L'apprentissage automatique dans le secteur du pétrole et du gaz
Plus récemment, la demande de pétrole et de gaz a été fortement perturbée par la crise sanitaire mondiale provoquée par la pandémie de COVID-19. Les mesures de confinement et les restrictions de voyage adoptées par de nombreux pays ont réduit la demande d'énergie dans le monde entier.
L'Agence internationale de l'énergie prévoit une baisse de 6 % pour l'ensemble des produits, ce qui pourrait en faire la plus forte baisse de l'histoire, sept fois plus importante que l'impact de la crise financière de 2008. Alors que la demande d'énergie commence à rebondir avec la réouverture progressive de l'économie, les producteurs de pétrole et de gaz y voient une occasion de repenser les processus, de trouver des gains d'efficacité et, en fin de compte, de devenir plus résistants à la nature cyclique de l'industrie énergétique.
L'apprentissage automatique (ML) - un ensemble de techniques informatiques qui utilisent les données pour prédire les résultats futurs - a un rôle important à jouer dans cette refonte. En utilisant une combinaison de ML et d'analyse de données, les dirigeants du secteur pétrolier et gazier peuvent extraire des informations précieuses des volumes de données disponibles collectées par divers biens d'équipement. Ces informations peuvent s'appliquer à presque tous les aspects de l'entreprise, des dépenses d'investissement à l'atténuation des risques, en passant par la surveillance et l'analyse en temps réel. L'adoption du ML peut aider les entreprises pétrolières et gazières à réduire les coûts de maintenance, à diminuer les temps d'arrêt non planifiés, à améliorer les résultats en matière de sécurité et à informer des possibilités d'amélioration des systèmes - ce qui conduit à de meilleures décisions commerciales et opérationnelles.
Dans un monde où les prix du pétrole sont plus bas, les producteurs doivent adopter toutes les mesures qui les rendent plus compétitifs et durables. Outre les pressions économiques et sociétales à court et moyen terme, la diminution du coût de la technologie, la connectivité toujours plus grande des appareils et l'augmentation exponentielle de la puissance de calcul font que le moment est opportun pour les entreprises pétrolières et gazières d'investir dans la ML. Cependant, l'adoption de nouvelles pratiques technologiques peut s'avérer une tâche ardue. De nombreux dirigeants du secteur pétrolier et gazier ne savent pas par où commencer.
Cet article décrit les différentes façons dont la ML peut être appliquée pour remplacer ou améliorer les pratiques actuelles. Il montre également comment les entreprises pétrolières et gazières peuvent utiliser des ensembles de données historiques et en temps réel pour résoudre des problèmes commerciaux et permettre aux gestionnaires et aux dirigeants de déterminer s'ils sont prêts à mettre en œuvre la ML maintenant ou dans un avenir proche.
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