Jadual Kandungan
Mengatasi pelepasan
Kecerdasan Buatan untuk Menyelamat Iklim
Rumah Peranti teknologi AI Memanfaatkan Kepintaran Buatan untuk Menyelesaikan Cabaran Pelepasan Minyak dan Gas

Memanfaatkan Kepintaran Buatan untuk Menyelesaikan Cabaran Pelepasan Minyak dan Gas

Apr 08, 2023 pm 05:51 PM
Internet Perkara AI pengurusan tenaga

Memanfaatkan Kepintaran Buatan untuk Menyelesaikan Cabaran Pelepasan Minyak dan Gas

Memandangkan usaha untuk memerangi krisis iklim berterusan dan kerajaan GCC membina momentum ke arah pelepasan karbon bersih-sifar masa depan, keutamaan utama bagi syarikat minyak dan gas tidak pernah menjadi lebih penting.

Di peringkat serantau, industri minyak dan gas menyumbang 9% daripada keseluruhan pelepasan gas rumah hijau industri minyak dan gas melalui huluan terus, tengah dan hiliran (Skop 1), tenaga tidak langsung (Skop 2) dan pelepasan tidak langsung lain ( Skop 3) %.

Peralihan kepada sumber tenaga alternatif rendah karbon sahaja tidak akan mencukupi untuk memastikan pengurangan pelepasan yang diperlukan, dan penyelesaian kekal kepada masalah itu perlu digabungkan dengan teknologi yang memberi kesan tidak seperti mana-mana yang lain - kecerdasan buatan ( AI) digabungkan.

Walaupun laluan bersih-sifar datang dengan kekangan masa serta-merta, syarikat minyak dan gas boleh menggunakan pendekatan yang diterajui teknologi dengan optimistik. Lagipun, GCC yang lebih luas sedang membina banyak momentum berikutan tindakan dan pengumuman pecah tanah baru-baru ini.

Arab Saudi ialah salah satu negara yang mengetuai caj penyahkarbonan, terutamanya melalui Inisiatif Hijau Saudi dan Timur Tengah, yang bertujuan untuk mengurangkan pelepasan karbon sebanyak 60%, sebahagiannya dengan menggunakan teknologi hidrogen bersih.

Begitu juga, UAE baru-baru ini mengesahkan rancangan untuk melabur $163 bilion dalam tenaga bersih dan boleh diperbaharui dalam tempoh 30 tahun akan datang sebagai sebahagian daripada pelan strategik Sifar Bersih 2050 negara.

Namun, untuk senario ini berlaku seperti yang dibayangkan dan untuk rangka kerja kemampanan akhirnya merealisasikan potensinya, syarikat minyak dan gas mesti terlebih dahulu dapat memberikan sumbangan yang memberi kesan.

Mengatasi pelepasan

Walaupun perniagaan boleh mengurangkan pelepasan Skop 1 dan 2 melalui program operasi dan kecekapan tenaga, Skop 3 pelepasan daripada pengangkutan, penggunaan dan pelupusan juga mesti dikurangkan, yang memerlukan pengoptimuman dan Keterlihatan.

Yang penting, kebanyakan perniagaan belum lagi menetapkan sasaran untuk mencapai ini, atau kekurangan pemahaman yang diperlukan untuk berjaya – akhirnya gagal untuk berkomunikasi, komited atau memenuhi keperluan iklim.

Untuk memajukan penyahkarbonan, mengoptimumkan operasi dan memanfaatkan keterlihatan penuh ke dalam skop pelepasan langsung dan tidak langsung, pemain minyak dan gas mesti membenamkan pendigitalan dan mengalu-alukan analisis yang membolehkan ke dalam budaya, proses dan amalan organisasi mereka.

Bersama dengan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin (ML), alatan ini boleh membolehkan syarikat mengenal pasti sumber pelepasan, dengan itu mengurangkan penggunaan tenaga dan mengoptimumkan kecekapan tenaga operasi. Walau bagaimanapun, syarikat ditugaskan untuk mengenal pasti pemacu pelepasan yang kuat dan mendedahkan inisiatif pengurangan pelepasan di seluruh operasi mereka. Metana ialah kawasan tertentu di mana terdapat kesukaran dalam mengukur, memantau dan mengurangkan pelepasan - dan AI boleh memacu kemajuan yang besar.

