Что такое аи в бензине: Что такое бензин АИ-92, 95, 98, 100

Бензин Премиум-95 (АИ-95-5)

Автомобильный бензин Премиум-95 выпускается по ГОСТ Р 51105-97. Он целиком отвечает европейским требованиям, полностью является конкурентоспособным на нефтяном рынке. Как правило, используется для зарубежных автомобилей, которые ввозятся на территорию России. Маркировка «Премиум-95″ полностью соответствует европейской бензиновой маркировке. По моторному методу октановое число 85, а по исследовательскому — 95. Концентрация свинца, г/1дм3 данного бензина не больше 0,010. Концентрация фактических смол, мг на 100см не больше 5. Массовая доля серы, в 
процентном соотношении, не больше 0,05.

Технические характеристики:
• Октановое число, не менее: по моторному методу 85,0, по исследовательскому 
методу 95,0,
• Концентрация свинца, г/1дм3 бензина не более 0,010 ,
• Концентрация фактических смол, мг на 100см бензина, не более 5,0,
• Массовая доля серы, %,не более 0,05,
• Внешний вид : Чистый, прозрачный,
• Плотность при 15оС, кг/м3 725-780.

Бензин топливный разделяется на две основные категории — это автомобильный и авиационный. Авиационный бензин, в отличие от автомобильного, имеет октановое число намного выше, а также содержит в себе большее число легких фракций. Основным принципом классификации сортов бензина является его октановое число. Насколько оно будет выше, настолько бензин будет являться более устойчивым к детонации, что дает возможность его использовать в двигателях, которые имеют намного выше степень сжатия.
Бензин обозначается таким образом:
• «А» — автомобильный бензин;
• «Б» — авиационный бензин;
• «80», «92» и т.д. – октановое число бензина, либо его числовой индекс.

Впереди числового индекса может стоять буква «И», которая обозначает, что октановое число определялось методом исследования. В том случае если буквы нет, то октановое число было определено моторным методом.

Основное характеризующее свойство бензина, от которого напрямую зависит практическое использование данного горючего нефтепродукта — это устойчивость к детонации. Проще говоря, это является способностью бензина при различных условиях почти целиком сгорать в работающем двигателе. В бензине для автомобилей такое свойство выражается октановым числом, а в бензине авиационном, помимо традиционной октановой характеристики, антидетонационное свойство нашло своё выражение в бензиновой сортности.

На сегодняшний день на отечественном рынке представлено множество разных разновидностей бензина, которые отличаются по своим качествам. Зачатую используются такие виды бензина:
• АИ-80 («стандарт»),
• АИ-92 («регуляр»),
• АИ-95 («премиум»),
• АИ-98 («супер»).
В производстве, в процентном соотношении, основная масса приходиться на марки АИ-80, АИ-92.  Бензин высокооктановый АИ-95 изготавливается в объёме 11% от всего производства. На прямогонный бензин приходится примерно 8%, и менее 1% занимает производство марки АИ-98. За последние годы наблюдается довольно устойчивая тенденция вытеснения высокооктановым бензином низкооктанового. На данный момент, бензин АИ-80 потребляют, как правило, грузовые автомобили, а также старые отечественные автомобили.  В подробном прайс-листе компании ООО «БашТехКомплект» вы найдете цены на бензин оптом. Безупречное качество обслуживания по продаже качественного бензина радует наших постоянных заказчиков и других покупателей.

Бензины

БЕНЗИНЫ

Ассортимент продукции на 01.02.2018 г.

