O aprendizado de máquina tem potencial para transformar a indústria de petróleo e gás, afirma GlobalData
O aprendizado de máquina tem potencial para melhorar a eficiência, aumentar a produção e reduzir custos na indústria de petróleo e gás.
23 de maio de 2023 - O aprendizado de máquina é um campo em rápido crescimento na indústria de petróleo e gás. Ele pode ser usado para analisar dados sísmicos, registros de poços e outros dados geológicos para identificar potenciais reservatórios de petróleo e gás. Algoritmos de aprendizado de máquina também são capazes de analisar dados de produção e identificar padrões que podem ser usados para melhorar o desempenho do poço. No geral, o aprendizado de máquina tem o potencial de melhorar a eficiência, aumentar a produção e reduzir custos na indústria de petróleo e gás, afirma a GlobalData, uma empresa líder em dados e análise. O relatório temático da GlobalData, “Aprendizado de máquina em petróleo e gás”, fornece uma visão geral de a tecnologia de aprendizado de máquina e sua crescente importância nas operações de petróleo e gás. Também destaca os esforços das principais empresas de petróleo e gás, como BP, ExxonMobil, Saudi Aramco, Shell e TotalEnergies no desenvolvimento e implementação de ferramentas de aprendizagem automática para resolver problemas de negócios. Ravindra Puranik, analista de petróleo e gás da GlobalData, comentou: “A indústria de petróleo e gás sofreu duas perturbações massivas em apenas três anos, na forma da COVID-19 e da guerra na Ucrânia. Enquanto o primeiro impactou a procura global de energia, o último causou perturbações nas cadeias de abastecimento de petróleo e gás na sequência das sanções impostas ao principal fornecedor de energia do mundo, a Rússia. Isto exigiu maior supervisão e otimização do desempenho em todas as funções, incluindo concepção de projetos, construção, logística, gestão de inventário e manutenção. Acima de tudo, as empresas também desejam uma melhor supervisão da demanda do mercado para alinhar sua produção. O objetivo é encontrar todas as oportunidades de redução de custos para sustentar no longo prazo.”O aprendizado de máquina beneficiará as empresas neste cenário, impulsionando a automação, a melhoria de processos e previsão de demanda. Pode apoiar a modernização das práticas de manutenção, a detecção de fugas, a racionalização da gestão de dados e da documentação, a optimização do inventário e das cadeias de abastecimento. Puranik continuou: “A aprendizagem da máquina é um campo em rápido crescimento na indústria do petróleo e do gás e pode potencialmente revolucionar a forma como as empresas exploram e produzem petróleo. e gás. É amplamente utilizado para automatizar tarefas repetitivas e apoiar na interpretação de dados sísmicos e otimização de desempenho de equipamentos operacionais. A tecnologia também é altamente útil na previsão de potenciais falhas de equipamento, evitando assim quaisquer incidentes indesejáveis e aumentando a segurança operacional.”A Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Económico (OCDE) estima que a IA poderia acrescentar até 16 biliões de dólares ao PIB mundial se 2030, equivalente a mais de 10% do produto bruto mundial. Puranik concluiu: “As empresas de petróleo e gás implantaram algoritmos de aprendizado de máquina para rastrear o desempenho de diversos ativos, como plataformas de perfuração, oleodutos, instalações de GNL e refinarias. A tecnologia também está auxiliando as empresas na gestão de estoques e na otimização da cadeia de suprimentos. Além disso, está a surgir um novo caso de utilização para a IA entre os participantes da indústria no que diz respeito ao sequestro de carbono. Pesquisadores da ExxonMobil, Equinor e outros estão usando ferramentas de aprendizado de máquina para estudar dados sísmicos e restringir locais potenciais para armazenamento de dióxido de carbono capturado. A aprendizagem automática tem um vasto potencial no setor energético e continuará a encontrar novas aplicações para automatizar e otimizar.”
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