【报告推荐】人工智能助力油气田碳减排目标
【报告推荐】人工智能助力油气田碳减排目标
oilsns
跟踪全球油气行业科技前沿及发展动态，聚焦双碳能源转型与产业数字化变革，聚合高端人才、推动科技创新、服务国家能源科技自立自强。
《 人工智能助力油气田碳减排目标 》
人工智能技术是一项强大的变革性技 术，是数字经济时代的重要支柱，人工智能技术与减碳目标相融合，将会释放出不同于一般技术创新的巨大潜能。本报告以此为切入点，系统梳理了油气各个环节人工智 能助力碳减排目标实现的典型技术和案例，从技术原理、减排效果、技术的经济性等方面进行展开，对比分析国内外典型石油公司人工智能战略布局差异，对相关油气企 业进行技术升级和人工智能技术布局提供思路和见解。
01.调研背景
国内油气田面临着更艰难的脱碳之路： 2 020 年开始国内外石油公司纷纷提出了 “净零策略”、“绿色发展”、“低碳转型”策略，勘探开采等上游环节的温室气体排放在油气产业链占比达到 64% （消费环节除外）；在油气田的勘探、钻井、投产、增产、维护等不同的生命周期的碳排放强度差异巨大，在增产和接近生命周期结束期间的排放强度可能比正常的中期运营高出数倍，大规模开发的油田减排任务重难度大；生产设施的运行、工艺的选择、运营管理的方式 等多种因素也对碳排放强度的稳定产生显著的影响。因此，国内油气领域相比于其他行业面临着更艰难的脱碳之路。
人工智能助力油气领域碳减排大有可为：短期来看，在油气领域随着机器学习系统的普及，人工智能系统将消耗过多的电能，并产生大量的碳排放，即人工智能技术在促进能源利用效率提升的同时会加剧更多的能源消费，从而会抵消一部分碳减排效应甚至增加碳排放总量；但从长期角度来看，随着人工智能技术的日益成熟与应用场景的愈发丰富，油气勘探开发各个环节通过智能化完成了升级与改造，会产生强大的低碳技术效应，且是最经济的减碳措施。目前，人工智能在地震数据可视化分析、钻井作业优化、钻机设备调度、开采工艺优选、开发风险预警、碳排放反馈调节等环节广泛应用，人工智能技术带来了生产效率的提升、开发风险的规避、化石能源消耗的降低、成本的降低，最终推动油气田可持续发展。
02.报告目录
《人工智能助力油气田碳减排目标专题研究报告》 主体分为四个章节 。基于当前国内外碳减排需求及人工智能发展形势，以人工智能助力油气田碳减排目标为主题，从人工智能在油气田碳减排领域政策背景及关键作用出发，调研并分析了勘探/钻井、开采/增产、储输、新能源等环节人工智能助力油气田减排的效果和效益，梳理了国内外石油/油服公司人工智能降碳布局规划，对比研究了国内外石油/油服公司人工智能布局差异性，并提出油气领域人工智能助力减排发展前景和建议。
▲研究结构
第一章 人工智能在油气田碳减排领域应用及发展
第一节 人工智能助力碳减排目标实现背景
一、人工智能与碳减排相关政策背景
1、政策助力我国人工智能发展
2、我国已建立起碳达峰碳中和“1+N”政策体系
3、众多机构对人工智能和碳减排发展提出建议
4、人工智能技术对碳排放的影响
二、“双碳”背景下油气田碳减形势迫切
1、油气田碳排放特征与来源
2、油气田减排需求分析
3、油气田减排最佳时机
第二节 人工智能在油气田碳减排领域发挥关键作用
一、人工智能技术介绍
1、广义人工智能技术
2、人工智能技术发展趋势
二、人工智能技术在油气田发展现状
1、北美石油和天然气市场人工智能占最大份额
2、石油和天然气市场中的人工智能领先者
3、人工智能技术油气勘探开发等环节发展现状
三、人工智能助力油气田碳减排实现路径
1、实时监测，减少多个环节的甲烷气体逸散（直接影响）
2、预测性维护，减少停机维修环节排放，保持中期生产稳定的低排放强度（直接影响）
3、生产优化，降低油气生产环节的投入，减少递减阶段能源消耗带来的排放（间接影响）
4、数字化运营，提高油气运营管理效率，节约人员、车辆等设备投入（间接影响）
5、扩大新能源布局，减少传统能源的依赖（间接影响）
第二章 人工智能助力油气田碳减排目标及效益分析
第一节 人工智能助力勘探/钻井环节碳减排目标实现
