尽管新冠肺炎疫情在全球范围内造成了严重的社会、经济和金融混乱，但石油和天然气行业似乎是受打击最大的行业。石油和天然气行业遭受了双重打击，即严重的需求中断和市场严重供过于求。
在全球经济衰退的情况下，整个商业部门都转向数字技术，以渡过难关，改写其运营模式，并建立灵活的基础设施。对于石油和天然气行业，数字化有许多潜在的好处：节约成本、更安全的操作、提高生产率、以和灵活性。面对日益增长的替代环保能源需求，以能够应对不可预测的情况，保持竞争力。
从地震成像、高级地球科学数据分析、复杂地下成像、资产性能管理和开发钻井等上游活动到下游车队和供应链管理，人工智能、云计算、物联网和高级分析等技术重新定义了整个石油和天然气价值链。
尽管取得了这些进步，数字技术在石油和天然气行业的应用仍未发挥出最大潜力。根据安永石油和天然气的数字化转型和2020年劳动力调查，58%的受访者表示，新冠肺炎疫情使投资数字技术变得更加紧迫，其中29%的人计划大举投资，或51%的人认为金额与其总预算相比是适中的。然而，在普华永道，接受调查的200多家石油和天然气公司中，只有7%的公司认为自己是“数字冠军”。
以及石油和天然气行业数字化转型的挑战。
根据上述安永调查，三分之二的受访者认为无法快速改变是他们公司采用数字技术的主要挑战。那为什么呢？石油和天然气公司在整个价值链中主要受流程驱动。从上游到下游的活动，操作的目的是把日常工作带入工作环境。所以很难建立支持技术颠覆的创新文化。
此外，像石油和天然气这样的资本密集型企业，尤其是对业务优先级缺乏足够认识的企业，不能依靠试错或采用各种技术方法来解决业务问题。过时的流程和组织结构、缺乏数字化运营模式和以，缺乏促进知识共享的良好文化和新的工作方法是油气行业数字化转型的障碍。
石油和天然气行业的数字化转型
1.利用人工智能、大数据、物联网和分析，推动数据驱动决策。
Gartner的研究表明，石油和天然气首席信息官将人工智能、机器学习、分析和工业物联网列为2021年最重要的改变游戏规则的技术。石油和天然气公司，尤其是大型企业，围绕地震勘探、微震数据、储层特征、钻井时间、平均采收率、生产泵的性能、航运和运输数据、石化资产管理的以等，被隔离在不同的地理区域、业务线和单个操作单元中。
通过整合这些不同的数据(使用云技术、数据标准、服务器等。)，分析和可视化数据(使用机器学习、可穿戴设备和大数据分析)，石油和天然气公司可以提高运营效率，确定更好的钻井区域，改善资产维护，减少计划外停机时间，优化生产活动，例如在以，加强以的地下评估，以提高钻前资源估计的准确性，促进地震数据和油藏模型的解释，提高生产中的资源回收率。
2.利用物联网传感器实现核心资产管理的现代化。
鉴于物联网的资产密集型特性，石油和天然气公司必须对其核心资产进行现代化改造，包括储罐、管道、井口、钻井平台、设施和平台。智能资产管理需要将重要设备和现场资产与智能传感器和数据传输器连接到物联网平台。人工聊天机器人可以生成实时警报并洞察以以的操作和流程，可以响应现场条件，远程监控现场操作，并优化生产效率、正常运行时间、设备利用率和维护计划。
此外，数字结对的发展可以提高石油和天然气资产的性能，并在以创造商业价值。它们帮助石油和天然气行业的参与者整合内部系统、外部生态系统和人类活动，并降低资产维护和维护成本。罗克韦尔与微软的物联网服务合作，通过使用连接到云的传感器来提高以OG操作的生产率和可靠性，罗克韦尔可以从其在克利夫兰， 俄亥俄州，和以的指挥中心监控泵的变速电机，可以立即识别和处理问题，从而每天节省高达30万美元的生产成本，而海上平台上出现故障的潜水泵可能会给公司带来损失。
