石油与天然气是目前世界上最具价值的资源之一。历年来，强国一直在围绕着油气资源供给挑起战争，并谋求控制市场。这都潜移默化的暗示着石油与天然气作为世界不可或缺资源的重要性。目前，油气资源在全球层面被广泛应用于汽车与化工领域，其衍生品几乎覆盖了整个工业产品线。油气不可否认已经成为了发达国家与发展中国家的命脉。缺少了石油与天然气的世界，全球将有近50%的工业处于停滞状态。
为何人工智能对石油及天然气行业如此重要？
自 2014 年市场崩塌以后，石油与天然气价格出现了缓慢的增长。尽管定向钻井和水力压裂等新兴技术的出现实现了油气资源的增产，但是行业内仍在寻求新的解决方案以求推动整个工业的发展。以此为契机，大多数行业内人士认为人工智能可能就是油气行业发展的最终解决方案。
根据M&M研究机构报告人工智能在石油与天然气领域存在巨大市场潜力，有望2022 年之前市场规模扩大至28.5 亿美元。目前，北美是人工智能在石油和天然气领域应用的最大市场，欧洲和亚太地区紧随其后。为了将人工智能技术应用在石油和天然气行业，各大石油巨头以及初创公司都在抓住机会建立特定的研究小组或研究中心。
随着研究成果的不断发布，人工智能将逐渐应用于石油与天然气的上中下游领域。尽管应用场景各不相同，但人工智能往往都能在各种环境中帮助应用公司降低运营成本和做出准确决策。
人工智能的应用场景
石油和天然气行业正在采用新型技术，寻求成为更高效、薄利多销的行业，人工智能和认知计算则是最完美的选择。“能源市场下一代的竞争优势将归属于具备前瞻性思维的参与者，他们在数字物联网和人工智能方面投入了大量资金，比如 Flutura 公司的 Cerebra。 ” JAG 荣誉董事长，前独立非执行董事 Archie W. Dunham 说道。
十年前，最先进的人工智能技术也仅仅能帮助公司进行对过去决策的分析总结，比如他们当初本应该采取某一预防措施来防止失败。如今，借助人工智能支持的先进传感器和软件，公司可以消化大量数据，并根据最佳行动方案输出实时响应。几年之内，工业物联网将会包含一万亿个传感器，用于生成和分享数据，这些创新将显著改变石油和天然气公司的运营方式。
我们用实例说明人工智能如何帮助石油和天然气行业。
上游
上游行业也被称为勘探和生产行业（E&P），包括定位和提取石油或天然气的公司。大多数钻井和生产井均位于偏远地区，向这些区域派遣工人同样会增加成本。通过使用由人工智能支持的传感器和物联网实时处理数据收集和系统控制，可以降低现场运营成本。
- 位于卡尔加里的 Ambyint 开发了智能高分辨率自适应控制器（HRACs），HRACs 与硬件、电机、控制器、变频器和升降系统的其他运动部件等工具整合在一起。自适应控制器可以在井中提供实时控制和优化功能，利用边缘计算功能实时提供基于物理的分析和现代的数据科学支持。
- 由西雅图公司 DataCloud 开发的 MinePortal 是一个基于云的平台，可以对数据进行实时管理和分析。该服务将勘探钻井数据、模块模型和控制措施都集成在一个单独的平台之上，从而制定更好、更快的钻井和爆破决策，提高生产效率。
- 硅谷数据供应商 Tachyus 开发了一个平台，收集来自传感器的数据并将其与地震活动、钻井日志、地核、完井设计、生产数据和维护记录中的数据进行整合。结合物理模型和机器学习，该平台可以预测机械设施故障并确定最佳运营计划，在促进生产的同时大幅降低成本消耗。
中游
中游行业处理、储存和运输原油、天然气和液化天然气。这一行业是偏远地区石油天然气生产区域与多数消费者所在的人口中心之间的重要纽带。
- AKW Analytics 在其 PALM 软件生产套件（石油分析学习机）中使用了机器学习和一些正在申请专利的技术，PALM 为 E&P 和中游行业的管道集油操作提供了大数据分析。纽约分公司已经建立了一个具有预测和优化功能的实时智能系统，以求提升决策和运营绩效。
下游
下游行业包括精炼厂、石油化工厂、石油产品分销商和天然气分销公司等。这一行业生产各种产品，包括汽油、柴油、喷气燃料、润滑油、塑料、化肥、天然气和丙烷等。
- Digital H2O 是一家美国数字化油田解决方案公司，公司使用专有数据模型和预测算法开发基于软件的解决方案以及石油天然气生产中水源的端对端管理解决方案。炼油厂需要使用大量的水，Digital H2O 的服务可以有效地管理水源，降低成本。
- 下游精炼厂需要精简其炼油和石油运输业务，加快收入增长。 加州 Oracle Cloud 公司通过其 Oracle EPM Cloud 为下游公司提供帮助，该解决方案可通过场景分析提高建模速度并预测财务状况，从而降低运营成本。
下一步在哪？
石油和天然气行业的革命之火正成燎原之势。人工日常作业自动化可以促进安全性和生产力的双面提升，同时还能降低工作人员的风险。人工智能还可以让科学家和工程师们免于繁复、耗时的任务，并且协助他们做出决策。此外，人工智能系统可以自动化并优化富数据流程，降低业务风险。
