Il machine learning è in rapida crescita nell'industria petrolifera e del gas. Può essere utilizzato per analizzare i dati sismici, i log dei pozzi e altri dati geologici per identificare potenziali giacimenti di petrolio e gas. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono anche in grado di analizzare i dati di produzione e di identificare modelli che possono essere utilizzati per migliorare le prestazioni dei pozzi.
Il report di GlobalData, "Machine Learning in Oil and Gas", fornisce una panoramica della tecnologia di apprendimento automatico e della sua crescente importanza nelle operazioni petrolifere e del gas. Inoltre, evidenzia gli sforzi delle principali compagnie petrolifere e del gas, come BP, ExxonMobil, Saudi Aramco, Shell e TotalEnergies, nello sviluppo e nell'implementazione di strumenti di apprendimento automatico per risolvere i problemi aziendali.
Machine learning, una tecnologia "scacciacrisi"
"Il settore petrolifero e del gas ha subito due gravi interruzioni in soli tre anni, a causa del covid-19 e della guerra in Ucraina", commenta Ravindra Puranik, analista del settore Oil and Gas di GlobalData. "Mentre la prima ha avuto un impatto sulla domanda globale di energia, la seconda ha causato sconvolgimenti nelle catene di approvvigionamento di petrolio e gas a seguito delle sanzioni imposte alla Russia, primo fornitore di energia al mondo. Ciò ha reso necessaria una maggiore supervisione e l'ottimizzazione delle prestazioni in tutte le funzioni, tra cui la progettazione, la costruzione, la logistica, la gestione delle scorte e la manutenzione. Soprattutto, le aziende desiderano una migliore supervisione della domanda di mercato per allineare la loro produzione. L'obiettivo è trovare ogni opportunità di ridurre i costi per sostenere la produzione a lungo termine".
Il machine learning sarà utile alle aziende in questo scenario, favorendo l'automazione, il miglioramento dei processi e la previsione della domanda. Può aiutare a modernizzare le pratiche di manutenzione, a rilevare le perdite, a semplificare la gestione dei dati e della documentazione, a ottimizzare l'inventario e le catene di fornitura.
"L'apprendimento automatico è un campo in rapida crescita nel settore petrolifero e del gas e può potenzialmente rivoluzionare il modo in cui le aziende esplorano e producono petrolio e gas", prosegue Puranik. "È ampiamente utilizzato per automatizzare le attività ripetitive e per supportare l'interpretazione dei dati sismici e l'ottimizzazione delle prestazioni delle apparecchiature operative. La tecnologia è anche molto utile per prevedere potenziali guasti alle apparecchiature, prevenendo così eventuali incidenti spiacevoli e aumentando la sicurezza operativa".
Gli innumerevoli impieghi dell'intelligenza artificiale
L'Organizzazione per la Cooperazione e lo Sviluppo Economico (OCSE) stima che l'IA potrebbe aggiungere fino a 16mila miliardi di dollari al Pil mondiale entro il 2030, pari a più del 10% del prodotto mondiale lordo.
"Le aziende del settore petrolifero e del gas hanno impiegato un algoritmo di apprendimento automatico per monitorare le prestazioni di diversi asset, come impianti di trivellazione, oleodotti, impianti di Gnl e raffinerie. La tecnologia sta aiutando le aziende anche nella gestione delle scorte e nell'ottimizzazione della catena di approvvigionamento. Inoltre, tra gli operatori del settore sta emergendo un nuovo caso d'uso dell'IA, relativo al sequestro del carbonio. I ricercatori di ExxonMobil, Equinor e altri stanno utilizzando strumenti di apprendimento automatico per studiare i dati sismici e restringere i potenziali siti di stoccaggio dell'anidride carbonica catturata. L'apprendimento automatico ha un grande potenziale nel settore energetico e continuerà a trovare nuove applicazioni per automatizzare e ottimizzare", conclude Puranik.
