与全球关注人工智能的顶尖精英一起学习！数字化转型网建立了一个专门讨论人工智能技术、产业、学术的研究学习社区，与各位研习社同学一起成长！欢迎扫码加入！
随着人工智能热潮席卷全球，不少传统行业也加速利用人工智能技术提高生产效率，传统能源行业也不甘落后。5月17日，壳牌公司表示，将与大数据分析公司SparkCognition合作，利用后者的生成式人工智能技术进行深海勘探和生产，提高海上石油产量。
一、携手SparkCognition：壳牌利用AI技术赋能深海石油勘探
壳牌公司表示，将在其深海油气勘探和生成中使用大数据分析公司SparkCognition的人工智能技术来提高海上石油产量。壳牌和 SparkCognition 共同开发的生成式人工智能方法，利用深度学习技术，在保证地下图像质量的同时，使用比传统方法更少的地震镜头来生成地下图像，从而大大提高作业效率和速度，节省高性能计算的成本，增加产量和勘探成功率，同时也有助于深海保护。
（图源：SparkCognition）
壳牌与SparkCognition的合作，将AI技术的力量带到了石油和天然气勘探之中。用于地震成像的AI算法可以积极影响勘探过程，改变石油行业的勘探和发展方式，为其提供数字化解决方案、技术解决方案以及系统解决方案，帮助勘探和开发更高效、精准和安全地进行。此外，AI技术还将推动石油行业改变现有技术，实现石油开采和消耗的持续改善，有助于减少石油资源的浪费。
二、人工智能加速能源转型：壳牌部署AI算法提高可持续发展能力
由于气候变化的威胁，能源巨头都面临着转向低碳能源系统的压力。对于跨国石油和天然气公司壳牌来说，人工智能正是实现这一长期目标的关键催化剂。壳牌认为，数字化在加速能源转型方面发挥着关键作用，它可以显著减少能源系统的二氧化碳足迹。因此，壳牌正在进行包括多种人工智能技术在内的数字化转型，公司数百名数据科学家使用AI编写算法来执行任务，例如改善地下加工的周期时间、优化资产性能、预测各种设备何时以及是否可能失败，并改善向客户提供的产品。
（图源：壳牌公司）
壳牌首席人工智能专家Dan Jeavons表示，将算法部署到传统能源行业中会产生惊人的影响。壳牌使用数字技术，每年可将一个液化天然气 (LNG) 设施的二氧化碳排放量减少13万吨，相当于一年减少了 28,000辆美国道路上的汽车。未来，壳牌将利用Kongsberg的数字孪生和Databricks平台以及C3，持续开展AI算法部署，并建立一个通用的生态系统。随着时间的推移，该系统在提高可持续发展能力方面将释放无限潜力。
三、壳牌的人工智能普及战略，主要集中在四大应用领域
油气行业是一个极其复杂的产业，涉及油气勘探开发、油气运输、油气贸易、油气炼化、成品油零售等。公开资料显示，壳牌的人工智能普及战略主要集中于四个领域，即加油站管理人工智能化、设备维护人工智能化、定向井钻井人工智能化、员工交互人工智能化。
（图源：ZAKER）
1、加油站管理人工智能化。这一技术可以识别出是否有人吸烟，未来将支持识别其他危险事件，例如盗窃、不恰当加油操作、驾驶失误、员工是否佩戴安全设备等。
2、设备维护人工智能化。利用人工智能技术预测油气设备的保养周期，减小作业停工时间。
3、定向井钻井人工智能化。定向井钻井技术的核心是“旋转导向”，该AI技术有望让旋转导向系统自动学习，优化导向过程，为石油钻井技术再一次带来突破。
4、员工交互人工智能化。壳牌不仅仅在作业生产上将推进人工智能，其内部员工的沟通交互，也将推行人工智能化，以提高企业的运作效率。
近两年，数字化、人工智能正在以超乎预期的速度发展，很多大型石油公司都为迎接这场变革做了大量准备。壳牌在人工智能领域的布局，充分体现了石油行业智能化竞赛的提速。智能化战略将是一场关乎未来的竞争，我们都该意识到一点：在这一领域的落后者，将在未来的竞争中处于被动地位。
数字化转型网人工智能研习社
与全球关注人工智能的顶尖精英一起学习！数字化转型网建立了一个专门讨论人工智能技术、产业、学术的研究学习社区，与各位研习社同学一起成长！欢迎扫码加入！
本文由数字化转型网（www.szhzxw.cn）转载而成，来源于汽车商业评论；编辑/翻译：数字化转型网默然。
