ИИ на рынке нефти и газа — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по операциям (разведка и добыча, переработка и сбыт, переработка и сбыт), типу услуг (профессиональные услуги, управляемые услуги), компоненту (решение, услуги), по регионам, по конкуренции на 2019–2029 гг.

Обзор рынка

Глобальный рынок ИИ в нефтегазовой отрасли оценивается в 3,37 млрд долларов США в 2023 году и, как ожидается, будет прогнозировать устойчивый рост в прогнозируемый период с CAGR в 12,62% до 2029 года.

Нефтегазовый сектор все больше осознает глубокое влияние ИИ на всю свою цепочку создания стоимости. Появление ИИ открывает значительные возможности для решения ключевых проблем на современных нефтяных месторождениях. Компании, умеющие использовать ИИ, могут получить конкурентное преимущество, получая более глубокое понимание своих резервуаров, операционных процессов и производственных активов по сравнению с коллегами, не имеющими такого понимания.

Ключевые движущие силы рынка

Сокращение затрат

Сокращение затрат является основным фактором, способствующим внедрению искусственного интеллекта (ИИ) на мировом рынке нефти и газа. Нефтегазовая отрасль, известная своей капиталоемкостью, постоянно ищет инновационные решения для оптимизации операций и повышения экономической жизнеспособности. Технологии ИИ играют ключевую роль в достижении значительного сокращения затрат в различных аспектах отрасли. Одной из ключевых областей, где ИИ способствует сокращению затрат, является эксплуатационная эффективность. Алгоритмы машинного обучения анализируют огромные наборы данных, генерируемые датчиками, буровыми работами и производственными процессами в режиме реального времени. Выявляя закономерности и корреляции в этих данных, системы ИИ могут оптимизировать операционные рабочие процессы, что приводит к повышению эффективности и сокращению потерь ресурсов. Прогностическое обслуживание на основе ИИ — еще один важный аспект, помогающий операторам выявлять и устранять проблемы с оборудованием до того, как они перерастут в дорогостоящие отказы. Это не только минимизирует время простоя, но и продлевает срок службы оборудования, способствуя существенной экономии средств.

Разведка пластов и оптимизация добычи — это также области, где технологии на основе ИИ существенно влияют на снижение затрат. Расширенная аналитика и модели машинного обучения улучшают характеристику и моделирование пласта, что приводит к более точным прогнозам поведения пласта. Это, в свою очередь, позволяет операторам оптимизировать стратегии добычи, максимизировать показатели извлечения и минимизировать ненужные расходы.

Развертывание ИИ в инициативах по охране труда, технике безопасности и охране окружающей среды еще больше снижает расходы, связанные с несчастными случаями, простоями и несоблюдением нормативных требований. Используя ИИ для прогнозирования и смягчения рисков, компании повышают безопасность на рабочем месте, снижают вероятность экологических инцидентов и обеспечивают соблюдение строгих норм.

Более того, интеграция автоматизации и робототехники на основе ИИ в бурение и техническое обслуживание снижает зависимость от человеческого труда, особенно в опасных условиях. Автономные дроны и роботы могут выполнять рутинные проверки и задачи, сводя к минимуму эксплуатационные риски и сопутствующие расходы. По сути, акцент на снижении затрат выступает в качестве катализатора для широкого внедрения ИИ в нефтегазовом секторе. Компании признают, что внедрение технологий ИИ не только повышает эффективность и эксплуатационные возможности, но и оказывает ощутимое влияние на конечный результат, что делает его стратегическим императивом для сохранения конкурентоспособности в динамичной и сложной отраслевой среде.

Аналитика данных и аналитика

Глобальное внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в нефтегазовой отрасли в значительной степени обусловлено ключевой ролью аналитики данных и аналитики. В отрасли, характеризующейся огромными объемами данных, генерируемых датчиками, геологоразведочными работами и производственными процессами, аналитика данных на основе ИИ становится преобразующей силой. Способность алгоритмов ИИ просеивать, обрабатывать и извлекать полезные идеи из этого обширного ландшафта данных имеет решающее значение для принятия обоснованных решений и оптимизации работы.