3.通过智能健康、安全、安保和环境(HSSE)应用程序和更加互联的员工队伍减少职业危害
结合人工智能、机器学习、大数据分析、增强现实、机器视觉和物联网平台(可穿戴设备和智能可穿戴设备)，石油和天然气公司可以监控以，现场的潜在致命迹象，如危险的气体水平和未经授权的人员进入。
因此，人工智能聊天机器人可以在潜在威胁和不安全的以以及健康或停工紧急情况下在以发出实时警报，在员工触手可及的情况下发送自动现场工作许可，并通过创造更多环境来提高连接的现场工人的可靠性和效率。在以，物联网和人工智能可以通过主动检测、故障排除和问题解决来提高运营效率，因此技术人员仅在需要时才会被派往现场。
4.利用智能ERP应用开发互联供应链。
通过将人工智能和机器学习、智能跟踪技术、基于云的平台和大数据分析与ERP应用相结合，石油和天然气公司可以通过智能补给、运输透明和数字类别来管理以。此外，智能物联网设备可以监控和传输以，交付车队的车辆数据，包括车辆性能、燃料库存和燃料消耗。这种分析可用于按时安排车辆维护和防止设备故障。
例如，罗克韦尔利用微软强大的技术自动测量LACT单位，即“滑轨”。LACT单位估计从一个容器转移到另一个容器的产品量，因为它向下游移动。它通常是一个孤立的人工任务，仅由纸质记录完成，因此容易出现不准确和错误。现在，我们已经了解了现代技术在石油和天然气行业的各种使用案例，让我们深入了解石油和天然气巨头英国石油公司(BP)和壳牌，公司是如何通过使用微软技术在其业务运营中开始重大数字化转型的。
英国石油公司(BP)使用微软Azure AI来改善员工安全、提高效率和推动运营成功。
英国石油公司(BP)已经采用微软Azure AI和Azure机器学习来转变其石油和天然气业务。BP信息技术和服务战略、架构和规划副总裁Diana Kennedy表示：“我们转型的一个关键部分是采用云计算以以及随之而来的数字解决方案和服务。这包括对人工智能和机器学习的深入研究。我们用它们来重新设计我们在现场和办公室的流程。以让它变得更安全、更高效、更有条理。”
BP开发了智能运营概念，利用公司的海量数据和工程师的丰富经验，将其编译成人工智能解决方案，促进预测性维护。英国石油公司正在与微软合作创建一个独立的平台，员工可以通过机器学习在以使用人工智能更安全地远程管理日常运营，英国石油公司希望改善调度运输船的决策，以将提高效率，降低能耗。
BP人工智能解决方案的另一个应用是一个项目，该项目使用自动机器学习来预测潜在石油和天然气储层的采收率，即他们可以从以的地下沉积物中提取的碳氢化合物的百分比。该过程通常需要分析包含近200种不同储层特征的数据库：岩石、流动、地质和地理，并将它们与以先前项目的已知数据进行比较
利用壳牌虚拟知识获取助手帮助地球科学家保存隐性知识
地球科学家收集了许多关于石油和天然气勘探和钻井的宝贵知识，并对这些数据进行了解释，将其转化为有意义和可操作的见解。然而，捕获和存储这些数据是一项繁琐而耗时的手动任务，它高度依赖于人的参数。为了组织新成员的利益，这些数据应该很容易找到，如果现有的地球科学家离开，它们也不应该丢失。
利用微软著名的对话式人工智能、语音和自然语言技术，我们在Acuvate中开发了一个虚拟知识获取助手，使以能够从地球科学家那里获取大量知识。其核心功能包括：实时语音输入，可选输入文本、评论、链接和文件；自定义语音和语音模型(声学模型、语言模型、语音模型)；解释地质/地球科学术语，并将其转换为文本；使用相关的关键字来标记文本和以与现有系统集成，以存储、搜索和管理知识。
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