Искусственный интеллект (ИИ) на нефтегазовом рынке РАЗМЕР И РАСПРОСТРАНЕНИЕ АНАЛИЗ - ТЕНДЕНЦИИ РОСТА И ПРОГНОЗЫ (2024-2031)

Искусственный интеллект (ИИ) на нефтяном и газовом рынке оценивался как 2,99 миллиарда долларов США в 2023 году Ожидается, что он достигнет 7,65 млрд долларов США к 2031 году, растущие с совокупным годовым темпом роста (CAGR) 12,5% с 2024 по 2031 год. Искусственный интеллект (ИИ) играет все более важную роль в нефтегазовой отрасли.

Существуют различные типы продуктов ИИ, которые помогают компаниям оптимизировать операции и открывать новые запасы. Одним из наиболее распространенных видов является машинное обучение алгоритмы на основе нейронных сетей. Эти алгоритмы могут анализировать огромные объемы данных с датчиков, спутников, сейсмических изображений и многое другое, чтобы идентифицировать закономерности и делать прогнозы. Они помогают в таких задачах, как прогнозное техническое обслуживание оборудования, повышение нефтеотдачи от существующих месторождений и улучшение буровых работ с более точным управлением буровыми битами.

Искусственный интеллект (ИИ) на рынке нефти и газа

• Северная Америка зарекомендовал себя как доминирующий регион в области ИИ нефть и газ рынок. США являются домом для многих крупнейших нефтегазовых компаний, а также технологических гигантов, которые разрабатывают решения ИИ специально для отрасли. На регион приходилось около 38,2% мирового рынка искусственного интеллекта для нефти и газа. Эти компании глубоко интегрировали технологии ИИ в свою повседневную деятельность, чтобы максимизировать эффективность и прибыль от деятельности по разведке и добыче. Несколько национальных нефтяных компаний также имеют штаб-квартиры в регионе и активно сотрудничают с поставщиками ИИ для повышения производительности по всей цепочке создания стоимости. Кроме того, быстрый рост нетрадиционной добычи нефти и газа заставил производителей использовать аналитику больших данных и машинное обучение для оптимизации производительности. Масштабное внедрение цифровых технологий на нефтяных месторождениях за последнее десятилетие еще больше укрепило лидерство региона в развертывании ИИ.
• Ближний Восток Ожидается, что он станет самым быстрорастущим региональным рынком ИИ в нефти и газе. Страны Персидского залива обладают большей частью мировых запасов углеводородов и стремятся извлекать больше стоимости из каждого добытого барреля. Национальные правительства активно финансируют стартапы и сотрудничают с глобальными технологическими гигантами для коммерциализации ИИ на местном уровне. Например, исследовательские центры искусственного интеллекта были созданы в рамках партнерских отношений между Saudi Aramco и международными университетами. Проект NEOM (Новое будущее) будет служить испытательным стендом для различных новых технологий, включая автономное бурение и удаленные операции на основе искусственного интеллекта. В то время как внедрение находится на относительно зарождающейся стадии, обширные текущие инициативы по цифровой трансформации указывают на быстрый рост решений на основе ИИ в ближайшем будущем.
• Азиатско-Тихоокеанский регион Рынок, вероятно, станет свидетелем самого сильного роста. По странам Китай, как ожидается, возглавит рынок. В 2023 году исследователи из Китая предположили, что использование искусственного интеллекта может повысить безопасность и эффективность жидкостного каталитического крекинга, важного процесса преобразования тяжелой сырой нефти в бензин и другие продукты.

Фигура 1. Искусственный интеллект (ИИ) в доле рынка нефти и газа (%), по регионам, 2024

Чтобы узнать больше об этом отчете, запросить образец копии

Искусственный интеллект (ИИ) в анализе рынка нефти и газа

Искусственный интеллект (ИИ) на нефтегазовом рынке имеет значительные возможности в течение следующих 2 лет, что обусловлено ростом цифровой трансформации в отрасли. Поскольку нефтегазовые компании стремятся оптимизировать операции и извлекать большую ценность из огромных объемов данных, инструменты искусственного интеллекта, которые могут автономно анализировать модели бурения, уровни добычи и производительность оборудования, станут свидетелями растущего спроса. Северная Америка доминирует благодаря активным инвестициям в ИИ крупных компаний, чтобы помочь преодолеть проблемы сланцевых и оффшорных операций. Тем не менее, ожидается, что рост на Ближнем Востоке и в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет опережать другие, поскольку национальные нефтяные компании наращивают усилия по цифровизации.

