石油和天然气市场中的人工智能 (AI) 规模与份额分析 - 增长趋势与预测 (2024-2031)

石油和天然气市场人工智能规模价值 2023年299亿美元 预计将达到 到2031年达到7.65亿美元以复合年增长率增长 2024年至2031年占12.5%。。 。 。 人工智能(AI)在石油和天然气工业中发挥着越来越重要的作用.

AI产品有多种类型,帮助公司优化运营,发现新的储备. 最常见的类型之一是 机器学习 还有神经网络算法 这些算法可以分析来自传感器,卫星,地震图像的大量数据,以及更多的数据来识别规律并作出预测. 他们正在帮助完成以下任务:对设备进行预测性维护,加强现有油田的石油回收,以及改进钻井作业,更精确地引导钻井位。

石油和天然气市场区域透视中的人工智能:

• 北美 使自己成为大赦国际的主导地区。 石油和天然气 市场。 美国是许多最大的石油和天然气公司以及技术巨头的所在地,他们正在专门为该行业开发AI解决方案. 该区域约占石油和天然气AI市场的38.2%。 这些公司将AI技术深深地融入了日常业务中,以最大限度地提高效率和勘探及生产活动的利润. 若干国家石油公司还总部设在该区域,并与AI供应商积极合作,提高整个价值链的生产率。 此外,非常规石油和天然气生产的迅速增加迫使生产者利用大数据分析学和机器学习来优化性能。 过去十年来数字油田技术的大规模推广进一步加强了该区域在部署AI方面的领导作用.
• 中东 预计将成为石油和天然气AI增长最快的区域市场。 海湾国家拥有世界大部分油气储备,目的是从生产的每桶油桶中提取更多价值。 国家政府正在积极资助开办企业,并与全球技术大公司结成伙伴关系,使大赦国际在当地商业化。 例如,通过沙特石油公司和国际大学之间的伙伴关系建立了AI研究中心。 同时,NEOM(新未来)项目将作为各种新兴技术的试验床,包括人工智能驱动的自主钻探和远程操作。 虽然收养处于相对新生的阶段,但广泛的数字化转型举措表明,在不久的将来AI驱动的解决方案会迅速增长。
• 亚太 市场的增长可能最强劲。 按国家划分,中国有望主导市场. 2023年,来自中国的研究人员提出使用AI可以提高流体催化裂解的安全性和有效性,这是将重原油转化为汽油和其他产品的关键过程.

图 1. 按地区分列的2024年石油和天然气市场份额人工智能(AI)(%)

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人工智能(AI)在油气市场分析器的观点:

石油和天然气市场上的人工智能在未来两年中,由于整个行业数字化的不断增强,提供了重大的机会。 随着石油和天然气公司希望优化业务并从大量数据中提取更多价值,能够自主分析钻井规律,生产水平,设备性能的AI工具将见证需求上升. 由于大公司积极投资AI,帮助克服页岩和离岸业务的挑战,北美占主导地位. 然而,随着国家石油公司加紧数字化努力,中东和亚太地区的增长预计将超过其他国家。

虽然越来越多地采用人工智能是一个明显的反向现象,但一体化挑战和技能短缺可能会在短期内抑制增长。 遗留的基础设施加上孤立的数据使得AI解决方案难以展示价值. 吸引和留住AI人才是许多组织仍然面临的一个障碍。 如果数据隐私和完整性得不到保证,网络安全风险也有可能限制市场。 然而,克服这些障碍的人将大大提高整个供应链、勘探和生产的长期效率。 证明投资回报率的成功案例研究将促使人们更广泛地接受AI作为该行业的核心技术。

这种观点涵盖13句石油和天然气市场中的人工智能 (AI)的关键驱动因素、限制和机会。

石油和天然气市场驱动器中的人工智能:

• 石油和天然气公司的数字转换努力: 石油和天然气部门一直在推动其业务数字化,以推动生产力和效率的提高。 随着2024年石油价格的下跌,公司正在研究技术创新,以优化生产流程,降低成本. 人们日益认识到,可以利用人工智能分析从钻机、管道、炼油厂和其他资产中获得的大量业务数据。 这些数据蕴藏着宝贵的见解,可以帮助预测设备故障,检测异常,优化维护时间表. AI也被用于更快地解释地震数据以探索新的石油和天然气储备等任务. 公司正在投资于人工智能系统,通过提供实时建议,能够增强人类工人的决策能力。 这种对整个价值链数字转换的重视是石油和天然气工业日益采用AI技术的一个主要驱动力。
• 改进安全和减少风险的必要性: 另一个关键的增长动力是需要改善油气作业的安全并降低其风险。 该行业处理复杂环境中的危险材料和大型设备。 甚至小型事故也会对环境和人的生命产生灾难性后果。 AI正在带来更多的预测分析能力,利用过去的事件数据来预测异常和异常. 这使公司能够采取先发制人的行动,以避免失败和危险的情况。 例如,人工智能用于实时监测钻机,以检测基于传感器数据模式的结构疲劳或组件过热的早期迹象。 它还通过使用机器学习算法识别异常行为和威胁,帮助提升网络安全. 由于监管更加侧重于安全和风险管理,石油和天然气公司正在求助于AI,以增强其业务的复原力。

