“双碳”叠加“双控”背景下，多晶硅价格屡破天花板难题何解？协鑫提前布局颗粒硅屡签大单！
尽管石油和天然气行业在过去十年中有起有落，但许多金融机构都在依靠2017年油价的非常缓慢的增长。尽管有些人认为石油工业可以捕捉到的效率提升很快就结束了，但这种情绪只是捕捉与石油和天然气特别相关的硬性技术。
为了帮助将O＆G行业带入21世纪，需要融合其他行业的技术，这些技术需要使用多年来之不易的专业知识和不同的思路。Oilprice先前曾提到将食品行业技术纳入压裂工艺中以提高安全标准，但从IT行业中整合技术是整个O＆G行业都可以从中受益的。无论是其神经网络，机器学习，模糊逻辑，基于案例的推理还是专家系统，人工智能都具有改变整个行业的潜力。
上游新贵
当远程传感器连接到无线网络时，甚至可以从最陌生的位置收集数据并进行集中分析。根据咨询公司麦肯锡（McKinsey）的说法，采用人工智能将在O＆G供应链中节省500亿美元并增加利润。例如，使用AI算法更准确地筛选地震数据中的信号和噪声，可使干井口发育减少10％。英特尔本周早些时候将这种技术带入了《财富》 500强，当时英特尔收购了印度印第安圣迭戈创业公司Nervana Systems，后者正在使用该技术提高石油勘探的运营效率。现在，借助Intel的力量，超级专业人士可以寻求全面实施这项技术。
实时大数据
尽管O＆G行业一直在使用数据来分析井下状况，但是随着实施成本的下降，这些技术正在越来越多的井中使用。这些类型的实现可以帮助在问题发生之前提供预警信号。
钻洞时，机器学习软件会考虑多种因素，例如地震振动，热梯度和地层渗透率，以及更传统的数据（例如压差）。据总部位于西雅图的成立了四年的初创公司Seeq称，这有助于实时做出诸如方向和速度之类的钻探决策，以优化钻探操作，并可以预测诸如半潜式泵（ESP）之类的设备故障，从而降低计划外事故的发生。停机时间和设备成本。
机器学习
在宏观上，深度机器学习可以帮助人们提高对宏观经济趋势的认识，从而推动勘探和生产（E＆P）的投资决策。可以考虑经济条件甚至天气模式来确定应在何处进行投资以及生产强度。诸如Kpler之类的公司一直在利用船舶的地理跟踪功能，通过利用历史趋势（与能源船的当前轨迹相比）来帮助运营商做出更好的决策。此类数据可以帮助确定能源运输行业的趋势。相关：美林证券预计，到2017年6月，油价将上涨46％
模糊决策
模糊逻辑是一种AI机制，可在数据不完整或不可靠时驱动决策。如果设计的算法具有一定数量的输入，则当一个或多个传感器提供虚假或不一致的数据时，模糊逻辑可以帮助克服缺陷。在需要外推数据或需要从数据噪声中收集信号的情况下，模糊逻辑还可以帮助进行油藏表征，填充钻井和油井模拟。
创新或死
当今的O＆G行业在十年内经历了两次行业下滑，已经发生了变化。尽管采用定向钻井和水力压裂等新的硬技术带来了水力压裂，但在当今的低价市场中，O＆G行业需要继续保持这种趋势才能生存。人工智能有可能区分那些继续蓬勃发展的企业和那些因自满而落伍的企业。
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