И петролната индустрия прибегна до услугите на изкуствения интелект

ИИ ще се използва за изследване на цифрови копия от рафинерии и терминали за втечнен газ

Снимка: iStock by Getty Images

И петролната индустрия прибегна до услугите на изкуствения интелект

ИИ ще се използва за изследване на цифрови копия от рафинерии и терминали за втечнен газ

08:13 | 17 юни 2024 | Редактор : Ива Капкова 1 1294 Снимка: iStock by Getty Images

Петролната и газова промишленост се подготвя да започне да използва генеративен изкуствен интелект (ИИ), за да улесни работата на екипите си, да подобри съответствието с нормативните изисквания и да подобри въглеродния си отпечатък, предаде Франс прес.

Изкуственият интелект

Дори преди появата на "Чат ДжиПиТи" (ChatGPT), интерфейсът, който произвежда съдържание в отговор на заявка на разговорен език, секторът вече беше много привързан към традиционния изкуствен интелект, предназначен за програмисти.

По време на енергийната конференцията CERAWeek през март главният изпълнителен директор на "Шеврон" (Chevron) Майкъл Вирт обсъди подземни изображения и планиране на производството в Пермския басейн, най-голямото находище на шистов газ и нефт в САЩ, разположен между щатите Тексас и Ню Мексико.

Но "оползотворяването на богатството от данни, генерирани от сондирането, винаги е било трудно за големите играчи в индустрията", написа наскоро Тим Хафке, специалист по маркетинг на съдържанието в "AlphaSense" (АлфаСенс), компанията за анализ на данни и теми.

"Тази информация идва от различни източници", което "затруднява синтезирането ѝ в смилаема форма. Това е мястото, където се появява генеративният изкуствен интелект", допълни той, цитиран от БТА.

Тази по-достъпна версия на изкуствен интелект (тъй като може да бъде консултирана чрез интерфейс на ясен и разбираем език), също така позволява да се изследват цифровите копия от рафинерии и терминали за LNG (втечнен природен газ), наречени цифрови близнаци, които стават широко разпространени в сектора.

Тези цифрови копия правят възможно разрешаването на оперативни проблеми, възникнали при физически съоръжения.

Енергийният сектор разчита и на така наречените предсказуеми модели за изкуствен интелект, които предвиждат износването на оборудването, за да могат да го заменят, преди да достигне точката си на счупване.

За Матю Кернер, корпоративен вицепрезидент и ръководител на дистанционните (облачни) изчисления в "Майкрософт" (Microsoft), това е една от входните точки към генериращия изкуствен интелект, който ви позволява да получите подробен отговор, да създадете изображение или звук от заявка, написана на разбираем език.

"Някои от нашите клиенти използват генеративен изкуствен интелект, за да разберат защо моделите правят тези прогнози", обясни Кернер по време на кръгла маса на конференцията CERAWeek. "Генеративният изкуствен интелект е като болт, който се свързва с други интерфейси на ИИ", допълни той.

Благодарение на генеративния изкуствен интелект служител може да попита на място "каква температура, налягане, влажност (на оборудването) причинява проблема и техните вариации", което прави възможно да се направи диагноза, продължава Роб Макгрийви, ръководител на продуктовия мениджмънт и екипите на бизнес звената, от британския производител на софтуер "Авива" (Aveva).

Генеративният изкуствен интелект може да предостави "контекст на хората, които трябва да вземат решение, дори ако то е извън тяхната област на експертиза", настоява Матю Бабин, ръководител на отдел "Енергетика и природни ресурси" в компанията за анализ на големи данни "Палaнтиър" (Palantir).

В индустрия, която редовно изисква пълно или частично спиране на инсталациите за проверки и профилактика, интерфейсът осигурява достъп до наръчниците за техническо обслужване, "с което трябва да се консултирате, за да се разбере как да се процедира", добавя Бабин.

Освен това цифровото моделиране на инфраструктурите предоставя перспектива за отговор на практически въпроси.

"Ако започнем поддръжка, трябва да определим например дали има по-бързи и по-добре адаптирани реакции, запазване и оптимизиране на оборудването благодарение на анализа на исторически данни, по-ефективно търсене и извличане. Всичко това също води до по-добър въглероден отпечатък".

Тези печалби обаче трябва да бъдат квалифицирани, тъй като генеративният ИИ консумира много енергия, за да работи на сървъри на центрове за данни.

Работейки в един силно стандартизиран свят, индустрията може също да разчита на генеративния ИИ, за да гарантира, че оборудването и персоналът отговарят на текущата регулаторна рамка, като интегрират най-новите данни в своите модели, когато те се появят.

"Това, което е интересно за генеративния изкуствен интелект е, че той може да се използва от други хора" освен тези, които са в контакт с традиционния, като компютърни учени, анализатори, мениджъри, описва Дан Бенет, ръководител на технологиите и данните в "Стандарт енд Пуърс глоубъл комодити инсайтс" (S&P Global Commodity Insights).

"Там персоналът на терен или административните служители не са били засегнати досега."

"Тези инструменти могат да помогнат на следващото поколение работници да се адаптират", казва Роб Макгрийви. "Има начин да се съкрати значително времето, необходимо за контрол на работата на инсталациите", допълни още той.

ИЗБРАНО