В то время как растущее внедрение ИИ представляет собой явный плюс, проблемы интеграции и нехватка навыков могут ослабить рост в краткосрочной перспективе. Наследственная инфраструктура в сочетании с изолированными данными затрудняет демонстрацию ценности решений ИИ. Привлечение и удержание талантов ИИ является препятствием, с которым сталкиваются многие организации. Риски кибербезопасности также угрожают ограничить рынок, если конфиденциальность и целостность данных не могут быть гарантированы. Тем не менее, те, кто преодолеет эти барьеры, значительно улучшат эффективность всей цепочки поставок, разведки и добычи в долгосрочной перспективе. Успешные тематические исследования, демонстрирующие возврат инвестиций, будут способствовать более широкому признанию ИИ в качестве основной технологии для отрасли.

Эта точка зрения охватывает ключевые факторы, ограничения и возможности в области искусственного интеллекта (ИИ) на рынке нефти и газа в 13 предложениях по запросу.

Искусственный интеллект (ИИ) на рынке нефти и газа:

• Усилия по цифровой трансформации нефтегазовых компаний: Нефтяной и газовый сектор стремится к большей цифровизации своей деятельности, чтобы повысить производительность и эффективность. С падением цен на нефть в 2024 году компании рассматривают технологические инновации для оптимизации производственных процессов и снижения затрат. Растет понимание того, что искусственный интеллект может быть использован для анализа огромных объемов оперативных данных, доступных с буровых установок, трубопроводов, нефтеперерабатывающих заводов и других активов. Эти данные содержат ценные сведения, которые могут помочь предсказать сбои оборудования, обнаружить аномалии и оптимизировать графики обслуживания. ИИ также используется для таких задач, как более быстрая интерпретация сейсмических данных для изучения новых запасов нефти и газа. Компании инвестируют в системы искусственного интеллекта, которые могут увеличить возможности принятия решений людьми, предоставляя рекомендации в режиме реального времени. Этот акцент на цифровую трансформацию по всей цепочке создания стоимости является основным фактором растущего внедрения технологий искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли.
• Необходимость повышения безопасности и снижения рисков: Другим ключевым фактором роста является необходимость повышения безопасности и снижения рисков в нефтегазовых операциях. Промышленность занимается опасными материалами и большим оборудованием в сложных условиях. Даже небольшие аварии могут иметь катастрофические последствия как для окружающей среды, так и для жизни людей. ИИ предоставляет больше возможностей прогнозной аналитики, которые используют данные прошлых инцидентов для прогнозирования аномалий. Это позволяет компаниям принимать упреждающие меры, чтобы избежать сбоев и опасных ситуаций. Например, ИИ используется для мониторинга буровых установок в режиме реального времени для обнаружения ранних признаков структурной усталости или перегрева компонентов, которые основаны на моделях данных датчиков. Он также помогает повысить кибербезопасность, используя алгоритмы машинного обучения для выявления аномального поведения и угроз. С нормативными актами, уделяющими больше внимания безопасности и управлению рисками, нефтегазовые компании обращаются к ИИ, чтобы повысить устойчивость своей деятельности.

Искусственный интеллект (ИИ) на рынке нефти и газа

Более широкое внедрение ИИ для прогнозного обслуживания: Более широкое внедрение ИИ для прогнозного обслуживания открывает огромные возможности для нефтегазовой отрасли. Предиктивное техническое обслуживание с использованием ИИ направлено на мониторинг производительности оборудования и прогнозирование сбоев заранее. Это помогает свести к минимуму простои и незапланированные сбои критических активов. Технология анализирует огромное количество рабочих данных, таких как вибрации, температуры, давления и другие, собранные с датчиков с помощью моделей машинного обучения. Он может обнаружить тонкие изменения в поведении оборудования, указывающие на надвигающиеся недостатки. Это позволяет планировать упреждающее или условное техническое обслуживание в оптимальное время, чтобы избежать неожиданных поломок.

