人工知能を活用して石油とガスの排出問題を解決する

気候危機と闘う取り組みが継続し、GCC諸国が炭素排出実質ゼロの未来に向けた勢いを強める中、石油・ガス会社にとっての最優先事項はかつてないほど重要になっています。

地域的な観点から見ると、石油・ガス産業は、直接上流、中流、下流（スコープ 1）、間接エネルギー（スコープ 2）などを通じた石油・ガス産業全体の温室効果ガス排出量の 9% を占めています。間接排出量 (スコープ 3) %。

低炭素代替エネルギー源への移行だけでは、必要な排出量削減を確実にするには不十分であり、問​​題の恒久的な解決策は、他とは異なる影響力のあるテクノロジーである人工知能と結び付ける必要があります。 AI) 組み合わせます。

ネットゼロへの道には当面の時間的制約が伴いますが、石油・ガス会社は楽観的にテクノロジー主導のアプローチを採用できます。結局のところ、最近の画期的な行動や発表を受けて、より広範な GCC は大きな勢いを築いています。

サウジアラビアは、主にサウジ・中東グリーン・イニシアチブを通じて脱炭素化を主導している国の1つであり、クリーンな水素技術の一部を利用して炭素排出量を60%削減することを目指しています。

同様に、UAEは最近、国の2050年ネットゼロ戦略計画の一環として、今後30年間でクリーンな再生可能エネルギーに1,630億ドルを投資する計画を確認しました。

しかし、これらのシナリオが想定どおりに実現し、持続可能性の枠組みが最終的にその可能性を発揮するには、まず石油・ガス会社が影響力のある貢献を果たさなければなりません。

排出への取り組み

企業は業務効率化およびエネルギー効率化プログラムを通じてスコープ 1 およびスコープ 2 の排出量を削減できますが、輸送、消費、廃棄によるスコープ 3 の排出量も削減する必要があり、それには最適化と可視化が必要です。 。

重要なことに、ほとんどの企業はこれを達成するための目標をまだ設定していないか、成功するために必要な理解を欠いており、最終的には気候変動要件の伝達、約束、実現に失敗しています。

脱炭素化を進め、運用を最適化し、直接および間接排出の範囲に対する包括的な可視性を活用するには、石油・ガス関連企業はデジタル化を組み込み、組織文化、プロセス、慣行に分析を可能にすることを取り入れる必要があります。

これらのツールを人工知能や機械学習 (ML) と組み合わせることで、企業は排出源を特定できるようになり、それによってエネルギー消費が削減され、運用エネルギー効率が最適化されます。しかし、企業には、強力な排出要因を特定し、事業全体にわたる排出削減の取り組みを明らかにするという使命があります。メタンは、排出量の測定、監視、削減に関して困難が伴う特定の分野であり、AI が大幅な進歩をもたらす可能性があります。

AI による気候変動対策

AI は、排出量削減の取り組みの基盤として、異種データ ソースを組み込み、高度なアルゴリズムを適用して排出量を予測し、レベルを削減し、成功を監視するのに役立ちます。統合により、企業はテクノロジーを活用して 3 つの範囲すべてにわたって排出ベースラインを確立し、最も価値のある排出削減イニシアチブを追求し、潜在的な影響について高度な保証を得ることができます。

ただし、スコープ 1 および 2 の排出量削減という重要な性質に加えて、スコープ 3 の排出量が企業の総温室効果ガス排出量の 90% 以上を占める可能性があります。さらに、包括的なスコープ 3 排出量ベースラインを開発し、サプライヤーや顧客と協力して温室効果ガス排出量を削減することは、複雑な分析上の課題です。

石油およびガスのサプライチェーン全体で、設定された業界標準や競争ベンチマークがなければ排出量を測定することは歴史的に困難でしたが、データ品質は標準を下回ることが多く、企業にはスコープ 3 のフットプリント要件を満たすために必要な能力とリソースが不足しています。 。

したがって、成功するために必要なソリューションを推進するという強制的なプレッシャーが増大していることを考えると、企業は脱炭素化の取り組みを推進するために、排出削減バリューチェーンの 3 つの考慮事項を遵守する必要があります。

• ベースライン: 企業は、サプライヤー、顧客、生産予測、生産期限情報、成長機会を含むバリューチェーン全体にわたる運用プロセスと資産にベースラインが対応していることを確認する必要があります。
• 削減: 財務的な実行可能性が問題になることはほとんどありませんが、排出量削減の取り組みは、生産量や資産の予想耐用年数の増加、経済的に持続可能な措置を講じることなど、双方にとって有利な状況に焦点を当てる必要があります。大規模な展開が可能です。
• ガバナンスと変更管理: デジタル排出削減ツールと全体的なデータ アーキテクチャの統合は、生産および財務データの正確な可視性と脱炭素化の成功にとって重要です。さらに、組織文化の変化と新しい働き方により、意思決定が迅速化され、温室効果ガスの削減が簡素化される可能性があります。

排出削減要件が強化されるにつれ、石油・ガス会社は人工知能のツールとテクノロジーを導入して関連戦略を強化し、義務を果たす必要があります。その過程で、新たに発見された機能により、排出ベースラインの確立、運用の最適化、正確な報告の集合的なプロセスが強化され、貴重な気候変動の成果が促進されます。

排出量削減は最終的に不可欠な競争上の優位性となり、テクノロジーは関係者と地球にとって双方にとって有利な結果において重要な役割を果たすことになります。

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