人工智能如何希望石油和天然气行业脱碳

油井和煤炭产业的该公司面临着比北非其他其组织来得艰难的脱碳道路。根据Strategic Gears的研究成果，机器学习意味著是解决这一疑问的这两项，除此以外、减小排放量，同时为扩大新近清洁风能的供应缺少出路。

虽然油井和煤炭该公司并不需要将其业务从能源量转移上来，但那些延后努力的该公司将并不需要在后碳风能产品中的茁壮成长。北非周边地区来得是如此，该周边地区的许多主要金融体系都在借此挣脱对油井的相反。

作为回应，沙特马兰（Saudi Aramco）、英国油井（BP）和荷兰英国王室壳牌（Royal Dutch Shell）等主要该公司已设定了碳减排最大限度，承诺到2050年发挥作用净零能源量。

机器学习如何为了让油井和煤炭产业脱碳

但发挥作用这一最大限度说出去容易做出去难。幸运的是，以前十年的数字革命为实施并加快风能主导打开了新近的出路，根据管理咨询该公司Strategic Gears的说法，机器学习在三个这两项方面同样有用。

业务监控

机器学习处置的速度和精准度意味着可以输入和分析大量数据，在几分钟内转化成简报，这意味著在此之前需要几个年末的时长。这不仅为那些希望行踪获利、主导计划或碳足迹的中小企业缺少了丰厚的洞察力，还可以扣留人才，让他们投身于于来得多电子货币工作。

Strategic Gears的研究成果管理人员指出，机器学习如何为了让油井和煤炭该公司向来得保护环境的种系统设计过渡，沙特阿拉伯就是一个极其重要的范例。

马兰油井在其试运行中的用到机器学习来除此以外和节约费用，用到该技术的发展监控其基础设施的机动性，并发挥作用预测性保护。如今，在其Khurais油井，机器学习技术的发展为了让马兰油井该公司将总能耗减少了18%，保护费用减少了30%，检查时长减小了40%数。

优化碳捕获

怪兽、无人机、自力系统设计以及传感器等新近兴机器学习和相关技术的发展可以为了让油井和煤炭该公司减少分销链上的费用。由于中小企业需要在净零分阶段的其他偏远地区投资额，这意味著会减缓投资额额度和底线的受压。

举个范例，Strategic Gears指出，BP与Kelvin（主营办事处位于美国的机器学习控制技术的发展程序开发商）合作，在其拼命井安装了传感器，包括乙烷测定摄像头。在六个年末内，该井的乙烷泄漏量下降了74%。在削减试运行费用的同时，这更容易英国油井该公司很快减小其在北非的温室气体排放量。

蓝色锂

除了减小排放量，机器学习还可以为了让油井和煤炭该公司在锂等增长型产品扩大其雄心。展示潜力，根据或许和主因研究成果，蓝色锂气产品资本预计将从2020年的7.55亿美元上升到2026年的14亿美元。

随着未来几年对油井和煤炭的相反程度下降，对锂等替代液氧的需求量将上升，因此风能管理工作对锂的依靠早已开始获得动力。Strategic Gears之后指出沙特阿拉伯正在依靠机器学习成功开发蓝色锂气生产。

或多或少的是，沙特阿拉伯沙特国王新近技术的发展该大学正在研究成果应用于过程控制和优化的定制机器学习算法，这将终究为了让油井和煤炭该公司发挥作用蓝色制锂。

超越长远

除了更容易可持续发展，机器学习当然还有许多其他好处。Strategic Gears补充说，它还为油井和煤炭该公司缺少了减小产品预测、改进安全措施、发现未开发资源等出路，所有这些都更容易除此以外和资本。

研究成果管理人员补充道，“操作优化、预测和预测性保护是最常见的技术的发展，这两项在于合乎道德地用到，为了确保机器学习算法持续保持最先进水平，它们需要保护！”（小晨重写）

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