आलेख का अनुवाद विशेष रूप से बुनियादी और उन्नत पाठ्यक्रम "गणित विज्ञान के लिए डेटा विज्ञान" में छात्रों के लिए तैयार किया गया था। क्या इस दिशा में विकास करना दिलचस्प है? मास्टर कक्षाओं की रिकॉर्डिंग देखें "रैखिक बीजगणित: मैट्रिक्स और उनके व्यावहारिक अनुप्रयोग" और "गणित के लिए डेटा विज्ञान: वरिष्ठ के रास्ते पर" !

हाल के वर्षों में, तेल और गैस उद्योग में बदलाव आया है, और डिजिटल अर्थव्यवस्था की चुनौतियों को पूरा करने में मदद करने के लिए ऊर्जा क्षेत्र में नई प्रौद्योगिकियां दिखाई दी हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पहले से ही एक तकनीकी प्रवृत्ति बन गई है, लेकिन यह तेल और गैस उद्योग में क्या आवेदन पा सकती है? उमर अली अपतटीय तेल और गैस उद्योग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के उपयोग पर शोध कर रहे हैं।

और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का क्या?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) एक बहुत ही बहुमुखी क्षेत्र है , हालांकि, तेल और गैस उद्योग में मुख्य रूप से दो दिशाएं प्रबल होती हैं: मशीन सीखने और डेटा विश्लेषण।

मशीन लर्निंग कंप्यूटर सिस्टम को मानव हस्तक्षेप के बिना डेटा को सीखने और व्याख्या करने की अनुमति देता है, विशिष्ट संचालन के पुनरावृत्तियों के माध्यम से इसके प्रदर्शन में सुधार करता है। अपतटीय तेल और गैस उद्योग के हिस्से के रूप में, यह कंपनियों को जटिल आंतरिक प्रक्रियाओं को नियंत्रित करने की अनुमति देता है और जल्दी से उन समस्याओं का जवाब देता है जो लोग नहीं सोच सकते।

मशीन लर्निंग को विभिन्न स्थितियों को मॉडल करने के लिए भी इस्तेमाल किया जा सकता है, विशेष पूर्वानुमान डेटा मॉडल का उपयोग करके जो विभिन्न इनपुट डेटा के आधार पर पैटर्न को खोजने और परिभाषित करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। इस मामले में तेल और गैस उद्योग नए घटनाक्रम के संभावित परिणामों का अनुकरण करने या किसी नई परियोजना के पर्यावरणीय जोखिम का आकलन करने से पहले इसे लागू करने के लिए एआई का उपयोग कर सकता है।

डेटा विश्लेषण तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके डेटा से जानकारी प्राप्त करने के लिए एआई का उपयोग करता है, जो जानकारी के टुकड़ों को एक-दूसरे के साथ जोड़ने और मौजूदा जानकारी का अधिक संपूर्ण चित्र बनाने में मदद करता है। अपतटीय तेल और गैस उद्योग तेल और गैस क्षेत्रों के विकास के दौरान प्राप्त अधिक सुलभ जटिल संरचित डेटा बनाने के लिए डेटा विश्लेषण का उपयोग कर सकते हैं, जो कंपनियों को नए उत्पादन के अवसरों की खोज करने या मौजूदा इन्फ्रास्ट्रक्चर का अधिक कुशल उपयोग करने की अनुमति देगा।

तेल और गैस उद्योग में कृत्रिम बुद्धि का उपयोग

जनवरी 2019 में, BP ने सैंडी नामक क्लाउड-आधारित जियोसाइंस प्लेटफॉर्म विकसित करके कंपनी के AI बेस को मजबूत करने के लिए Belmont Technology के ह्यूस्टन टेक्नोलॉजी स्टार्टअप में निवेश किया।

सैंडी बीपी को एक परियोजना के लिए भूवैज्ञानिक, भूभौतिकीय, ऐतिहासिक और जलाशय की जानकारी की व्याख्या करने की अनुमति देता है, जिससे अद्वितीय "ज्ञान रेखांकन" बनता है।

AI "सहज ज्ञान युक्त" जानकारी को एक साथ जोड़ता है, नए रिश्तों और प्रक्रियाओं की पहचान करता है, और इसका उपयोग बीपी की जीवाश्म संपत्ति के अद्यतित नक्शे को बनाने के लिए करता है। एआई के परिणामों के आधार पर, तेल कंपनी ज्ञान के ग्राफ को संदर्भित कर सकती है, जो एआई द्वारा तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके उत्पन्न किया गया था ताकि परिणामों का अनुकरण और व्याख्या की जा सके।