Название и марка нефтепродукта	Нормативный документ	Область применения, достижения
Неэтилированный Бензин марки Нормаль-80 (АИ-80-К5)	ГОСТ Р 51105-97 изм. 1-6	Бензин неэтилированный Нормаль-80 соответствует требованиям технического регламента Таможенного союза «О требованиях к автомобильному и авиационному бензину, дизельному и судовому топливу, топливу для реактивных двигателей и мазуту» (ТР ТС 013/2011), принятого Решением Комиссии Таможенного союза от 18. 10.2011 № 826 и предназначен для использования в двигателях внутреннего сгорания с искровым воспламенением.
Неэтилированный  Бензин марки Регуляр-92 (АИ-92-К5)	ГОСТ Р 51105-97 изм. 1-6	Бензин неэтилированный Регуляр-92 соответствует требованиям технического регламента Таможенного союза «О требованиях к автомобильному и авиационному бензину, дизельному и судовому топливу, топливу для реактивных двигателей и мазуту» (ТР ТС 013/2011), принятого Решением Комиссии Таможенного союза от 18.10.2011 № 826 и предназначен для использования в двигателях внутреннего сгорания с искровым воспламенением. Дипломант всероссийского конкурса «Сто лучших товаров России» 2017.
Бензин неэтилированный Премиум Евро-95 (АИ-95-К5)	ГОСТ Р 51866-2002 (ЕН 228-2004) изм. 1-4	Высокооктановый бензин Премиум Евро-95 соответствует требованиям технического регламента Таможенного союза «О требованиях к автомобильному и авиационному бензину, дизельному и судовому топливу, топливу для реактивных двигателей и мазуту» (ТР ТС 013/2011), принятого Решением Комиссии Таможенного союза от 18. 10.2011 № 826. Поставляется на экспорт и российский рынок и предназначен для использования в двигателях внутреннего сгорания с искровым воспламенением. Дипломант всероссийского конкурса «Сто лучших товаров России» 2017.
Бензин неэтилированный Супер Евро-98 (АИ-98-К5	ГОСТ Р 51866-2002 (ЕН 228-2004) изм. 1-4	Высокооктановый бензин Супер Евро-98 соответствует требованиям технического регламента Таможенного союза «О требованиях к автомобильному и авиационному бензину, дизельному и судовому топливу, топливу для реактивных двигателей и мазуту» (ТР ТС 013/2011), принятого Решением Комиссии Таможенного союза от 18.10.2011 № 826. Поставляется на экспорт и российский рынок и предназначен для использования в двигателях внутреннего сгорания с искровым воспламенением. Дипломант всероссийского конкурса «Сто лучших товаров России» 2017.
Автомобильный бензин марки G-DRIVE 100 (АИ-100-К5)	СТО 00148725-014-2017	Автомобильный бензин марки G-DRIVE 100 соответствует требованиям технического регламента Таможенного союза «О требованиях к автомобильному и авиационному бензину, дизельному и судовому топливу, топливу для реактивных двигателей и мазуту» (ТР ТС 013/2011), принятого Решением Комиссии Таможенного союза от 18. 10.2011 № 826. Используется в двигателях внутреннего сгорания. Поставляется на АЗС ПАО «Газпром нефть» (собственные и арендованные), а также на АЗС, работающие по договору концессии. Автомобильный бензин марки G-DRIVE 100 в 2018 году стал лауреатом Всероссийского конкурса «Сто  лучших товаров России».
Бензин газовый стабильный марки А, Б	ТУ 38.301-19-108-97 изм. 1-5	Бензин газовый стабильный получают в процессе смешения фракций бензиновых прямогонных и фракций вторичных процессов. Применяется в качестве сырья процессов химического и нефтехимического производства.

Подробную информацию по вопросам приобретения бензина автомобильного, топлива дизельного, мазута ТКМ-16 производства АО «Газпромнефть-ОНПЗ» с нефтебаз, расположенных на территории Омского региона, масел, сжиженного углеводородного газа самовывозом с территории ОНПЗ обращаться:
Офис продаж в г. Омске Сибирского отделения «Газпромнефть-Региональные продажи»

Телефон: +7 (3812) 292-999

По вопросам приобретения светлых нефтепродуктов и СУГ производства АО «Газпромнефть-ОНПЗ» с АЗС по топливным картам обращаться:
Отделение «Омск» «Газпромнефть-Корпоративные продажи»
Телефон: +7 (3812) 299-299

По вопросам приобретения битума дорожного производства АО «Газпромнефть-ОНПЗ»:
ООО «Газпромнефть-Битумные материалы»
Телефон: +7 (812) 493-25-66

Семь мифов о бензине. Рассказываем об ошибочных утверждениях — Российская газета

Что нужно знать о бензине. Рассказываем об ошибочных утверждениях и отвечаем на частые вопросы.

Тип бензина проверяется по цвету

В советские и ранние постсоветские времена бензин мог иметь синий, красный и другие оттенки, маркирующие октановое число. К примеру, топливо АИ-72 окрашивалось в розовый цвет, АИ-76 — в желтый; АИ-93 — в оранжево-красный; АИ-98 — в синий.

Позже отдельные компании начали добавлять в горючее красители, чтобы визуально определять, фирменный ли бензин залит в топливный бак или речь идет о топливе стороннего производителя.

