人工智能、機器學習和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的結合，使遠程操作和自動化能力得以實現(xiàn)，從而使智能油田作業(yè)得到更多采用和推廣，最終目標是使用新系統(tǒng)和機器人類型的技術來提高效率和安全性，同時減少碳排放。

　　那么，在油田作業(yè)中，機器人多大程度上能夠減少人員數(shù)量？這一AI替代人工的進程有多快？

　　雷斯塔能源公司（Rystad Energy）近期的一份報告表明，如果行業(yè)推動AI轉型，采用現(xiàn)有的機器人解決方案，預計在2030年前，機器人鉆井系統(tǒng)可以將鉆機人員減少20%至30%。按照目前的人員配置水平，美國的勞動力減少總數(shù)可能達到14萬人，俄羅斯則可能減少20萬人，加拿大、英國和挪威可能減員2萬至3萬人。

　　這也將大幅降低鉆井人工成本：僅在美國，陸上和海上鉆井人員可降低70億美元的薪資成本。

　　目前全球油氣行業(yè)中，機器人應用的先進案例有哪些？

　　01. 智能油田先進案例

　　斯倫貝謝Agora：提升效率的減排機器人

　　斯倫貝謝公司推出了Agora，這是一個開放、安全、可擴展的人工智能平臺，專門用于石油和天然氣行業(yè)。

　　該公司開發(fā)了一種計算設備，可以收集、集成現(xiàn)場設備的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)傳輸給最終用戶。每個應用程序都是特定于域的工作流和算法，它們被部署到網(wǎng)關以提取基于位置的見解。該系統(tǒng)已在亞洲近海使用，以實現(xiàn)遠程可視分析，減少HSE風險，并改進生產監(jiān)控和優(yōu)化。在印度，該系統(tǒng)用于監(jiān)測有桿泵的狀態(tài)并進行實時分析，以優(yōu)化生產并減輕破壞性條件。在美國，一個應用程序提供了對多相流量計油井性能的實時監(jiān)控，提供對油井作業(yè)的監(jiān)測，以管理生產和延長設備使用壽命。該系統(tǒng)的“智能物聯(lián)網(wǎng)”旨在從現(xiàn)有資產中獲取最大價值，同時提供更安全、更可持續(xù)的運營。

　　在斯倫貝謝剛剛發(fā)出的一季度業(yè)績中顯示，在厄瓜多爾一個油田項目中應用了Agora 邊緣AI和IoT解決方案，使生產運行時間提升了18％，同時減少人工舉升監(jiān)控作業(yè)的碳足跡。數(shù)字化的油井監(jiān)控和人工舉升優(yōu)化工作流程在100多口油井中的應用，由于減少了實地考察，使二氧化碳當量排放量減少了36％。Agora解決方案可在覆蓋整個資產的遠程井作業(yè)平臺內對潛水電泵和抽油桿泵進行數(shù)字監(jiān)控。

　　2. 霍尼韋爾GCI：檢測氣體泄漏的機器人

　　霍尼韋爾公司在歐洲引進了人工智能氣體云成像（GCI）系統(tǒng)，為整個歐洲大陸的石油和天然氣、化工和發(fā)電設施的甲烷和其他氣體泄漏，提供自動化和連續(xù)監(jiān)測。

　　小型GCI系統(tǒng)專為擁擠地區(qū)和小型場地設計，非常適合歐洲設施。GCI系統(tǒng)可以放置在整個工業(yè)設施中，以連續(xù)監(jiān)測氣體泄漏，并在發(fā)生泄漏時提供警報。GCI由專有的高光譜氣體分析技術提供支持，使用人工智能，為設施操作員提供氣體羽流類型、位置、方向、大小和濃度的彩色可視化視圖。該系統(tǒng)的連續(xù)監(jiān)測和實時分析可在泄漏有機會發(fā)展成更大的排放量或安全問題之前，盡早響應。這種方法優(yōu)于目前的泄漏檢測方法。目前的方法是要求工人定期用手持式熱成像攝像機檢查現(xiàn)場，以確定泄漏源并安排維修。這種方法耗時，易受人為錯誤的影響，并且要求技術人員必須在現(xiàn)場。

　　3. Equinor：海上無人平臺自主機器人

　　Equinor計劃引進自主機器人，對其海上油氣設施進行例行檢查和維護任務。這項技術由奧地利的機器人專家Taurob生產。2019年，Equinor與Total、OGTC和Taurob共同參與了ARGOS聯(lián)合工業(yè)項目，以開發(fā)一種能夠執(zhí)行自主操作的新型機器人。其目的是設計一種強健可靠的機器人，每年維護一次，非常適合于“無人平臺”。機器人將與設施裝置進行物理交互，現(xiàn)場測試將在今年晚些時候進行。