Аналитика данных в нефтегазовом секторе, основанная на ИИ, меняет парадигму в разведке пластов. Модели машинного обучения анализируют геологические и геофизические данные, обеспечивая более глубокое понимание характеристик пласта. Это позволяет компаниям делать более точные прогнозы о поведении пласта, оптимизировать стратегии бурения и максимизировать извлечение ресурсов. Результатом является не только повышение операционной эффективности, но и значительная экономия средств. Аналитика данных в реальном времени играет важную роль в мониторинге и управлении буровыми работами. Алгоритмы ИИ обрабатывают потоковые данные о буровых работах, выявляя закономерности и аномалии, которые могут указывать на потенциальные проблемы. Этот проактивный подход к анализу данных позволяет быстро принимать решения, сокращать время простоя и минимизировать риск дорогостоящих отказов оборудования. Прогностическое обслуживание, подмножество аналитики данных, гарантирует, что вмешательства по техническому обслуживанию выполняются точно тогда, когда это необходимо, предотвращая ненужные сбои и оптимизируя производительность активов.

Помимо эксплуатационных аспектов, аналитика данных на основе ИИ вносит вклад в инициативы в области охраны труда, техники безопасности и охраны окружающей среды. Анализируя исторические данные, модели ИИ могут прогнозировать и предотвращать инциденты безопасности, способствуя созданию более безопасной рабочей среды. Оценки воздействия на окружающую среду и мониторинг соответствия выигрывают от аналитических возможностей ИИ, обеспечивая соблюдение нормативных стандартов. Значимость аналитики данных и аналитики в нефтегазовой отрасли распространяется и на динамику рынка. ИИ облегчает прогнозирование рынка, помогая компаниям принимать стратегические решения на основе точных прогнозов тенденций спроса и предложения.

По сути, интеграция аналитики данных и аналитики на основе ИИ является преобразующей силой в нефтегазовом секторе, обеспечивая конкурентное преимущество за счет улучшения процесса принятия решений, операционной эффективности и экономической эффективности. Поскольку компании осознают ценность использования действенных идей из своих данных, глобальный ИИ на рынке нефти и газа готов к дальнейшему росту и инновациям.

Ключевые проблемы рынка

Интеграция с устаревшими системами

Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) на мировом рынке нефти и газа сталкивается с серьезной проблемой в виде проблем совместимости с устаревшими системами. Многие компании в отрасли работают с давно устоявшейся инфраструктурой и технологиями, которые изначально не были предназначены для использования расширенных возможностей ИИ. Это несоответствие между существующими устаревшими системами и передовыми технологиями ИИ создает существенное препятствие для бесшовной интеграции, потенциально затрудняя широкое внедрение ИИ в нефтегазовом секторе.

Устаревшие системы, часто характеризующиеся жесткой архитектурой и фирменными технологиями, могут не иметь необходимых интерфейсов и адаптивности для эффективного внедрения решений ИИ. Процесс интеграции становится сложным, требуя тщательного планирования и выполнения, чтобы гарантировать, что системы ИИ могут взаимодействовать с существующей инфраструктурой и дополнять ее. Модернизация или полная замена устаревших систем может быть финансово и эксплуатационно нецелесообразна для многих компаний, особенно с учетом капиталоемкого характера нефтегазовой отрасли. Задача двоякая, охватывающая как технические, так и культурные аспекты. На техническом уровне интеграция ИИ с устаревшими системами требует глубокого понимания существующей архитектуры, форматов данных и протоколов связи. Устаревшие системы могут не всегда обеспечивать стандартизированные форматы данных и доступность, необходимые для бесшовной интеграции с алгоритмами ИИ, что приводит к проблемам взаимодействия данных.

В культурном плане может возникнуть сопротивление изменениям в организациях, привыкших к устоявшимся рабочим процессам и технологиям. Сотрудникам может потребоваться обучение для адаптации к новым процессам, управляемым ИИ, и могут возникнуть опасения относительно потенциальных сбоев в процессе интеграции.

