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衡量石油和天然氣生產(chǎn)商運(yùn)營(yíng)績(jī)效的指標(biāo)有很多，包括更高的效率、更低的成本以及更長(zhǎng)的油井運(yùn)行時(shí)間等等，而隨著全球氣候不斷惡化，減少溫室氣體排放也成為其中一項(xiàng)重要指標(biāo)。

在加拿大，石油和天然氣部門的溫室氣體排放量占該國(guó)總排放量的25%。如今，隨著對(duì)全球變暖現(xiàn)象的擔(dān)憂加劇，監(jiān)管變得更加嚴(yán)格，投資者的要求也變得更高，甚至銀行家也呼吁生產(chǎn)商管理他們的“氣候風(fēng)險(xiǎn)”。降低石油和天然氣生產(chǎn)中的溫室氣體(GHG)排放量無疑是明智之舉。如果做得好的話，減少溫室氣體排放會(huì)成為實(shí)現(xiàn)更佳運(yùn)營(yíng)績(jī)效的重要組成部分。

人工智能與優(yōu)化

一般情況下，一名工程師需要監(jiān)督大約250口油井。一天只有24小時(shí)，誰(shuí)有那么多精力處理所有這些數(shù)據(jù)?保持生產(chǎn)在線，而非優(yōu)化，通常是首要任務(wù)，這也滋生了“一勞永逸”的心態(tài)以及“人浮于事”的現(xiàn)象。

擁有200口油井的德克薩斯州運(yùn)營(yíng)商通過利用人工智能技術(shù)來處理數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)三分之二的桿式提升井處于過度泵送狀態(tài)。該運(yùn)營(yíng)商還使用人工智能自動(dòng)化設(shè)定點(diǎn)管理將電力消耗降低了 11%，溫室氣體排放量減少了13%，達(dá)到了符合企業(yè)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的水平，最終實(shí)現(xiàn)了降低生產(chǎn)成本、提升生產(chǎn)效率以及延長(zhǎng)油井運(yùn)行時(shí)間的多重效果。

遠(yuǎn)程工作，降低排放

在新館疫情大流行期間，員工在家工作時(shí)能夠保持完全控制對(duì)于本地系統(tǒng)來說非常困難，因?yàn)閿?shù)據(jù)存儲(chǔ)在云中，而員工又可以遠(yuǎn)程訪問數(shù)據(jù)。

由于擔(dān)心安全性、數(shù)據(jù)所有權(quán)以及失去對(duì)數(shù)據(jù)的控制，云計(jì)算在石油和天然氣自動(dòng)化中的應(yīng)用十分緩慢。但是，在艱難的業(yè)務(wù)中斷期間，AI支持的優(yōu)化能力以及保持連續(xù)性的價(jià)值也讓高管和所有者們相信了它的價(jià)值。

減少出差是降低排放的另一種方式。人工智能驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化減少了操作員到現(xiàn)場(chǎng)的次數(shù)。

預(yù)測(cè)性維護(hù)

降低修井頻率同樣是生產(chǎn)商的一項(xiàng)重要任務(wù)。畢竟，失敗是要付出代價(jià)的。修井費(fèi)用通常十分昂貴，而且油井無法繼續(xù)創(chuàng)造收益。利用人工智能的預(yù)測(cè)性維護(hù)是解決這一問題越來越流行的方法。

使用歷史和當(dāng)前數(shù)據(jù)，該軟件可以判斷設(shè)備何時(shí)可能發(fā)生故障，并在發(fā)生故障之前完成修理或更換。而“規(guī)范性”分析還能更進(jìn)一步解釋設(shè)備損壞的原因，以及在哪里訂購(gòu)更換部件。

人工智能是底線問題

石油和天然氣一直是一個(gè)周期性行業(yè)。生產(chǎn)者走出低谷，并希望在高峰期獲利。他們無法控制價(jià)格，但可以控制成本。

使用人工智能的數(shù)字技術(shù)使公司能夠分析數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)他們以前從未注意到的趨勢(shì)，并實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化。然后，經(jīng)驗(yàn)豐富的員工便可以騰出時(shí)間來解決其他重要問題，例如減少溫室氣體排放。

合理利用人工智能技術(shù)，生產(chǎn)商不僅能夠降低運(yùn)營(yíng)成本，還可以實(shí)現(xiàn)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。