Rumah > Peranti teknologi > AI > Bagaimana untuk menggunakan kecerdasan buatan untuk mempromosikan aplikasi transformasi digital dalam industri tenaga?

Bagaimana untuk menggunakan kecerdasan buatan untuk mempromosikan aplikasi transformasi digital dalam industri tenaga?

王林
Lepaskan: 2023-04-23 14:55:07
ke hadapan
1228 orang telah melayarinya

Bagaimana untuk menggunakan kecerdasan buatan untuk mempromosikan aplikasi transformasi digital dalam industri tenaga?

Industri minyak dan gas sedang mengalami perubahan ketara dan lonjakan harga akibat COVID-19 dan kegagalan perjanjian OPEC. Negara-negara utama seperti Arab Saudi meminjamkan minyak bernilai $3 juta kepada Pakistan tetapi berada di ambang membatalkan perjanjian kerana tidak membayar.

Kekacauan politik dan ekonomi sedemikian telah menyebabkan industri minyak dan gas berada dalam keadaan yang rumit. Pengaruh baharu, seperti dorongan untuk tenaga hijau dan keperluan untuk lebih banyak perkhidmatan tertumpu kepada pelanggan, menambahkan lagi kemarahan pemegang saham. Pemain industri minyak dan gas telah dipaksa untuk menjalankan penilaian semula yang ketara terhadap rantaian nilai tenaga, aset dan operasi.

Laporan mengejutkan terus muncul tentang industri minyak dan gas mengubah haluan melawan angin. Dianggarkan menjelang 2050, hampir 70% pengeluaran elektrik global akan datang daripada tenaga angin dan suria. Lebih banyak laporan mencadangkan bahawa menjelang 2033, 50% daripada semua kereta baharu yang dijual di seluruh dunia akan menggunakan elektrik. Penggunaan tenaga boleh diperbaharui dalam kenderaan telah mendapat perhatian dan berubah seiring dengan perkembangan teknologi. Seiring dengan semua perkembangan, kemajuan dalam teknologi digital telah menghasilkan perubahan dramatik dalam industri tenaga.

Untuk membawa pendigitalan kepada industri tenaga, industri harus melayan transformasi digital seperti koridor perniagaan yang lain. Mereka harus membawa penyelesaian yang inovatif dan berkesan dari segi tujuan, matlamat dan strategi.

Tetapi kita tidak boleh membuat kesimpulan bahawa industri tenaga telah mengabaikan untuk melabur dalam pendigitalan. Laporan itu menunjukkan bahawa sejak beberapa tahun kebelakangan ini, syarikat tenaga semakin banyak melabur dalam teknologi digital, dengan pelaburan global berkembang sebanyak 20% setiap tahun sejak 2014. Pada 2016, pelaburan melonjak kepada $47 bilion. Anggaran mencadangkan pelaburan ini akan terus berkembang apabila perkhidmatan digital tertumpu minyak meningkatkan pelaburan daripada $5 bilion pada masa ini kepada lebih $30 bilion menjelang 2025.

Akibatnya, sektor tenaga kini terbuka untuk berubah. Apabila teknologi berkembang, terdapat tekanan yang semakin meningkat untuk mengurangkan atau mengurangkan pelepasan karbon dan memenuhi permintaan dengan menjejaki rizab minyak dengan cara yang kos efektif. Sebagai peringkat pembangunan seterusnya, sektor tenaga cenderung ke arah memperoleh strategi tenaga kerja baharu dan membuat keputusan berasaskan data.

Beberapa teknologi digital sudah memberi kesan kepada industri tenaga

Takungan Minyak Pemetaan Kecerdasan Buatan:

Terdapat salah tanggapan bahawa Kepintaran Buatan (AI) tiada dalam sektor tenaga Strategi inovasi yang betul untuk membuat perubahan. Tetapi untuk menghapuskan mitos ini, platform kecerdasan buatan berasaskan awan sedang dibangunkan untuk menganalisis data geofizik bawah permukaan. Penjejakan asal berasaskan awan bagi makna data menyediakan penyelesaian yang lebih pantas dengan lebih ketepatan. Dengan bantuan kecerdasan buatan, kaedah penggerudian industri minyak dan gas boleh digunakan dengan baik untuk mengesan dan menemui takungan minyak dan gas bawah tanah. Laporan menunjukkan bahawa nilai kecerdasan buatan dalam industri minyak dan gas akan meningkat daripada AS$1.57 bilion pada 2017 kepada AS$2.85 bilion menjelang 2022.

Pembelajaran mesin adalah tempat selamat:

Pembelajaran mesin akan membantu syarikat luar pesisir beroperasi dalam jarak jauh tanpa perlu sentiasa melakukan perjalanan antara rizab minyak. Kecerdasan buatan boleh digunakan untuk menilai kesan potensi pelantar atau tapak penggerudian baharu. Ia juga membantu dalam menilai risiko alam sekitar bagi projek yang dicadangkan sebelum mereka yang bertanggungjawab. Perkhidmatan pembelajaran mesin menjadikan kerja lebih selamat melalui pelaksanaan instrumental.

Internet Perkara Meramalkan Masalah Mekanikal:

Internet Perkara (IoT) direka khusus untuk menyambung, memudahkan kerja dengan mengaksesnya dari mana-mana sahaja. Apabila IoT digunakan dalam industri minyak dan gas, ia memainkan peranan penting dalam mengoptimumkan kos. Ia meningkatkan keselamatan dengan membolehkan penyelenggaraan ramalan, ramalan prestasi dan pengurusan risiko masa nyata. IoT mengumpul data melalui ketersambungannya dengan semua item mekanikal. Penderia akan dapat mengesan kegagalan mesin sebelum manusia menyedarinya. Ini menghalang kemalangan dan pada asasnya menjimatkan wang dengan melihat kerosakan sebelum mesin rosak.

Blockchain untuk transaksi mudah:

Untuk mempercepatkan urus niaga sambil mengurangkan kos, cara terbaik ialah memilih blockchain untuk mengendalikan dana. Blockchain menghubungkan pengeluar tenaga secara langsung dengan pelanggan. Ia menyediakan persekitaran yang selamat untuk berpotensi menghantar dan menerima data dalam fungsi rangkaian yang lebih luas.

Kecerdasan buatan, yang menampilkan teknologi kecerdasan buatan seperti pembelajaran mesin, rantaian blok, data besar dan Internet Perkara, memacu industri minyak dan gas ke arah pendigitalan. Industri tenaga mungkin menghadapi cabaran yang tidak pernah berlaku sebelum ini, tetapi teknologi baharu muncul setiap hari untuk mengatasi kesukaran dan memudahkan kerja.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan kecerdasan buatan untuk mempromosikan aplikasi transformasi digital dalam industri tenaga?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Label berkaitan:
sumber:51cto.com
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
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan