人工知能は石油・ガス生産者の業務改善と温室効果ガス排出削減に貢献

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石油・ガス生産者の操業実績を測る指標は数多くあり、効率性の向上、コストの削減、油井操業時間の延長などが挙げられます。地球の気候が悪化し続ける中、温室効果ガスの排出削減も重要な指標となっています。

カナダでは、石油・ガス部門が国全体の温室効果ガス排出量の25%を占めています。現在、地球温暖化への懸念が高まるにつれ、規制はより厳しくなり、投資家の要求はより厳しくなり、銀行家さえも生産者に「気候リスク」を管理するよう求めている。石油とガスの生産による温室効果ガス（GHG）排出量を削減することは賢明な動きです。適切に実施すれば、温室効果ガスの排出量を削減することは、より優れた運用パフォーマンスを達成するための重要な要素となり得ます。

人工知能と最適化

通常、1 人のエンジニアが約 250 個の井戸を監視します。 1 日は 24 時間しかないのに、それだけのデータを処理できるエネルギーがある人がいるでしょうか。最適化よりも生産をオンラインに保つことが最優先事項になることが多く、これが「設定して忘れる」という考え方と「人員過剰」という現象を生み出します。

200本の井戸を持つテキサス州の事業者は、人工知能技術を使ってデータを分析した結果、ロッドリフト井戸の3分の2で過剰汲み上げが行われていることを発見した。同社はまた、AI 自動化設定点管理を使用して電力消費量を 11%、温室効果ガス排出量を 13% 削減し、同社の持続可能性目標を満たすレベルに到達し、最終的には生産コストの削減、生産効率の向上、坑井稼働時間の延長という複数の効果を達成しました。

リモートワークは排出量を削減する

パンデミックの間、オンプレミスのシステムでは、データがクラウドに保存され、従業員がリモートでアクセスできるため、従業員が在宅勤務中に完全な制御を維持することは困難でした。

石油・ガス自動化におけるクラウド コンピューティングの導入は、セキュリティ、データの所有権、データの制御の喪失に関する懸念から、遅れています。しかし、AI を活用した最適化機能の価値と、困難なビジネス中断時に継続性を維持する価値は、経営陣やオーナーにもその価値を納得させています。

出張を減らすことも排出量を削減するもう一つの方法です。 AI 駆動型の自動化により、オペレーターの現場訪問回数が削減されます。

予測メンテナンス

作業のやり直しの頻度を減らすことも、生産者にとって重要な課題です。結局、失敗には代償が伴うのです。井戸の修理には多額の費用がかかることが多く、井戸はもはや利益を生まなくなります。この問題に対処する方法として、人工知能を使用した予測保守がますます普及しつつあります。

ソフトウェアは、履歴データと現在のデータを使用することで、機器が故障する可能性が高い時期を判断し、故障が発生する前に修理または交換を完了することができます。 「規範的」分析ではさらに一歩進んで、機器が故障した理由や交換部品をどこで注文すればよいかを説明することができます。

人工知能は収益の問題

石油とガスは常に循環的な産業でした。生産者は谷間から抜け出し、ピーク時に利益を得ることを期待します。価格をコントロールすることはできませんが、コストをコントロールすることはできます。

人工知能を活用したデジタル技術により、企業はデータを分析してこれまで気づかなかった傾向を発見し、プロセスを自動化することができます。経験豊富なスタッフは、温室効果ガスの排出削減など、他の重要な問題に取り組むために時間を割くことができます。

人工知能技術を合理的に活用することで、メーカーは運用コストを削減できるだけでなく、企業の持続可能な開発目標を達成することもできます。