L'apprentissage automatique a le potentiel de transformer l'industrie pétrolière et gazière, selon GlobalData

L’apprentissage automatique est un domaine en croissance rapide dans l’industrie pétrolière et gazière. Il peut être utilisé pour analyser des données sismiques, des journaux de puits et d'autres données géologiques afin d'identifier des réservoirs potentiels de pétrole et de gaz. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont également capables d'analyser les données de production et d'identifier des modèles pouvant être utilisés pour améliorer les performances des puits. Dans l'ensemble, l'apprentissage automatique a le potentiel d'améliorer l'efficacité, d'augmenter la production et de réduire les coûts dans l'industrie pétrolière et gazière, déclare GlobalData, une société leader en matière de données et d'analyse.

Le rapport thématique de GlobalData, « Machine Learning in Oil and Gas », donne un aperçu de la technologie d'apprentissage automatique et de son importance croissante dans les opérations pétrolières et gazières. Il met également en lumière les efforts de grandes sociétés pétrolières et gazières, telles que BP, ExxonMobil, Saudi Aramco, Shell et TotalEnergies, dans le développement et la mise en œuvre d'outils d'apprentissage automatique pour résoudre les problèmes commerciaux.

Ravindra Puranik, analyste du pétrole et du gaz chez GlobalData, commente : « L’industrie pétrolière et gazière a connu deux perturbations massives en seulement trois ans sous la forme du COVID-19 et de la guerre en Ukraine. Alors que le premier a eu un impact sur la demande énergétique mondiale, le second a provoqué des bouleversements dans les chaînes d'approvisionnement en pétrole et en gaz à la suite des sanctions contre le premier fournisseur mondial d'énergie, la Russie. Cela a nécessité une surveillance accrue et une optimisation des performances dans toutes les fonctions, y compris la conception du projet, la construction, la logistique, la gestion des stocks et la maintenance. Par-dessus tout, les entreprises souhaitent également une meilleure surveillance de la demande du marché afin d’aligner leur production. L’objectif est de trouver toutes les opportunités de réduire les coûts pour perdurer sur le long terme.

Dans ce scénario, l’apprentissage automatique profitera aux entreprises en favorisant l’automatisation, l’amélioration des processus et la prévision de la demande. Il peut aider à moderniser les pratiques de maintenance, à détecter les fuites, à rationaliser la gestion des données et la documentation, à optimiser les stocks et les chaînes d'approvisionnement.

Puranik poursuit : « L'apprentissage automatique est un domaine en croissance rapide dans l'industrie pétrolière et gazière et peut potentiellement révolutionner la façon dont les entreprises explorent et produisent du pétrole et du gaz. Il est largement utilisé pour automatiser les tâches répétitives et soutenir l’interprétation des données sismiques et l’optimisation des performances des équipements opérationnels. La technologie est également très utile pour prédire les pannes potentielles des équipements, évitant ainsi tout incident indésirable et renforçant la sécurité opérationnelle.

L'Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) estime que l'IA pourrait ajouter jusqu'à 16 000 milliards de dollars au PIB mondial d'ici 2030, soit l'équivalent de plus de 10 % du produit mondial brut.

Puranik conclut : « Les sociétés pétrolières et gazières ont déployé un algorithme d'apprentissage automatique pour suivre les performances de divers actifs, tels que les plates-formes de forage, les pipelines, les installations de GNL et les raffineries. La technologie aide également les entreprises à gérer les stocks et à optimiser la chaîne d’approvisionnement. De plus, un nouveau cas d’utilisation de l’IA émerge parmi les acteurs de l’industrie concernant la séquestration du carbone. Les chercheurs d'ExxonMobil, Equinor et d'autres utilisent des outils d'apprentissage automatique pour étudier les données sismiques et affiner les sites potentiels de stockage du dioxyde de carbone capturé. L’apprentissage automatique présente un vaste potentiel dans le secteur de l’énergie et continuera de trouver de nouvelles applications à automatiser et à optimiser.

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