第一章 人工智能在油氣田碳減排領域應用及發(fā)展

第一節(jié) 人工智能助力碳減排目標實現(xiàn)背景

一、人工智能與碳減排相關政策背景

1、政策助力我國人工智能發(fā)展

2、我國已建立起碳達峰碳中和“1+N”政策體系

3、眾多機構對人工智能和碳減排發(fā)展提出建議

4、人工智能技術對碳排放的影響

二、“雙碳”背景下油氣田碳減形勢迫切

1、油氣田碳排放特征與來源

2、油氣田減排需求分析

3、油氣田減排最佳時機

第二節(jié) 人工智能在油氣田碳減排領域發(fā)揮關鍵作用

一、人工智能技術介紹

1、廣義人工智能技術

2、人工智能技術發(fā)展趨勢

二、人工智能技術在油氣田發(fā)展現(xiàn)狀

1、北美石油和天然氣市場人工智能占最大份額

2、石油和天然氣市場中的人工智能領先者

3、人工智能技術油氣勘探開發(fā)等環(huán)節(jié)發(fā)展現(xiàn)狀

三、人工智能助力油氣田碳減排實現(xiàn)路徑

1、實時監(jiān)測，減少多個環(huán)節(jié)的甲烷氣體逸散（直接影響）

2、預測性維護，減少停機維修環(huán)節(jié)排放，保持中期生產(chǎn)穩(wěn)定的低排放強度（直接影響）

3、生產(chǎn)優(yōu)化，降低油氣生產(chǎn)環(huán)節(jié)的投入，減少遞減階段能源消耗帶來的排放（間接影響）

4、數(shù)字化運營，提高油氣運營管理效率，節(jié)約人員、車輛等設備投入（間接影響）

5、擴大新能源布局，減少傳統(tǒng)能源的依賴（間接影響）

第二章 人工智能助力油氣田碳減排目標及效益分析

第一節(jié) 人工智能助力勘探/鉆井環(huán)節(jié)碳減排目標實現(xiàn)

一、人工智能助力勘探/鉆井減排目標的實現(xiàn)

1、基于云的自動化測井技術

2、基于云的陣列電磁學的流體成像技術

3、智能導向鉆井一體化技術

4、其他AI-降碳技術

二、人工智能助力勘探/鉆井減排目標實現(xiàn)的典型案例

1、美國Spark Cognition公司：基于AI的平臺預測性維護技術

2、美國Quorum軟件公司：基于AI優(yōu)化鉆機調(diào)度

3、華為公司：整體HPC解決方案

第二節(jié) 人工智能助力開采/增產(chǎn)環(huán)節(jié)減排目標效益分析

一、人工智能助力開采/增產(chǎn)減排目標的實現(xiàn)

1、智能機采技術

2、智能間歇舉升技術

3、基于大數(shù)據(jù)人工舉升選擇技術

4、采收率智能優(yōu)化技術

5、智能壓裂技術體系

6、其他AI-降碳技術

二、人工智能助力開采/增產(chǎn)減排目標實現(xiàn)的典型案例

1、斯倫貝謝：數(shù)字井口集成管理系統(tǒng)

2、沙特阿美&Nybl：基于碳追蹤的ESP優(yōu)化減排技術排放

3、阿根廷石油：智能優(yōu)化與碳排放整合技術

第三節(jié) 人工智能助力儲輸環(huán)節(jié)減排目標效益分析

一、人工智能助力儲輸減排目標的實現(xiàn)

1、集輸泵站數(shù)字化管理技術

2、儲運設備智能運維技術

3、智能油氣集輸管網(wǎng)控制技術

4、長輸管線無人機智慧巡檢技術

5、數(shù)字化工廠移交技術

6、其他AI-降碳技術

二、人工智能助力儲輸減排目標實現(xiàn)的典型案例

1、華為公司：管線智能預警技術

2、西北油田：油氣管線無人機智能巡檢建設

3、浙江省天然氣長輸管道智能風險評價技術

第四節(jié) 人工智能助力油氣其他環(huán)節(jié)減排應用

一、基于區(qū)塊鏈的交易試點

1、中化能源

2、新奧能源與上海燃氣

二、AI+新能源

第五節(jié) 人工智能助力減排效益評價

一、人工智能助力減排效益評價模型

1、評價流程

2、評價績效選取

3、AI降碳效益

二、人工智能驅(qū)動的低碳制造業(yè)績效評估

1、基線模型

2、對油氣AI降碳的啟示

三、人工智能助力油氣領域碳減排效益分析

1、政策背景+人工智能技術飛速發(fā)展為油氣行業(yè)碳減排提供了新思路

2、人工智能公司加大油氣業(yè)務的布局

3、人工智能助力勘探/鉆井/開采/增產(chǎn)等多個油氣運營環(huán)節(jié)碳減排

4、立足最佳降碳時機，重點引進發(fā)展成熟的AI降碳技術

5、人工智能在減排領域依然存在諸多不確定性

第三章 國內(nèi)外石油/油服公司人工智能降碳布局

第一節(jié) 石油/油服公司降碳戰(zhàn)略布局

一、國際石油/油服公司

1、英國石油公司（bp）

2、殼牌（Shell）

3、道達爾能源（Totalenergies）

4、三大國際油服公司

二、國內(nèi)石油公司

1、中國石油（CNPC）

2、中國石化（Sinopec）

3、中國海油（CNOOC）

第二節(jié) 國內(nèi)外石油公司人工智能布局現(xiàn)狀

一、油氣行業(yè)人工智能發(fā)展的特征

1、作業(yè)現(xiàn)場智能化

2、生產(chǎn)運營一體化

3、貿(mào)易銷售平臺化

4、研究設計協(xié)同化

二、國內(nèi)油氣行業(yè)人工智能發(fā)展概況

1、中國石油

2、中國石化

3、中國海油

三、國外油氣行業(yè)人工智能發(fā)展現(xiàn)狀

第三節(jié) 國內(nèi)外石油/油服公司人工智能助力降碳的典型做法

一、全球重點石油和油服公司：與科技公司合作打造人工智能平臺，用以降低碳排放

1、國際及獨立石油公司

2、國際油服公司

3、國內(nèi)石油公司

二、國際石油公司：數(shù)字化助力油田生產(chǎn)優(yōu)化，提升油田能效

1、Chevron公司SanJoaquin油田

2、BP公司NaKika油田

3、LundinEnergy公司JohanSverdrup海上油田

4、Rosneft公司Samotlorskoe油田

三、國內(nèi)石油公司：大力推動智能油氣田建設，降低生產(chǎn)能耗

1、中國石油

2、中國石化

3、中國海油

四、國際油服公司：三維度推動智能化業(yè)務升級，滿足降本增效的需要

1、油服行業(yè)人工智能發(fā)展的主要方向

2、三維度推動智能化業(yè)務升級

第四節(jié) 國內(nèi)外石油公司人工智能布局對比及啟示

第四章 油氣領域人工智能助力減排發(fā)展建議

1、化零為整，整合技術戰(zhàn)略布局

2、選擇最優(yōu)時機部署AI技術

3、分步實施，加速凈零可持續(xù)發(fā)展

4、加強與數(shù)字化公司的合作

參考文獻