oil gas hero

Oil and Gas

Commodity cycles, 资本规划的挑战, 石油和天然气行业不断增加的运营风险,使得制定更智能、更有效的决策比以往任何时候都更加重要. 用人工智能和机器学习, 公司能够提供投资者要求的回报, 提高资产回报率, 通过将已经收集到的大部分数据转化为可用和有价值的见解来管理下行风险.

了解企业人工智能是如何给石油和天然气行业带来革命的.

AI in Oil and Gas

随着能源生产的动态景观, 人工智能为整个价值链提供了强大的利益. AI可以帮助油气公司评估特定储层的价值, 根据该地区的地质情况定制钻井和完井计划, 评估每口井的风险. 此外,下游业务可以优化,以最小化成本和最大化利差.

勘探和生产

  • 预测总可采储量
  • 分析勘探和储层资料
  • 模拟井距和油田开发计划
  • 优化横向和压裂设计
  • 模拟和模拟各种支撑剂和流体的加载选项
  • 建立井的全寿命生产模型和更有效的产量预测
  • 根据市场行为,制定租赁地块的投标策略

中游和精炼

  • 预测长期商品投入和产品市场价格
  • 为更好的长期决策提供资金规划和风险评估
  • 优化商品交易和对冲策略
  • 改进精炼和处理资产的可靠性风险建模
  • 最大化劳动生产率和扳手时间
  • 加强精炼和加工操作的资产调度
  • 优化产品流程的管道调度

油田服务与设备“,

  • 优化钻井、完井设备调度和车队管理
  • 管理和优化供应链
  • 优化支撑剂、水和其他消耗品的采购策略
  • 找出非生产时间的根本原因和驱动因素
  • 预测中长期客户需求和钻井活动
  • 加强后台和发票/账单流程
  • 为大量交易自动化财务控制
  • 勘探和生产
    • 预测总可采储量
    • 分析勘探和储层资料
    • 模拟井距和油田开发计划
    • 优化横向和压裂设计
    • 模拟和模拟各种支撑剂和流体的加载选项
    • 建立井的全寿命生产模型和更有效的产量预测
    • 根据市场行为,制定租赁地块的投标策略
  • 中游和精炼
    • 预测长期商品投入和产品市场价格
    • 为更好的长期决策提供资金规划和风险评估
    • 优化商品交易和对冲策略
    • 改进精炼和处理资产的可靠性风险建模
    • 最大化劳动生产率和扳手时间
    • 加强精炼和加工操作的资产调度
    • 优化产品流程的管道调度
  • 油田服务与设备“,
    • 优化钻井、完井设备调度和车队管理
    • 管理和优化供应链
    • 优化支撑剂、水和其他消耗品的采购策略
    • 找出非生产时间的根本原因和驱动因素
    • 预测中长期客户需求和钻井活动
    • 加强后台和发票/账单流程
    • 为大量交易自动化财务控制
oil gas use cases

石油和天然气的AI用例

石油和天然气行业已经开始看到人工智能对价值链各个环节的不可思议的影响. 人工智能的机遇直接打击了当今油田面临的最大挑战. 与那些对油藏缺乏准确了解的运营商相比,有效利用人工智能技术的公司将拥有明显的优势, 操作流程, 和生产资产.

  • Exploration

    有了人工智能,作业者可以更好地了解油藏,并将地质风险降至最低. 今天收集的数据有巨大的价值,但尚未开发. 作业者可以利用它来做出更好的勘探和生产决策, 优化收购策略,更好地预测租赁交易价格.

  • 钻探和完成

    人工智能已被证明在改善油井设计方面非常有效, 钻井执行, 执行和完成. 通过优化井眼布局和井距,开发商可以最大限度地提高每口井的投资回报率, 设计井以优化采收率和总成本, 以及预测地下风险.

  • Production

    Accurate daily, monthly, 井的生产周期预测对于成功生产至关重要. 机器学习可以帮助优化流速, pressure, 以及其他影响油井最大生产寿命的因素. Plus, anomaly detection 这种能力可以让作业者在停产前提前预测到油井问题.

  • 收集和运输

    人工智能帮助运营商预测产品流量, demand, 并根据产品供求失衡和当地市场价格价差做出长期资本决策. 他们还可以对道路使用权(ROW)的采办成本进行建模,并通过更准确的地役权成本估算来改进规划和路由.

  • 加工精制维护

    以优化加工和精炼工艺, 目前,油公司正在使用人工智能技术进行炼油厂的停产计划. 在维修停机期间,他们可以对关键路径中的关键设备的故障风险进行建模和量化,从而对范围做出更明智的决定, 降低总停机成本, 提高设备的可靠性.

  • 企业和后台

    人工智能可以对前线产生巨大影响, 但它背后的影响也同样强大. 运营商利用人工智能预测商品价格,进行资本项目规划, risk management, 和营销活动, 以及预测潜在的健康和安全风险. 它在自动化大批量供应商发票分析和处理方面也被证明是有效的,以降低成本和识别错误.

DataRobot可以帮助:

  • 勘探与生产(E&P) Companies
    企业AI可以帮助E&P公司估算储量的潜在价值, 考虑到采购成本, production, 和运输, and more. 它可以就是否应该进一步探索和发展或放弃提出建议, 要么是储蓄,要么是创造投资价值.
  • 油田服务与设备(OFSE)公司
    人工智能可以帮助油服企业管理风险,优化运营. It can predict 供应链的延迟, 设备故障, 大宗商品价格变化, and customer demand with better forecasts; or develop value-added services for customers to help them improve the unit economics of their reserves and extracted hydrocarbons.
  • 中下游运营商
    中下游运营商可以在业务的各个方面利用人工智能——从优化原材料的加工,到生产地点和精炼加工地点之间的运输策略. 高精度的预测模型可以预测维修需求,以减少关键操作设备的停机时间.
  • Traders
    企业人工智能可以预测商品的供求,并将其与价格趋势的预测进行比较. 这种洞察力允许交易者利用跨地点和时间的套利机会来实现利润最大化.
  • 综合石油和天然气公司
    Majors, Super-Majors, 其他垂直整合的油气公司也可以从上述所有活动中受益, 以及其他公司和后台活动,使人工智能驱动的决策成为所有运营结构的一部分.

探索最流行的资源

看看企业AI如何改变油气业务