石油和天然气市场机会方面的人工情报:

更多地采用AI进行预测性维护: 增加采用AI进行预测性维修,为石油和天然气工业提供了巨大的机会。 通过使用AI进行预测性维护,旨在提前监测设备性能和预测故障. 这有助于尽量减少关键资产的停工时间和计划外的停工。 该技术通过使用机器学习模型来分析大量操作数据,如振动,温度,压力,以及从传感器收集的其他数据. 它可以检测到设备行为的微妙变化,表明即将出现的缺陷. 这使得先发制人或有条件的维护被安排在最佳时间以避免出乎意料的崩溃.

根据世界经济论坛,石油和天然气公司的意外停工费用每年超过3 800万美元。 AI驱动的预测维护为这一挑战提供了解决方案. 它实时监测设备并识别异常. 这有助于维修队将资源主动用于可能发生故障的设备。 在整个石油和天然气工业中,对预测性维修的需求越来越大,业务日益复杂和偏远,将导致对油库的更大开发,涉及更难以进入的地理位置和自然资源。 在如此困难的地形和条件下监测和维持基础设施和资产是没有先进技术的一大挑战。 人工智能预测维护是应对这一挑战的有效解决办法,有助于维持生产水平,以满足未来几十年日益增长的全球能源需求。

通过AI集成开发智能管道和智能井: 将机器学习和计算机视觉等人工智能技术纳入管道和水井,为石油和天然气工业优化运作和降低成本提供了巨大的机会。 由AI系统监控的智能管道可以帮助实时发现异常和潜在故障,从而可以在中断或漏水发生前迅速解决问题. 通过持续监测管道流量率,压力,温度和其他变量,AI算法可以学习正常操作,并识别人类操作者可能错过的甚至小偏差. 这导致了上游问题的早期发现,并允许先发制人的维护或维修.

AI为自动化开辟了新的可能性. 配备传感器和分析器的智能井可以仔细监测产量,流体水平,下孔压力以及影响输出的其他因素. 高级机器学习模型分析这种实时井性能数据,可以为优化竣工设计,钻探参数,抽水时间表和提取过程的其他方面提供见解. 一些公司甚至开发了数字双胞胎,根据传感器的读数来测试新的策略,不断更新水库和水井的软件复制品。 这有助于远程和自动化优化,而不将人员部署到水井。

根据联合国欧洲经济委员会提供的数据,60%以上的石油和天然气生产来自世界各地成熟的油田。 将数字技术驱动的改进纳入老化基础设施的主流,可以大大提高这些水库的生产。 智能管道和人工智能驱动的智能井都有可能提高当前领域的回收率,延长其经济寿命. 随着矿物燃料储备逐渐减少,数字化转型对于石油和天然气工业的长期可持续性至关重要。

石油和天然气市场趋势中的人工智能:

越来越多地部署机器学习和深层学习技术

运用机器学习和深层学习技术,对人工智能产生了重大影响. (单位:千美元)在石油和天然气市场。 这些先进的技术能力使石油和天然气公司能够从大量业务数据中获得前所未有的见解。 机器学习算法可以分析来自分布式资产的感官,地理空间,和业务数据,以预测设备故障,检测异常,优化生产和外勤业务. 这有助于公司减少非生产性时间,保持业务连续性,提高生产力。

人工智能交付成果的一个主要例子是预测性维护。 通过使用从传感器中接受操作历史培训的机器学习模型,公司可以识别显示即将发生的机械故障或非最佳性能的模式. 这有助于在最佳时间安排维护,避免出乎意料的故障. 主要石油生产国报告说,通过利用AI进行预测性诊断,维护费用平均节省15%以上。 深入学习也使得能够更准确地分析地震数据,以提高绿地勘探活动的成功率. 公司有更好的机会发现商业储备,这有可能导致价值大幅增加。

来自信息技术网络的数据量增长

互联网网络在石油和天然气业务中的扩散为利用人工智能提供了新的可能性。 随着石油和天然气公司部署更多的传感器和边缘装置来监测其海上钻机、管道、炼油厂和其他基础设施,实时业务数据大幅增加。 从油田到炼油厂的数据量的这种增长,刺激了对AI动力分析解决方案的需求。

石油和天然气公司正在利用机器学习、深入学习和预测分析等人工智能技术,从其IOT数据中获得有意义的见解。 AI模型可以分析大量历史数据,发现人类分析师可能错过的复杂模式和关联,并提高安全标准. 例如,人工智能解决方案正在帮助作业者根据井口的实时数据优化钻井作业和生产。 下洞传感器每天生成关于压力、振动和外壳磨损等参数的数据。 AI在这个数据中发现了异常和隐藏的规律来预测设备故障. 这有助于公司安排主动维护,避免计划外的停工时间. 边缘AI也与工业视觉系统一起用于自动检查管道和储存罐的缺陷或泄漏.

