[[437362]]

衡量石油和天然氣生產商運營績效的指標有很多，包括更高的效率、更低的成本以及更長的油井運行時間等等，而隨著全球氣候不斷惡化，減少溫室氣體排放也成為其中一項重要指標。

在加拿大，石油和天然氣部門的溫室氣體排放量占該國總排放量的25%。如今，隨著對全球變暖現象的擔憂加劇，監管變得更加嚴格，投資者的要求也變得更高，甚至銀行家也呼吁生產商管理他們的“氣候風險”。降低石油和天然氣生產中的溫室氣體(GHG)排放量無疑是明智之舉。如果做得好的話，減少溫室氣體排放會成為實現更佳運營績效的重要組成部分。

人工智能與優化

一般情況下，一名工程師需要監督大約250口油井。一天只有24小時，誰有那么多精力處理所有這些數據?保持生產在線，而非優化，通常是首要任務，這也滋生了“一勞永逸”的心態以及“人浮于事”的現象。

擁有200口油井的德克薩斯州運營商通過利用人工智能技術來處理數據，發現三分之二的桿式提升井處于過度泵送狀態。該運營商還使用人工智能自動化設定點管理將電力消耗降低了 11%，溫室氣體排放量減少了13%，達到了符合企業可持續發展目標的水平，最終實現了降低生產成本、提升生產效率以及延長油井運行時間的多重效果。

遠程工作，降低排放

在新館疫情大流行期間，員工在家工作時能夠保持完全控制對于本地系統來說非常困難，因為數據存儲在云中，而員工又可以遠程訪問數據。

由于擔心安全性、數據所有權以及失去對數據的控制，云計算在石油和天然氣自動化中的應用十分緩慢。但是，在艱難的業務中斷期間，AI支持的優化能力以及保持連續性的價值也讓高管和所有者們相信了它的價值。

減少出差是降低排放的另一種方式。人工智能驅動的自動化減少了操作員到現場的次數。

預測性維護

降低修井頻率同樣是生產商的一項重要任務。畢竟，失敗是要付出代價的。修井費用通常十分昂貴，而且油井無法繼續創造收益。利用人工智能的預測性維護是解決這一問題越來越流行的方法。

使用歷史和當前數據，該軟件可以判斷設備何時可能發生故障，并在發生故障之前完成修理或更換。而“規范性”分析還能更進一步解釋設備損壞的原因，以及在哪里訂購更換部件。

人工智能是底線問題

石油和天然氣一直是一個周期性行業。生產者走出低谷，并希望在高峰期獲利。他們無法控制價格，但可以控制成本。

使用人工智能的數字技術使公司能夠分析數據，以發現他們以前從未注意到的趨勢，并實現流程自動化。然后，經驗豐富的員工便可以騰出時間來解決其他重要問題，例如減少溫室氣體排放。

合理利用人工智能技術，生產商不僅能夠降低運營成本，還可以實現企業的可持續發展目標。