INTELIGêNCIA ARTIFICIAL (AI) NO MERCADO DE PETRóLEO E GáS ANÁLISE DE TAMANHO E PARTICIPAÇÃO - TENDÊNCIAS DE CRESCIMENTO E PREVISÕES (2024-2031)

A Inteligência Artificial (AI) no tamanho do Mercado de Petróleo e Gás foi valorizada em US$ 2.99 bilhões em 2023 e é esperado alcançar US$ 7.65 bilhões em 2031, crescendo a uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 12,5% de 2024 a 2031. Inteligência Artificial (AI) está desempenhando um papel cada vez mais importante na indústria de petróleo e gás.

Existem vários tipos de produtos AI que estão ajudando as empresas a otimizar as operações e a descoberta de novas reservas. Um dos tipos mais comuns é aprendizado de máquina e algoritmos baseados em rede neural. Estes algoritmos podem analisar vastas quantidades de dados de sensores, satélites, imagens sísmicas e muito mais para identificar padrões e fazer previsões. Eles estão ajudando com tarefas como manutenção preditiva de equipamentos, recuperação de óleo aprimorada de campos existentes e melhorar as operações de perfuração com direção mais precisa de brocas.

Inteligência Artificial (AI) em Insights Regionais do Mercado de Petróleo e Gás:

• América do Norte estabeleceu-se como a região dominante na AI em óleo e gás mercado. Os EUA abrigam muitas das maiores empresas de petróleo e gás, bem como gigantes de tecnologia que estão desenvolvendo soluções de IA especificamente para a indústria. A região representou cerca de 38,2% do mercado global de IA para o petróleo e gás. Essas empresas integraram profundamente as tecnologias de IA em suas operações diárias para maximizar a eficiência e os lucros das atividades de exploração e produção. Várias empresas nacionais de petróleo também estão sediadas na região e colaboram ativamente com provedores de IA para melhorar a produtividade em toda a cadeia de valor. Além disso, o rápido aumento da produção não convencional de petróleo e gás tem obrigado os produtores a alavancar grandes análises de dados e aprendizado de máquina para otimizar o desempenho. A implantação em larga escala de tecnologias de campo petrolífero digital ao longo da última década fortaleceu ainda mais a liderança da região na implantação de IA.
• O Médio Oriente espera-se emergir como o mercado regional de crescimento mais rápido para AI em petróleo e gás. Os países do Golfo possuem uma maior parte das reservas de hidrocarbonetos do mundo e visam extrair mais valor de cada barril produzido. Os governos nacionais estão a financiar agressivamente startups e a parceria com os principais técnicos globais para comercializar a AI localmente. Por exemplo, centros de pesquisa de IA foram estabelecidos através de parcerias entre a Aramco saudita e universidades internacionais. Enquanto isso, o projeto NEOM (Novo futuro) servirá como uma cama de teste para várias tecnologias emergentes, incluindo perfuração autônoma e operações remotas alimentadas pela inteligência artificial. Enquanto a adoção está em um estágio relativamente nascente, extensas iniciativas de transformação digital em andamento apontam para um rápido crescimento de soluções orientadas por IA em um futuro próximo.
• Ásia Pacífico o mercado é susceptível de testemunhar o crescimento mais forte. Por país, a China deve liderar o mercado. Em 2023, pesquisadores da China propõem que o uso de IA pode melhorar a segurança e eficácia do cracking catalítico fluídico, um processo crucial na conversão de petróleo bruto pesado em gasolina e outros produtos.

Figura 1. Inteligência Artificial (AI) em Petróleo e Gás Market Share (%), Por Região, 2024

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Inteligência Artificial (AI) em Oil and Gás Market Analyst Views:

A inteligência artificial (AI) no mercado de petróleo e gás detém oportunidades significativas ao longo dos próximos 2 anos impulsionadas pelo aumento da transformação digital em toda a indústria. À medida que as empresas de petróleo e gás procuram otimizar as operações e extrair mais valor de vastas quantidades de dados, as ferramentas de IA que podem analisar de forma autônoma os padrões de perfuração, os níveis de produção e o desempenho do equipamento irão testemunhar a crescente demanda. A América do Norte domina devido ao investimento ativo na IA por grandes empresas para ajudar a superar os desafios das operações de xisto e offshore. No entanto, o crescimento no Oriente Médio e Ásia-Pacífico é esperado para superar outros como empresas nacionais de petróleo’ aumentar os esforços de digitalização.