石油和天然气市场限制方面的人工情报:

初始费用高

开发人工智能模型并将其纳入现有系统可能代价高昂,因为它要求对研发(研发)进行大量投资,由于部署先进的人工智能系统初始成本极高,石油和天然气工业采用人工智能正面临重大障碍。 为预测性维护、水库优化和钻探自动化等应用建立必要的基础设施,需要投资于昂贵的硬件、专门软件、高波段网络设备、数据标签和注释以及培训专家人工智能团队。 仅仅收集和预先处理从石油钻井平台、管道、炼油厂和其他资产产生的大量数据,就需要大量的前提储存和计算能力。 此外,定期对关于新数据的复杂的人工智能模型进行再培训是一个昂贵的过程,需要不断进行金融投资。 对许多石油和天然气公司,特别是预算较紧的小型独立生产商来说,为未经证实的AI利益分配大量资本仍然是一个挑战。

此外,全面人工智能部署需要围绕新的数据驱动技术进行批发组织变革,工作人员再培训和工作流程调整. 相关的过渡成本进一步助长了该行业在采用AI方面所面临的障碍,以及AI究竟将如何加强流程或收益是否证明投资是合理的不确定性,从而增加了潜在采用者的风险。 除非成本大幅下降或出现更明确的价值主张,否则石油和天然气普遍采用AI很可能是一个渐进的过程,而不是革命性的破坏。

平衡: 为了克服这种限制,需要减少成本,以便更广泛地接受石油和天然气市场上的人工智能。

缺乏熟练的人工智能劳动力

石油天然气工业开始采用AI和机器学习技术来优化运营,提高生产力. 然而,妨碍更快地采用AI的一个主要障碍是严重缺乏具备开发、部署和维持先进AI系统的技能的工人。 虽然石油公司了解AI改造其业务的潜力,但它们却在努力寻找数据科学家,机器学习工程师,以及能够构建这些技术的其他AI专家. 这限制了石油公司在勘探、钻探、生产、物流和客户分析方面充分利用AI驱动的解决办法。

征聘和留住合格的AI人才证明是极其困难的,因为人才库很小,技术巨头和初创企业对这些技能进行全球竞争。 根据世界经济论坛的"2021年就业未来报告"提供的数据,主要石油生产国沙特阿拉伯超过半数的雇主,由于市场缺乏现有技能,难以填补空缺. 同样,来自美国劳工部的统计数据显示,只有8%的美国现有劳动力具备预期在未来十年中迅速增长的工作岗位所需的资格,其中包括涉及AI和自动化的角色.

除非石油公司作出一致努力,重新培训现有工人和培训新雇员,否则它们将难以扩大AI的部署并实现其目标。 未能找到解决AI技能危机的办法,可能意味着石油公司丧失了优化AI关键业务职能的战略机会,在采用新兴技术方面落后于技术较进步的行业。 这将在日益数字化的时代对其长期增长和竞争力产生不利影响。

关键玩家 :

• Google( 谷歌 ) :
• (原始内容存档于2017-03-09). Accenture Plc.
• 微软公司,
• 萨斯
• IBM, (英语).
• 百度股份有限公司.
• H2O.ai (英语).
• 甲骨文公司

最近的事态发展:

2023年1月,C3AI,一个AI 应用程序 软件公司,推出C3基因AI产品套件,发布其初始产品C3基因AI用于企业搜索. C3 AI在C3基因AI产品套件中预建的AI应用包括了高级变压器模型,从而方便客户在整个价值链中使用. 此外,C3 Generative AI产品套件将加快跨业务职能和行业,包括石油和天然气部门的转型努力。

图2 人工智能(AI)石油和天然气市场份额(%),按构成部分分列,2024年

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石油和天然气市场中的人工智能 (AI)中的顶级公司:

• 谷歌
• IBM 网络
• 萨斯
• (原始内容存档于2017-03-09). Accenture Plc.
• 百度股份有限公司.
• ai. (中文(简体) ).
• 微软公司
• 甲骨文公司

定义数字 : 石油天然气市场人工智能(AI)是指人工智能技术在石油天然气资源的生产,分配和管理中的应用. 通过分析和解释这些数据,AI系统可以帮助石油和天然气公司做出知情的决定,预测设备故障,优化生产流程,降低运行成本,降低环境风险,从而最终导致该行业的盈利能力和可持续性增加.