Усилия по преодолению проблемы интеграции включают разработку надежных решений промежуточного программного обеспечения, которые действуют как мосты между устаревшими системами и приложениями ИИ. Эти промежуточные уровни облегчают обмен данными и связь, гарантируя, что технологии ИИ могут использовать данные, хранящиеся в устаревших системах. Кроме того, отраслевое сотрудничество и обмен знаниями могут помочь установить передовые практики для интеграции ИИ с различными устаревшими архитектурами.

Поскольку отрасль осознает преобразующий потенциал ИИ в повышении эффективности, принятия решений и общего операционного совершенства, решение проблемы интеграции становится критически важным. Инновационные решения, совместные подходы и стратегическое планирование необходимы для успешного преодоления сложностей интеграции ИИ в существующие устаревшие системы в нефтегазовом секторе.

Высокие затраты на внедрение

Высокие затраты на внедрение, связанные с внедрением искусственного интеллекта (ИИ) на мировом рынке нефти и газа, представляют собой существенное препятствие, которое может помешать широкомасштабной интеграции. Нефтегазовая отрасль, известная своей капиталоемкостью, часто ограничена бюджетными соображениями, а значительные первоначальные инвестиции, необходимые для внедрения технологий ИИ, могут стать сдерживающим фактором. Интеграция ИИ влечет за собой многогранные расходы, включая приобретение передовой аппаратной и программной инфраструктуры, способной обрабатывать крупномасштабные данные, найм квалифицированных специалистов и текущие расходы на обслуживание. Потребность в специализированных талантах в области ИИ, таких как специалисты по данным и эксперты по машинному обучению, увеличивает финансовое бремя, поскольку эти специалисты получают конкурентоспособную заработную плату на высококонкурентном рынке труда. Кроме того, компаниям может потребоваться инвестировать в комплексные программы обучения для повышения квалификации существующих сотрудников, что еще больше увеличивает общие затраты на внедрение.

Для многих нефтегазовых компаний, особенно малых и средних предприятий, высокие первоначальные инвестиции являются барьером для входа в сферу внедрения ИИ. Это может привести к цифровому разрыву, когда более крупные, более финансово устойчивые корпорации пожинают плоды эффективности, основанной на ИИ, в то время как более мелкие игроки изо всех сил пытаются оправдать и позволить себе необходимые инвестиции. Результатом является потенциальный дисбаланс в конкурентоспособности в отрасли.

Динамичный характер технологий ИИ означает, что постоянные инвестиции необходимы для того, чтобы оставаться в курсе достижений и поддерживать актуальность приложений ИИ. Модернизация оборудования, обновление программного обеспечения и адаптация к меняющимся отраслевым стандартам требуют дополнительных финансовых обязательств, что делает общую стоимость владения для внедрения ИИ долгосрочным соображением.

Чтобы преодолеть проблему, связанную с высокими затратами на внедрение, заинтересованные стороны отрасли, включая поставщиков технологий и государственные органы, должны сотрудничать для разработки экономически эффективных решений, содействия исследованиям и разработкам и создания программ стимулирования для поддержки внедрения ИИ. Кроме того, достижения в области облачных решений ИИ и инновационных моделей финансирования могут предложить более доступные варианты для компаний, желающих интегрировать ИИ в свою деятельность без непомерных первоначальных затрат. Устранение финансовых барьеров для внедрения ИИ имеет решающее значение для обеспечения реализации преобразующего потенциала ИИ во всем спектре нефтегазовой отрасли.

Нехватка квалифицированной рабочей силы

Нехватка квалифицированной рабочей силы является серьезной проблемой, которая может помешать росту и внедрению искусственного интеллекта (ИИ) на мировом рынке нефти и газа. Успешная интеграция технологий ИИ в отрасль требует рабочей силы со специализированными знаниями в области науки о данных, машинного обучения и приложений ИИ. К сожалению, наблюдается ощутимая нехватка профессионалов, обладающих этими специализированными навыками, что создает узкое место для широкого внедрения ИИ в нефтегазовом секторе.

