Künstliche Intelligenz in der Öl- und Gasindustrie
In den letzten Jahren ist die digitale Revolution in der Öl- und Gasindustrie zum Hauptthema von Fachmedien, Branchenexperten und gelegentlich auch großen Foren geworden.
Aber handelt es sich dabei um eine Revolution oder um eine evolutionäre Entwicklung? Schließlich begann der Einsatz der Computertechnologie zur Lösung eines Problems wie der Modellierung von Lagerstätten bereits in den 60er Jahren des letzten Jahrhunderts, und in den frühen 70er Jahren ermöglichte der Einsatz großer Workstations zur Verarbeitung von Felddaten eine Steigerung der Produktion um 1 %.
In den 90er Jahren konnte die Industrie, nachdem sie die Erstellung von seismischen 3D-Computermodellen beherrschte, die Kosten für die Suche nach neuen Vorkommen um durchschnittlich 40 % senken, so dass sich das Volumen der nachgewiesenen Reserven um das 2,5-fache erhöhte.
Nun hat sich die globale Öl- und Gasindustrie, die stets zu den Ersten gehört, die die neuesten technischen Errungenschaften nutzen, das Thema künstliche Intelligenz auf die Fahnen geschrieben. Die Öl- und Gasindustrie hat sich in den letzten Jahren rasant verändert. Die Branche hat neue Technologien eingeführt, um die Herausforderungen einer digitalen Wirtschaftslandschaft zu meistern, und versucht gleichzeitig, Lösungen der künstlichen Intelligenz vollständig umzusetzen.
Die häufigsten AI-Anwendungsfälle
Detektion mit Drohnen
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Aufgrund der Menge an Bohrungen in einem Gebiet ist die Automatisierung in großem Maßstab die ideale Lösung, ebenso wie die KI in der Öl- und Gasindustrie. Sobald ein Problem auftritt, würde das KI-System schnell eingreifen und den Fehler identifizieren und beheben. Sobald ein Schaden bei der Gas- oder Ölbohrung auftritt, wird er im KI-Speicher registriert, und wenn er wieder auftritt, dauert es nicht lange, ihn zu beheben.
Wartung
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Eine weitere Möglichkeit der künstlichen Intelligenz besteht darin, alles über den Standort des Bohrlochs zu lernen, sei es Gas oder Öl. Je mehr Zeit sie also an einem Ort installiert ist und bei der Lösung von Problemen hilft, desto eher wird sie in der Lage sein, den Schaden ohne die Hilfe eines Ingenieurs vor Ort zu beheben. Die Implementierungstests befinden sich jedoch noch in der Anfangsphase. Die Ergebnisse sind durchaus positiv, denn die Optimierung der Produktionszeit, die Aufrechterhaltung des Maschineneinsatzes bei Ölbohrungen und die langfristige Wartung sind von Vorteil und führen zu höheren monatlichen Einnahmen. Wir hoffen nur, dass sich die ai-Trends in der Öl- und Gasindustrie durchsetzen werden.
Projekt-Referenzen
Wie künstliche Intelligenz die Prozesseffizienz steigern kann KI in der Dateneingabeverarbeitung
Kategorie
Computer Vision, Verarbeitung natürlicher SpracheKunde
Händler für AusrüstungPotenzielle Branchen
Einzelhandel, Logistik und Transport, Versicherung, FinanzenIndustrie
Öl und Gas
Wie die Erkennung von Bauschutt durch eine Drohne die Inspektionskosten senken kann KI mit Drohnen
Technologie
Computer VisionKunde
StadtverwaltungPotenzielle Branchen
Umwelt und Stadtentwicklung, Immobilien, Logistik und TransportIndustrie
Bauwesen
Unser Projektansatz
Der Lebenszyklus von KI-Projekten wurde von einem bestehenden Standard aus der Softwareentwicklung übernommen. Außerdem berücksichtigt der Ansatz die wissenschaftlichen Herausforderungen, die mit Projekten des maschinellen Lernens verbunden sind, die Softwareentwicklungsprozesse beinhalten. Der Ansatz zielt darauf ab, die Qualität der Entwicklung zu gewährleisten. Jede Phase hat ihre eigenen Ziele und Qualitätssicherungskriterien, die erfüllt werden müssen, bevor die nächste Phase eingeleitet werden kann.