根据全球数据（GlobalData）的新报告，机器学习有可能提高石油和天然气行业的效率，增加生产，降低成本。这份名为《石油和天然气中的机器学习》的报告，提供了机器学习技术的概述，以及它在石油和天然气运营中日益重要的地位。报告还强调了BP、埃克森美孚、沙特阿美、壳牌和TotalEnergies等主要石油和天然气公司在开发和实施机器学习工具以解决业务问题方面的努力。
机器学习是石油和天然气行业迅速发展的领域。它可以用于分析地震数据、井日志和其他地质数据，以识别潜在的石油和天然气储层。机器学习算法还能够分析生产数据，识别出可以用来提高井效率的模式。
全球数据的石油和天然气分析师Ravindra Puranik评论说：“石油和天然气行业在短短三年内经历了两次大规模的破坏，一次是COVID-19，另一次是乌克兰战争。这使得公司需要在项目设计、建设、物流、库存管理和维护等所有功能中增加监督和性能优化。最重要的是，公司也希望更好地监控市场需求，以便调整他们的生产。目标是找到每一个降低成本以实现长期生存的机会。”
在这种情况下，机器学习将通过驱动自动化、改进流程和预测需求来为公司带来好处。它可以支持现代化的维护实践，检测泄漏，简化数据管理和文档，优化库存和供应链。
Puranik继续说：“机器学习是石油和天然气行业迅速发展的领域，有可能彻底改变公司如何探索和生产石油和天然气。它主要用于自动化重复任务，支持地震数据解释和操作设备的性能优化。这项技术在预测潜在设备故障方面也非常有用，从而防止任何意外事故，提高操作安全。”
“石油和天然气公司已经部署了机器学习算法来跟踪各种资产的性能，如钻井平台、管道、液化天然气设施和炼油厂。此外，这项技术还帮助公司在库存管理和供应链优化方面。更重要的是，AI在行业参与者中出现了一个新的用例，即碳封存。埃克森美孚、Equinor等公司的研究人员正在使用机器学习工具研究地震数据，缩小捕获二氧化碳的储存地点。机器学习在能源领域有巨大的潜力，将继续找到新的应用，以自动化和优化。”
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