使用人工智能的数字技术使公司能够分析数据，以发现他们以前从未注意到的趋势，并实现流程自动化。合理利用人工智能技术，生产商不仅能够降低运营成本，还可以实现企业的可持续发展目标。

作者：Markham Hislop    来源：企业网D1Net

衡量石油和天然气生产商运营绩效的指标有很多，包括更高的效率、更低的成本以及更长的油井运行时间等等，而随着全球气候不断恶化，减少温室气体排放也成为其中一项重要指标。

在加拿大，石油和天然气部门的温室气体排放量占该国总排放量的25%。如今，随着对全球变暖现象的担忧加剧，监管变得更加严格，投资者的要求也变得更高，甚至银行家也呼吁生产商管理他们的“气候风险”。降低石油和天然气生产中的温室气体(GHG)排放量无疑是明智之举。如果做得好的话，减少温室气体排放会成为实现更佳运营绩效的重要组成部分。

人工智能与优化

一般情况下，一名工程师需要监督大约250口油井。一天只有24小时，谁有那么多精力处理所有这些数据?保持生产在线，而非优化，通常是首要任务，这也滋生了“一劳永逸”的心态以及“人浮于事”的现象。

拥有200口油井的德克萨斯州运营商通过利用人工智能技术来处理数据，发现三分之二的杆式提升井处于过度泵送状态。该运营商还使用人工智能自动化设定点管理将电力消耗降低了 11%，温室气体排放量减少了13%，达到了符合企业可持续发展目标的水平，最终实现了降低生产成本、提升生产效率以及延长油井运行时间的多重效果。

远程工作，降低排放

在新馆疫情大流行期间，员工在家工作时能够保持完全控制对于本地系统来说非常困难，因为数据存储在云中，而员工又可以远程访问数据。

由于担心安全性、数据所有权以及失去对数据的控制，云计算在石油和天然气自动化中的应用十分缓慢。但是，在艰难的业务中断期间，AI支持的优化能力以及保持连续性的价值也让高管和所有者们相信了它的价值。

减少出差是降低排放的另一种方式。人工智能驱动的自动化减少了操作员到现场的次数。

预测性维护

降低修井频率同样是生产商的一项重要任务。毕竟，失败是要付出代价的。修井费用通常十分昂贵，而且油井无法继续创造收益。利用人工智能的预测性维护是解决这一问题越来越流行的方法。

使用历史和当前数据，该软件可以判断设备何时可能发生故障，并在发生故障之前完成修理或更换。而“规范性”分析还能更进一步解释设备损坏的原因，以及在哪里订购更换部件。

人工智能是底线问题

石油和天然气一直是一个周期性行业。生产者走出低谷，并希望在高峰期获利。他们无法控制价格，但可以控制成本。

使用人工智能的数字技术使公司能够分析数据，以发现他们以前从未注意到的趋势，并实现流程自动化。然后，经验丰富的员工便可以腾出时间来解决其他重要问题，例如减少温室气体排放。

合理利用人工智能技术，生产商不仅能够降低运营成本，还可以实现企业的可持续发展目标。

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