ऑयल एंड गैस अथॉरिटी एआई का इस्तेमाल उसी तरह से करती है जैसे यूके के पहले नेशनल डेटा रिपॉजिटरी में किया गया था, जिसे मार्च 2019 में लॉन्च किया गया था।

एनडीआर में 130 टेराबाइट्स हैं, जो भूभौतिकीय, अवसंरचनात्मक, क्षेत्र और अच्छी तरह से डेटा के बारे में एचडी-गुणवत्ता में लगभग आठ वर्षों की फिल्मों के बराबर है। उपलब्ध डेटा 12,500 से अधिक कुओं, 5,000 भूकंपीय सर्वेक्षणों और 3,000 पाइपलाइनों को कवर करता है।

एनडीआर इस डेटा की व्याख्या करने के लिए एआई का उपयोग करता है। ओजीए को उम्मीद है कि इसकी मदद से वे तेल और गैस के क्षेत्र में नई संभावनाओं को खोल सकते हैं और मौजूदा बुनियादी ढांचे की उत्पादन दरों में वृद्धि कर सकते हैं।

ओजीए को उम्मीद है कि एआई-आधारित प्लेटफॉर्म यूके तेल और गैस उद्योग के ऊर्जा संक्रमण का हिस्सा होगा, और जलाशय और बुनियादी ढांचा डेटा भविष्य के कार्बन कैप्चर, उपयोग और भंडारण परियोजनाओं के लिए एक अच्छा आधार होगा।

तेल और गैस प्लेटफार्मों पर परिचालन की सुरक्षा बढ़ाने के लिए भी एआई का उपयोग किया जा सकता है। मार्च 2019 में, एकर सॉल्यूशंस ने अपने संज्ञानात्मक ऑपरेशन पहल के हिस्से के रूप में एआई अनुप्रयोगों को बेहतर बनाने के लिए स्पार्ककॉगनिशन के साथ काम करना शुरू किया।

SparkCognition कृत्रिम खुफिया प्रणालियों का उपयोग SparkPredict नामक एक विश्लेषणात्मक प्लेटफॉर्म में किया जाएगा, जो 30 से अधिक अपतटीय संरचनाओं की सतह और पानी के नीचे के प्रतिष्ठानों को ट्रैक करता है।

स्पार्कप्रेडिक्ट प्लेटफ़ॉर्म सेंसर से डेटा का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जो कंपनी को होने से पहले सबॉप्टीमल संचालन और आसन्न विफलताओं की पहचान करने की अनुमति देता है।

शेल ने सितंबर 2018 में एक समान सॉफ्टवेयर समाधान का उपयोग करना शुरू कर दिया था, जब माइक्रोसॉफ्ट के साथ इसके सहयोग को अपने अपतटीय संचालन में Azure C3 इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म को शामिल करने के लिए पैदा हुआ था ।

प्लेटफॉर्म शेल के अपतटीय बुनियादी ढांचे के सभी क्षेत्रों में ड्रिलिंग और उत्पादन से लेकर कर्मचारियों को सशक्त बनाने और उनकी सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए एआई का उपयोग करता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का भविष्य

एआई पहले से ही तेल और गैस उद्योग में कई क्षेत्रों में शामिल है जो अन्वेषण और खनन कार्यों के डिजिटल परिवर्तन के लिए वैश्विक नवाचारों के हिस्से के रूप में है। लेकिन तेल और गैस उद्योग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी के लिए भविष्य क्या है?

लगता है कि उद्योग ने एआई जैसी डिजिटल तकनीकों को आसानी से अपनाया है, और इस प्रौद्योगिकी की क्षमता के बारे में आशावादी है।

हरेल कोंगफेल के वरिष्ठ उपाध्यक्ष अकर बीपी ने कहा:

"तेल और गैस उद्योग तेजी से बदलते डिजिटल परिदृश्य का सामना कर रहा है जिसे विकास और सफलता सुनिश्चित करने के लिए उन्नत प्रौद्योगिकी की भागीदारी की आवश्यकता है।"

आईबीएम के वरिष्ठ प्रबंधक ब्रायन गौचर ने भी इस विषय पर बात की:

"संज्ञानात्मक वातावरण और प्रौद्योगिकियां निर्णय निर्माताओं को एक साथ ला सकती हैं, उन्हें आसानी से जानकारी साझा करने में मदद करती हैं, अधिक आसानी से विषम डेटा सेट दर्ज करती हैं, और लक्षित विश्लेषण और मॉडलिंग प्रदान करती हैं।"