GlobalData는 기계 학습이 석유 및 가스 산업을 변화시킬 것이라고 말합니다.

데이터 및 분석 회사인 GlobalData에 따르면 기계 학습은 효율성 향상, 생산량 증가, 비용 절감을 통해 석유 및 가스 산업에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이 기술은 GlobalData가 강조한 여러 가지 실제 응용 프로그램을 통해 해당 부문 내에서 빠르게 성장하고 있습니다.

기계 학습의 주요 응용 분야 중 하나는 지진 데이터, 유정 기록, 기타 지질 데이터를 분석하여 잠재적인 석유 및 가스 저장소를 식별하는 것입니다. 기계 학습 알고리즘은 생산 데이터를 분석하여 유정 성능을 향상시키는 패턴을 식별할 수도 있습니다.

기계 학습은 일반적으로 반복 작업을 자동화하고 지진 데이터 해석 및 장비 성능 최적화를 지원하는 데 사용됩니다. 또한 장비 고장을 예측하고 사고를 예방하며 운영 안전을 보장하는 데에도 중요한 역할을 합니다.

석유 및 가스 회사는 기계 학습 알고리즘을 활용하여 시추 장비, 파이프라인, LNG 시설 및 정유소와 같은 다양한 자산의 성과를 추적하고 있습니다. 이 기술은 재고 관리 및 공급망 최적화에도 도움이 됩니다.

업계에서 새롭게 떠오르는 기계 학습 사용 사례에는 연구자들이 기계 학습 도구를 사용하여 지진 데이터를 연구하고 이산화탄소 저장을 위한 잠재적 장소를 식별하는 탄소 격리가 포함됩니다.

글로벌데이터(GlobalData)는 AI 하드웨어, 플랫폼, 컨설팅, 지원 서비스 및 특수 애플리케이션을 통해 인공지능 시장이 크게 성장할 것으로 예상하며 2026년까지 총 1,400억 달러 규모의 가치가 있을 것으로 예상합니다.

AI, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 로봇 공학과 같은 기술의 도입으로 추진되는 디지털화는 이미 석유 및 가스 산업의 생산성과 수익성을 향상시키고 있습니다. 이는 운영을 간소화하고 비용을 절감하며 의사결정 프로세스를 향상시킵니다.

숙련된 노동력 부족, 데이터 보안 문제 등 이전의 어려움에도 불구하고 점점 더 많은 석유 및 가스 회사가 미래 에너지 수요를 충족할 수 있는 변혁적 잠재력과 능력으로 인해 디지털 기술로 자산을 업그레이드하고 있습니다.

디지털 기술의 채택은 장비 가동 중단 시간을 최소화하고 운영 성능을 향상하여 회사 수익을 늘리는 데 중점을 둡니다. 디지털 워크플로를 통해 프로세스를 간소화하고 운영 가시성을 개선하는 것이 핵심 목표입니다.

결론적으로, 기계 학습과 디지털 기술은 운영을 최적화하고, 새로운 탄화수소 매장지를 활용하고, 효율성을 높이고, 배출량을 줄임으로써 석유 및 가스 산업을 변화시킬 것입니다.