AIとオフショアエネルギー: リスクが高いほど、AIが生み出す価値は高まる

ウェンディ・ローセン • 19 12月 2024

量子コンピューティングは、AIがデータ処理と解釈にもたらす可能性をはるかに超えるものになると期待されている。画像提供：IBM

ハリバートンの Octiv Auto Frac は、自動破砕制御と AI 駆動による破砕伝播の検知から得られる洞察を組み合わせています。

掘削リグのアイドル時間は 1 時間あたり約 25 万ドルのコストがかかります。このような事態を防ぐために、業界全体で AI の導入が進んでいます。

少し前、ある大手エネルギー会社が掘削作業で不可解な断続的な問題を抱えていました。多額の費用がかかり始めていたため、IBM の専門家が呼ばれました。AI と人間が過去のセンサーデータを徹底的に調査した結果、問題は繁殖期のクジラの歌声が掘削パイプに反響していたことが原因であることが判明しました。AI の威力を示す典型的な例ですが、この状況はデータサイエンスの主要要素であるデータ、モデル、処理速度、そして人間の心を結び付けました。

IBM の石油・ガス業界担当技術ゼネラルマネージャー、キャロル・リー・アンダーソン氏は、その目的は人間をループから外すことではなく、人間を面倒で反復的な作業から解放し、リアルタイムの意思決定支援を提供することだと語る。「データを解釈して正しい決定を下せる人材は依然として必要です。」

IBM によれば、AI とは、コンピューターや機械が人間の学習、理解、問題解決、意思決定、創造性、自律性をシミュレートできるようにするテクノロジーです。石油・ガス会社では、資産管理、業務効率、安全性のために IBM が AI を活用することがよくあります。これは、大きなお金と大きなリスクを伴う業界です。問題が起きれば、人が死ぬ可能性があります。「リスクが大きければ、利益も大きくなります」とアンダーソン氏は言います。
AI のすぐ下には機械学習 (ML) があり、データに基づいて予測や決定を行うアルゴリズムをトレーニングしてモデルを作成します。ここでは、幻覚、つまりモデルが存在しないパターンやオブジェクトを認識し、無意味または不正確な出力を作成するという幻覚を防ぐことが重要です。「IBM はリスクの軽減に取り組んでおり、法的観点からガバナンスを裏付けています」と彼女は言います。

AI は、コンピューターや機械が人間の学習、理解、問題解決、意思決定、創造性、自律性をシミュレートできるようにするテクノロジーです。IBM は石油・ガス会社向けに、資産管理、運用効率、安全性のために AI を頻繁に使用しています。「リスクが大きければ、メリットも大きくなります。」
– IBM 石油・ガス業界担当テクノロジーゼネラルマネージャー、キャロル・リー・アンダーソン
Woodside 社と IBM は、 30 年分の高密度で複雑なエンジニアリングデータから意味のある洞察を抽出できるソリューションの実装に協力してきました。Woodside 社は、AI によってより高速なモデルの開発が可能になり、より広いソリューション空間を探索して、最適な動作条件をより効率的に特定できると考えています。このアプローチは従来の化学プロセスシミュレーションで検証でき、より効率的な生産プロセス、コストの削減、および炭素排出量の削減につながります (液化プロセスからの混合冷媒を最適化する高度な分析など)。

Woodside 社は、生成 AI も使用しています。これは、トレーニングに使用したデータに基づいて高品質のテキスト、画像、その他のコンテンツを生成できるディープラーニングモデルです。安全性を最優先に考える同社は、生成 AI を使用して資産の作業範囲を見直し、学んだ教訓や関連するトレーニングを特定しています。たとえば、ヘリコプターが関与する鳥関連の事故が多数発生した後、トリニダードトバゴの事業所で鳥を数える AI プロジェクトを開発しています。このソリューションでは、CCTV と AI ビジョンモデルを使用して、沖合の着陸施設付近の鳥の数に関するステータス更新を提供し、作業員の安全性とインフラストラクチャの完全性を最大限に高めています。

