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勘探和生產(chǎn)（E＆P）全生命周期的規(guī)劃和預(yù)測(cè)；
通過實(shí)時(shí)鉆井優(yōu)化提高運(yùn)營(yíng)效率并降低成本；
土地測(cè)量和管道檢查；
使用預(yù)測(cè)性維護(hù)降低風(fēng)險(xiǎn)。
#本文由作者授權(quán)發(fā)布，未經(jīng)作者許可，禁止轉(zhuǎn)載，不代表IPRdaily立場(chǎng)#
原標(biāo)題：Relecura分析油氣行業(yè)AI技術(shù)專利趨勢(shì)
2019年3月，美國(guó)專利數(shù)據(jù)服務(wù)商Relecura分析人工智能（AI）技術(shù)對(duì)油氣行業(yè)的影響和未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。
人工智能（AI）技術(shù)正在越來(lái)越多地應(yīng)用到石油和天然氣（油氣，O&G）行業(yè)，并在優(yōu)化生產(chǎn)、降低運(yùn)營(yíng)成本和最大限度地提高效率上發(fā)揮了重要作用。鑒于燃料價(jià)格下跌，以及能源生產(chǎn)對(duì)環(huán)境和個(gè)人安全的影響，油氣從業(yè)公司正積極利用AI等技術(shù)來(lái)優(yōu)化流程，使得投資回報(bào)最大化。根據(jù)市場(chǎng)研究公司Markets and Markets發(fā)布的報(bào)告顯示，人工智能在全球油氣市場(chǎng)的應(yīng)用預(yù)計(jì)將從2017年的15.7億美元增長(zhǎng)到2022年的28.5億美元，復(fù)合年增長(zhǎng)率達(dá)到12.66%。
油氣行業(yè)中AI技術(shù)主要應(yīng)用在以下幾個(gè)領(lǐng)域：
1、產(chǎn)業(yè)總體趨勢(shì)
自2014年以來(lái)，油氣行業(yè)中與AI技術(shù)相關(guān)的專利數(shù)據(jù)急劇增長(zhǎng)。人工智能技術(shù)越來(lái)越多地應(yīng)用在地震測(cè)量、基于模型的數(shù)據(jù)分析、集中整合流程和其他相關(guān)領(lǐng)域。
圖1 油氣行業(yè)AI技術(shù)專利申請(qǐng)趨勢(shì)
如圖2所示，中國(guó)是該領(lǐng)域最大的受理國(guó)，其次為美國(guó)。數(shù)據(jù)分析顯示，許多從事油氣行業(yè)人工智能技術(shù)的新興實(shí)體都來(lái)自中國(guó)。
圖2 油氣行業(yè)AI技術(shù)專利申請(qǐng)地域分布
2、技術(shù)引領(lǐng)者
如圖3，哈里伯頓公司（While Halliburton）是油氣行業(yè)AI相關(guān)專利最大的持有者，專利數(shù)量在2014年后增長(zhǎng)迅速。通用電氣（GE）近幾年增速最快。哈里伯頓是世界上最大的能源產(chǎn)品和服務(wù)提供商之一，致力于通過數(shù)據(jù)戰(zhàn)略來(lái)提升商業(yè)價(jià)值。為了加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型，該公司還于2017年下半年與微軟建立了合作伙伴關(guān)系。
圖3 油氣行業(yè)AI技術(shù)領(lǐng)先專利權(quán)人
通用電氣在2018年與英偉達(dá)（Nvidia）達(dá)成合作，以促進(jìn)AI技術(shù)應(yīng)用于油氣行業(yè)。通過建立合作關(guān)系，通用電氣可以對(duì)英偉達(dá)所有AI平臺(tái)進(jìn)行訪問，如Nvidia DGX-1超級(jí)計(jì)算機(jī)、桌面DGX站超級(jí)計(jì)算機(jī)、Nvidia Jetson AI。Nvidia Jetson AI是能夠支持本地深度學(xué)習(xí)處理的邊緣計(jì)算機(jī)平臺(tái)。
3、技術(shù)趨勢(shì)
如圖4，油氣行業(yè)AI技術(shù)專利申請(qǐng)數(shù)量最多的技術(shù)領(lǐng)域?yàn)殂@井作業(yè)自動(dòng)控制系統(tǒng)（E21B44/00），且申請(qǐng)量在2015年后申請(qǐng)量激增。總體而言，機(jī)器學(xué)習(xí)（G06N20/00）領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)專利申請(qǐng)量在2015年后的增長(zhǎng)最快。
圖4 油氣行業(yè)AI專利技術(shù)分布
鉆井是油氣行業(yè)的高風(fēng)險(xiǎn)業(yè)務(wù)之一，同時(shí)也需要大量投資。AI技術(shù)在鉆井領(lǐng)域的應(yīng)用有助于改進(jìn)規(guī)劃、優(yōu)化實(shí)時(shí)鉆井、排除操作故障以及識(shí)別和緩解風(fēng)險(xiǎn)。通過采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)連接設(shè)備的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，能夠有效提高公司基礎(chǔ)設(shè)施的資產(chǎn)性能、優(yōu)化生產(chǎn)能力，以及進(jìn)行相關(guān)維護(hù)、規(guī)劃和預(yù)測(cè)。
如圖5，專利主題圖顯示，哈里伯頓在E21B 44/00（鉆井作業(yè)相關(guān)技術(shù)的自動(dòng)控制系統(tǒng)）領(lǐng)域所持專利組合數(shù)量全球第一，其次是斯倫貝謝（Schlumberger）。斯倫貝謝是全球最大的油田服務(wù)商之一，為石油和天然氣勘探、鉆探、生產(chǎn)和加工提供技術(shù)和服務(wù)，該公司已成功將AI技術(shù)整合到油氣勘探和生產(chǎn)生命周期中。
圖5 油氣行業(yè)AI技術(shù)專利主題圖
相比較而言，通用電氣在油氣勘探和精煉的計(jì)算模型及控制參數(shù)上處于領(lǐng)先地位。哈里伯頓在鉆孔中的AI供電和自動(dòng)操作設(shè)備上占優(yōu)勢(shì)。
4、未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)
通過對(duì)頂級(jí)油氣公司持有的專利分析得出，它們已經(jīng)將人工智能、深度學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)分析應(yīng)用到流程優(yōu)化和常規(guī)功能監(jiān)測(cè)中。機(jī)器學(xué)習(xí)和鉆機(jī)優(yōu)化等技術(shù)已經(jīng)在業(yè)內(nèi)普及。這些技術(shù)的早期采用者在提高效率和提高研發(fā)投資回報(bào)方面獲益最大。
來(lái)源：中科院知識(shí)產(chǎn)權(quán)信息
作者：中科院IP信息
檢索/校譯：朱月仙 編譯：侯雪婷
編輯：IPRdaily趙珍 校對(duì)：IPRdaily縱橫君
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