Abstract

Произошедшее за последние годы значительное снижение цен на сырье, в первую очередь на нефть, это не разовое явление, а новое равновесное состояние рынка, которое сформировалось в результате инноваций. В такой ситуации преимущество получают те производители, которые могут быстро приспособиться к низким ценам, снизив издержки и повысив эффективность. До последнего времени основной движущей силой инновационного развития энергетического сектора была «сланцевая революция». Ситуация быстро меняется, поэтому сейчас в нефтегазовой индустрии идет активный поиск новых технологических решений, которые позволили бы ей пережить период низких цен. Одно из самых обсуждаемых и быстрорастущих направлений технологии «искусственного интеллекта». В статье приведен краткий обзор наиболее распространенного метода искусственного интеллекта искусственных нейронных сетей, а также рассмотрены основные сферы их применения в нефтегазовом секторе. В своей работе авторы выделяют три основных направления использования таких технологий: интерпретация геологических данных, эксплуатация месторождений (умных месторождений smart fields) и прогнозирование цен. Привлечение методов на основе искусственного интеллекта повышает эффективность проводимых работ как в геологоразведке, так и в добыче дает возможность достигать лучшего результата с меньшими затратами. В новых рыночных условиях, сформировавшихся в энергетическом и горнодобывающем секторах, крайне важно использовать все доступные механизмы, чтобы повысить эффективность. После снижения цен на сырьевые товары добывающим компаниям нужны более точные методы прогнозирования, которые позволили бы проанализировать изменения на рынке и улучшить стратегическое планирование.

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call

Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.