По данным Всемирного экономического форума, незапланированные затраты на простои нефтегазовых компаний превышают 38 миллионов долларов США в год. Предиктивное техническое обслуживание на основе ИИ обеспечивает решение этой проблемы. Он отслеживает оборудование в режиме реального времени и выявляет аномалии. Это помогает обслуживающим командам активно фокусировать свои ресурсы на оборудовании, которое может выйти из строя. Потребность в предиктивном обслуживании растет во всей нефтегазовой отрасли, а растущая сложность и удаленность операций приведут к большей эксплуатации нефтяных резервуаров с более труднодоступными географическими местоположениями и природными ресурсами. Мониторинг и поддержание инфраструктуры и активов в таких сложных условиях является серьезной проблемой без передовых технологий. Предсказательное техническое обслуживание на основе искусственного интеллекта обеспечивает эффективное решение этой проблемы и помогает поддерживать уровень производства для удовлетворения растущих глобальных энергетических потребностей в ближайшие десятилетия.

Разработка интеллектуальных трубопроводов и интеллектуальных скважин посредством интеграции ИИ: Интеграция технологий искусственного интеллекта, таких как машинное обучение и компьютерное зрение, в трубопроводы и скважины предоставляет огромную возможность для нефтегазовой отрасли оптимизировать операции и снизить затраты. Умные трубопроводы, которые контролируются системами ИИ, могут помочь обнаружить аномалии и потенциальные сбои в режиме реального времени, что позволяет быстро решать проблемы до возникновения сбоев или утечек. Благодаря постоянному мониторингу скорости потока трубопроводов, давления, температуры и других переменных алгоритмы ИИ могут изучать нормальные операции и выявлять даже небольшие отклонения, которые могут пропустить операторы. Это приводит к раннему обнаружению проблем вверх по течению и позволяет проводить упреждающее техническое обслуживание или ремонт.

ИИ открывает новые возможности для автоматизации. Умные скважины, оснащенные датчиками и аналитикой, могут тщательно контролировать темпы производства, уровень жидкости, давление в нижних отверстиях и другие факторы, влияющие на выход. Продвинутые модели машинного обучения, анализирующие эти данные о производительности скважины в реальном времени, могут дать представление об оптимизации конструкций завершения, параметров бурения, графиков накачки и других аспектов процесса добычи. Некоторые компании даже разработали цифровых двойников, где программная копия резервуара и скважины постоянно обновляется на основе показаний датчиков для тестирования новых стратегий. Это облегчает удаленную и автоматизированную оптимизацию без развертывания персонала в скважинах.

Согласно данным, предоставленным Европейской экономической комиссией ООН, более 60% добычи нефти и газа приходится на зрелые месторождения по всему миру. Внедрение цифровых технологий, приводящих к основным улучшениям в стареющей инфраструктуре, может значительно увеличить производство из этих резервуаров. Как умные трубопроводы, так и умные скважины, управляемые ИИ, имеют потенциал для увеличения темпов восстановления от текущих месторождений и продления их экономического срока службы. По мере постепенного сокращения запасов ископаемого топлива цифровая трансформация будет иметь решающее значение для долгосрочной устойчивости нефтегазовой отрасли.

Искусственный интеллект (ИИ) в тенденциях рынка нефти и газа

Растущее развертывание технологий машинного обучения и глубокого обучения

Развертывание технологий машинного обучения и глубокого обучения существенно влияет на искусственный интеллект ()АИ) на рынке нефти и газа. Эти передовые технологические возможности позволяют нефтегазовым компаниям получать беспрецедентную информацию из огромных объемов оперативных данных. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать сенсорные, геопространственные и эксплуатационные данные из распределенных активов для прогнозирования отказов оборудования, обнаружения аномалий и оптимизации производственных и полевых операций. Это помогает компаниям сократить непроизводительное время, поддерживать непрерывность бизнеса и повышать производительность.

