KI und Offshore-Energie: Je mehr auf dem Spiel steht, desto mehr Wert schafft KI

Man geht davon aus, dass Quantencomputing das Potenzial der KI bei der Datenverarbeitung und -interpretation in den Schatten stellen wird. Bild mit freundlicher Genehmigung von IBM

Octiv Auto Frac von Halliburton kombiniert automatisierte Frac-Steuerung mit den Erkenntnissen aus der KI-gesteuerten Erfassung der Rissausbreitung.

Previous Next

Die Leerlaufzeit einer Bohrinsel kostet etwa 250.000 Dollar pro Stunde. Um das zu verhindern, wird in der gesamten Branche künstliche Intelligenz eingesetzt.

Vor einiger Zeit hatte ein Energieriese ein unerklärliches, zeitweiliges Problem mit seinen Bohrarbeiten. Es begann, viel Geld zu kosten, und Experten von IBM wurden hinzugezogen. Nach einer umfassenden KI- und menschlichen Untersuchung historischer Sensordaten wurde festgestellt, dass das Problem durch Walgesänge während der Paarungszeit verursacht wurde, die im Bohrrohr widerhallten. Als klassische Demonstration der Leistungsfähigkeit der KI brachte die Situation die Schlüsselkomponenten der Datenwissenschaft zusammen: Daten, Modelle, Verarbeitungsgeschwindigkeit und den menschlichen Verstand.

Das Ziel sei nie, den Menschen aus dem Spiel zu nehmen, sagt Carol Lee Anderson, IBMs Technologie-Generaldirektorin für die Öl- und Gasindustrie. Es gehe nur darum, ihn von mühsamen und sich wiederholenden Aufgaben zu befreien und ihm Entscheidungsunterstützung in Echtzeit zu bieten. „Sie brauchen immer noch jemanden, der die Daten interpretieren und die richtigen Entscheidungen treffen kann.“

Laut IBM ist KI eine Technologie, die es Computern und Maschinen ermöglicht, menschliches Lernen, Verständnis, Problemlösung, Entscheidungsfindung, Kreativität und Autonomie zu simulieren. Bei Öl- und Gasunternehmen setzt IBM sie häufig für das Anlagenmanagement, die Betriebseffizienz und die Sicherheit ein. In dieser Branche geht es um viel Geld und große Risiken. Wenn etwas schief geht, könnten Menschen sterben. „Wenn viel auf dem Spiel steht, sind es auch die Vorteile“, sagt Anderson.
Direkt unter der KI liegt das maschinelle Lernen (ML), bei dem Modelle erstellt werden, indem ein Algorithmus trainiert wird, um Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen. Hier ist es wichtig, sich vor Halluzinationen zu hüten – wenn ein Modell Muster oder Objekte wahrnimmt, die nicht existieren, und unsinnige oder ungenaue Ergebnisse erzeugt. „Bei IBM geht es um Risikominderung, und wir unterstützen unsere Governance rechtlich“, sagt sie.

KI ist eine Technologie, die es Computern und Maschinen ermöglicht, menschliches Lernen, Verständnis, Problemlösung, Entscheidungsfindung, Kreativität und Autonomie zu simulieren. Bei Öl- und Gasunternehmen setzt IBM sie häufig für das Anlagenmanagement, die Betriebseffizienz und die Sicherheit ein. „Wenn viel auf dem Spiel steht, sind auch die Vorteile groß.“
– Carol Lee Anderson, Technologie-GM für die Öl- und Gasindustrie, IBM
Woodside und IBM haben gemeinsam Lösungen implementiert, die aus 30 Jahren dichter und komplexer technischer Daten aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen können. Woodside ist der Ansicht, dass KI die Entwicklung schnellerer Modelle ermöglicht, die größere Lösungsräume erkunden und optimale Betriebsbedingungen effizienter ermitteln können. Dieser Ansatz kann mit der traditionellen chemischen Prozesssimulation validiert werden und führt zu effizienteren Produktionsprozessen, niedrigeren Kosten und reduzierten Kohlenstoffemissionen (z. B. erweiterte Analysen zur Optimierung gemischter Kältemittel aus dem Verflüssigungsprozess).

Woodside verwendet außerdem generative KI – Deep-Learning-Modelle, die auf der Grundlage der Daten, mit denen sie trainiert wurden, qualitativ hochwertige Texte, Bilder und andere Inhalte generieren können. Da Sicherheit oberste Priorität hat, verwendet das Unternehmen generative KI, um den Arbeitsumfang seiner Anlagen zu überprüfen und daraus gewonnene Erkenntnisse und relevante Schulungen abzuleiten. So entwickelt das Unternehmen beispielsweise ein KI-Projekt zur Vogelzählung in seinen Betrieben in Trinidad und Tobago, nachdem es zu einer Reihe von Vogelunfällen mit Hubschraubern gekommen war. Die Lösung verwendet CCTV- und KI-Vision-Modelle, um Statusaktualisierungen über die Anzahl der Vögel in der Nähe der Offshore-Landeeinrichtung bereitzustellen und so die Sicherheit der Arbeiter und die Integrität der Infrastruktur zu maximieren.