Сложность технологий ИИ требует рабочей силы, которая не только понимает тонкости анализа данных и алгоритмов машинного обучения, но и обладает предметно-ориентированными знаниями нефтегазовой отрасли. Этот уникальный набор навыков нелегко найти, и компании сталкиваются с трудностями при наборе и удержании талантов с необходимой квалификацией. Конкуренция за квалифицированных специалистов по ИИ острая, и отрасли по всем направлениям соперничают за этих экспертов, что еще больше усложняет для нефтегазового сектора привлечение и удержание первоклассных талантов.

Быстрое развитие технологий ИИ требует постоянного повышения квалификации и обучения существующих сотрудников в отрасли. Отсутствие доступных и комплексных программ обучения усугубляет разрыв в навыках, мешая нефтегазовым компаниям в полной мере использовать потенциал ИИ.

Последствия нехватки квалифицированных специалистов многогранны. Внедрение приложений ИИ может быть отложено, что приведет к упущенным возможностям для оптимизации операционной деятельности, сокращения затрат и улучшения процесса принятия решений. Компании также могут столкнуться с увеличением расходов, связанных с аутсорсингом проектов ИИ или наймом внешних консультантов, что еще больше обременяет бюджеты. Решение проблемы нехватки квалифицированной рабочей силы в области ИИ для нефтегазовой отрасли требует согласованных усилий со стороны образовательных учреждений, отраслевых ассоциаций и самих компаний. Инвестиции в программы обучения, содействие сотрудничеству между академическими кругами и промышленностью и продвижение образования STEM (наука, технологии, инженерия и математика) являются важнейшими компонентами смягчения этой проблемы. Поскольку отрасль осознает преобразующий потенциал ИИ, преодоление разрыва в навыках становится обязательным условием для обеспечения устойчивой и успешной интеграции технологий ИИ в нефтегазовый сектор.

Основные тенденции рынка

Автоматизация и робототехника

Автоматизация и робототехника, работающие на основе искусственного интеллекта (ИИ), готовы стать основными драйверами, продвигающими глобальный рынок ИИ в нефтегазовой отрасли. Эта преобразующая синергия между ИИ и робототехникой революционизирует традиционные операционные процессы, повышая эффективность, безопасность и общую производительность в секторе. В буровых работах все большее распространение получают автономные буровые системы, оснащенные алгоритмами ИИ. Эти системы могут анализировать данные в реальном времени, корректировать параметры бурения и оптимизировать процесс бурения, что приводит к повышению точности и сокращению времени бурения. Задачи по рутинному техническому обслуживанию в нефтегазовой отрасли преобразуются с помощью робототехники на основе искусственного интеллекта. Дроны и роботы, оснащенные передовыми возможностями искусственного интеллекта, используются для проведения инспекций и технического обслуживания в опасных условиях. Эти автономные системы могут перемещаться по сложной местности, проводить тщательные проверки и выполнять необходимые ремонтные работы, сводя к минимуму необходимость вмешательства человека в потенциально опасных ситуациях. Это не только улучшает протоколы безопасности, но и способствует экономии средств за счет сокращения простоев, связанных с мероприятиями по техническому обслуживанию.

Робототехника на базе ИИ играет решающую роль в управлении целостностью активов. Роботы, оснащенные датчиками и камерами, могут непрерывно контролировать состояние оборудования и инфраструктуры, обнаруживая аномалии или признаки износа. Этот проактивный подход к управлению активами позволяет осуществлять раннее вмешательство и предиктивное обслуживание, предотвращая дорогостоящие сбои и продлевая срок службы критически важных активов. Внедрение ИИ в автоматизацию и робототехнику соответствует целям отрасли по оптимизации операций, сокращению затрат и соблюдению строгих стандартов безопасности. Это позволяет нефтегазовым компаниям оптимизировать операции, повышать точность и правильность задач и достигать более высоких уровней эффективности по всей цепочке создания стоимости.

Поскольку отрасль продолжает внедрять цифровую трансформацию, ожидается, что интеграция автоматизации и робототехники на базе ИИ будет расти. Эта тенденция не только отражает приверженность инновациям, но и подчеркивает отзывчивость отрасли на меняющийся ландшафт и потребность в устойчивых и технологически передовых методах. Компании, которые инвестируют в ИИ и используют его для автоматизации и робототехники, вероятно, получат конкурентное преимущество, позиционируя себя как лидеров в продолжающейся эволюции глобального ИИ на рынке нефти и газа.