Ярким примером того, где ИИ дает результаты, является прогностическое обслуживание. Используя модели машинного обучения, которые обучаются на истории эксплуатации с датчиков, компании могут идентифицировать шаблоны, которые указывают на предстоящие механические сбои или неоптимальную производительность. Это помогает планировать техническое обслуживание в оптимальное время, чтобы избежать неожиданных поломок. Крупные производители нефти сообщают о средней экономии более 15% затрат на техническое обслуживание, используя ИИ для прогнозной диагностики. Глубокое обучение также позволяет более точно анализировать сейсмические данные для улучшения показателей успеха геологоразведочных работ в Гринфилде. Компании имеют больше шансов обнаружить коммерческие резервы, которые потенциально могут привести к существенному увеличению стоимости.

Рост объемов данных из сетей IoT

Распространение сетей Интернета вещей (IoT) в нефтегазовых операциях открыло новые возможности для использования искусственного интеллекта (ИИ). По мере того, как нефтегазовые компании развертывают больше датчиков и периферийных устройств для мониторинга своих морских буровых установок, трубопроводов, нефтеперерабатывающих заводов и другой инфраструктуры, наблюдается значительный рост оперативных данных в режиме реального времени. Этот рост объемов данных от месторождения до нефтеперерабатывающего завода подпитывает спрос на аналитические решения на основе ИИ.

Нефтегазовые компании используют методы ИИ, такие как машинное обучение, глубокое обучение и прогнозная аналитика, чтобы получить значимую информацию из своих данных IoT. Модели ИИ могут анализировать огромные объемы исторических данных, выявлять сложные закономерности и корреляции, которые могут упустить аналитики, и повышать стандарты безопасности. Например, решения ИИ помогают операторам оптимизировать буровые операции и производство на основе данных скважин в режиме реального времени. Даунхол-сенсоры ежедневно генерируют петабайт данных о таких параметрах, как давление, вибрация и износ корпуса. ИИ обнаруживает аномалии и скрытые закономерности в этих данных для прогнозирования отказов оборудования. Это помогает компаниям планировать профилактическое обслуживание и избегать незапланированных простоев. Edge AI также используется с системами промышленного зрения для автоматического осмотра трубопроводов и резервуаров для хранения дефектов или утечек.

Искусственный интеллект (ИИ) на рынке нефти и газа:

Высокие первоначальные затраты

Разработка моделей ИИ и их интеграция в существующие системы могут быть дорогостоящими, поскольку это требует значительных инвестиций в исследования и разработки (НИОКР), а внедрение искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли сталкивается со значительными препятствиями из-за чрезвычайно высоких первоначальных затрат, связанных с развертыванием передовых систем ИИ. Настройка необходимой инфраструктуры для таких приложений, как предиктивное обслуживание, оптимизация резервуаров и автоматизация бурения, требует инвестиций в дорогостоящее оборудование, специализированное программное обеспечение, сетевое оборудование с высокой пропускной способностью, маркировку и аннотацию данных и подготовку экспертных команд ИИ. Простой сбор и предварительная обработка огромных объемов данных, полученных от нефтяных вышек, трубопроводов, нефтеперерабатывающих заводов и других активов, требует огромных вычислительных мощностей. Кроме того, регулярное переобучение сложных моделей ИИ на новых данных является дорогостоящим процессом, который требует постоянных финансовых вложений. Для многих нефтяных и газовых компаний, особенно небольших независимых производителей с более жесткими бюджетами, выделение большого капитала для недоказанных преимуществ ИИ по-прежнему является проблемой.

Кроме того, полномасштабное развертывание ИИ требует оптовых организационных изменений, переподготовки персонала и адаптации рабочих процессов вокруг новых технологий, основанных на данных. Связанные с этим переходные издержки еще больше усугубляют барьеры, стоящие перед внедрением ИИ в этой отрасли, неопределенность в отношении того, как именно ИИ будет улучшать процессы или оправдает ли доходность инвестиции, усугубляет риски для потенциальных пользователей. Если затраты существенно не сократятся или не появятся более четкие ценностные предложения, широкое внедрение ИИ в нефть и газ, вероятно, будет постепенным процессом, а не революционным нарушением.

