넓은 합격을 위해 적당한 비용 필요.

숙련 된 AI 인력의 부족

오일 및 가스 산업은 AI 및 기계 학습 기술을 채택하여 운영 및 생산성 향상을 위해 시작되었습니다. 그러나, AI의 빠른 채택을 무시하는 주요 장애물은 개발, 배포 및 고급 AI 시스템을 유지하기 위해 기술을 가진 노동자의 심각한 부족입니다. 오일 회사는 AI의 잠재력을 이해하여 비즈니스를 변형시키고 데이터 과학자, 기계 학습 엔지니어 및 이러한 기술을 구축 할 수있는 기타 AI 전문가를 찾을 수 있습니다. 이것은 탐험, 훈련, 생산, 근수 및 고객 분석의 맞은편에 AI 몬 해결책을 완전히 활용해서 기름 회사를 제한합니다.

채용 및 유지 자격을 갖춘 AI 인재는 기술 거대와 스타트업에서 이러한 기술을 위한 소규모 인재 풀 및 글로벌 경쟁을 매우 어렵습니다. 세계 경제 포럼의 2021 미래에 의해 제공 된 데이터에 따르면, 사우디 아라비아의 고용주의 절반 이상, 주요 석유 생산자 및 시장의 사용 가능한 기술 부족으로 인해 채우기 작업에 직면 어려움. 마찬가지로 미국 노동부의 통계는 현재 미국 노동 인력의 8 %만이 AI 및 자동화를 포함하는 역할이 향후 10 년 동안 빠르게 성장하기 위해 프로젝트 작업에 필요한 자격을 가지고 있음을 보여줍니다.

Unless Oil Company는 기존의 노동자와 훈련 새로운 고용을 돕기 위하여 연주된 노력을 만듭니다, 그들은 그것에게 가늠자 위로 AI 배치에 열심히 찾아서 그들의 목표를 깨닫습니다. AI 기술 위기에 대한 솔루션을 찾는 것은 석유 회사가 AI 최적화 핵심 비즈니스 기능에 전략적 기회를 잃고 신흥 기술의 채택에 더 기술적으로 진보 된 산업 뒤에 떨어지는 것을 의미 할 수있다. 이것은 점점 더 디지털 시대에 장기 성장과 경쟁력에 영향을 미칠 것입니다.

중요한 선수:

• 구글,
• Accenture의 Plc.
• Microsoft 회사,
• 사이트맵
• IBM,
• (주)바이두
• 사이트맵
• Oracle 기업

최근 개발:

에 1월 2023, C3 AI, AI 제품정보 소프트웨어 회사, C3는 초기 제품의 출시와 함께 AI 제품 제품군을 출시, 기업 검색에 대한 C3 유전자 AI. C3 AI의 C3 유전 AI 제품 제품군의 사전 내장 AI 응용 프로그램은 고급 변압기 모델을 포함, 가치 사슬을 통해 그들을 사용하는 고객에게 더 쉽게 만들기. 또한 석유 및 가스 분야를 포함한 사업 기능 및 산업 전반에 걸쳐 변화하는 노력은 C3 Generative AI 제품 제품군에 의해 가속화 될 것입니다.

그림 2. 인공 지능 (AI) 오일 및 가스 시장 점유율 (%), 구성 요소에 의해, 2024

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석유 및 가스 시장에서 인공 지능 (AI)의 최고 회사 :

• 구글 +
• IBM의
• 사이트맵
• Accenture의 Plc.
• (주)바이두
• 아이다.
• Microsoft 회사
• Oracle 기업

이름 *:: 석유 및 가스 시장에서 인공 지능 (AI)는 생산, 유통 및 석유 및 천연 가스 자원의 관리에서 인공 지능 기술의 응용을 나타냅니다. 이 데이터를 분석하고 해석함으로써, AI 시스템은 석유 및 가스 회사가 정보를 알리는 결정을 내릴 수 있으며, 장비 고장을 예측하고 생산 공정을 최적화하고, 운영 비용을 절감하고 환경 위험을 완화할 수 있도록 궁극적으로 업계의 수익성과 지속 가능성을 높일 수 있습니다.