石油とガスにおける人工知能の成熟

かつてはサイエンスフィクションの一部だった人工知能（AI）は、私たちの日常生活で普及し、現代の石油とガス産業も例外ではありません。人工ニューラルネットワーク、ファジィ論理、進化的アルゴリズムは、今日の石油とガスの貯留シミュレーション、生産および掘削最適化、掘削自動化とプロセス制御、データマイニングに適用されているAI技術の中で一般的です。「今日、情報技術（IT）関係者と話すと、彼らは4つのトレンドを挙げます：ソーシャルメディア、モバイルデバイス、クラウド、ビッグデータ」とマラソンオイルの上流サービスマネージャーであり、人工知能の進歩のための協会のフェローであるリード・スミスは述べています。ソーシャルメディアはコラボレーションのために日常的に使用され、モバイルデバイスは現場の操作で価値を発揮し、クラウドコンピューティングはコスト削減とネットワークおよびデータ管理における柔軟性と性能の向上を提供する潜在能力を持ち、ハイパーディメンショナルで複雑なビッグデータは機械学習による分析に適しています。これは今日のAI応用の重要な要素です。既存の豊富な歴史的石油とガスデータに加えて、今日のますます複雑な上流環境は、最先端のITによって価値が大幅に向上する膨大な量のデータを生成します。「新しい分析技術を既存のデータに適用することで、見つかる石油がかなりあると主張する人もいます。」とスミスは言いました。データ管理とAIの違いを明確にすることが重要です。SPEの人工知能および予測分析（AIPA）グループは、以前はSPEのデジタルエネルギー技術部門のサブセクションでした。現在は、石油データ駆動分析という独自の技術部門を構成しています。基本的には、デジタルエネルギーはデータの収集、保存、生成を行うものであり、AIPAはデータを使用して人間の介入なしにタスクを実行することに関与していますと、ウェストバージニア大学の石油・天然ガス工学の教授であり、石油フィールドコンサルティングおよびソフトウェア会社Intelligent Solutions, Inc.（ISI）の創設者であるシャハブ・D・モハゲグは述べました。「私たちの業界でもスマートフィールドへ向けての動きがあります。」とモハゲグは言いました。「今日の業界には、自動化をインテリジェンスと同一視する誤解があります。オペレーションが自動化されているからといって、それが賢いわけではありません。AIがなければ、自動化されたフィールドはあるかもしれませんが、スマートフィールドはありません。自動化されたフィールドは脳を提供するかもしれませんが、AIは心を提供します。AIはインテリジェンスの言語であり、ハードウェアをスマートにするものです。この完全な実現のためには、完全なパラダイムシフトを受け入れる必要があります。」業界外でのデータ駆動モデルの良い現代的な例は、消費者の購入習慣を監視するクレジットカード不正検出および防止ツールです。「ISIでは、今日の貯留管理ツールをこのように構築しています。」とモハゲグは言いました。「私たちは今、ハードデータではなくソフトデータを使用して、シェールの水圧破砕の詳細を予測、管理、設計するためにこの技術のパターン認識能力を活用しています.