Enquanto a adoção crescente da IA apresenta uma vantagem clara, os desafios de integração e a escassez de habilidades podem amortecer o crescimento no curto prazo. A infraestrutura de legado combinada com dados siloed torna difícil para soluções AI demonstrar valor. Atrair e reter o talento AI é um obstáculo que muitas organizações ainda estão enfrentando. Os riscos de segurança cibernética também ameaçam restringir o mercado se a privacidade e a integridade dos dados não puderem ser garantidas. No entanto, aqueles que superarem essas barreiras irão melhorar significativamente as eficiências em toda a cadeia de suprimentos, exploração e produção no longo prazo. Estudos de casos bem sucedidos demonstrando retorno do investimento (ROI) irão impulsionar a aceitação mais ampla da IA como uma tecnologia central para a indústria.

Este ponto de vista abrange os principais condutores, restrições e oportunidades na inteligência artificial (AI) no mercado de petróleo e gás em 13 frases, conforme solicitado.

Inteligência Artificial (AI) em Motoristas do Mercado de Petróleo e Gás:

• Os esforços de transformação digital por empresas de petróleo e gás: O setor de petróleo e gás vem empurrando para uma maior digitalização de suas operações para gerar ganhos de produtividade e eficiência. Com a queda dos preços do petróleo em 2024, as empresas estão olhando para inovações tecnológicas para otimizar os processos de produção e reduzir os custos. Há uma compreensão crescente de que a inteligência artificial pode ser aproveitada para analisar vastas quantidades de dados operacionais disponíveis a partir de plataformas, pipelines, refinarias e outros ativos. Esses dados possuem informações valiosas que podem ajudar a prever falhas de equipamentos, detectar anomalias e otimizar os horários de manutenção. A IA também está sendo usada para tarefas como interpretar dados sísmicos mais rapidamente para explorar novas reservas de petróleo e gás. As empresas estão investindo em sistemas de IA que podem aumentar as capacidades de tomada de decisões dos trabalhadores humanos, fornecendo recomendações em tempo real. Este foco na transformação digital em toda a cadeia de valor é um grande condutor por trás da crescente adoção de tecnologias de IA na indústria de petróleo e gás.
• Necessidade de melhor segurança e mitigação de risco: Outro driver de crescimento fundamental é a necessidade de melhorar a segurança e mitigar os riscos nas operações de petróleo e gás. A indústria lida com materiais perigosos e equipamentos grandes em ambientes complexos. Mesmo pequenos acidentes podem ter consequências catastróficas tanto para o ambiente como para a vida humana. AI está trazendo mais recursos de análise preditiva que usam dados de incidentes passados para prever anomalias e anomalias. Isso permite que as empresas tomem medidas preventivas para evitar falhas e situações perigosas. Por exemplo, AI é usado para fazer monitoramento em tempo real de plataformas para detectar sinais precoces de fadiga estrutural ou superaquecimento de componentes que são baseados em padrões de dados do sensor. Ele também está ajudando a aumentar a segurança cibernética usando algoritmos de aprendizado de máquina para identificar comportamentos e ameaças anômalas. Com os regulamentos mais focados na gestão de segurança e risco, as empresas de petróleo e gás estão se voltando para a AI para construir mais resiliência em suas operações.

Inteligência Artificial (AI) em Oportunidades de Mercado de Petróleo e Gás:

Aumento da adoção de IA para manutenção preditiva: Aumento da adoção de IA para manutenção preditiva apresenta uma enorme oportunidade para a indústria de petróleo e gás. Manutenção preditiva usando AI visa monitorar o desempenho do equipamento e prever falhas com antecedência. Isso ajuda a minimizar o tempo de inatividade e as falhas não planejadas de ativos críticos. A tecnologia analisa vastas quantidades de dados operacionais, como vibrações, temperaturas, pressões e outros coletados de sensores usando modelos de aprendizado de máquina. Ele pode detectar mudanças sutis no comportamento do equipamento indicando falhas iminentes. Isso permite que a manutenção preventiva ou condicional seja programada em horários ideais para evitar falhas inesperadas.

