O aprendizado de máquina está se tornando cada vez mais popular na indústria de petróleo e gás. Ele pode ser usado para investigar dados sísmicos, bem logs e outros dados geológicos para descobrir possíveis depósitos de petróleo e gás. Algoritmos de aprendizado de máquina são também capazes de examinar dados de produção e identificar padrões que podem ser usados para aprimorar as operações. Em geral, o aprendizado de máquina tem o potencial de melhorar a eficiência, aumentar a produção e diminuir os custos para a indústria de petróleo e gás, segundo a GlobalData, uma empresa de dados e análise.
O relatório da GlobalData, intitulado “Machine Learning in Oil and Gas”, mostra a crescente importância da tecnologia de aprendizado de máquina nas operações de petróleo e gás. Ele também destaca os empreendimentos das empresas líderes do setor, como BP, ExxonMobil, Saudi Aramco, Shell e TotalEnergies, no desenvolvimento e aplicação de ferramentas de machine learning para solucionar problemas empresariais.
Ravindra Puranik, Analista de Óleo e Gás na GlobalData, comentários: “A indústria de petróleo e gás experimentou duas interrupções maciças em apenas três anos na forma de COVID-19 e a guerra da Ucrânia. Embora o primeiro tenha impactado a demanda global de energia, este último causou aumento nas cadeias de abastecimento de petróleo e gás após as sanções no fornecedor mundial de energia Rússia. Isso exigiu maior supervisão e otimização de desempenho em todas as funções, incluindo projeto de projeto, construção, logística, gerenciamento de inventário e manutenção. Acima de tudo, as empresas também querem uma melhor supervisão na demanda do mercado para alinhar sua produção O objetivo é encontrar todas as oportunidades para reduzir custos para sustentar a longo prazo. ”
A inteligência artificial auxiliará as companhias nesta época, incentivando a automatização, o aprimoramento do processo e a previsão da solicitação. Ele poderá contribuir para a modernização de práticas de serviço, detecção de fugas, racionalização do controle de informações e documentação, otimização de estoques e cadeias de suprimentos.
Puranik menciona que o Aprendizado de Máquina é um campo que está crescendo rapidamente na indústria de petróleo e gás, e que pode revolucionar a maneira como as empresas exploram e produzem petróleo e gás. É amplamente usado para automatizar tarefas rotineiras e ajudar na interpretação de dados sísmicos e na melhoria do desempenho dos equipamentos operacionais. Esta tecnologia é também extremamente útil para prever possíveis falhas nos equipamentos, evitando assim qualquer tipo de incidente não desejado e aumentando a segurança operacional.
A OCDE prevê que, até 2030, a Inteligência Artificial pode gerar até US$ 16 trilhões para o PIB global, o que representa mais de 10% do Produto Interno Bruto mundial.
Puranik conclui: “As empresas de petróleo e gás implantaram algoritmos de aprendizado de máquina para rastrear o desempenho em diversos ativos, como plataformas de perfuração, pipelines, instalações de GNL e refinarias. A tecnologia também está ajudando as empresas em gestão de inventário e otimização da cadeia de suprimentos. Além disso, um novo caso de uso está surgindo para a IA entre os participantes da indústria em relação à sequestro de carbono. Pesquisadores da ExxonMobil, Equinor e outros estão usando ferramentas de aprendizado de máquina para estudar dados sísmicos e reduzir potenciais sites para armazenamento de dióxido de carbono capturado. O aprendizado de máquina tem vasto potencial no setor de energia e continuará a encontrar novas aplicações para automatizar e otimizar. ”
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