利用人工智慧解決石油和天然氣排放挑戰

隨著應對氣候危機的持續努力，以及海灣合作委員國家將致力於實現未來淨零碳排放的強大勢頭，油氣公司的當務之急變得前所未有的重要。

從區域來看，油氣產業透過直接上游、中游和下游(範圍1)、間接能源(範圍2)和其他間接排放(範圍3)，佔整個油氣產業溫室氣體排放量的9 %。

僅僅向低碳替代能源過渡還不足以確保所需的減排，而永久解決這一問題需要與一種不同於其他技術的有影響力的技術—人工智慧(AI)相結合。

儘管淨零路線伴隨著即時的時間限制，但油氣公司可以在樂觀的情況下採用以技術為主導的方法。畢竟，在最近的突破性行動和公告之後，更廣泛的 GCC 正在掀起一股強勁的勢頭。

沙烏地阿拉伯是引領脫碳的國家之一，主要透過沙烏地阿拉伯和中東綠色倡議，該倡議旨在將碳排放量降低 60%，部分利用清潔氫技術。

同樣，阿聯酋最近確認計劃在未來 30 年內投資 1,630 億美元用於清潔和可再生能源，作為該國 2050 年淨零戰略計劃的一部分。

然而，要使這些情景如設想的那樣發生，永續發展框架最終發揮其潛力，油氣公司必須首先能夠做出有影響力的貢獻。

解決排放問題

雖然企業可以透過營運和能源效率計畫減少範圍1 和範圍2 排放，但運輸、消費和處置的範圍3 排放也必須降低，這需要優化和可見性。

至關重要的是，大多數企業尚未制定完成這項任務的目標，或缺乏成功所需的理解——最終無法溝通、承諾或履行氣候要求。

為了推進脫碳進程、優化營運並充分利用直接和間接排放範圍的全面可見性，油氣參與者必須將數位化並歡迎啟用分析納入其組織文化、流程和實踐。

與人工智慧和機器學習 (ML) 一起，這些工具可以使企業能夠識別排放源，進而降低能源消耗並優化營運能源效率。然而，企業的任務是確定強烈的排放驅動因素，並在其整個營運範圍內發現減排計畫。甲烷是一個在測量、監測和​​減少排放時存在困難的特殊領域——人工智慧可以推動相當大的進步。

人工智慧對氣候救援

作為減排之旅的基礎，人工智慧有助於包含不同的資料來源，並應用先進的演算法來預測排放、降低水平和監控成功。整合使企業能夠利用該技術在所有三個範圍內建立排放基線，追求最有價值的減排計劃，並對潛在影響有高度保證。

然而，除了減少範圍 1 和 2 排放的關鍵性質外，範圍 3 排放可占公司總溫室氣體排放量的 90% 以上。此外，制定全面的範圍 3 排放基線並與供應商和客戶合作以降低溫室氣體排放是一個複雜的分析問題。

在整個油氣供應鏈中，由於沒有設定的行業標準和競爭基準，排放量歷來難以衡量，而數據品質通常不達標，企業缺乏滿足範圍3 足跡要求所需的能力和資源。

因此，鑑於日益增加的強制性壓力，能夠推動所需成功的解決方案至關重要，企業必須遵守三個減排價值鏈考慮因素以推動其脫碳努力：

• 基準：企業應確保基準涉及整個價值鏈中的營運流程和資產，包括供應商、客戶、生產預測、生產到期資訊和成長機會。
• 減排：儘管財務可行性很少出現問題，但減排工作仍應著眼於雙贏局面，包括提高產量和預期資產壽命，並採取經濟上可持續和可大規模部署的舉措。
• 治理與變革管理：數位減排工具與整體資料架構的整合對於準確的生產和財務資料可見度以及成功的脫碳至關重要。反過來，組織文化的變化和新的工作方式可以加快決策速度並簡化溫室氣體減排。

隨著減排要求的加強，油氣公司必須採用人工智慧工具和技術來加強相關策略並履行其義務。在此過程中，新發現的能力將提升建立排放基線、優化營運和準確報告的集體過程，促進寶貴的氣候變遷成果。

減排最終將成為不可或缺的競爭優勢，技術將在相關參與者乃至地球的雙贏結果中發揮重要作用。

以上是利用人工智慧解決石油和天然氣排放挑戰的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！