2025年应该是石油和天然气行业使用人工智能的转折点。
过去三年，人工智能显著推动了数字孪生在油气行业的应用，从基本的监测工具发展到复杂、预测性和自主性的系统——从使用生成式人工智能分析地下数据，将自然语言处理应用于文档编制，到训练深度学习模型进行预测性维护。虽然这些举措都归于人工智能的范畴，但在技术、潜力和成熟度方面却差异巨大。
随着关税、需求疲软和原油价格下跌导致行业经济前景愈发黯淡，未来一段时间这些努力可能会被筛选出来。这也应该促使人们更加关注那些已准备好投入生产、能够从过去的投资中实现价值并与组织目标紧密结合的用例。
其中一个用例是利用人工智能来扩展数字孪生的功能和价值驱动力。在 Hexagon 最近的一项调查中，47% 的石油和天然气高管表示，他们计划为他们的双胞胎添加人工智能功能——这一比例在所有接受调查的行业中是最高的。
数字孪生功能受限的遗留问题
要理解人们对更强大AI功能的渴望以及亟待克服的障碍，需要回顾行业过去在数字孪生技术方面的经验。
尽管数字孪生技术在石油和天然气行业已应用数十年，但其设计通常侧重于监控、维护和模拟单个物理资产或主要设备。在这种情况下，数字孪生通常用于监控设备的健康和性能，预测故障并帮助主动安排维修。
事实证明，这种方法能够有效帮助运营商避免代价高昂的停机和安全问题。事实上，石油和天然气行业的高管对其数字孪生技术的投资回报率 (ROI) 的预估最高，预计年投资回报率为 29%，远高于化工行业（24%）或一般制造业（19%）等其他行业。
应对准确、最新数据的挑战
然而，这种对单个设备或子系统用例的狭隘关注也反映了数据挑战。
石油和天然气设施会产生海量数据和文档，这些数据和文档的整合和语境化处理极具挑战性。这些挑战至今仍是首要任务。例如，根据 IDC 的数据，65% 的炼油厂高管将数据清理和标准化列为未来 24 个月的首要任务。
但人工智能在确保数据及时可靠地可用方面发挥着关键的推动作用。例如，持续服务现在可以将遗留的非结构化数据语境化，对 P&ID 等文档、其他图纸以及数据表等技术文档进行数字化和提取标签。它还正在改变 3D 激光扫描的集成和语境化，为信息的空间可视化带来新的可能性。
其结果是，数字孪生技术将拥有新的深度、规模和互联互通性，从而得以实现。
欧洲大型油气生产商 Harbour Energy 大规模地展示了这一点。在三个月内，该公司对超过五百万份控制文档进行了数字化、清理和分类，并标记了与资产分类法一致的元数据。同时，该公司将超过 2 万个激光扫描点集成到其可视化环境中。这解锁了多年来无法访问的信息，现在可以利用这些信息来保持合规性并优化资产绩效。
情境化是关键成功因素
这种情境化对于人工操作员和人工智能工具而言都是关键的推动因素。
在与运营和维护专业人员交流时，他们经常会反映搜索信息会浪费大量时间。然而，许多石油和天然气公司在实施类似 ChatGPT 的自然语言代理时，由于洞察的准确性、可靠性和真实性方面存在问题，面临着挑战。
但是，当这些代理访问预先语境化的数据时，它们可以更有效地浏览工业数据，从而显著提高其响应的质量和可靠性，使其成为有效且可靠的实用工具。基于此数据基础，生成式人工智能可以学习数据点是如何互连的。例如，这使得用户能够轻松请求与特定标签相关的所有文档和数据点，比较多个资产的数据等等。
扩展人工智能数字孪生的功能
人工智能数字孪生的应用远远超出了简单的信息查询。设想一家海上石油和天然气运营商正在使用数字孪生来优化运营、减少停机时间并提高深水平台的安全性。该资产所有权易主三次，依赖多个系统来确保流程安全和资产完整性。
运营商能够将其人工智能能力扩展到维护、流程优化、远程监控和合规性方面。
在预测性维护方面，该孪生系统利用机器学习来分析气体压缩机和泵的振动和温度趋势。当检测到轴承磨损的早期迹象时，系统可以提前两周预测故障，从而使维护团队能够主动采取行动，避免代价高昂的停机。
除了成本规避，人工智能还能推动收入增长。数字孪生可以模拟运营场景并实时调整生产参数，从而优化分离器压力和流速，从而提高效率、降低能耗并最大化产量。
在远程监控方面，海上和陆上团队可以通过云端平台访问数字孪生。工程师使用自然语言搜索和 3D 可视化技术来诊断问题并模拟解决方案。
在安全与合规方面，数字孪生持续监控气体泄漏、排放和安全关键系统。人工智能可以检测火炬烟囱附近的异常情况并自动触发响应协议，从而增强合规性并最大限度地降低环境风险。
这些功能表明，人工智能驱动的数字孪生的增长能够改变油气运营——提供资产可靠性、成本优化、收入增长以及行业在动荡时期所需的敏捷性和弹性。
作者：Rick Standish
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