Künstliche Intelligenz in der Öl- und Gasindustrie

Grafik zur Darstellung von AI 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? Immerhin begann der Einsatz der Computertechnologie zur Lösung eines Problems wie der Modellierung von Lagerstätten bereits in den 60er Jahren des letzten Jahrhunderts, und Anfang der 70er Jahre ermöglichte der Einsatz großer Workstations zur Verarbeitung von Felddaten eine Produktionssteigerung um 1 %.

In den 1990er 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 immer zu den ersten gehört, die die neuesten technischen Errungenschaften nutzen, die künstliche Intelligenz auf die Fahnen geschrieben. Die Öl- und Gasindustrie hat sich in den letzten Jahren rasant verändert. Der Energiesektor hat neue Technologien eingeführt, um die Herausforderungen einer digitalen Wirtschaftslandschaft zu meistern, und versucht gleichzeitig, künstliche Intelligenz in der Öl- und Gasindustrie vollständig umzusetzen.

Die häufigsten AI-Anwendungsfälle

Grafik zur Darstellung von AI in der Öl- und Gasindustrie

Detektion mit Drohnen

  • AI Superior Grafik

    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

Grafik zur Darstellung von AI bei der Extraktion von Öl- und Gasrechnungen

Wie künstliche Intelligenz die Prozesseffizienz steigern kann KI in der Dateneingabeverarbeitung

Gruppe 1277

Kategorie

Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache

Kunde

Händler für Ausrüstung

Potenzielle Branchen

Einzelhandel, Logistik und Transport, Versicherung, Finanzen

Industrie

Öl und Gas
Künstliche Intelligenz Drohne Computer Vision

Wie die Erkennung von Bauschutt durch eine Drohne die Inspektionskosten senken kann KI mit Drohnen

Gruppe 1277

Technologie

Computer Vision

Kunde

Stadtverwaltung

Potenzielle Branchen

Umwelt und Stadtentwicklung, Immobilien, Logistik und Transport

Industrie

Bauwesen
Grafik zum Lebenszyklus von AI-Projekten

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.