L’apprendimento automatico ha il potenziale per trasformare l’industria del petrolio e del gas, afferma GlobalData

L’apprendimento automatico è un campo in rapida crescita nel settore del petrolio e del gas. Può essere utilizzato per analizzare dati sismici, registri di 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 identificare modelli che possono essere utilizzati per migliorare le prestazioni dei pozzi. Nel complesso, l’apprendimento automatico ha il potenziale per migliorare l’efficienza, aumentare la produzione e ridurre i costi nel settore del petrolio e del gas, afferma GlobalData, una delle principali società di dati e analisi.

Il rapporto tematico di GlobalData, "Machine Learning in Oil and Gas", fornisce una panoramica della tecnologia di machine learning e della sua crescente importanza nelle operazioni petrolifere e del gas. Evidenzia inoltre 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 affrontare i problemi aziendali.

Ravindra Puranik, analista di petrolio e gas presso GlobalData, commenta: “L’industria del petrolio e del gas ha subito due enormi sconvolgimenti in soli tre anni sotto forma di COVID-19 e della guerra in Ucraina. Mentre il primo ha avuto un impatto sulla domanda energetica globale, il secondo ha causato sconvolgimenti nelle catene di approvvigionamento di petrolio e gas a seguito delle sanzioni contro la Russia, il principale fornitore energetico mondiale. Ciò ha reso necessaria una maggiore supervisione e ottimizzazione delle prestazioni in tutte le funzioni, tra cui progettazione, costruzione, logistica, gestione delle scorte e manutenzione. Soprattutto, le aziende vogliono anche una migliore supervisione della domanda del mercato per allineare la loro produzione. L’obiettivo è trovare ogni opportunità per ridurre i costi da sostenere a lungo termine”.

In questo scenario, il machine learning andrà a vantaggio delle aziende, favorendo l’automazione, il miglioramento dei processi e la previsione della domanda. Può supportare la modernizzazione delle pratiche di manutenzione, il rilevamento delle perdite, la semplificazione della gestione e della documentazione dei dati, l'ottimizzazione dell'inventario e delle catene di approvvigionamento.

Puranik continua: “L’apprendimento automatico è un campo in rapida crescita nel settore del petrolio e del gas e può potenzialmente rivoluzionare il modo in cui le aziende esplorano e producono petrolio e gas. Viene ampiamente utilizzato per automatizzare attività ripetitive e supportare l'interpretazione dei dati sismici e l'ottimizzazione delle prestazioni delle apparecchiature operative. La tecnologia è anche molto utile nel prevedere potenziali guasti alle apparecchiature, prevenendo così eventuali incidenti spiacevoli e aumentando la sicurezza operativa”.

L’Organizzazione per la cooperazione e lo sviluppo economico (OCSE) stima che l’intelligenza artificiale potrebbe aggiungere fino a 16 trilioni di dollari al PIL mondiale entro il 2030, pari a oltre il 10% del prodotto mondiale lordo.

Puranik conclude: “Le compagnie petrolifere e del gas hanno implementato algoritmi di apprendimento automatico per monitorare le prestazioni di diverse risorse, come impianti di perforazione, oleodotti, impianti di GNL e raffinerie. La tecnologia aiuta anche le aziende nella gestione delle scorte e nell’ottimizzazione della catena di fornitura. Inoltre, sta emergendo un nuovo caso d’uso per l’intelligenza artificiale tra i partecipanti al settore riguardante il 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 per lo stoccaggio dell’anidride carbonica catturata. L’apprendimento automatico ha un vasto potenziale nel settore energetico e continuerà a trovare nuove applicazioni per automatizzare e ottimizzare”.

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