Artipisyal na Intelihensya sa industriya ng langis.. Yaman para sa pagpapalaki ng yaman

Ang industriya ng langis at gas ay nasa isa sa pinakamalaking mga imbakan ng datos ng industriya sa buong mundo, na nakipagtipon sa loob ng mga dekada ng mga seismic survey, mga pagbasa ng mga sensor, at mga datos ng operasyon sa pagpapainit. Ang yaman ng mga datos na ito ay naging hilaw na materyales na nagbigay-daan sa sektor na maging isa sa mga unang kumikilos sa paggamit ng artificial intelligence (AI) sa operasyonal na antas, at nagtulak sa mga malalaking kumpanya tulad ng Saudi Aramco at ADNOC ng UAE na maging mga unang gumagamit ng industriya ng mga teknolohiyang ito sa Gitnang Silangan. Ginagamit ng mga kumpanya sa enerhiya ang machine learning upang suriin ang mga historikal na datos ng seismic at tukuyin ang mga lugar kung saan mataas ang posibilidad ng pagkakaroon ng langis at gas, at pagkatapos ay pumili ng mga pinakamainam na lokasyon para sa pagbubukas ng mga well para sa eksplorasyon. Pagkatapos ng pagtuklas, tumutulong ang mga digital na teknolohiya sa pagbuo ng mga modelo ng tatlong dimensyon para sa mga reservoir, na nagbibigay ng mas tumpak na larawan ng mga katangian nito at tumutulong sa pagtukoy ng pinakamainam na paraan upang paunlarin ito. Isang halimbawa na inilathala ay nagpapakita ng dami ng oras na maaaring maipagtipid ng AI, kung saan ang mga programa na nakabase sa teknolohiyang ito ay nakapagtapos ng pagmomodelo ng mga well na kinakailangan upang paunlarin ang isang offshore field sa loob ng isang gabi, kumpara sa isang trabaho na nangangailangan ng buwan-buwan ng manual na pagsisikap, ayon sa Journal of Petroleum Technology noong Abril 2026. Ngunit ang kakaibang katotohanan ay ang paggamit ng bilis ng AI ay nangangailangan muna ng trabaho na maaaring tumagal ng buwan, o baka taon. Ang malaking bahagi ng mga datos ng industriya ng langis ay nakipagtipon sa loob ng mga dekada, at ang ilan ay nananatiling nakasulat o naka-save sa iba’t ibang sistema at format. Kaya, kailangang digitalisin, linisin, i-unify, at i-convert ng mga kumpanya ang mga datos na ito sa mga format na maaaring gamitin bago ito gamitin sa pagpapatibay ng mga modelo ng machine learning. Dito nagsisimula ang isa sa pinakamalaking hadlang sa pagpapalawak ng paggamit ng AI sa sektor ng enerhiya: ang problema ay hindi sa kakulangan ng datos, kundi sa paggawa ng malalaking dami ng mga available na datos na maaaring gamitin nang epektibo. Pinagsasama ng "Center for the Fourth Industrial Revolution" ng Aramco sa Dammam higit sa 5 bilyong puntos ng datos araw-araw, habang tumatanggap ang "Oil Supply Planning and Scheduling Department" ng ADNOC ng mga pagbasa mula sa higit sa 100,000 sensor na nakadistribusyon sa mga operational facilities, mga pipe, mga plant, at mga port, na awtomatikong pinagsasama sa mga nightly report na nasa kamay ng mga inhinyero sa umaga ng susunod na araw. Ipinapakita ang daloy ng supply sa isang pader na may 150 integrated screen na umaabot sa humigit-kumulang 67 metro, na nagbibigay-daan sa pagsubaybay ng daloy ng langis at gas sa buong network, na tumutulong sa pagpaplano, pagpapa-organisa, at pagsubaybay ng mga daloy mula sa paglabas ng mga facility ng produksyon hanggang sa pagdating sa kanilang mga destinasyon. Ayon sa Aramco, ang mga modelo ng predictive maintenance ay nakakakita ng mga maagang senyales ng korosyon bago mangyari ang mga failure, na tumutulong sa pagbawas ng mga hindi inaasahang downtime. Sa UAE, pinamamahalaan ng ADNOC ang sistema ng "RoboWell" para sa autonomous well control, na gumagamit ng mga algorithm na nagbibigay-daan sa mga well na baguhin ang kanilang mga operasyon nang awtomatiko bilang tugon sa pagbabago ng mga kondisyon ng operasyon, na nagpapataas ng kahusayan at tumutulong sa pagbawas ng mga emission. Ipinatupad ang sistema sa unang pagkakataon noong 2023 sa North East Bab field, ang unang "smart" field ng kumpanya, bago ito ipatupad sa North Field East noong Hulyo 2024.