Sztuczna inteligencja pomoże wydobywać surowce
W obecnych czasach, gdy czas ma kluczowe znaczenie, rozwój technologiczny w wielu dziedzinach odgrywa istotną rolę w poprawie efektywności. Naukowcy z Texas A&M University osiągnęli istotny postęp, redukując czas potrzebny na prognozowanie produkcji złóż z 11 minut do mniej niż sekundy, do czego przyczyniła się sztuczna inteligencja. Osiągnięcie to zostało zrealizowane dzięki zastosowaniu uczenia maszynowego, sieci neuronowych oraz nowych metod kompresji danych, co wprowadza innowacje do branży naftowej i gazowej.
Dokładne prognozowanie produkcji ma podstawowe znaczenie dla sektora wydobywczego, umożliwiając firmom podjęcie odpowiednich decyzji finansowych i operacyjnych. Naukowcy z Texas A&M University, Mohammad Elkady, Veeny Kumar i Siddharthy Misry zauważają, że decyzje dotyczące inwestycji, ekonomii czy rozwoju zależą od precyzyjnych prognoz produkcji. Ich badania odgrywają ważną rolę w kształtowaniu przyszłości wydobycia zasobów naturalnych.
Tradycyjne metody prognozowania opierały się na analizie danych historycznych lub zaawansowanych modelach komputerowych, które symulowały warunki panujące wewnątrz złoża. Chociaż te metody były pomocne, charakteryzowały się dużym marginesem błędu i były czasochłonne. Nowe podejście, opracowane przez Elkady’ego i Kumar, łączy uczenie maszynowe i sieci neuronowe z metodami kompresji danych, co pozwala na szybkie generowanie prognoz przy minimalnym błędzie. Sztuczna inteligencja pomoże szybciej i bardziej dokładnie określić, czy wydobycie jest opłacalne.
Sukces metody opiera się na innowacyjnym zastosowaniu kompresji danych, która pozwala na redukcję ich objętości bez utraty ważnych informacji. Naukowcy stworzyli modele wirtualnych zbiorników, które przeszły przez proces kompresji, zmniejszając ilość danych z dużych zbiorów do wielkości zdolnej do przetworzenia przez obecne komputery. Dzięki temu, sztuczna inteligencja mogła efektywnie prognozować produkcję w czasie krótszym niż sekunda na model, z minimalnym błędem.
Jednym z praktycznych zastosowań jest wykorzystanie tej technologii przez firmę naftową do zwiększenia wydajności eksploatacji złoża w trudno dostępnym regionie. Dzięki temu podejściu, firma może szybko otrzymać dokładne prognozy, które umożliwiają efektywne planowanie rozmieszczenia odwiertów i optymalizację procesów wydobycia, przy jednoczesnym zmniejszeniu kosztów operacyjnych i wpływu na środowisko.
Prace badawcze zespołu z Texas A&M University wprowadzają znaczące ulepszenia do branży wydobywczej, umożliwiając szybsze i dokładniejsze prognozowanie produkcji. Otwiera to drogę do bardziej świadomego podejmowania decyzji, co może przyczynić się do zwiększenia wydajności i rentowności. Przykład ten pokazuje, jak połączenie nauki i technologii może skutecznie adresować i rozwiązywać złożone wyzwania, otwierając nowe możliwości dla przemysłu wydobywczego.
Szymon Ślubowski
