Нова заплаха за ОПЕК: Шистовите производители тестват AI, за да увеличат добива си

От тъмна контролна зала в Хюстън Рафаел Гуедес наблюдаваше на монитор как робот пое управлението на сондажна платформа в петролно поле в Северна Дакота, освобождавайки човешкия оператор.

Светещи червени кутии осветиха екрана, когато програма за изкуствен интелект пое далечната платформа на Nabors Industries Ltd., излъчвайки инструкции по сателит и вземайки решения за част от секундата да пробие скалата възможно най-гладко. Гуедес, директор на инструментите за ефективност на компанията, изчислява, че програмата от Corva LLC ще спести на човешкия оператор около 5000 команди по време на пробиване на кладенеца и ще увеличи скоростта с поне 30%.

„Всичко това е автоматизирано – операторът не трябва да натиска нищо“, каза Гуедес, докато зелена линия на екрана проследява пътя на свредлото под земята. „Сега можете да използвате силата на мозъка си за нещо друго.“

Петролната промишленост отдавна е преместила изкуствения интелект предимно в бек-офис задачи като оценка на сеизмични проучвания, като същевременно държи сондирането и хидравличното разбиване здраво в човешки ръце. Сега компаниите все повече използват AI, машинно обучение и дистанционни операции, за да пробиват по-бързо, да предлагат по-добри начини за разбиване и да прогнозират кога активните помпи за кладенци ще се повредят. Целта е нововъзникващата технология да намали разходите и да помогне за изстискването на повече петрол от земята, заплашвайки да подкопае усилията на Организацията на страните износителки на петрол да ограничи световното производство на петрол и да повиши цените.

„Един шистов кладенец получава 8% степен на възстановяване“, каза Субод Саксена, старши вицепрезидент в Nabors. „Ако това може да се подобри, размерът на наградата е феноменален.“

Усъвършенстваният AI се налага в нефтените полета, тъй като компаниите за сондажи и производителите са неуморно фокусирани върху подобряването на ефективността. Докато технологията се тества по целия свят, САЩ е може би най-важното място за наблюдение. Шистовите басейни на Тексас, Северна Дакота и други щати отдавна са лаборатории за откриване на по-бързи и по-евтини начини за изпомпване на петрол, превръщайки САЩ в най-големия производител в света.

През последните пет години изпълнителите са намалили един ден от приблизително двете седмици, необходими за пробиване на кладенец, и три дни от средните 11 дни за фракинг, според доставчика на данни за индустрията Kimberlite International Oilfield Research. Те са го направили с широка комбинация от нови технологии и техники, включително пробиване на хоризонтални кладенци с дължина до 3 мили. Сега AI обещава още по-големи печалби.

Подобрената ефективност трябва да доведе до по-ниски разходи. Джеймс Уест, анализатор в Evercore ISI, очаква компаниите да започнат да рекламират своите спестявания от AI през следващите няколко фискални тримесечия. „Ще има значителни икономии на разходи, най-малко двуцифрени, но вероятно в 25% до 50% от спестяванията на разходи при определени сценарии“, каза той.

Тъй като внедряването едва сега започва, е твърде рано да разберем потенциалното въздействие върху работните места. Но технологията може да помогне на компаниите да преодолеят недостига на работници, които са имали през последните години. Енергийните работници по целия свят, наскоро анкетирани от Airswift Holdings Ltd., фирма за набор на персонал за петролни находища, посочиха отвореност към ИИ, като повечето казаха, че той може да повиши удовлетворението от работата и производителността им.

Технологията се тества не само в шистови образувания, но и в офшорни нефтени находища. SLB, най-големият доставчик на петролни услуги в света, обяви през януари, че е пробил автономно участъци от пет кладенеца край бреговете на Бразилия, което води до 60% по-бързо време за пробиване.

