石油と天然ガスは、2019年現在、世界の一次エネルギー源の半分以上を占めており1、20232年には約4.3兆ドルの収益を生み出す。よりクリーンで再生可能なエネルギーに完全に軸足を移すには、ある程度の時間と労力がかかるだろうが、石油・ガスベースのエネルギーは、特にメンテナンスと安全性という2つの重要な分野において、人工知能から恩恵を受けることができる。
すでにある調査によると、石油・ガス会社の92％以上がAIに積極的に投資しているか、近々投資する予定であることがわかった3。メンテナンスと安全性だけでなく、AIは需要予測、探査、規制遵守、サプライチェーン管理など、現場のさまざまな側面を合理化する可能性を提供している。
このブログでは、AIがどのように石油・ガス会社のプロセスを改善し、これらの分野でコストを削減できるかを説明する。
石油・ガス事業の予知保全
AIを活用した予知保全は、より高い信頼性を確保し、リスクを低減し、コストを削減するために、企業が資産保全に取り組む方法に革命をもたらしている。
石油・ガス産業におけるメンテナンスは、従来、一定の間隔または必要に応じてスケジュールされてきた。その結果、過剰なメンテナンスや予期せぬ停止が発生することも少なくない。しかし、AIを活用することで、過去のメンテナンス情報やリアルタイムの操業データを迅速にスキャンし、機器の故障を事前に予測し、故障が発生する前に対策を講じることが可能になる。
機械学習ツールは、多数のポンプ、ドリル、コンプレッサーの状態を継続的に分析してパターンを特定し、故障や不具合の可能性をオペレーターに通知することができる。これによりオペレーターは、故障しそうなコンポーネントの交換など、メンテナンス活動を積極的に行うことができる。
パイプラインや製油所も、AIを活用した予知保全の恩恵を受けることができる。AIシステムは、パイプラインの構造的完全性と精製プロセスに関するデータを調べることができるため、企業は最適なタイミングでメンテナンスをスケジュールし、安全性と設備寿命を向上させることができる。
デジタル・ツインを使って1:1モデルを作る
デジタルツインは、予知保全をサポートするために導入されているAIベースの革新的な技術である。デジタルツインとは、現場リソースのデジタル複製である。デジタル・リソースは、メンテナンス履歴や運転情報などの運転データで継続的に更新される。そして、機械学習アルゴリズムが異常を特定することで、資産故障の初期兆候を検出し、オペレーターがメンテナンスのスケジュールを立てることを可能にする。
デジタル・ツインには他の用途もある。Shell4は、深海油田やガス田を開発する際にデジタル・ツインを使用している。シミュレーションを実行し、さまざまな構成をテストすることで、実際の建設前にインフラの安全性と効率が最適化されていることを確認している。一方、ノルウェーのエネルギー企業であるEquinor5社は、既存または計画中の石油・ガス施設のデジタル・ツインを使用し、オペレーターがリスクのない環境で施設の性能やメンテナンスを完全に理解できるようにしている。
製油所の安全性向上にAIを活用
石油・ガス産業では、人員、設備、環境の保護が最大の関心事である。AIベースの予知保全により、企業は安全上の懸念になる前に問題を検出し、保守のスケジュールを立てることができる。これにより、事故のリスクが軽減され、従業員にとってより���全な労働環境が促進される。
AIベースのツールは、直接的なリアルタイムの安全監視も行うことができる。センサーは、機器の機能、環境条件、さらには作業員の活動を監視することができる。AIツールは、安全上の問題があればスタッフに通知し、安全事故を防ぐための是正措置をとることができる。
輸送の分野では、AIツールが交通状況や気象条件に基づいて石油・ガス製品の最適な輸送ルートを決定し、危険物質の輸送における事故リスクを最小限に抑えることができる。ツールは交通、天候、道路データを分析し、最も安全で効率的な輸送ルートを特定することができる。
シミュレーションによる石油・ガス操業の安全性向上
AIを活用した没入型シミュレーションは、石油・ガス施設内に現実的な環境を作り出し、オペレーターが安全手順の実施や、有毒物質の漏れ、火災、重要な機器の故障などの事故への対応を練習できるようにします。これにより、オペレーターは標準的なプロトコルの実施に習熟することができ、物理的なモックアップや実地訓練にかかるコストを削減することができます。
エクソンモービルは、AIを活用したトレーニング用シミュレーションのパイオニアである。2013年、エクソンモービル・リサーチ・カタール6は、300以上のインタラクティブな制御装置を含む、ガス処理施設の没入型オペレーター・トレーニング・シミュレーターを共同開発した。
このシミュレーターは、3次元の回転するバルブやゲージを描写し、触覚反応、におい、振動、風などの4次元フィードバックを強化します。2015年、エクソンモービルはイーオン・リアリティ社にこの技術のグローバルな商業ライセンスを授与した。
石油・ガス業界におけるAIの未来
AIは、石油・ガス産業において大幅なプロセス改善とコスト削減を約束する。複数の企業がAI技術に多額の投資を行い、利益を得ている。
将来的なAIの導入に対する課題の1つは、企業がツールの潜在能力を十分に引き出すためにプロセスを変革するのではなく、既存のプロセスを補強するためにツールを使用することである。この課題は業種を問わない：AIの全面的な導入を支援する業務に取り組んでいる企業はわずか8％しかない7。とはいえ、石油・ガス業界のAI市場は成長を続けるだろう。石油・ガス分野のAI市場規模は、2024年の31.4億ドルから20297年には57億ドルに拡大すると予測されている。
Ambiqの貢献
予知保全に使用できるスマートセンサーは、石油やガスの現場全体に埋め込む必要がある。これらのセンサーはデータを収集・送信するように訓練され、音、温度、匂い、振動に基づいて機械が故障しやすいかどうかを技術者に警告することができる。これらのセンサーは、エネルギー効率が高く、エッジAI産業用アプリケーションを処理するのに十分強力でなければならない。
Ambiqは、センサーからの消費電力を最小限に抑えながら、予知保全などの複雑なタスクを処理するためのさまざまな超低消費電力システムオンチップ（SoC）を特長としています。石油やガスなどの産業部門では、コスト高や大惨事になる前に潜在的な問題を警告できる信頼性の高いデータがあるため、安心です。Ambiqのその他のアプリケーションについては、こちらをご覧ください。
情報源
1 世界の一次エネルギー供給源別｜スタティスタ｜2024年6月28日
2 世界の石油・ガス探査と生産 – 市場規模｜IBISWorld｜2023年9月28日
3 石油・ガス産業におけるAI：そのメリットとユースケース – アナデア｜2023年10月5日
4 シェルのデジタル・ツイン戦略の具体化｜Computer Weekly｜2020年10月29日号
5 Equinor、海上施設の無人化を可能にするKongsbergのDigital Twinの利点を探る – KONGSBERG – 人と地球の保護｜2024年
6 没入型3Dオペレーター・トレーニング・シミュレーター技術｜エクソンモービル・カタール｜2019年7月8日
8 石油・ガス分野のAI市場 – 人工知能 – トレンドと企業 (mordorintelligence.com)| 2024