De acordo com o Fórum Econômico Mundial, custos de tempo de inatividade não planejados de empresas de petróleo e gás mais de US$ 38 milhões anualmente. A manutenção preditiva orientada por IA fornece uma solução para este desafio. Ele monitora equipamentos em tempo real e identifica anomalias. Isso ajuda as equipes de manutenção a concentrar seus recursos proativamente em equipamentos susceptíveis de mau funcionamento. A necessidade de manutenção preditiva está crescendo através da indústria de petróleo e gás com a crescente complexidade e a natureza remota das operações levará a uma maior exploração dos reservatórios de petróleo envolvendo locais geográficos mais difíceis de alcançar e recursos naturais. O monitoramento e manutenção de infraestruturas e ativos em terrenos e condições tão difíceis é um grande desafio sem tecnologias avançadas. A manutenção preditiva alimentada por IA fornece uma solução eficaz para enfrentar esse desafio e ajudar a sustentar os níveis de produção para atender às crescentes necessidades energéticas globais nas próximas décadas.

Desenvolvimento de pipelines inteligentes e poços inteligentes através da integração AI: A integração de tecnologias de inteligência artificial, como aprendizado de máquina e visão de computador em pipelines e poços, apresenta uma enorme oportunidade para a indústria de petróleo e gás otimizar as operações e reduzir os custos. Os pipelines inteligentes que são monitorados pelos sistemas de IA podem ajudar a detectar anomalias e possíveis falhas em tempo real, permitindo que os problemas sejam resolvidos rapidamente antes de ocorrerem interrupções ou vazamentos. Monitorando continuamente as taxas de fluxo de pipeline, pressões, temperaturas e outras variáveis, algoritmos de IA podem aprender operações normais e identificar até mesmo pequenos desvios que os operadores humanos podem perder. Isso leva à detecção precoce de problemas a montante e permite manutenção preventiva ou reparos.

AI está abrindo novas possibilidades de automação. Os poços inteligentes equipados com sensores e análises podem monitorar cuidadosamente as taxas de produção, os níveis de fluidos, as pressões de furos e outros fatores que afetam a saída. Modelos avançados de aprendizado de máquina analisando esses dados de bom desempenho em tempo real podem fornecer insights sobre a otimização de projetos de conclusão, parâmetros de perfuração, cronogramas de bombeamento e outros aspectos do processo de extração. Algumas empresas até desenvolveram gêmeos digitais onde uma réplica de software do reservatório e bem é constantemente atualizada, com base em leituras de sensores para testar novas estratégias. Isso facilita otimizações remotas e automatizadas sem implantar pessoal em poços.

De acordo com os dados fornecidos pela Comissão Econômica das Nações Unidas para a Europa, mais de 60% da produção de petróleo e gás vem de campos maduros em todo o mundo. A introdução de melhorias conduzidas pela tecnologia digital na infraestrutura de envelhecimento pode aumentar significativamente a produção desses reservatórios. Ambos os pipelines inteligentes e poços inteligentes impulsionados pela AI têm o potencial de aumentar as taxas de recuperação dos campos atuais e estender suas vidas econômicas. À medida que as reservas de combustíveis fósseis gradualmente declinam, a transformação digital será crucial para a sustentabilidade a longo prazo da indústria de petróleo e gás.

Inteligência Artificial (AI) em Tendências do Mercado de Petróleo e Gás:

Aumentar a implantação de tecnologias de aprendizagem automática e de aprendizagem profunda

A implantação de tecnologias de aprendizagem automática e de aprendizagem profunda está influenciando significativamente a inteligência artificial (AI) no mercado de petróleo e gás. Essas capacidades tecnológicas avançadas estão permitindo que as empresas de petróleo e gás derivam insights sem precedentes de vastas quantidades de dados operacionais. Algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar dados sensoriais, geoespaciais e operacionais de ativos distribuídos para prever falhas de equipamentos, detectar anomalias e otimizar as operações de produção e campo. Isso ajuda as empresas a reduzir o tempo não produtivo, manter a continuidade dos negócios e aumentar a produtividade.

