人工智能如何推动能源转型

标签:人工智能
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能源行业正在围绕着到2050年达到净零的目标而团结起来,同时满足新能源需求。

随着该行业开发新的清洁能源,石油巨头已承诺扩大使用太阳能和风能的大规模可再生能源系统,同时利用核心领域优势提供氢、生物燃料、地热和碳捕获和储存技术。与此同时,世界也在要求更多的能源,碳氢化合物在未来几年将继续在能源结构中发挥重要作用。

在快速变化的能源格局中,效率至关重要。被国际能源机构(IEA)称为“可持续全球能源系统的第一种燃料”,用同样的资源做更多的事,在显著减少温室气体排放、能源成本和能源市场波动风险方面具有巨大潜力。事实上,国际能源署的可持续发展设想,即实现国际气候和能源目标的蓝图,预测能源效率将在未来20年内为能源相关温室气体排放减少40%以上。

全球能源技术公司贝克休斯负责区域、联盟和企业销售的执行副总裁Uwem Ukpong表示:“在贝克休斯,在能源转型方面,我们谈论三个不可否认的事实。“首先,为了实现净零目标,我们必须加快步伐。过去一年围绕能源转型的紧迫性突出表明了加快行动的必要性。其次,如果我们想在加速实现净零目标的同时为世界经济体提供所需的能源,那么能源运营的效率至关重要。最后,满足需求实现脱碳和减排目标(包括效率)不是个人的努力,提供技术促进变革需要集体的全球行动。”

“首先,为了实现净零目标,我们必须加快步伐。过去一年中围绕能源转型的紧迫性突显了加快行动的必要性。”–Uwem Ukpong,贝克休斯地区、联盟和企业销售执行副总裁

为了达到新的效率水平以减少今天的排放,人工智能与深度领域的专业知识相结合,是一个潜在的游戏规则改变者。人工智能是创建积极主动而非被动的能效解决方案的关键。例如,使用蒸汽动力生产系统的化工厂可将AI应用于相关传感器数据、蒸汽可用性数据和相关规划信息,以优化蒸汽流量、产生适当的能量并达到最佳蒸汽平衡;在这一过程中,工厂减少了能源消耗,实现了效率和减排目标。在石油和天然气行业中,数据通常存储在多个不同的系统中,因此必须以逻辑、高效、领域相关的方式对其进行统一和分析,以支持企业级人工智能解决方案。

这类集体效率的影响对现有的能源运营可能具有重大意义。根据PwC3和微软的一份报告,到2030年,将人工智能用于环境应用可将碳强度降低高达8%。

Ukpong说:“在最近的经济衰退之前,通过改变流程、改变供应链、改进我们设计和设计设备的方式,我们已经实现了最大的效率。现在,作为一个行业,我们必须研究我们可以进一步改进的地方。很明显,人工智能是下一个生产力和效率步骤变革的核心。人工智能需要处理大量的历史和实时能源数据,分析这些数据以产生预测性见解,并推动提高效率的主动行动。这一切归结为预测性分析的特定领域方法改变工业石油和天然气运营的。”

壳牌:人工智能的全球努力

壳牌于2013年开始开发和部署人工智能,并于2018年开始扩展企业人工智能,当时它在全球部署了C3 AI平台。通过快速扩展和复制其上游、综合天然气和下游制造业务中的重点AI和ML应用程序,实现各种目的,如标记可能出现故障的设备(预测性维护/可靠性)-壳牌正在实现减排,同时通过降低成本、减少停机时间和提高运营安全性,创造可观的经济价值。今年6月,壳牌和BHC3宣布,旗舰合作关系已延长五年。

壳牌的数字项目在2019年节省了10亿美元的成本,到2020年翻了一番,达到20亿美元,而能源领域的人工智能是这一总体价值故事的关键部分。例如,在荷兰鹿特丹的壳牌能源和化学品公园,人工智能的早期检测仅在一个实例中就节省了约200万美元的维护成本和停机时间。另一个例子是,壳牌公司通过集成一系列专有人工智能技术,在某些工作过程中节省了25%的时间,这些技术提高了对地下的理解,从而最大限度地提高了新油田和现有油田的采收率。壳牌现在在其全球业务中经常看到类似的通过人工智能进行优化的例子。

这种数字转换和人工智能带来的效率也直接转化为减排。例如,通过部署单一人工智能解决方案来减少蒸发气体和相关燃烧,壳牌公司每年可将一项液化天然气资产的工艺排放量减少130千吨,相当于在美国减少28000辆汽车的排放量。

壳牌也在使用数字化和人工智能来减少其运营的足迹。例如,它使用人工智能改进库存需求规划,减少产品和原材料的浪费,减少重型机械的闲置时间,并使用AR、机器人和数字孪生技术来减少旅行需求。AI还帮助壳牌公司向其客户提供低碳能源解决方案,包括减少船舶燃油消耗的AI解决方案;对电动汽车进行智能充电,优化可再生能源在电网中的使用;连接分散能源单元的虚拟发电厂,从太阳能到生物质能再到水电。