一、人工智能助力勘探/钻井减排目标的实现
1、基于云的自动化测井技术
2、基于云的阵列电磁学的流体成像技术
3、智能导向钻井一体化技术
4、其他AI-降碳技术
二、人工智能助力勘探/钻井减排目标实现的典型案例
1、美国Spark Cognition公司：基于AI的平台预测性维护技术
2、美国Quorum软件公司：基于AI优化钻机调度
3、华为公司：整体HPC解决方案
第二节 人工智能助力开采/增产环节减排目标效益分析
一、人工智能助力开采/增产减排目标的实现
1、智能机采技术
2、智能间歇举升技术
3、基于大数据人工举升选择技术
4、采收率智能优化技术
5、智能压裂技术体系
6、其他AI-降碳技术
二、人工智能助力开采/增产减排目标实现的典型案例
1、斯伦贝谢：数字井口集成管理系统
2、沙特阿美&Nybl：基于碳追踪的ESP优化减排技术排放
3、阿根廷石油：智能优化与碳排放整合技术
第三节 人工智能助力储输环节减排目标效益分析
一、人工智能助力储输减排目标的实现
1、集输泵站数字化管理技术
2、储运设备智能运维技术
3、智能油气集输管网控制技术
4、长输管线无人机智慧巡检技术
5、数字化工厂移交技术
6、其他AI-降碳技术
二、人工智能助力储输减排目标实现的典型案例
1、华为公司：管线智能预警技术
2、西北油田：油气管线无人机智能巡检建设
3、浙江省天然气长输管道智能风险评价技术
第四节 人工智能助力油气其他环节减排应用
一、基于区块链的交易试点
1、中化能源
2、新奥能源与上海燃气
二、AI+新能源
第五节 人工智能助力减排效益评价
一、人工智能助力减排效益评价模型
1、评价流程
2、评价绩效选取
3、AI降碳效益
二、人工智能驱动的低碳制造业绩效评估
1、基线模型
2、对油气AI降碳的启示
三、人工智能助力油气领域碳减排效益分析
1、政策背景+人工智能技术飞速发展为油气行业碳减排提供了新思路
2、人工智能公司加大油气业务的布局
3、人工智能助力勘探/钻井/开采/增产等多个油气运营环节碳减排
4、立足最佳降碳时机，重点引进发展成熟的AI降碳技术
5、人工智能在减排领域依然存在诸多不确定性
第三章 国内外石油/油服公司人工智能降碳布局
第一节 石油/油服公司降碳战略布局
一、国际石油/油服公司
1、英国石油公司（bp）
2、壳牌（Shell）
3、道达尔能源（Totalenergies）
4、三大国际油服公司
二、国内石油公司
1、中国石油（CNPC）
2、中国石化（Sinopec）
3、中国海油（CNOOC）
第二节 国内外石油公司人工智能布局现状
一、油气行业人工智能发展的特征
1、作业现场智能化
2、生产运营一体化
3、贸易销售平台化
4、研究设计协同化
二、国内油气行业人工智能发展概况
1、中国石油
2、中国石化
3、中国海油
三、国外油气行业人工智能发展现状
第三节 国内外石油/油服公司人工智能助力降碳的典型做法
一、全球重点石油和油服公司：与科技公司合作打造人工智能平台，用以降低碳排放
1、国际及独立石油公司
2、国际油服公司
3、国内石油公司
二、国际石油公司：数字化助力油田生产优化，提升油田能效
1、Chevron公司SanJoaquin油田
2、BP公司NaKika油田
3、LundinEnergy公司JohanSverdrup海上油田
4、Rosneft公司Samotlorskoe油田
三、国内石油公司：大力推动智能油气田建设，降低生产能耗
1、中国石油
2、中国石化
3、中国海油
四、国际油服公司：三维度推动智能化业务升级，满足降本增效的需要
1、油服行业人工智能发展的主要方向
2、三维度推动智能化业务升级
第四节 国内外石油公司人工智能布局对比及启示
第四章 油气领域人工智能助力减排发展建议
1、化零为整，整合技术战略布局
2、选择最优时机部署AI技术
3、分步实施，加速净零可持续发展
4、加强与数字化公司的合作
参考文献
《 人工智能助力油气田碳减排目标 》
售价：16800元
咨询报告购买请长按二维码
添加石油圈小编
- End -