雖然石油和天然氣行業(yè)的估價在過去幾十年中一直經(jīng)歷著起起落落，但是許多金融機構(gòu)還是寄希望于 2017 年的油價能夠有小幅的提升。雖然有人認為石油行業(yè)效益增長正接近尾聲，但是這個觀點僅僅針對于某些硬技術(shù)，特別是與石油和天然氣相關(guān)的方面。

為了幫助石油和天然氣行業(yè)正式邁入 21 世紀，需要整合很多其他行業(yè)的技術(shù)、多年的專業(yè)知識積累以及不同的思維方式。Oilprice 之前曾提出，結(jié)合食品工業(yè)技術(shù)可以提高水力壓裂石油的安全標準，然而結(jié)合 IT 行業(yè)的技術(shù)才能使石油和天然氣行業(yè)真正受惠。無論是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器學習、模糊邏輯、案例推理以及專家系統(tǒng)，人工智能都有可以幫助其轉(zhuǎn)型的潛力。

上游暴發(fā)

當遠程傳感器連接到無限網(wǎng)絡(luò)中，哪怕是從最奇怪的地方，數(shù)據(jù)都可以被收集和集中分析。根據(jù)麥肯錫公司的數(shù)據(jù)，采用人工智能可以在石油與天然氣供應(yīng)鏈中節(jié)約 500 億美元，并且能帶來持續(xù)的利潤增長。舉個例子來說，使用人工智能算法可以在地震數(shù)據(jù)中更準確地篩選信號和噪聲，并減少 10% 的干井開挖?，F(xiàn)在這項技術(shù)也被帶入了 500 強公司，本周早些時候，英特爾收購了美國圣地亞哥的一家創(chuàng)業(yè)公司 Nervana，他們利用這些技術(shù)提高石油勘探的操作效率。有了英特爾的助力，石油巨頭們可以期待這項技術(shù)通過董事會大規(guī)模地實施了。

實時大數(shù)據(jù)

石油與天然氣行業(yè)已經(jīng)開始利用數(shù)據(jù)去分析井下環(huán)境，隨著數(shù)據(jù)分析成本下降，現(xiàn)在這些技術(shù)正在被運用到更小的井中。數(shù)據(jù)分析可以在危險發(fā)生之前提出預(yù)警信號。

鉆一個井時，機器學習軟件會考慮大量不同的因素，比如地震震動、熱梯度、地層滲透率，并連同壓力等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)一起。已經(jīng)成立四年的西雅圖初創(chuàng)公司 Seeq 表示，這些數(shù)據(jù)能幫助鉆進在如方向與速度上做出實時決策，以此優(yōu)化整個鉆井作業(yè)，同時還能夠預(yù)測諸如半潛式泵（ESPs）等設(shè)備的故障，來降低計劃外停機的次數(shù)和設(shè)備成本。

機器正在學習

在宏觀層面上，深度機器學習可以幫助提高對于宏觀經(jīng)濟趨勢的意識，從而推動在勘探和生產(chǎn)（E&P）方面的投資決策。經(jīng)濟條件甚至是天氣模式，還有生產(chǎn)強度等因素都會在投資決策中被納入考量范圍。Kpler 這類公司一直采用地理追蹤船只技術(shù)，將當前能源船只的航行軌跡與歷史趨勢進行對比，來幫助運營商進行更好的決策。這些類型的數(shù)據(jù)可以幫助確定能源航運業(yè)的趨勢。

模糊決策

模糊邏輯是一種人工智能的機制，可以在數(shù)據(jù)不完整或者不可靠的狀況下幫助決策。如果用一定數(shù)量的輸入來設(shè)計一個算法，模糊邏輯可以在一個或多個傳感器提供虛假或不一致數(shù)據(jù)的狀況下克服這些缺陷。模糊邏輯也可以在數(shù)據(jù)需要被外推，或者需要將信號與噪音區(qū)分時通過儲存表征、加密鉆井以及油井模擬提供幫助。

創(chuàng)新或消亡

現(xiàn)如今的石油與天然氣行業(yè)已經(jīng)被過去十年內(nèi)的兩次行業(yè)低迷所改變。雖然采用了諸如定向鉆井與水力壓裂等硬技術(shù)，但是這個行業(yè)為了在目前的低價市場中生存，還需要持續(xù)這樣的趨勢。人工智能有潛力區(qū)分出擁抱技術(shù)繼續(xù)繁榮下去的人，而那些自滿保守的人終將被拋棄。