2019年時点で、石油と天然ガスは世界の一次エネルギー源の半分以上を占めており1、2023年には約4.3兆ドルの収益を生み出しました2。よりクリーンで再生可能なエネルギーへの完全な移行には、ある程度の時間と労力が必要ですが、石油・ガスベースのエネルギー分野においても、特にメンテナンスと安全性という2つの重要な領域で、人工知能（AI）から恩恵を受けることができます。
ある調査によると、すでに石油・ガス会社の92％以上がAIに積極的に投資しているか、近い将来投資を計画していることが判明しました3。AIは、メンテナンスと安全だけでなく、需要予測、探査、規制遵守、サプライチェーン管理など、現場のさまざまな状況を効率化する可能性を秘めています。
このブログでは、AIがこれらの分野において、どのように石油・ガス会社のプロセスを改善し、コストを削減できるかについて解説します。
石油・ガス事業における予知保全
AIを活用した予知保全は、信頼性の向上、リスクの低減、コスト削減を実現するために、企業の資産保全への取り組み方に変革をもたらしています。
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実施されてきました。その結果、過剰なメンテナンスや予期せぬ機能停止が生じることも少なくありませんでした。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稼働データを迅速に精査し、機器の故障を事前に予測して、故障が発生する前に対策を講じることが可能になります。
機械学習ツールは、多数のポンプ、ドリル、コンプレッサ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ます。これによりオペレーターは、故障しそうな部品の交換など、予防的なメンテナンス作業を行うことができます。
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ます。AIシステムは、パイプラインの構造保全と精製プロセスに関するデータを分析す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計画し、安全性と設備寿命を向上させることが可能になります。
デジタルツインを使用した1対1モデルの作成
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を活用した革新的な技術です。デジタルツインとは、現場にある資源のデジタル複製です。デジタル資源は、メンテナンス履歴や運転情報などの稼働情報を含むデータで継続的に更新されます。その後、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知し、オペレーターがメンテナンス計画を立てられるようにします。
デジタルツインには他の用途もあります。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活用しています。同社は実際の建設前に、シミュレーションやさまざまな構成のテストを行うことで、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ます。一方、ノルウェーのエネルギー企業であるEquinor5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状況を完全に把握できるようにしています。
AIを活用した石油製油所の安全性向上
石油・ガス産業において、従業員、設備、および環境の保護は最優先事項です。AIを活用した予知保全により、企業は安全上の懸念となる前に問題を検知し、メンテナンスの計画を立てることができます。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安全な労働環境の実現が促進されます。
AIを活用したツールは、直接的でリアルタイムの安全監視も行うことができます。センサーによって、機器の稼働状況、環境条件、さらには作業員の活動まで監視することができます。AIツールは、安全上の問題があればスタッフに通知し、安全に関する事故を防ぐための是正措置を講じることができます。
輸送分野では、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ます。これらのツールは交通、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ます。
シミュレーションによる石油・ガス事業の安全性向上
AIを活用した没入型シミュレーションにより、石油・ガス施設内の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、有毒物質の漏洩、火災、重要機器の故障などの事故への対応を訓練することが可能になりました。これにより、オペレーターは標準プロトコルの実施を習熟できるようになり、実物大の模擬施設や実地訓練にかかるコストを削減することができます。
ExxonMobilは、AIを活用したトレーニング用シミュレーションの先駆者です。2013年、ExxonMobil Research Qatar6は、300以上のインタラクティブな制御装置を備えた、ガス処理施設の没入型オペレーター訓練シミュレータを共同開発しました。
このシミュレータは、回転するバルブや計測機器を3次元で表現し、触覚反応、におい、振動、風などを含む強化された4次元フィードバックを提供します。2015年、ExxonMobilはEON Reality Inc.にこの技術のグローバルな商用ライセンスを付与しました。
石油・ガス業界におけるAIの未来
AIは、石油・ガス業界において大幅なプロセスの改善とコスト削減をもたらすと期待されています。多くの企業がAI技術に多額の投資を行い、その恩恵を受けています。
AIの将来的な導入に対する課題の一つは、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完するためにツールを活用する傾向にあることです。この課題は業種を問わず見られるものであり、AIの全面的な導入を支援する取り組みを行っている企業はわずか8％にすぎません7。それでもなお、石油・ガス業界におけるAI市場は引き続き成長していくでしょう。石油・ガス業界におけるAI市場規模は、2024年の31.4億ドルから2029年には57億ドルに拡大すると予測されています7。
Ambiqの貢献
予知保全に活用できるスマートセンサーは、石油やガス設備の現場全体に組み込む必要があります。これらのセンサーはデータを収集・送信するよう学習させることが可能で、音、温度、におい、振動などに基づいて機械に故障の兆候があるかどうかを技術者に警告します。これらのセンサーは、エネルギー効率が高く、産業用エッジAIアプリケーションを処理するのに十分な性能が必要です。
Ambiqは、センサーのエネルギー消費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ことができるさまざまな超低消費電力SoC（システムオンチップ）を提供しています。石油・ガスなどの産業分野においては、コストのかかる問題や壊滅的な事態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得られるため、安心して運用できます。Ambiqのその他のアプリケーションについては、こちらをご参照ください。
Sources
1 Worldwide primary energy supply by source｜Statista｜June 28, 2024
2 Global Oil & Gas Exploration & Production - Market Size｜IBISWorld｜September 28, 2023
3 AI in Oil and Gas industry: Benefits and Use Cases - Anadea｜October 5, 2023
4 How Shell is fleshing out a digital-twin strategy｜Computer Weekly｜Otober 29, 2020
6 Immersive 3D Operator Training Simulator technology｜ExxonMobil Qatar｜July 8, 2019
8 Ai in Oil and Gas Market - Artificial Intelligence - Trends & Companies (mordorintelligence.com)| 2024
7 Artificial intelligence in oil and gas upstream: Trends, challenges, and scenarios for the future - ScienceDirect｜March, 2021