Um exemplo primo de onde a IA está entregando resultados está em manutenção preditiva. Usando modelos de aprendizado de máquina que são treinados na história operacional de sensores, as empresas podem identificar padrões que indicam falhas mecânicas iminentes ou desempenho sub-optimal. Isso ajuda a agendar a manutenção em horários ideais para evitar avarias inesperadas. Os principais produtores de petróleo estão relatando economia média de mais de 15% nos custos de manutenção, aproveitando a IA para diagnóstico preditivo. A aprendizagem profunda também permite uma análise mais precisa dos dados sísmicos para melhorar as taxas de sucesso das atividades de exploração de Greenfield. As empresas têm uma melhor chance de descobrir reservas comerciais que podem potencialmente levar a aumentos substanciais de avaliação.

Crescimento dos volumes de dados das redes IoT

A proliferação de redes de Internet das coisas (IoT) em operações de petróleo e gás abriu novas possibilidades para alavancar a inteligência artificial (AI). À medida que as empresas de petróleo e gás implantam mais sensores e dispositivos de borda para monitorar suas plataformas offshore, pipelines, refinarias e outras infraestruturas, houve um enorme crescimento em dados operacionais em tempo real. Este crescimento em volumes de dados de campo petrolífero para refinaria está alimentando a demanda por soluções analíticas movidas por IA.

As empresas de petróleo e gás estão usando técnicas de IA como aprendizado de máquina, aprendizagem profunda e análise preditiva para obter insights significativos de seus dados de IoT. Os modelos AI podem analisar vastas quantidades de dados históricos, descobrir padrões e correlações intrincados que os analistas humanos podem perder e melhorar os padrões de segurança. Por exemplo, as soluções AI estão ajudando os operadores a otimizar as operações de perfuração e produção com base em dados em tempo real de poços. Os sensores de downhole geram petabytes de dados diariamente em parâmetros como pressão, vibração e desgaste da carcaça. AI descobre anomalias e padrões ocultos nesses dados para prever falhas de equipamentos. Isso ajuda as empresas a agendar manutenção proativa e evitar tempo de inatividade não planejado. Edge AI também está sendo usado com sistemas de visão industrial para inspecionar automaticamente pipelines e tanques de armazenamento para defeitos ou vazamentos.

Inteligência Artificial (AI) em restrições de mercado de petróleo e gás:

Custos iniciais elevados

Desenvolver modelos de IA e integrá-los em sistemas existentes pode ser caro, pois requer investimentos significativos em pesquisa e desenvolvimento (R&D) e a adoção de inteligência artificial na indústria de petróleo e gás está enfrentando obstáculos significativos devido aos custos iniciais extremamente altos que estão associados à implantação de sistemas avançados de IA. Configurar a infraestrutura necessária para aplicações como manutenção preditiva, otimização de reservatórios e automação de perfuração requer investir em hardware caro, software especializado, equipamentos de rede de alta largura de banda, rotulagem de dados e anotação, e equipes de treinamento de inteligência artificial. Simplesmente coletar e pré-processar os enormes volumes de dados gerados a partir de plataformas de petróleo, pipelines, refinarias e outros ativos exige enorme no armazenamento de premissas e poder de computação. Além disso, retificar regularmente modelos complexos de IA em novos dados é um processo caro que precisa de investimentos financeiros contínuos. Para muitas empresas de petróleo e gás, especialmente pequenos produtores independentes com orçamentos mais apertados, alocar grande capital para benefícios IA não comprovada continua a ser um desafio.