Хесус Ламас, президент на звеното за изграждане на кладенци на SLB, каза, че през следващите три до пет години 15% от всички кладенци ще бъдат автономно контролирани от AI. Технологията може да бъде ключова не само за намаляване на разходите за сондиране, но и за подпомагане на индустрията да постигне целите, свързани с изменението на климата, каза той. Въпреки че привържениците на възобновяемата енергия казват, че изкуственият интелект може да помогне за интегрирането на слънчевата и вятърната енергия в мрежата - ускорявайки прехода от изкопаеми горива - петролните и газовите компании виждат това като начин да намалят отпечатъка на глобалното затопляне от своите операции в свят с ограничени въглеродни емисии. По-ефективното сондиране означава по-малко изразходвана енергия за кладенец.

„Трябва да направим нещо различно“, каза Ламас. „Трябва да намалим цената на един барел, трябва да увеличим ефективността и трябва да намалим емисиите на CO2 на барел.“

Изкуственият интелект също помага за поддържане на съществуващите кладенци. RoboWell, AI проект от Halliburton Co. и AIQ, беше стартиран наскоро, за да помогне на Abu Dhabi National Oil Co. да поддържа изпомпването на своите газови кладенци чрез автономни самонастройки.

Hilcorp Energy Co., един от най-големите частни производители на петрол и газ в САЩ, изчислява, че може да предотврати спирането на приблизително половин милиард кубични фута добив на газ чрез използване на машинно обучение за прогнозиране на повреди в оборудването, каза Лиза Хелпър, геолог в компанията. В противен случай може да отнеме около седмица на работник, който се движи с камион, за да провери всички кладенци, търсейки тези, които са спрели да изпомпват.

„Винаги искаме да бъдем икономичен оператор“, каза Хелпър миналия месец на индустриална конференция в Хюстън. „Използването на изкуствен интелект и машинно обучение на терен, в офиса, след това в крайна сметка чрез подповърхностен анализ ни позволи да поддържаме много стегната, оптимална работна сила.“

Въпреки че подобна технология за прогнозиране е инсталирана само на малък брой кладенци в Пермския басейн, тя в крайна сметка ще се разшири и ще има по-голямо въздействие, каза Джеймс Брейди, главен дигитален директор в Baker Hughes Co. Третият доставчик на петролни услуги изгражда AI модели за прогнозиране на повреди на електрически потопяеми помпи, които се използват за поддържане на потока на по-стари кладенци.

За конкретен клиент в Пермския басейн Baker Hughes може да предвиди повреда на оборудването в рамките на 30 дни на около 65% от кладенците на клиента. Компанията се стреми да достигне 70% и да предложи по-добри препоръки за обслужване на помпите.

„През последните няколко години ставаме все по-добри и по-добри в това“, каза Брейди, ветеран с повече от три десетилетия в петролната индустрия. „Когато всъщност излезете с по-комбиниран модел, използвайки физиката, както и науката за данните, започвате да получавате по-висока вероятност за прогнозиране.“

Мониторингът на кладенци, вместо дистанционното им пробиване, остава най-често срещаното използване на изкуствен интелект в петролните находища досега, според Кимбърлайт. Но се появяват и други приложения. Стартиращата компания ShearFRAC използва AI за по-ефективно разбиване на кладенци. Технологията на компанията дава предложения на екипите за фракинг на място, които след това избират дали да ги приложат. Като намигване към Siri на Apple Inc., предложенията се доставят на екраните на компютрите на екипажа от робот на име Sheary и се обявяват с меко звуково „ping“. Андрю Макмъри, главен изпълнителен директор на ShearFRAC, каза, че компанията в крайна сметка планира да предложи по-автоматизиран фракинг.

Corva, която моделира всеки американски шистов басейн за своя AI софтуер, планира да се премести в Южна Америка през следващите две години, каза Уилям Фокс, генерален мениджър за сондиране в компанията. Той каза, че е бил изненадан колко много петролната индустрия на САЩ е успяла да оптимизира с AI.

„Шистите са лабораторията на сондажната индустрия“, каза Фокс. „Това, което е доказано и прието на този невероятно конкурентен, твърд пазар, ако работи в северноамерикански шисти, ще работи още по-добре другаде.“

Още по темата

Apple купува канадски AI стартъп, който да ѝ помогне в надпреварата за технологията

Вдъхновението на фондовия пазар върви към изчерпване

България трябва да прилага приетия регламент на ЕС за изкуствения интелект

Ще промени ли AI идеята за "автор" в изкуството