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人工智能助力國際能源行業(yè)減少碳足跡

科技日報發(fā)布時間:2021-04-01 10:05:12
  “將人工智能應用于環(huán)保和減排領域,有可能使全球GDP在2030年前增長3.1%—4.4%,同時全球溫室氣體排放量減少約1.5%—4.0%。”

  在全球變暖形勢日益惡化的當下,節(jié)能減排已經成為時代的最強音之一。美國《福布斯》雙周刊網站3月28日報道,石油和天然氣行業(yè)要想在21世紀后半葉繼續(xù)生存,就必須想方設法大幅減少二氧化碳(CO2)和其他溫室氣體排放,而人工智能(AI)技術可以幫助實現這一目標。

  減排形勢嚴峻

  美國國家海洋和大氣管理局2020年8月發(fā)布的一份關于大氣CO2對氣候變化影響的報告顯示,2019年全球CO2濃度(主要由化石燃料燃燒引起)升至約410ppm(1ppm為百萬分之一),創(chuàng)有史以來最高紀錄。

  對此,美國氣象學家埃里克·霍爾薩斯在社交網站推特上表示:“這不僅是有記錄的歷史上第一次,也不僅是一萬年前農業(yè)文明出現后的第一次,而且是數百萬年前人類出現后的第一次。我們從未見識過這樣的地球。”

  在此嚴峻形勢下,石油和天然氣公司,尤其是大型國際公司,正面臨越來越大的節(jié)能減排壓力。為實現《巴黎協(xié)定》的目標——將全球變暖控制在低于工業(yè)化前水平2℃(最好是1.5℃)內,該領域很多大公司都制定了碳減排目標,比如英國石油公司和荷蘭皇家殼牌公司都誓言到2050年實現凈零碳排放,而美國??松梨谑凸局攸c關注更溫和的短期氣候目標,比如到2025年將其上游業(yè)務的溫室氣體排放量比2016年降低15%—20%。

  AI能“大顯身手”

  微軟最近與普華永道(PWC)聯(lián)合發(fā)布一份報告稱,AI技術能夠利用大量不同來源的數據,不僅有望提高全球石油的生產效率,還可能降低溫室氣體的總排放量。報告指出,“將AI應用于環(huán)保和減排領域,有可能使全球GDP在2030年前增長3.1%—4.4%,同時全球溫室氣體排放量減少約1.5%—4.0%。”

  微軟公司能源副總裁達里爾·威利斯說:“這些AI技術可以更好地監(jiān)測和分配能源與資源,幫助整個行業(yè)優(yōu)化能源管理效率,提供更好的預測結果。它們還可以用來創(chuàng)建可視化模擬、提升決策能力、降低運營成本、管理和延長實物資產的生命周期。”

  英國石油首席數字創(chuàng)新官莫拉格·沃森也曾表示,AI將是推動行業(yè)性能達到新水平的最關鍵的數字技術之一。該公司正在投資數百萬美元開發(fā)大數據技術,以提高資源利用效率,增加油氣生產、提煉的安全性和可靠性。

  多面出擊助力減排

  具體而言,石油和天然氣行業(yè)勘探和生產公司正以多種方式利用AI來降低碳足跡,從對特定油田的碳排放進行預測性監(jiān)測,到對特定油田的采油潛力進行分析以減少需要鉆探的油井數量,再到優(yōu)化CO2的儲存等。提高石油的采收率帶來的結果是這些公司將CO2儲存在地下深處,而不是釋放到大氣中。

  英國AI軟件開發(fā)商“超越限制”(Beyond Limits)高級經理麥克·克勞斯說:“這不僅會帶來貨幣紅利,而且還減少了每桶石油的CO2排放量。” 該公司曾于2017年6月獲得英國石油公司2000萬美元的投資。

  而對殼牌公司等石油生產商而言,AI設備可以幫助公司更好地監(jiān)測整個系統(tǒng),提前預測設備可能會出現哪些故障并予以解決,以降低其碳排放。正如殼牌公司數據科學部總經理丹·杰文斯所說:“如果我們能更積極主動地預測出什么時候會出問題,就可以減少可能發(fā)生的事故,更好地控制備件的部署、減少人們前往現場的行程、減少熱噴等,而所有這些都會對CO2排放產生影響。”

  殼牌公司已在其新業(yè)務線中增加了AI技術。例如在其位于加拿大阿爾伯塔省的Quest碳捕獲和儲存設施中大規(guī)模使用AI技術。該設施于2015年開始運營,截止到2019年5月,Quest在地下深處捕獲并儲存了超過400萬噸的CO2,大致相當于100萬輛汽車的排放量。

  杰文斯說,該公司還利用AI技術優(yōu)化其風電場運營——這些風電場為世界多個地區(qū)提供無碳能源。

  此外,總部位于波士頓的AI技術公司AspenTech的能源總監(jiān)羅恩·貝克表示,未來,AI將通過準確測量石油和天然氣公司整個運營過程中的溫室氣體排放量,幫助這些公司降低碳排放。

  例如,??松梨诘却笮褪秃吞烊粴夤菊褂肁I,通過其部署在各地的傳感器收集大量數據進行分類。而且,該公司還利用AI技術減少其甲烷(一種強溫室氣體)排放量。

  據公司網站介紹,該公司的工程師、科學家和分析師可以利用收集并存儲在云中的數據,減少溫室氣體排放,降低成本,提高油田產量。

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