Além disso, implementações de IA em escala integral exigem mudanças organizacionais por atacado, pessoal de reciclagem e fluxos de trabalho de adaptação em torno de novas tecnologias orientadas a dados. Os custos de transição associados contribuem ainda mais para as barreiras que enfrentam a adoção da IA nesta indústria, a incerteza em torno de como a IA irá melhorar os processos ou se os retornos irão justificar os compostos de investimentos os riscos para potenciais adotadores. A menos que os custos desçam proposições de valor substancial ou mais claras, a adoção generalizada de IA em petróleo e gás é provável que seja um processo gradual em vez de uma ruptura revolucionária.

Contrapeso: Para superar esta restrição, os custos precisam ser reduzidos para uma maior aceitação da inteligência articficial (AI) no mercado de petróleo e gás.

Falta de mão-de-obra qualificada de IA

A indústria de petróleo e gás começou a adotar tecnologias de IA e aprendizado de máquina para otimizar as operações e aumentar a produtividade. No entanto, um grande obstáculo impedindo a adoção mais rápida de IA é a escassez aguda de trabalhadores com habilidades para desenvolver, implantar e manter sistemas avançados de IA. Enquanto as empresas de petróleo entendem o potencial da IA para transformar seus negócios, eles lutam para encontrar cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e outros especialistas em IA que podem construir essas tecnologias. Isso está restringindo as empresas petrolíferas de alavancar totalmente soluções orientadas para IA através da exploração, perfuração, produção, logística e análise de clientes.

Recrutar e reter talentos de IA qualificados está provando extremamente difícil dada a pequena piscina de talentos e competição global para essas habilidades de gigantes e startups de tecnologia. De acordo com os dados fornecidos pelo World Economic Forum's 2021 Future of Jobs Report, mais de metade dos empregadores na Arábia Saudita, um grande produtor de petróleo, e enfrentam dificuldades no preenchimento de empregos devido à falta de habilidades disponíveis no mercado. Da mesma forma, estatísticas do Departamento de Trabalho dos EUA mostram que apenas 8% da atual força de trabalho dos EUA tem as qualificações necessárias para empregos projetados para crescer rapidamente ao longo da próxima década, que inclui papéis envolvendo AI e automação.

A menos que as empresas petrolíferas façam esforços concertados para reorganizar os trabalhadores existentes e treinar novas contratações, eles acharão difícil dimensionar as implantações de IA e realizar seus objetivos. Falhar em encontrar soluções para a crise de habilidades de IA pode significar que as empresas petrolíferas perdem oportunidades estratégicas para otimizar as principais funções de negócios e ficar por trás de indústrias mais tecnologicamente progressistas na adoção de tecnologias emergentes. Isso afetará negativamente seu crescimento e competitividade a longo prazo em uma era cada vez mais digital.

Jogadores-chave:

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

Desenvolvimentos recentes:

Em janeiro de 2023, C3 AI, uma AI aplicação empresa de software, lançou o conjunto de produtos AI generative C3 com o lançamento de seu produto inicial, C3 generative AI para pesquisa corporativa. As aplicações de IA pré-construídas da C3 AI na suíte de produtos AI generativa C3 incluem modelos de transformadores avançados, tornando mais fácil para os clientes usá-los em todas as suas cadeias de valor. Além disso, os esforços de transformação em todas as funções e indústrias de negócios, incluindo o setor de petróleo e gás, seriam acelerados pela suíte de produtos AI generativa C3.

Figura 2. Inteligência Artificial (AI) Oil and Gás Market Share (%), Por Componente, 2024

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Principais empresas na Inteligência Artificial (AI) no mercado de petróleo e gás:

• Google - Serviço técnico para computadores
• IBM
• SAS
• Accenture Plc.
• Baidu, Inc.
• Ai.
• Microsoft Corporation
• Oracle Corporation

Definição: Inteligência Artificial (AI) no mercado de petróleo e gás refere-se à aplicação de tecnologias de inteligência artificial na produção, distribuição e gestão de recursos de petróleo e gás natural. Ao analisar e interpretar esses dados, os sistemas de IA podem ajudar as empresas de petróleo e gás a tomar decisões informadas, prever falhas de equipamentos, otimizar os processos de produção, reduzir custos operacionais e mitigar os riscos ambientais, levando ao aumento da rentabilidade e sustentabilidade na indústria.