尽管新冠疫情在全球范围内造成了严重的社会、经济和金融混乱，但石油和天然气行业似乎受到的打击最为严重。油气行业遭受了双重打击，即严重的需求中断和市场严重供过于求。

 

在全球经济低迷的情况下，整个业务领域的行业都转向数字技术来度过难关，改写其运营格局并构建敏捷的基础架构。对于油气行业来说，数字化的潜在好处也很多：节省成本、更安全的运营、提高生产力以及提高弹性以应对不可预测的情况，并在对替代性环保能源的需求不断增长的情况下保持竞争力。

 

从地震成像、高级地球科学数据分析、复杂地下地层成像、资产绩效管理和开发钻井等上游活动到下游车队和供应链管理，人工智能、云计算、物联网和高级分析等技术重新定义了整个石油和天然气价值链。

 

尽管取得了这些进步，但石油和天然气行业对数字技术的采用尚未发挥其最大潜力。

 

根据安永石油和天然气数字化转型和 2020 年劳动力调查，58% 的受访者表示新冠疫情使投资数字技术变得更加紧迫，其中29%计划进行大量投资，或相对于他们的总预算而言，51%认为金额适中。然而，在普华永道调查的 200 多家石油和天然气公司中，只有 7% 的公司认为自己是“数字化冠军”。

石油和天然气行业数字化转型的挑战

根据上述安永调查，三分之二的受访者认为无法快速改变是其公司采用数字技术的主要挑战，那为什么呢？石油和天然气公司在整个价值链中很大程度上是由流程驱动的。从上游到下游活动，运营旨在为工作环境带来常规。因此，建立一种支持技术颠覆的创新文化很难实现。

 

此外，像油气这样的资本密集型企业，尤其是对业务优先级缺乏足够了解的企业，不能依靠试错法或采用多种技术方法来解决业务问题。过时的流程和组织结构、缺乏数字化运营模式以及缺乏促进知识共享和新工作方式的有利文化是石油和天然气行业数字化转型的障碍。

石油和天然气行业的数字化转型之旅

1.利用人工智能、大数据、物联网和分析来推动数据驱动的决策制定

Gartner 的研究表明，石油和天然气的CIO们将人工智能、机器学习 、分析和工业物联网列为2021年最重要的改变游戏规则的技术。

 

石油和天然气公司，尤其是大型企业，围绕地震勘探、微地震数据、储层特征、钻井时间、平均采收率、生产泵的性能、航运和运输数据、石化资产管理以及更多大量此类数据被孤立在不同的地理区域、业务线和单一运营单位中。

 

通过整合这些多样化的数据（使用云技术、数据标准、服务器等），分析和可视化数据（使用机器学习、可穿戴设备和大数据分析），油气公司可以提高运营效率，确定更好的钻探领域，改进资产维护、减少计划外停机时间并优化生产活动。

 

例如，加强地下评估以提高钻前资源估计的准确性，推进地震数据和储层模型的解释，并提高生产中的资源回收率。

 

2.利用物联网传感器实现核心资产管理现代化

鉴于物联网的资产密集型性质，石油和天然气公司必须对其核心资产进行现代化改造，包括储罐、管道、井口、钻井平台、设施和平台。

 

智能资产管理要求将重要设备和现场资产与智能传感器和数据发射器连接到物联网平台。人工智能聊天机器人可以生成实时警报和洞察操作和流程，以响应现场条件，远程监控现场操作，并优化生产效率、正常运行时间、设备利用率和维护计划。

 

此外，数字孪生的发展可以提高油气资产的性能并创造商业价值。数字孪生充当物理对象或过程的实时数字对应物，它们帮助油气行业的参与者整合内部系统、外部生态系统和人类活动，并降低资产维护和维护成本。

 

Rockwell 与 Microsoft 的 IoT 服务合作，以提高 O&G 运营的生产力和可靠性。通过使用连接到云的传感器，Rockwell可以从其位于俄亥俄州克利夫兰的指挥中心监控泵的变速电机，以识别并立即处理问题，从而每天节省高达30万美元的生产成本，而在海上平台上发生故障的潜油泵可能会给公司带来损失。

 

3.通过智能健康、安全、安保和环境 (HSSE) 应用程序和更加互联的劳动力来减轻职业危害

结合人工智能、机器学习、大数据分析、增强现实、机器视觉和物联网平台（可穿戴设备和智能可穿戴设备），油气公司可以监控潜在的致命现场迹象，例如危险气体水平和未经授权的人员进入。

 

因此，人工智能聊天机器人可以在潜在的威胁和不安全情况以及健康或停工紧急情况下发出实时警报，在员工触手可及的情况下发送自动现场工作许可，并通过创建更多环境来提高可靠性和效率连接的现场工作人员。

 

物联网和人工智能可以通过主动检测、故障排除和解决问题来提高运营效率，因此只有在需要时才会派出技术人员到现场。

 

4.使用智能企业资源规划应用程序开发互联供应链

通过将人工智能和机器学习、智能追踪技术、基于云的平台和大数据分析与 ERP 应用程序相结合，油气公司可以通过智能补货、运输透明度和数字类别管理。

 

此外，智能物联网设备可以监控和传输交付车队中的车辆数据，包括车辆性能、燃料库存和燃料消耗。这种分析可用于按时安排车辆维护并防止设备故障。

 

例如，Rockwell 利用 Microsoft 的强大技术来自动测量 LACT单位，即“滑轨”。LACT单位估算从一个容器转移到另一个容器的产品量，因为它向下游移动。它通常是一项孤立的手动任务，仅使用纸质记录完成，因此容易出现不准确和错误。