Как газовая компания использует машинное обучение в разведке природного газа
28 марта 2023 г.Современный деловой мир становится все более ориентированным на технологии, и в настоящее время машинное обучение (MD) находится на переднем крае. Хотя по своей природе природный газ и инновации могут не связываться друг с другом, одна компания уже возглавляет этот процесс.
MCF Energy использует машинное обучение для оптимизации процесса бурения и выявления областей с высоким потенциалом более рациональным и эффективным способом.
<цитата>И, в конечном счете, снизить риски и проблемы, ранее связанные с газовой промышленностью.
Используя это как отправную точку, в этом секторе есть и другие возможности для машинного обучения, которые можно воспроизвести для повышения безопасности и преодоления проблем, таких как:
Анализ данных в суперрежиме
Процесс бурения был оптимизирован в десять раз благодаря переходу от человеческого анализа к анализу данных с помощью современного программного обеспечения. Человеческие ошибки при анализе данных – это хорошо известная и понятная проблема, и, хотя ее учитывали ранее, риторически говорить, что нам лучше обойтись без них.
Благодаря использованию более точных наборов данных и более точных выводов благодаря технологиям такие компании, как MCF Energy, регулярно достигают показателей успеха, превышающих 80%.
Знать, где копать с самого начала
Ранее в этом году компания также в рекордно короткие сроки определила ключевые точки для бурения. Использование данных, проанализированных программным обеспечением для машинного обучения, для надежного определения того, где под горными породами присутствуют нефть и газ, сообщает техническим экспертам, где именно они должны копать. Включая ранее труднодоступные места.
Это означает, что операции с большей вероятностью будут более безопасными, короткими и точными, а также позволят проводить извлечение в ранее недоступных областях.
Экологические преимущества
Мы находимся на пути к полной электрификации и регулярному использованию возобновляемых источников энергии, но в процессе перехода (учитывая, что у нас еще есть время) важно, чтобы энергетические компании серьезно относились к переходу.
Один из способов, которым компании могут продемонстрировать это, — использование передовых методов и передовых методов, основанных на современных технологиях.
Хотя машинное обучение помогает с точностью и аккуратностью, его двойное преимущество заключается в уменьшении количества ошибок. Ошибка, связанная с использованием устаревших методов, является обычным явлением и может привести к бурению и добыче в неправильных местах. Снижение осведомленности о потенциальных опасностях также является проблемой, которая имеет тенденцию проявляться после того, как процесс начался. Если мы сможем смягчить подобные проблемы задолго до начала проектов, можно будет спасти жизни и лучше защитить окружающую среду.
Но прежде всего безопасность.
Компании, работающие на природном газе, которые используют машинное обучение, могут воспользоваться преимуществами усиленных мер безопасности и возможностей профилактического обслуживания. Анализируя данные с датчиков, дронов и других источников, алгоритмы машинного обучения могут обнаруживать потенциальные риски безопасности до того, как они станут серьезными проблемами. Такой упреждающий подход играет ключевую роль в предотвращении несчастных случаев.
Профилактическое обслуживание также помогает компаниям выявлять и устранять сбои оборудования до их возникновения, сокращая время простоя и повышая эффективность.
Компании нового поколения, занимающиеся возобновляемыми источниками энергии, купаются в новых технологиях машинного обучения
Другие компании в энергетическом секторе также используют машинное обучение для улучшения и оптимизации операций. Enel, многонациональный поставщик энергии, использует машинное обучение для прогнозирования выработки ветровой энергии и оптимизации операций с возобновляемыми источниками энергии. Благодаря машинному обучению Enel может лучше предвидеть изменения погодных условий и соответствующим образом корректировать свою деятельность.
Хотя мы знаем, что машинное обучение имеет широкое применение за пределами энергетического сектора и используется в ряде приложений, его использование в энергетическом секторе демонстрирует явные признаки преимуществ — и можно с уверенностью сказать, что мы только что коснулись поверхности.
Оригинал