PM3398B-6P-1–3P-E 借助物联网和人工智能解决方案

油砂中的卡车发动机捕获大量数据，如振动、温度、压力和吞吐量等参数。但是这些数据大部分都没有被使用。借助物联网和人工智能解决方案，您可以轻松利用这些数据获得有用的见解。这些见解有助于您提高发动机性能、降低成本并实施有效的预防性维护流程。

在预测期内，石油和天然气市场的AI预计将从2017年的约15.7亿美元增长到2022年的28.5亿美元，CAGR为12.66%。

-市场和市场

资本规划

由于石油和天然气价格的波动以及其他各种原因，该部门的几家公司已经合并。O&G大公司收购小公司，如:

• 北美最大的能源基础设施公司之一Kinder Morgan收购了北美天然气和相关能源产品供应商埃尔帕索公司。

• 英荷油气公司荷兰皇家壳牌有限公司(Royal Dutch Shell PLC)，俗称壳牌，收购了英国跨国油气公司BG集团。

收购公司的管理人员评估被收购公司的投资组合，以做出关键的销售和购买决策。人工智能和ML的实施提供了评估这些公司的历史业绩和关键指标的机会，检查漏洞和机会，并为做出此类决策提供有用的建议。

地下井数据分析和管理

油井管理需要整合各种学科，如:

• 油藏工程

• 地质学

• 生产工艺

• 石油物理学

• 操作

• 地震解释

人工智能在石油和天然气行业的实施有助于创建工具，使资产团队能够深入了解资产性能，并检查提高运营效率的机会。
毫无疑问，人工智能系统支持数字油田的概念和实现。寻找优化油田开发和生产成本的新方法仍有巨大潜力。
雪佛龙公司目前正在使用基于人工智能的软件来分析其历史油井性能数据。这有助于该公司在更好的地点钻井，并将其产量提高30%。

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