Контрбаланс: Чтобы преодолеть эту сдержанность, необходимо сократить расходы для более широкого признания искусственного интеллекта (ИИ) на рынке нефти и газа.

Отсутствие квалифицированной рабочей силы

Нефтегазовая промышленность начала внедрять технологии ИИ и машинного обучения для оптимизации операций и повышения производительности. Однако основным препятствием, препятствующим более быстрому внедрению ИИ, является острая нехватка работников, обладающих навыками разработки, развертывания и обслуживания передовых систем ИИ. В то время как нефтяные компании понимают потенциал ИИ для трансформации своего бизнеса, они изо всех сил пытаются найти специалистов по данным, инженеров по машинному обучению и других экспертов по ИИ, которые могут построить эти технологии. Это ограничивает нефтяные компании от полного использования решений на основе ИИ в разведке, бурении, добыче, логистике и аналитике клиентов.

Набор и удержание квалифицированных талантов ИИ оказывается чрезвычайно трудным, учитывая небольшой пул талантов и глобальную конкуренцию за эти навыки со стороны технологических гигантов и стартапов. Согласно данным, представленным Всемирным экономическим форумом в 2021 году, более половины работодателей в Саудовской Аравии, крупнейшем производителе нефти, сталкиваются с трудностями в заполнении рабочих мест из-за отсутствия доступных навыков на рынке. Статистика Министерства труда США показывает, что только 8% нынешней рабочей силы США имеют необходимую квалификацию для рабочих мест, которые, по прогнозам, будут быстро расти в течение следующего десятилетия.

Если нефтяные компании не предпримут согласованных усилий по переобучению существующих работников и обучению новых сотрудников, им будет трудно расширить развертывание ИИ и реализовать свои цели. Неспособность найти решения кризиса навыков ИИ может означать, что нефтяные компании теряют стратегические возможности для оптимизации ключевых бизнес-функций и отстают от более технологически прогрессивных отраслей в принятии новых технологий. Это негативно скажется на их долгосрочном росте и конкурентоспособности в эпоху цифровых технологий.

Ключевые игроки:

• Google,
• Accenture Plc.
• Корпорация Microsoft,
• САС,
• IBM,
• Baidu, Inc.
• H2O.ai.
• Корпорация Oracle

Последние события:

В январе 2023 года C3 AI, ИИ приложение Компания-разработчик программного обеспечения запустила набор продуктов C3 generative AI с выпуском своего первоначального продукта C3 generative AI для корпоративного поиска. Предустановленные приложения искусственного интеллекта C3 AI в наборе продуктов для генерации искусственного интеллекта C3 включают в себя передовые модели трансформаторов, что облегчает их использование клиентами во всех цепочках создания стоимости. Кроме того, усилия по преобразованию бизнес-функций и отраслей, включая нефтегазовый сектор, будут ускорены набором продуктов C3 Generative AI.

Рисунок 2. Доля рынка нефти и газа (%), по компоненту, 2024

Чтобы узнать больше об этом отчете, запросить образец копии

Ведущие компании в области искусственного интеллекта (ИИ) на нефтегазовом рынке:

• Google
• IBM
• САС
• Accenture Plc.
• Baidu, Inc.
• Ай.
• Корпорация Microsoft
• Корпорация Oracle

Определение: Искусственный интеллект (ИИ) на нефтегазовом рынке относится к применению технологий искусственного интеллекта в производстве, распределении и управлении ресурсами нефти и природного газа. Анализируя и интерпретируя эти данные, системы ИИ могут помочь нефтегазовым компаниям принимать обоснованные решения, прогнозировать отказы оборудования, оптимизировать производственные процессы, снизить эксплуатационные расходы и снизить экологические риски, что в конечном итоге приведет к повышению рентабельности и устойчивости в отрасли.