人工智能(AI)的應用已經滲透到了石油開採行業。智通財經獲悉，納伯斯實業(NBR.US)最近採用了AI程序接管了距離遙遠的鑽井平臺。該公司性能工具主管Rafael Guedes通過屏幕觀察AI機器人控制油田鑽井平臺，以衛星發送指令，並在瞬間做出決定，儘可能使其順利地鑽穿岩石。Guedes估計該程序將在鑽井過程中節省大約5000個指令，並將速度提高至少30%。
美國石油開採業AI應用新場景：鑽井
長期以來，石油行業一直將AI主要用於評估地震勘測等後臺任務，而鑽井和水力壓裂等任務還是隻能依靠人類完成。現在，越來越多的公司使用人工智能、機器學習和遠程操作來提高鑽井速度，並提出更好的方法來跟蹤和預測活動泵何時會發生故障。這項新興技術的目標是降低成本，幫助從地下開採更多石油，這可能會破壞歐佩克(OPEC)控制全球石油產量和推高油價的努力。
Nabors高級副總裁Subodh Saxena表示:“頁岩井的採收率爲8%。如果這一點能夠得到改善，回報的規模將是驚人的。”
隨着鑽井公司和生產商不斷致力於提高效率，先進的AI正在油田鑽探中站穩腳跟。雖然這項技術正在全球範圍內進行測試，但美國可能是最值得關注的地方。長期以來，德克薩斯州、北達科他州和其他州的頁岩盆地一直是發現更快、更便宜的石油開採方法的實驗室，這使美國成爲全球最大的石油生產國。
AI在石油開採業應用廣泛
AI也有助於保持現有油井的流動。RoboWell是哈里伯頓公司(HAL.US)和AIQ公司合作的一個AI項目，最近啓動，幫助阿布扎比國家石油公司通過自主調節來保持其氣井的泵出。
Hilcorp Energy Co.是美國最大的私營石油和天然氣生產商之一，該公司估計，通過使用機器學習來預測設備故障，可以防止大約5億立方英尺的天然氣生產下線。否則，一名工人開着卡車四處檢查所有的油井，尋找那些已經停止抽水的油井，可能需要大約一週的時間。
美國第三大油田服務提供商Baker Hughes Co.首席數字官James Brady表示，儘管這種預測技術目前只應用於二疊紀盆地的少數油井，但它最終將會擴大併產生更大的影響。該服務提供商一直在建立AI模型來預測電潛泵的故障，電潛泵用於保持老井的流動。
對於Permian盆地的一個特定客戶，Baker Hughes可以在30天內預測約65%的客戶井的設備故障。該公司的目標是達到70%，併爲泵的維修提供更完整的建議。Brady稱：“在過去的幾年裏，我們在這方面做得越來越好，當你真正利用物理學和數據科學提出一個更綜合的模型時，你開始獲得更高的預測概率。”
行業數據提供商Kimberlite International Oilfield Research的Kimberlite表示，迄今爲止，AI在油田的最常見應用仍然是監測油井，而不是遠程鑽井。但是其他的應用正在出現。初創公司ShearFRAC正在使用AI來更有效地跟蹤油井。該公司的技術向現場的壓裂人員提供建議，然後由他們選擇是否實施這些建議。爲了向蘋果公司的Siri致敬，這些建議由一個名叫Sheary的機器人發送到機組人員的電腦屏幕上。ShearFRAC首席執行官Andrew McMurray表示，該公司最終計劃提供更自動化的水力壓裂技術。
總部位於休斯頓的Corva公司負責鑽井業務的總經理William Fox表示，該公司正在爲其AI軟件對美國每個頁岩盆地進行建模，並計劃在未來兩年內進軍南美。他說，他對美國石油行業利用人工智能進行優化的程度感到驚訝。Fox說：“頁岩是鑽井行業的實驗室。在這個競爭激烈的市場中，如果在北美頁岩油中行之有效，那麼在其他地方也會有更好的效果。”
而在去年5月，殼牌公司(SHEL.US)就表示，該公司將在其深海勘探和生產中使用大數據分析公司SparkCognition的人工智能技術，以提高海上石油產量。SparkCognition的人工智能算法將處理和分析大量地震數據，以尋找美國墨西哥灣最大的石油生產商殼牌的新油藏。目標是提高作業效率和速度，增加產量和勘探成功率。兩家公司表示，新流程可以將勘探時間從9個月縮短至不到9天。
AI技術降低開採成本、提振產量
Kimberlite International Oilfield Research的數據顯示，在過去五年中，承包商將鑽井所需的大約兩週時間縮短了一天，將壓裂所需的平均11天時間縮短了三天。他們採用了多種新技術，包括鑽長達3英里的水平井。現在，AI有望帶來更大的收益。
效率的提高將帶來成本的降低。Evercore ISI分析師James West預計，未來幾個財政季度，企業將開始宣傳它們利用人工智能節省的成本。他說:“這將節省大量成本，至少兩位數，但在某些情況下可能節省25%至50%的成本。”
由於部署纔剛剛開始，要知道它對就業的潛在影響還爲時過早。但這項技術可能會幫助企業克服近年來遇到的勞動力短缺問題。油田獵頭公司Airswift Holdings Ltd最近對全球能源工作者進行的調查顯示，他們對AI持開放態度，大多數人表示，AI可以提高他們的工作滿意度和生產力。
這項技術不僅在頁岩地層中得到了測試，而且在海上油田也得到了測試。世界上最大的石油服務提供商SLB公司在1月份宣佈，他們在巴西沿海自主鑽井了五口井的部分區域，鑽井時間縮短了60%。
SLB建井部門總裁Jesus Lamas表示，在未來三到五年內，15%的井將由AI自主控制。他說，這項技術不僅是降低鑽井成本的關鍵，也是幫助該行業實現氣候變化目標的關鍵。可再生能源倡導者表示，AI可以幫助將太陽能和風能整合到電網中，加速從化石燃料的過渡;同時，石油和天然氣公司認爲，在一個碳限制的世界裏，AI是減少其運營對全球變暖影響的一種方式。更高效的鑽井意味着每口井消耗的能源更少。
Lamas稱：“我們需要做一些不同的事情。我們需要降低每桶石油的成本，我們需要提高效率，我們需要減少每桶石油的二氧化碳排放量。”