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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；
通過實時鉆井優(yōu)化提高運營效率并降低成本；
土地測量和管道檢查；
使用預(yù)測性維護(hù)降低風(fēng)險。
#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#
原標(biāo)題：Relecura分析油氣行業(yè)AI技術(shù)專利趨勢
2019年3月，美國專利數(shù)據(jù)服務(wù)商Relecura分析人工智能（AI）技術(shù)對油氣行業(yè)的影響和未來發(fā)展趨勢。
人工智能（AI）技術(shù)正在越來越多地應(yīng)用到石油和天然氣（油氣，O&G）行業(yè)，并在優(yōu)化生產(chǎn)、降低運營成本和最大限度地提高效率上發(fā)揮了重要作用。鑒于燃料價格下跌，以及能源生產(chǎn)對環(huán)境和個人安全的影響，油氣從業(yè)公司正積極利用AI等技術(shù)來優(yōu)化流程，使得投資回報最大化。根據(jù)市場研究公司Markets and Markets發(fā)布的報告顯示，人工智能在全球油氣市場的應(yīng)用預(yù)計將從2017年的15.7億美元增長到2022年的28.5億美元，復(fù)合年增長率達(dá)到12.66%。
油氣行業(yè)中AI技術(shù)主要應(yīng)用在以下幾個領(lǐng)域：
1、產(chǎn)業(yè)總體趨勢
自2014年以來，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。人工智能技術(shù)越來越多地應(yīng)用在地震測量、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)專利申請趨勢
如圖2所示，中國是該領(lǐng)域最大的受理國，其次為美國。數(shù)據(jù)分析顯示，許多從事油氣行業(yè)人工智能技術(shù)的新興實體都來自中國。
圖2 油氣行業(yè)AI技術(shù)專利申請地域分布
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)略來提升商業(yè)價值。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，通用電氣可以對英偉達(dá)所有AI平臺進(jìn)行訪問，如Nvidia DGX-1超級計算機(jī)、桌面DGX站超級計算機(jī)、Nvidia Jetson AI。Nvidia Jetson AI是能夠支持本地深度學(xué)習(xí)處理的邊緣計算機(jī)平臺。
3、技術(shù)趨勢
如圖4，油氣行業(yè)AI技術(shù)專利申請數(shù)量最多的技術(shù)領(lǐng)域為鉆井作業(yè)自動控制系統(tǒng)（E21B44/00），且申請量在2015年后申請量激增。總體而言，機(jī)器學(xué)習(xí)（G06N20/00）領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)專利申請量在2015年后的增長最快。
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)險業(yè)務(wù)之一，同時也需要大量投資。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)化實時鉆井、排除操作故障以及識別和緩解風(fēng)險。通過采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對連接設(shè)備的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測，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。
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供電和自動操作設(shè)備上占優(yōu)勢。
4、未來發(fā)展趨勢
通過對頂級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)測分析應(yīng)用到流程優(yōu)化和常規(guī)功能監(jiān)測中。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)投資回報方面獲益最大。
來源：中科院知識產(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：IPRdaily縱橫君
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