建立在古代化石上的行業(yè)正在成為人工智能(AI)的潮流引領(lǐng)者。奇怪?也許可以，但是原因很明確。受史無前例的衰退(沒有跡象表明放緩)的打擊，加拿大的石油和天然氣(O&G)行業(yè)正在轉(zhuǎn)向創(chuàng)新和技術(shù)，以提高效率和提振利潤。

此外，全球關(guān)注減少排放和水消耗的可持續(xù)實踐，促使O&G公司尋求新方法來優(yōu)化上游運營并消除浪費時間和金錢的實踐。

在加拿大O&G行業(yè)的心臟地帶的艾伯塔省，行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者開始通過將數(shù)據(jù)分析，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的精明結(jié)合來使業(yè)務(wù)模型現(xiàn)代化，其結(jié)果簡直就是革命性的。

數(shù)據(jù)：新油

從1850年代后期的第一座油井商業(yè)化到1970年代成為數(shù)字技術(shù)的領(lǐng)導(dǎo)者，加拿大在解決地下問題方面一直表現(xiàn)出獨創(chuàng)性。在競爭激烈的行業(yè)中領(lǐng)先一步的秘訣是什么?總之，創(chuàng)新。

如今，數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)為O&G注入了新的活力。石油行業(yè)實際上充斥著大量數(shù)據(jù)-畢竟，一個鉆機(jī)每天會產(chǎn)生TB級的數(shù)據(jù)-但直到最近，只有一小部分被用來創(chuàng)造新的業(yè)務(wù)價值。

正如英國數(shù)據(jù)科學(xué)先驅(qū)克萊夫·亨比(Clive Humby)所說：“數(shù)據(jù)是新的石油。它很有價值，但是如果不完善，就不能真正使用……必須對數(shù)據(jù)進(jìn)行分解和分析，以使其具有價值。”

O&G開始利用結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與創(chuàng)新技術(shù)相結(jié)合所帶來的機(jī)遇。機(jī)器學(xué)習(xí)和AI的大門是敞開的，對于加拿大的O&G公司來說，在逆轉(zhuǎn)潮流中扮演著舉足輕重的角色。

使用AI預(yù)測故障并優(yōu)化生產(chǎn)

端對端的石油和天然氣價值鏈的優(yōu)化(其中多個工廠，流程和資產(chǎn)相互依賴)一直是上游O&G運營面臨的一項復(fù)雜挑戰(zhàn)。現(xiàn)在，新的AI解決方案使更有效，更經(jīng)濟(jì)地將桶裝出地面成為可能。這是它展現(xiàn)的方式。

兩年前，加拿大最大的綜合性油氣生產(chǎn)商之一開始與IBM合作，應(yīng)用最新的AI和數(shù)據(jù)科學(xué)方法來改善其上游運營設(shè)施內(nèi)的生產(chǎn)優(yōu)化。他們的目標(biāo)是三方面的：在各個孤島之間進(jìn)行優(yōu)化，盡早發(fā)現(xiàn)問題并及時做出響應(yīng)，并實時確定可行的機(jī)會。

該解決方案被冠以“生產(chǎn)優(yōu)化”的稱號，使用先進(jìn)的AI模型和數(shù)據(jù)科學(xué)方法來優(yōu)化端到端生產(chǎn)。工廠操作員可以完全控制過程故障管理和機(jī)會意識，從而使他們能夠預(yù)測和最小化工廠故障，并迅速對有價值的機(jī)會采取實時行動。

該項目的范圍非常大-包括35個獨立工廠，由12個獨立業(yè)務(wù)部門的數(shù)千名一線操作員，工程師和主管組成。多層方法中的一百多種機(jī)器學(xué)習(xí)模型被應(yīng)用到“系統(tǒng)系統(tǒng)”方法中，其中包括用于預(yù)測系統(tǒng)層的高級AI模型。

如今，工廠總經(jīng)理正在使用該解決方案，以通過用戶界面隨時隨地在任何設(shè)備上即時提供其工廠運行環(huán)境的全面圖景，從而最大限度地提高生產(chǎn)性能并減少能耗。生產(chǎn)優(yōu)化解決方案：

高度準(zhǔn)確地預(yù)測植物倒伏發(fā)生之前。

持續(xù)監(jiān)控生產(chǎn)以提供建議，以最大程度地提高產(chǎn)量，質(zhì)量，庫存水平，利潤率等。