Enerji tüketimini azaltma mücadelesi, dünya genelindeki endüstriler için zorluklar yaratmaya devam ediyor. Küresel salgın nedeniyle %4,5 oranında düşen küresel enerji tüketimi şu anda yıllık olarak %5 oranında artıyor. İleriye dönük olarak, küresel enerji tüketiminin yılda %1 ila 2 oranında artması bekleniyor. Enerji talebinin azaltılması sorunun bir parçası olsa da, optimize edilmiş enerji çözümlerinin ve çeşitlendirilmiş enerji kaynaklarının mevcudiyeti de küresel enerji arzı açığının kapatılmasına yardımcı olmaktadır.
ABD Enerji Bilgi İdaresi’ne (EIA) göre, enerji üretimi 2050 yılına kadar yaklaşık 45 trilyon kilovat saate (kWh) ulaşacak ve bu rakam 2018’dekinden neredeyse 20 trilyon kWh daha fazla olacak. Petrol ve Gaz gibi kilit sektörler, bir yandan faaliyetlerini karbonsuzlaştırırken diğer yandan da yukarı ve orta akım iş modellerini optimize etmek için düzenleyicilerin, hissedarların, müşterilerin ve hatta işgücünün yoğun baskısı altındadır. Enerji dönüşümü, petrol ve gaz operasyonlarının tüm akışlarında sürdürülebilir inovasyonu teşvik ediyor. Enerji şirketlerinin çoğu, arama, üretim, nakliye ve dağıtımdan oluşan dört temel iş taşını beşinci bir temel sütunla tamamlıyor: çevre yönetimi. Özellikle yeni bir teknoloji olan üretken yapay zeka, bu daha geniş sürdürülebilirlik hedeflerini ele alırken verimliliği artırarak ve karlılığı artırarak sektörde devrim yaratmaya hazırlanıyor.
Petrol ve Gaz Endüstrisinde Yapay Zeka Uygulamaları
Kestirimci bakım: Üretken Yapay Zeka, kestirimci bakım modelleri oluşturmak için pompalar, kompresörler, türbinler ve diğer altyapı ekipmanlarıyla ilgili geçmiş bakım ve sensör verilerini analiz edebilir. Bu modeller daha sonra potansiyel ekipman arızalarını meydana gelmeden önce tahmin eder. Bu erken uyarılar arıza süresini en aza indirir, bakım maliyetlerini düşürür ve teknisyen kaynaklarının kullanımını optimize eder.
Rezerv modelleme ve simülasyonu: Doğru rezerv modelleri ve simülasyonları oluşturarak ve jeolojik ve jeofizik verileri analiz ederek, üretken yapay zeka rezerv gözenekliliği, geçirgenliği ve sıvı davranış özellikleri hakkında içgörüler sağlar. Bu, mühendislerin ve operatörlerin sondaj stratejilerini optimize etmelerine, hidrokarbon rezervlerini tahmin etmelerine, çeşitli üretim senaryoları altında rezerv performansını simüle etmelerine ve üretim verimliliğini en üst düzeye çıkarmalarına yardımcı olur.
Çevresel izleme: Üretken yapay zeka, uydu görüntüleri, iklim verileri ve düzenleyici yönergeler dahil olmak üzere çok sayıda veri kaynağını analiz ederek Petrol ve gaz şirketlerine çevresel etki değerlendirmeleri yapmalarında yardımcı olur. Bu verilere dayanarak, öngörücü modeller operasyonların hava kalitesi, su kaynakları ve ekosistemler üzerindeki potansiyel etkisini belirler. Bu bilgiler daha sonra çevresel risklerin azaltılmasına ve mevzuata uygunluğun sağlanmasına yardımcı olur.
Senaryo planlama ve karar desteği: Petrol ve gaz şirketleri, değişen petrol fiyatlarının, jeopolitik faktörlerin veya operasyonel kararların finansal performansları, üretim seviyeleri ve riske maruz kalma üzerindeki etkisini değerlendirmek için üretken yapay zeka modellerini de kullanabilir. Bu tür bilgiler, paydaşların daha bilinçli kararlar almasına ve sağlam stratejiler geliştirmesine yardımcı olur.
Veri analizi: Üretken yapay zeka modelleri, sondaj kayıtları, üretim raporları ve sensör okumaları gibi yapılandırılmamış veri kaynaklarından değerli içgörüler elde etmek için doğal dil işleme tekniklerini kullanır. Şirketler duygu analizi, trend belirleme ve anomali tespiti gibi görevleri yerine getirirken daha verimli veri odaklı kararlar üretebilir, optimizasyon ve performansı artırmaya yardımcı olabilir.
Keşif: Büyük miktarda jeolojik ve jeofiziksel veriyi analiz ederek, üretken yapay zeka algoritmaları petrol ve gaz yataklarının varlığını gösteren kalıpları ve eğilimleri hızla belirler. Bu içgörüler, şirketlerin nerede sondaj yapacakları ve arama bütçelerini nasıl tahsis edecekleri konusunda daha bilinçli kararlar almalarını sağlar. Simülasyonlar, farklı sondaj konumlarıyla ilişkili potansiyel riskleri ve ödülleri göstermektedir.
PLC Kodu oluşturma: Petrol ve gaz şirketleri rafinaj, üretim süreci kontrolü, boru hattı kontrolü ve izleme operasyonlarında Programlanabilir Mantık Denetleyicileri (PLC’ler) kullanmaktadır. Yazılım geliştiricileri ve otomasyon mühendisleri PLC kodu üretimini hızlandırmak için üretken yapay zekayı kullanabilir. Mühendislik ekipleri, doğal dil girdileri aracılığıyla PLC kodu oluşturarak geliştirme zaman çizelgelerini kısaltır ve hata olasılığını azaltır.
Üretken yapay zeka yeteneklerini kullanmak maliyet ve emisyon tasarruflarını ortaya çıkarmanın bir yolu olsa da, modeli uygulamak için BT altyapısını güçlendirmek ve güvence altına almak, özellikle zorlu ortamlarda kendi başına ayrı bir zorluk teşkil etmektedir. Schneider Electric gibi altyapı ve enerji yönetimi şirketleriyle ortaklık kurarak petrol ve gaz paydaşları, zorlu ortamlar için yeni NEMA 4 dış mekan muhafazaları ile korunan uç bilişim sistemlerini dağıtarak üretken yapay zeka yeteneklerini genişletebilirler.