ハリバートンは、石油・ガス井の設計に自然言語処理 (NLP) を使用しています。NLP は、ML を使用してコンピューターが人間の言語を理解し、コミュニケーションできるようにする AI です。ハリバートンのデジタルウェルコンストラクション担当シニアディレクター、ミロスミロシェビッチ氏は、次のように述べています。「私たちは、以前の井戸から専門家がキャプチャした多数のテキストエントリを読み取り、最適な設計機能を提案するために NLP アルゴリズムを使用しています。同様に、NLP を使用して業界標準とドキュメントを読み取り、現在の井戸で検討すべき関連セクションを抽出しています。」

ハリバートンは、隣接する井戸からのデータの分析によって地質構造の変化に対応し、ライブデータで掘削計画を更新する次世代の LOGIX 自動化およびリモート操作プラットフォームを導入しました。画像提供: ハリバートン

ハリバートンは、坑内データを活用して自律掘削を支援する次世代の LOGIX 自動化およびリモート操作プラットフォームも発表しました。LOGIX は、隣接する坑井からのデータの分析によって地質構造の変化に対応し、ライブデータを使用して掘削計画を更新します。このプラットフォームの最新の開発では、ML を使用して掘削効率を高め、シュー間のパフォーマンスを微調整し、ビットの摩耗をより正確に予測します。また、ハリバートンの iCruise Force インテリジェントで高性能な電動回転操舵システムと組み合わせることができます。

同社はまた、顧客が人間の介入なしにフラクチャー設計を実行できる初の自動化サービスも開発しました。Octiv Auto Frac は、自動化されたフラクチャー制御と、AI 駆動のフラクチャー伝播センシングからの洞察を組み合わせます。これにより、ジョブ設計とジョブ前の制御入力に基づいて、動的な刺激条件に常に応答しながら、ポンピング中に何千もの決定が自動化されます。

ミロシェビッチ氏は、クラウドコンピューティングが業界にとって画期的なものになると考えています。「これまでは、処理能力や接続ストレージの不足により多くの問題を解決できなかったか、または、ごく少数の大規模なリソースで部分的にしか解決できませんでした。クラウド処理能力の向上と並行して、業界は、さまざまな区分化されたデータベースからデータを解放する必要があることに気付きました。

「また、リグ現場やダウンホールツールでより多くの処理を経済的に展開し、センサー入力に基づいて修正アクションを自動化することもできます。これにより、上流の石油・ガスの自動化と AI ベースの意思決定に革命が起こります。」

今年、 SLB はLumi データおよび AI プラットフォームを立ち上げました。これは、すべての主要なクラウドサービスプロバイダーとオンプレミスで利用できるようになります。これには、大量のデータでトレーニングされ、自然言語やその他の種類のコンテンツを理解および生成して、幅広いタスクを実行できるモデルである大規模言語モデルが含まれています。これらのモデルは、ドメイン間でデータをコンテキスト化するのに役立ち、顧客は生成 AI を使用して高度な AI ワークフローを拡張できます。「エネルギー生産と脱炭素化の微妙なバランスをとる中で、生成 AI は変化の重要な触媒として浮上しています」と、SLB の最高経営責任者であるオリビエルプシュ氏は述べています。

これから登場するのがエージェント AI です。これは、ワークフローを設計し、利用可能なツールを使用することで、ユーザーまたは別のシステムに代わってタスクを自律的に実行できるシステムまたはプログラムです。このシステムには、決定を下し、行動を起こし、複雑な問題を解決し、外部環境とやり取りする「エージェンシー」があります。ソフトウェア開発会社 eDrilling は、経験豊富なエンジニアのように動作し、人間のエンジニアをより戦略的な活動に割けるようにする掘削エージェントを開発しています。

さらに、量子コンピューティングは、AI がデータ処理と解釈にもたらす可能性をはるかに超えると期待されています。スーパーコンピューターが大量のデータを処理するのに 1 年かかるところ、量子コンピューターならわずか数時間で済みます。IBM、エクソンモービル、ウッドサイドなどがすでに参加しています。

SLB の Lumi データおよび AI プラットフォームは、オンプレミスだけでなく、すべての主要なクラウドサービスプロバイダーで利用できるようになります。画像提供: SLB