能源|AI如何推動油氣產業智慧轉型?最新技術應用一次看!

圖片來源:Reuters

2025年3月16日(優分析產業數據中心) - 由於全球能源價格波動劇烈,油氣產業一直面臨著兩大挑戰:一方面要提升開採效率,另一方面又要降低成本來維持競爭力。在這樣的背景下,人工智慧(AI)已經成為產業升級的重要推手,不僅幫助企業優化鑽井作業、提升設備監控效率,還能加速地質數據分析,讓整個開採過程更智慧、更高效。

鑽井作業更聰明:減少試錯、提升成功率

傳統的鑽井作業常依靠經驗與試探方式進行,這不僅增加成本,也可能導致鑽錯地層、浪費資源。現在,AI能透過即時數據分析,預測潛在風險,甚至自動調整鑽井方向,讓鑽探變得更精準。

舉例來說,BP公司(BP-L)開始利用AI來指導鑽頭,並預測井下可能遇到的問題,使他們在相同預算下完成更多井口作業,提升開採效率。Devon Energy(DVN-US)則利用AI技術來分析地層結構,避開高風險區域,甚至成功開發了原本認為無法利用的油氣區域。

過去,企業可能需要透過「試錯法」來找出最好的鑽探點,現在則能透過AI的精準分析,用更少的資源獲得更高的成功率。

設備監控更智慧:降低維護成本、提升安全性

油氣產業的設備維護是一個很大的挑戰,因為任何設備故障都可能導致停工,造成巨額損失。傳統上,企業依賴人工巡檢,效率較低且人力成本高,現在AI提供了一個更聰明的解決方案。

像是Chevron(CVX-US)就利用AI搭載的無人機來巡檢油田設備,不僅能即時偵測異常排放與潛在問題,還能提前預警可能發生的故障,減少突發維修導致的停工時間。這種智慧監控系統正在逐漸取代人工巡檢,不只降低維修成本,也讓現場工作更安全、更有效率。

此外,AI與機器學習模型還可以全天候監測油井的生產狀況,自動調整參數,延長油井的壽命,確保油氣產量穩定。

地質數據分析更快:縮短開發時間、提升決策速度

在開採油氣之前,企業需要對地質數據進行詳細分析,以確保找到合適的開採區域。然而,傳統的地質分析通常需要6個月甚至一年以上的時間,大幅延誤決策與投資回收。

現在,AI能夠極大縮短這個過程。例如BP(BP-L)在墨西哥灣利用AI技術分析海底地震數據,讓過去需要6至12個月的作業縮短為8到12週,讓企業能夠更快做出開採決策,增加投資報酬率。

AI不僅能整合大量地質數據,還能快速篩選出最佳的開採地點,減少錯誤決策的風險,讓油氣企業能更有效利用資源。

3D視覺化與語言模型:提升決策準確度與知識管理

除了數據分析,AI還能幫助建立地層三維視覺化模型,讓地質專家能直觀地看到地下的結構,大幅提升判斷的準確度。以往這些3D模型需要大量人力處理,如今AI能夠自動化完成,讓企業能更快速掌握地質狀況。

此外,AI的大型語言模型(LLM)也被應用在技術文件的解讀上。這些AI模型可以快速分析技術報告與資料,幫助技術人員加速作業流程,並讓不同部門之間的技術交流更加順暢,進一步提升決策效率。

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