Halliburton setzt bei der Planung von Öl- und Gasbohrungen die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ein. NLP ist eine künstliche Intelligenz, die mithilfe von ML Computer in die Lage versetzt, menschliche Sprache zu verstehen und mit ihr zu kommunizieren. Milos Milosevic, Senior Director Digital Well Construction bei Halliburton , sagt: „Wir verwenden NLP-Algorithmen, um viele von Experten erfasste Texteinträge aus früheren Bohrungen zu lesen und optimale Konstruktionsmerkmale vorzuschlagen. Ebenso verwenden wir NLP, um Industrienormen und Dokumentationen zu lesen und daraus relevante Abschnitte zu extrahieren, die bei der aktuellen Bohrung berücksichtigt werden müssen.“

Halliburton hat die nächste Generation seiner LOGIX-Automatisierungs- und Fernbetriebsplattform vorgestellt, die auf Veränderungen in geologischen Formationen reagiert, indem sie Daten aus benachbarten Bohrlöchern analysiert und den Bohrplan mit Live-Daten aktualisiert. Bild mit freundlicher Genehmigung von Halliburton

Halliburton hat außerdem die nächste Generation seiner LOGIX-Automatisierungs- und Fernbetriebsplattform vorgestellt , die Bohrlochdaten nutzt, um autonomes Bohren zu unterstützen. LOGIX reagiert auf Änderungen in geologischen Formationen durch die Analyse von Daten aus benachbarten Bohrlöchern und aktualisiert den Bohrplan mit Live-Daten. Die neuesten Entwicklungen der Plattform nutzen ML, um die Bohrleistung zu steigern, die Leistung von Bohrer zu Bohrer zu optimieren und den Bohrmeißelverschleiß genauer vorherzusagen. Sie kann mit Halliburtons intelligentem, hochleistungsfähigem motorisierten Rotationslenksystem iCruise Force gekoppelt werden.

Das Unternehmen hat außerdem den ersten Automatisierungsdienst entwickelt, der es Kunden ermöglicht, ihre Bruchplanung ohne menschliches Eingreifen auszuführen. Octiv Auto Frac kombiniert automatisierte Frac-Steuerung mit den Erkenntnissen aus der KI-gesteuerten Erfassung der Bruchausbreitung. Dadurch werden Tausende von Entscheidungen während des Pumpens automatisiert, basierend auf Jobentwürfen und Kontrolleingaben vor dem Job, mit ständiger Reaktion auf dynamische Stimulationsbedingungen.

Milosevic sieht Cloud Computing als zukunftsträchtig für die Branche an. „Viele Probleme konnten bisher entweder aufgrund mangelnder Rechenleistung und angeschlossenem Speicher nicht gelöst werden oder konnten nur von wenigen mit großen Ressourcen teilweise gelöst werden. Parallel zur Steigerung der Cloud-Verarbeitungskapazitäten hat die Branche erkannt, dass wir Daten aus verschiedenen, abgeschotteten Datenbanken befreien müssen.“

„Wir können außerdem mehr Verarbeitungstechnik auf der Bohrinsel und in Bohrlochwerkzeugen wirtschaftlich einsetzen, um Korrekturmaßnahmen auf der Grundlage von Sensoreingaben zu automatisieren. Dies treibt eine Revolution in der Upstream-Automatisierung von Öl und Gas und bei KI-basierten Entscheidungen voran.“

In diesem Jahr hat SLB seine Daten- und KI-Plattform Lumi auf den Markt gebracht, die bei allen großen Cloud-Dienstanbietern sowie vor Ort verfügbar sein wird. Sie umfasst große Sprachmodelle, d. h. Modelle, die mit großen Datenmengen trainiert wurden und in der Lage sind, natürliche Sprache und andere Arten von Inhalten zu verstehen und zu generieren, um eine breite Palette von Aufgaben auszuführen. Diese Modelle helfen dabei, Daten über Domänen hinweg zu kontextualisieren, sodass Kunden mithilfe generativer KI erweiterte KI-Workflows skalieren können. „Während wir das empfindliche Gleichgewicht zwischen Energieerzeugung und Dekarbonisierung steuern, erweist sich generative KI als entscheidender Katalysator für Veränderungen“, sagt Olivier Le Peuch, CEO von SLB .

In Zukunft wird es eine agentenbasierte KI geben – ein System oder Programm, das in der Lage ist, Aufgaben im Auftrag eines Benutzers oder eines anderen Systems autonom auszuführen, indem es seinen Arbeitsablauf gestaltet und verfügbare Tools verwendet. Das System hat die „Befugnis“, Entscheidungen zu treffen, Maßnahmen zu ergreifen, komplexe Probleme zu lösen und mit externen Umgebungen zu interagieren. Der Softwareentwickler eDrilling entwickelt einen Bohragenten, der sich seiner Aussage nach wie ein erfahrener Ingenieur verhalten wird, um menschliche Ingenieure für strategischere Aktivitäten freizusetzen.

Darüber hinaus wird erwartet, dass das Quantencomputing das Potenzial der KI bei der Datenverarbeitung und -interpretation in den Schatten stellen wird. Wo ein Supercomputer ein Jahr braucht, um eine große Datenmenge zu verarbeiten, könnte es mit einem Quantencomputer nur wenige Stunden dauern. IBM, ExxonMobil, Woodside und andere sind bereits beteiligt.

Die Lumi-Daten- und KI-Plattform von SLB wird bei allen großen Cloud-Dienstanbietern sowie vor Ort verfügbar sein. Bild mit freundlicher Genehmigung von SLB