壳牌公司计算科学和数字创新副总裁Daniel Jeavons表示:“人工智能对我们来说是一个巨大的机遇。我们正在经历一场数字化转型,首先是为了提高我们的效率和效率,其次是为了确保我们在能源转型中茁壮成长.能源市场出现了巨大的混乱,在我们经历这一过程并朝着清洁能源解决方案迈进的过程中,壳牌希望走在前面,人工智能在其中扮演着巨大的角色。”

壳牌选择BHC3 AI套件是因为该平台及其独特的模型驱动AI架构具有成熟的“领域相关性、可扩展性和可扩展性”。该平台使壳牌的开发人员和数据科学家能够将不同的能源数据集集成并处理为“统一的数据图像”——一个企业重要工业方面的综合视图。从传感器网络和维护日志等来源的集成数据中获得的实时见解有助于壳牌公司在公司数百万资产中快速开发“部署和运行高级人工智能和物联网(IoT)应用程序,例如炼油厂控制阀以及供应链和全球市场中的单个石油和天然气更换零件。

Jeavons说,“我们选择BHC3是因为我们希望为我们的企业应用程序提供一个平台。我们希望利用已经创建的平台,并将我们的IP置于此之上,BHC3作为其核心优势之一,提供了一种管理我们在自动化方面运行的数以万计的以能源为中心的机器学习模型的方法,无论是在模型管理还是模型培训方面。”

开放人工智能能源倡议

今年早些时候,BHC3、壳牌和微软推出了开放式人工智能能源计划(OAI),这是第一个基于人工智能的能源和相关流程工业解决方案开放生态系统。OAI为能源运营商、服务提供商和设备提供商提供了一个框架,以提供可互操作的解决方案,包括基于AI和物理的模型,以及能源使用案例的监测、诊断、规定性行动和服务。

OAI通过合作伙伴领导的、领域特定的解决方案扩展BHC3应用程序,加速基于AI的可靠性解决方案的部署,使能源生产更清洁、更安全、更高效。它包括壳牌在其自身运营中已大规模证明的一些解决方案。

这种协作对于一个传统上对软件采取封闭的、自己动手的方法的行业来说是新的。

Ukpong说:“我们相信,你必须了解能源和软件,才能改变能源,而这种合作就是在这个前提下实现的。如果我们不利用OAI这样的生态系统来提供新的、特定于领域的解决方案,那么我们就不会以人工智能的速度前进或取得大规模的成果。”

Jeavons说:“在壳牌,我们知道我们没有所有的答案,但我们也认识到运营商多年来积累的丰富数据资产对于解决一些最棘手的数字问题至关重要。我们致力于作为一个生态系统的一部分,将多个参与者聚集在一起,在人工智能领域向前发展,因为没有一家公司能够解决世界上的人工智能问题。此外,速度至关重要;能源转型正迫使我们更快地改变。联盟对于加快我们的进步和实现人工智能部署至关重要按比例。”

BHC3和KBC:围绕技术的合作

BHC3正在与KBC合作,KBC为能源行业提供以领域为中心的过程模拟软件,这是一个例子,说明了在生产率达到稳定期时,技术合作如何能够显著提高效率。BHC3以工业为中心、支持企业人工智能的平台正被用于增强Petro SIM,这是KBC的过程模拟软件,可帮助从巴西到印度的运营商实现生产目标并实现利润最大化,从而为客户带来KBC估计的超过每桶0.65美元的经济价值。

随着新冠疫情后能源需求的增加,更高的效率也有助于在不进一步增加排放的情况下满足这一需求。

KBC首席技术官Mike Aylott表示:“如果我们放眼下游,炼油行业价值链中存在大量可以减少的价值泄漏,因为炼油行业严重依赖模型、人员压力和多个时间范围。数字技术使我们能够改变周期,使炼油厂能够对推动我们行业的因素作出反应;它可以是供应推动需求拉动、深度脱碳、增强运营灵活性或自动化工作流程。”

KBC采用BHC3 AI套件是因为它能够在整个企业中扩展特定于领域的AI,这是所有制造公司在扩展自动化系统使用时面临的挑战。模型会随着时间的推移而变化,可能会在六个月内过时,导致数千个模型需要更新。BHC3平台有助于克服Aylott所说的“可持续性噩梦”。

与贝克休斯和C3 AI一样,KBC及其母公司横河也致力于帮助企业实现可持续发展目标。Aylott说,应用于工业石油和天然气数据的企业人工智能是脱碳挑战的一个关键工具,它使事情能够反复发生,并将帮助行业快速应对推动能源转型的社会和市场压力。

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