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      全球500強案例精選,帶你了解人工智能在能源行業如何落地

      發表時間:2020/7/6 15:14:00  瀏覽次數:658  
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      能源行業在全球范圍都扮演著國家層面經濟命脈的戰略產業。近年來,以人工智能、物聯網、大數據技術發展所推動的能源技術正成為引領能源產業變革的源動力。包括石油、煤炭、天然氣等資源的開采工作,電力的生產、設施部署、銷售工作乃至綜合性的電網運營工作在內,人工智能及其在各方面的泛化應用已逐步用于優化能源行業的生產、管理以及預測工作。截止2019 年3 月,全球500 強能源行業公司中已有75% 開始實施或落地人工智能技術應用,并開始在多維度優化固有流程,重塑核心價值鏈。在此之上,針對電力綜合運維的“智能電網”概念也正在吸引行業的諸多關注。

      數字化技術作為整個行業現階段發展的核心而言,每年都在進步,但大多數是“老技術新用”,如水平井鉆井和多級壓裂。其實目前,能源行業所需要的是從基層重新洗牌的重磅技術。而人工智能的出現,可能會成為整個行業革新并在各個環節降低成本的以及猛藥。在此背景下,機器之心產業研究團隊推出了《挽救持續衰退能源市場的一劑猛藥——AI+能源行業研究報告》,并打造《全球500強 —— 能源行業人工智能應用案例集》,從技術與落地層面剖析人工智能技術在能源行業各領域的發展與機會。

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      本案例集包括機器之心分析師團隊從全球500強企業中選取的20個能源領域人工智能案例詳解,其細分領域覆蓋能源的勘探、開采、存儲、運輸、銷售以及能源服務等場景?;诋斍皯冒咐?,計算機視覺與及傳感器技術的結合應用在能源的勘探與開發工作中擁有豐富的落地場景。而機器人技術與物聯網技術則在能源的生產工作中充滿潛力。此外,能源企業在產品的銷售、監管乃至運輸等場景的需求為互聯網公司、數據服務公司等非能源從業者帶來了許多跨行業發展機會。

      案例集目錄選取

      部分案例概述

      殼牌使用智能地球物理勘探系統判斷地層結構

      摘要:殼牌公司利用機器學習、大數據、計算機視覺等技術,利用收集的地震波信息判斷地層結構。通過拼接不同地層的切片,判斷油氣存儲情況。在圖像解釋方面,殼牌運用模式識別等智能技術進行斷層抓取等操作,以判斷地質的成分信息。同時,殼牌利用全波形反演技術分析地震波信號,促進生成更準確的地層信息。

      道達爾運用谷歌智能勘探系統進行不完美數據處理

      摘要:道達爾從20 世紀90 年代開始使用人工智能的機器學習算法研究表征油氣田,如今,團隊致力于開發多種機器學習和深度學習應用程序,用于生產狀況預測、衛星圖像自動分析,以及巖石樣本圖像分析等。2018 年4 月,道達爾正式宣布和谷歌云簽署協議,兩巨頭強強聯合,共同運用人工智能技術為油氣的勘探開采提供智能解決方案。該方案針對的首要問題是油氣勘探開采地質數據的處理分析。

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