Прогностическое обслуживание

Прогностическое обслуживание выделяется как движущая сила эволюции глобального ИИ на рынке нефти и газа. Это стратегическое применение искусственного интеллекта (ИИ) трансформирует подход отрасли к обслуживанию оборудования и эксплуатационной надежности. Используя мощь алгоритмов машинного обучения, прогностическое обслуживание анализирует огромные наборы данных, генерируемые датчиками и оборудованием в режиме реального времени. Основная цель — прогнозировать потенциальные отказы оборудования до того, как они произойдут, что позволяет проводить упреждающее обслуживание и минимизировать время простоя.

В контексте нефтегазового сектора, где простой в работе может привести к значительным финансовым потерям, прогностическое обслуживание на основе ИИ становится фактором, меняющим правила игры. Модели машинного обучения обучаются на исторических данных, моделях обучения и тенденциях, связанных с производительностью оборудования. Эта прогностическая способность позволяет операторам выявлять ранние признаки ухудшения состояния или неисправности оборудования, предоставляя окно возможностей для своевременного обслуживания или замены.

Внедрение прогностического обслуживания дает несколько ключевых преимуществ. Во-первых, оно значительно сокращает незапланированные простои, повышая общую эффективность работы. Решая проблемы до того, как они перерастут в критические сбои, компании могут оптимизировать использование активов, максимизировать объемы производства и продлить срок службы оборудования. Это напрямую приводит к экономии средств и повышению прибыльности нефтегазовых предприятий. P

Более того, использование ИИ в прогностическом обслуживании способствует переходу от реактивных к проактивным стратегиям управления активами. Вместо того чтобы реагировать на отказы оборудования по мере их возникновения, операторы могут занять превентивную позицию, избегая сбоев и оптимизируя общую надежность операций. Поскольку нефтегазовая отрасль продолжает осознавать огромную ценность прогностического обслуживания, мировой рынок ИИ в этом секторе готов к существенному росту. Компании, инвестирующие в решения по предиктивному обслуживанию на основе ИИ, не только повышают свою эксплуатационную устойчивость, но и позиционируют себя на переднем крае инноваций в высококонкурентной отраслевой среде. Эволюция в сторону предиктивного обслуживания свидетельствует о более широкой тенденции использования ИИ для принятия стратегических решений и повышения эффективности в нефтегазовом секторе.

Сегментная аналитика

Операционная аналитика

Ожидается, что сегмент Upstream будет занимать наибольшую долю ИИ на рынке нефти и газа в течение прогнозируемого периода,

Крупные игроки, такие как BP и Royal Dutch Shell, поставили амбициозные цели по достижению нулевых выбросов углерода к 2050 году, столкнувшись с растущим давлением, требующим сокращения своего углеродного следа в соответствии с Парижским соглашением. Например, Shell использует технологию ИИ для предиктивного обслуживания как отдельных компонентов оборудования, так и целых систем, направленного на сокращение выбросов углерода. Такой подход позволяет корпорациям прогнозировать и устранять потенциальные сбои оборудования заблаговременно.

Региональные данные

Ожидается, что Северная Америка будет доминировать на рынке в течение прогнозируемого периода.

Последние события

• Январь 2023 г. - Компания C3AI, Inc., специализирующаяся на прикладном программном обеспечении ИИ, представила C3 Generative AI Product Suite, дебютировав со своим первым предложением C3 GenerativeAI for Enterprise Search. Этот пакет включает в себя готовые приложения ИИ с передовыми моделями трансформаторов, которые упрощают их интеграцию на различных этапах цепочек создания стоимости клиентов. Более того, внедрение C3Generative AI готово ускорить инициативы по трансформации в различных секторах и отраслях бизнеса, включая нефтегазовую сферу.

Ключевые игроки рынка

• Google LLC
• International Business Machines Corporation
• FuGenX Technologies Pvt. Ltd
• C3.ai, Inc.
• Microsoft Corporation
• Intel Corporation
• Shell PLC
• Газпром нефть PSJC
• Huawei Technologies Co.Ltd
• NVIDIA Corporation