Kecerdasan Buatan untuk Menyelamat Iklim

Sebagai asas perjalanan pengurangan pelepasan, AI membantu menggabungkan sumber data yang berbeza dan menggunakan algoritma lanjutan untuk meramalkan pelepasan, mengurangkan tahap dan memantau kejayaan . Penyepaduan membolehkan syarikat memanfaatkan teknologi untuk mewujudkan garis dasar pelepasan merentas ketiga-tiga skop, meneruskan inisiatif pengurangan pelepasan yang paling berharga, dan mempunyai tahap jaminan yang tinggi tentang potensi kesan.

Walau bagaimanapun, sebagai tambahan kepada sifat kritikal untuk mengurangkan pelepasan Skop 1 dan 2, pelepasan Skop 3 boleh menyumbang lebih daripada 90% daripada jumlah pelepasan gas rumah hijau syarikat. Selain itu, membangunkan garis dasar pelepasan Skop 3 yang komprehensif dan bekerjasama dengan pembekal dan pelanggan untuk mengurangkan pelepasan gas rumah hijau merupakan cabaran analisis yang kompleks.

Merentasi rantaian bekalan minyak dan gas, pelepasan secara historis sukar diukur tanpa menetapkan piawaian industri dan penanda aras kompetitif, manakala kualiti data selalunya tidak bermutu dan syarikat tidak mempunyai keupayaan dan sumber yang diperlukan untuk memenuhi keperluan jejak Skop 3. .

Oleh itu, memandangkan tekanan mandat yang semakin meningkat untuk memacu penyelesaian yang diperlukan untuk berjaya adalah kritikal, syarikat mesti mematuhi tiga pertimbangan rantaian nilai pengurangan pelepasan untuk memacu usaha penyahkarbonan mereka:

  • Baseline: Perusahaan harus memastikan bahawa garis dasar menangani proses operasi dan aset merentas keseluruhan rantaian nilai, termasuk pembekal, pelanggan, ramalan pengeluaran, maklumat tamat tempoh pengeluaran dan peluang pertumbuhan.
  • Pengurangan pelepasan: Walaupun daya maju kewangan jarang dipersoalkan, usaha pengurangan pelepasan harus menumpukan pada situasi menang-menang, termasuk meningkatkan pengeluaran dan jangka hayat aset, dan mengambil langkah yang mampan dari segi ekonomi dan Inisiatif yang boleh digunakan pada skala.
  • Tadbir Urus dan Pengurusan Perubahan: Penyepaduan alat pengurangan pelepasan digital dengan seni bina data keseluruhan adalah penting untuk keterlihatan data pengeluaran dan kewangan yang tepat serta penyahkarbonan yang berjaya. Sebaliknya, perubahan dalam budaya organisasi dan cara kerja baharu boleh mempercepatkan membuat keputusan dan memudahkan pengurangan gas rumah hijau.

Apabila keperluan pengurangan emisi semakin meningkat, syarikat minyak dan gas mesti menggunakan alat dan teknologi kecerdasan buatan untuk meningkatkan strategi yang berkaitan dan memenuhi kewajipan mereka. Dalam proses itu, keupayaan baru ditemui akan meningkatkan proses kolektif untuk mewujudkan garis dasar pelepasan, mengoptimumkan operasi, dan pelaporan yang tepat, mempromosikan hasil perubahan iklim yang berharga.

Pengurangan pelepasan akhirnya akan menjadi kelebihan daya saing yang amat diperlukan, dan teknologi akan memainkan peranan penting dalam hasil menang-menang untuk pemain yang berkaitan dan juga planet ini.

Atas ialah kandungan terperinci Memanfaatkan Kepintaran Buatan untuk Menyelesaikan Cabaran Pelepasan Minyak dan Gas. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Akan R.E.P.O. Ada Crossplay?
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

See all articles