Während die Bemühungen zur Bekämpfung der Klimakrise fortgesetzt werden und die GCC-Räte Impulse für eine Zukunft mit Netto-Null-Kohlenstoffemissionen setzen, war die oberste Priorität für Öl- und Gasunternehmen noch nie so wichtig.
Regional gesehen verursacht die Öl- und Gasindustrie 9 % der Treibhausgasemissionen der gesamten Öl- und Gasindustrie durch direkte Upstream-, Midstream- und Downstream-Emissionen (Scope 1), indirekte Energieemissionen (Scope 2) und andere indirekte Emissionen (Scope 3). ).
Der Übergang zu kohlenstoffarmen alternativen Energiequellen allein wird nicht ausreichen, um die erforderlichen Emissionsreduzierungen sicherzustellen, und eine dauerhafte Lösung des Problems muss mit einer wirkungsvollen Technologie wie keiner anderen gekoppelt werden – künstlicher Intelligenz (KI).
Obwohl der Weg zu Netto-Null mit unmittelbaren zeitlichen Einschränkungen verbunden ist, können Öl- und Gasunternehmen mit Optimismus einen technologieorientierten Ansatz verfolgen. Schließlich gewinnt der breitere GCC nach den jüngsten bahnbrechenden Maßnahmen und Ankündigungen stark an Dynamik.
Saudi-Arabien ist eines der führenden Länder bei der Dekarbonisierung, vor allem durch die Saudi and Middle East Green Initiative, die darauf abzielt, die Kohlenstoffemissionen um 60 % zu reduzieren, unter anderem durch den Einsatz sauberer Wasserstofftechnologie.
In ähnlicher Weise bestätigten die Vereinigten Arabischen Emirate kürzlich Pläne, in den nächsten 30 Jahren 163 Milliarden US-Dollar in saubere und erneuerbare Energien zu investieren, als Teil des strategischen Plans des Landes bis 2050 Net Zero.
Damit diese Szenarien jedoch wie vorgesehen eintreten und das Nachhaltigkeitsrahmenwerk endlich sein Potenzial entfalten kann, müssen Öl- und Gasunternehmen zunächst in der Lage sein, einen wirkungsvollen Beitrag zu leisten.
Während Unternehmen die Scope-1- und Scope-2-Emissionen durch Betriebs- und Energieeffizienzprogramme reduzieren können, müssen auch Scope-3-Emissionen aus Transport, Verbrauch und Entsorgung reduziert werden, was Optimierung und Transparenz erfordert.
Entscheidend ist, dass die meisten Unternehmen noch nicht die Ziele festgelegt haben, um dies zu erreichen, oder dass es ihnen an dem nötigen Verständnis mangelt, um erfolgreich zu sein – und dass sie letztlich nicht in der Lage sind, Klimaanforderungen zu kommunizieren, sich dazu zu verpflichten oder diese zu erfüllen.
Um die Dekarbonisierung voranzutreiben, den Betrieb zu optimieren und die vollständige Transparenz über den Umfang direkter und indirekter Emissionen zu nutzen, müssen Öl- und Gasunternehmen die Digitalisierung verankern und ermöglichende Analysen in ihre Unternehmenskultur, Prozesse und Praktiken integrieren.
Zusammen mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen (ML) können diese Tools es Unternehmen ermöglichen, Emissionsquellen zu identifizieren und so den Energieverbrauch zu senken und die betriebliche Energieeffizienz zu optimieren. Allerdings haben Unternehmen die Aufgabe, starke Emissionstreiber zu identifizieren und Initiativen zur Emissionsreduzierung in ihrem gesamten Betrieb aufzudecken. Insbesondere bei Methan gibt es Schwierigkeiten bei der Messung, Überwachung und Reduzierung von Emissionen – und KI könnte erhebliche Fortschritte bringen.
Als Grundlage für den Weg zur Emissionsreduzierung hilft künstliche Intelligenz dabei, verschiedene Datenquellen zu integrieren und fortschrittliche Algorithmen anzuwenden, um Emissionen vorherzusagen, die Werte zu reduzieren und den Erfolg zu überwachen. Durch die Integration können Unternehmen die Technologie nutzen, um Emissionsbasislinien für alle drei Bereiche festzulegen, die wertvollsten Programme zur Emissionsreduzierung zu verfolgen und ein hohes Maß an Sicherheit hinsichtlich potenzieller Auswirkungen zu haben.
Abgesehen von der kritischen Natur der Reduzierung der Scope-1- und Scope-2-Emissionen können Scope-3-Emissionen jedoch über 90 % der gesamten Treibhausgasemissionen eines Unternehmens ausmachen. Darüber hinaus ist die Entwicklung einer umfassenden Scope-3-Emissionsbasislinie und die Zusammenarbeit mit Lieferanten und Kunden zur Reduzierung der Treibhausgasemissionen eine komplexe analytische Herausforderung.
In der gesamten Öl- und Gaslieferkette waren Emissionen in der Vergangenheit ohne festgelegte Industriestandards und Wettbewerbsmaßstäbe schwer zu messen, während die Datenqualität oft unzureichend ist und Unternehmen nicht über die Fähigkeiten und Ressourcen verfügen, die erforderlich sind, um die Scope-3-Fußabdruckanforderungen zu erfüllen.
Da der zunehmende Druck, Lösungen voranzutreiben, die für den Erfolg erforderlich sind, von entscheidender Bedeutung ist, müssen Unternehmen drei Überlegungen zur Vermeidung von Wertschöpfungsketten beachten, um ihre Dekarbonisierungsbemühungen voranzutreiben:
Da sich die Anforderungen an die Emissionsreduzierung verschärfen, müssen Öl- und Gasunternehmen Tools und Technologien der künstlichen Intelligenz einsetzen, um relevante Strategien zu verbessern und ihren Verpflichtungen nachzukommen. Dabei werden neu gewonnene Fähigkeiten den gemeinsamen Prozess der Festlegung von Emissionsbasislinien, der Optimierung von Abläufen und einer genauen Berichterstattung verbessern und so wertvolle Ergebnisse im Zusammenhang mit dem Klimawandel fördern.
Emissionsreduzierung wird irgendwann zu einem unverzichtbaren Wettbewerbsvorteil werden, und Technologie wird eine wichtige Rolle bei einem Win-Win-Ergebnis für relevante Akteure und sogar den Planeten spielen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonNutzung künstlicher Intelligenz zur Lösung der Herausforderungen bei Öl- und Gasemissionen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
