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石油和天然气中人工智能的未来

时间：2022-02-19 20:16:31 来源：

在缓慢的起步之后，石油和天然气行业似乎渴望采用各种数字技术，因为它们可以帮助公司降低成本并提高效率。人工智能被标榜为对所有问题的答案，或者至少是对许多问题的比老方法更好的答案。而且它正在成熟。

首先，需要说的是，许多热衷于谈论AI的人并没有真正意义上的人工智能，就像在能够自行决策的自治系统中一样。他们最通常的意思是预测和分析算法，以及允许在上游行业中部署各种任务的过程：机器学习。

尽管炒作相当可观，但并非全无优点。石油技术公司OilX的联合创始人兼首席执行官弗洛里安·塔勒（Florian Thaler）告诉《石油价格》，“在大肆宣传的情况下，确实发生了划时代的变化：当前来自传感器和卫星的石油数据呈指数级增长，而且没有任何迹象放慢脚步。”

但是塔勒解释说，但是这些数据必须干净且高质量。一旦收集到的数据的质量和可靠性足够好，就可以使用数据创建基于机器学习的整个平台，该平台可以有效地充当数字石油分析师。这只是机器学习的一种应用，通常不正确地称为AI。

一些人认为，2019年将标志着AI从理论上走向实践的一年。这些乐观的专家之一是软件开发商Atomiton的首席执行官Jan Ren。

任先生对《福布斯》杂志马克·福纳布尔斯说：“对于公司而言，最大的影响是人工智能将从理论到实践。到目前为止，它基本上只是理论上的，但是人们并不了解如何去做以及它可以做什么。我认为现在人们已经理解了它的潜力，并且更多的项目正在被实现和实施。基础设施行业将开始将AI从方式，技术推向什么，这意味着AI将通过其解决的问题而不是其收集的数据来认识到。”

就预测而言，这是相当普遍的，但是这里有一些更具体的东西：机器学习可以部署在行业的多个领域中。例如，在现场，它可以帮助石油和天然气生产商了解油井产量随时间变化的情况。

“我们有很多数据点，我们假设，如果该井的采出时间足够长，它将表现得与过去的其他井一样。“神经网络是一种使我们能够以某种方式做到这一点的方式，”页岩能源资深分析师亚历山大斯塔德·拉莫斯·派恩（Ryanstad Energy）告诉EPMags Velda Addison。但是，他补充说：“这种技术似乎只对预测产量足够长的油井有效。”

当然，这完全有道理：您拥有的历史数据越多，就可以对未来的油井表现做出越准确的预测，尤其是在借助算法的情况下。Ramos-Peon认为，这些算法现在是如此复杂，以至于“您只需将所有这些数据扔到计算机上，它将以某种方式训练自己以猜测出最佳值，从而使准确性尽可能高。”

到2022年，石油和天然气的人工智能市场估计将达到28.5亿美元，复合年增长率为12.66％。难怪，鉴于技术发展得如此之快以及它在石油和天然气中可以有多少应用。

Ren认为，随着采用范围的扩大和对这一概念的理解的增长，对人工智能概念的神秘化将在明年消失。当然，这种发展绝不是没有风险的：与石油和天然气一样，网络安全与其他任何行业一样，也是一个问题。艾琳娜·斯拉夫（Irina Slav）为Oilprice.com设计

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