Laut GlobalData hat maschinelles Lernen das Potenzial, die Öl- und Gasindustrie zu verändern

Maschinelles Lernen ist ein schnell wachsendes Feld in der Öl- und Gasindustrie. Es kann zur Analyse seismischer Daten, Bohrlochprotokolle und anderer geologischer Daten verwendet werden, um potenzielle Öl- und Gaslagerstätten zu identifizieren. Algorithmen für maschinelles Lernen sind auch in der Lage, Produktionsdaten zu analysieren und Muster zu identifizieren, die zur Verbesserung der Bohrlochleistung verwendet werden können. Insgesamt hat maschinelles Lernen das Potenzial, die Effizienz zu verbessern, die Produktion zu steigern und die Kosten in der Öl- und Gasindustrie zu senken, sagt GlobalData, ein führendes Daten- und Analyseunternehmen.

Der thematische Bericht „Machine Learning in Oil and Gas“ von GlobalData bietet einen Überblick über die Technologie des maschinellen Lernens und ihre wachsende Bedeutung im Öl- und Gasbetrieb. Darüber hinaus werden die Bemühungen großer Öl- und Gasunternehmen wie BP, ExxonMobil, Saudi Aramco, Shell und TotalEnergies bei der Entwicklung und Implementierung von Tools für maschinelles Lernen zur Bewältigung von Geschäftsproblemen hervorgehoben.

Ravindra Puranik, Öl- und Gasanalyst bei GlobalData, kommentiert: „Die Öl- und Gasindustrie hat in nur drei Jahren zwei massive Störungen in Form von COVID-19 und dem Ukraine-Krieg erlebt. Während sich Ersteres auf die weltweite Energienachfrage auswirkte, sorgte Letzteres nach den Sanktionen gegen den weltweit größten Energieversorger Russland für Unruhen in den Öl- und Gaslieferketten. Dies erfordert eine verstärkte Überwachung und Leistungsoptimierung in allen Funktionen, einschließlich Projektdesign, Konstruktion, Logistik, Bestandsverwaltung und Wartung. Unternehmen wünschen sich vor allem auch einen besseren Überblick über die Marktnachfrage, um ihre Produktion auszurichten. Ziel ist es, alle Möglichkeiten zu finden, die Kosten zu senken und langfristig aufrechtzuerhalten.“

Maschinelles Lernen wird Unternehmen in diesem Szenario von Nutzen sein, indem es die Automatisierung, Prozessverbesserung und Bedarfsprognose vorantreibt. Es kann bei der Modernisierung von Wartungspraktiken, der Erkennung von Leckagen, der Rationalisierung der Datenverwaltung und -dokumentation sowie der Optimierung von Lagerbeständen und Lieferketten helfen.

Puranik fährt fort: „Maschinelles Lernen ist ein schnell wachsendes Feld in der Öl- und Gasindustrie und kann möglicherweise die Art und Weise revolutionieren, wie Unternehmen Öl und Gas erforschen und fördern. Es wird hauptsächlich zur Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und zur Unterstützung bei der Interpretation seismischer Daten und der Leistungsoptimierung von Betriebsgeräten eingesetzt. Die Technologie ist außerdem äußerst nützlich bei der Vorhersage potenzieller Geräteausfälle, wodurch unerwünschte Zwischenfälle vermieden und die Betriebssicherheit erhöht werden.“

Die Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD) schätzt, dass KI bis 2030 das weltweite BIP um bis zu 16 Billionen US-Dollar steigern könnte, was mehr als 10 % des Bruttoweltprodukts entspricht.

Puranik kommt zu dem Schluss: „Öl- und Gasunternehmen haben Algorithmen für maschinelles Lernen eingesetzt, um die Leistung verschiedener Anlagen wie Bohrinseln, Pipelines, LNG-Anlagen und Raffinerien zu verfolgen. Die Technologie unterstützt Unternehmen auch bei der Bestandsverwaltung und der Optimierung der Lieferkette. Darüber hinaus zeichnet sich bei den Branchenteilnehmern ein neuer Anwendungsfall für KI im Zusammenhang mit der Kohlenstoffbindung ab. Forscher von ExxonMobil, Equinor und anderen nutzen maschinelle Lerntools, um seismische Daten zu untersuchen und potenzielle Standorte für die Speicherung von abgeschiedenem Kohlendioxid einzugrenzen. Maschinelles Lernen hat großes Potenzial im Energiesektor und wird weiterhin neue Anwendungen zur Automatisierung und Optimierung finden.“

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