Сегодня цвет бензина вопреки распространенному мнению никак не связан с октановым числом (ОЧ). Согласно требованиям ГОСТа, современный бензин может содержать красители любых цветов, кроме зеленого и голубого. Соответственно практика подкрашивания бензина по-прежнему имеет место, но исключительно для маркировки фирменного продукта и выявления подделок. Насторожить же должен осадок в топливе, чересчур темный или почти коричневый цвет.

Смешивание бензинов с разными ОЧ чревато расслоением смеси

Часто можно услышать такое утверждение — если долить к 92-му бензину топливо АИ-98, то по факту горючее не смешается. Ввиду разной плотности АИ-98 якобы будет собираться, условно говоря, на поверхности 92-го горючего.

В результате, когда 98-ой бензин выгорит, детонационная стойкость двигателя к низкооктановому остатку снизится, и это вызовет детонацию и повышенную нагрузку на силовой агрегат.

Такое утверждение — миф. Плотность низко- и высокооктанового бензина действительно различается, однако не кардинально и находится в рамках оговоренного стандартом диапазона 725 — 780 кг/м3. Поэтому просто смешиваем в равных пропорциях АИ-92 и АИ-98, получаем по сути аналог 95-го топлива. На работу двигателя данная манипуляция никак не повлияет.

Октановое число говорит о качестве бензина

Существует устойчивое мнение, что бюджетное топливо АИ-92 отличается невысоким качеством, поскольку нацелено на неприхотливые моторы. Такие утверждения неверны и опровергаются современным производственным процессом горючего.

Максимальное октановое число (ОЧ), которое бензин получает после крекинга — 80. Для последующего повышения ОЧ используется различный набор присадок — составов с алкилами, эфирами, спиртами, элементами, повышающими устойчивость горючего к замерзанию. В результате ОЧ удается поднять до 92, 95, 98 и 100.

Иными словами, у топлива с разным ОЧ одна, общая основа. Более того, сегодня многие автопроизводители стремятся адаптировать массовые модели для работы на доступном АИ-92. Вот конкретные примеры: Lada Granta, Vesta и Largus, Kia Rio, Hyundai Solaris и Creta, Renault Logan и Duster, Volkswagen Polo и Skoda Rapid, а также многие новинки китайского автопрома.

На АЗС известного бренда всегда хороший бензин

В большинстве случаев качество топлива на раскрученных сетевых автозаправках действительно высокое. Однако имеется и много исключений, что связано с практикой франчайзинга — право продавать топливо под разрекламированным брендом может приобрести любая мелкая фирма, которой достаточно заключить контракт с компанией верхнего эшелона. Конечно, для заключения такого договора компания, покупающая франшизу, должна соответствовать требованиям головной фирмы. А последняя, заботясь о своей репутации, следит за контролем качества таких сторонних АЗС.

И тем не менее не редки случаи, когда бензин от головной компании разбавляют другим, октановое число повышают присадками, а чистота топливных фильтров и оборудования не всегда соответствует оговариваемым нормативам. Выявить подвох поможет визуальный осмотр автозаправки (оборудование должно быть современным и в хорошем состоянии). В то же время очереди на АЗС и персонал в фирменной униформе — признаки хорошего качества.

Убедиться же, что компания работает по франшизе, можно ознакомившись с документами, размещенными на информационных табло. Там должна быть указана организация-собственник АЗС, ее ИНН и юридический адрес. Можно также изучить список фирменных АЗС на официальном сайте топливной компании, продающей франшизу. Не стоит заправляться на подозрительных брендированных АЗС, если на кассе у вас не принимают карту лояльности.

Топливо не стареет

И снова — ошибка. Запасать топливо впрок не имеет смысла, поскольку оно имеет срок годности. Согласно современным нормам, гарантийный срок хранения автомобильного бензина всех марок составляет 1 год со дня изготовления топлива.

При этом скорость деградации бензина зависит от температуры (возрастает с ее повышением) и от поверхности соприкосновения с воздухом и металлами. Соответственно, быстрее всего бензин утрачивает свои свойства в топливном баке автомобиля.

Максимальный срок — полгода. В то же время срок годности бензина все же можно продлить спецприсадками — стабилизаторами, предотвращающими окисление. Производители стабилизаторов обещают сохранение рабочих свойств бензина до двух-трех лет.

Бензин не замерзает

Сам по себе бензин может замерзнуть при температуре около 72 градусов по Цельсию. Однако замерзание все же может спровоцировать наличие в бензобаке, топливопроводе, фильтре и бензонасосе воды, которая образуется в процессе конденсации.

Последний процесс запускается, как правило, тогда, когда топливный бак пустеет, и на его стенках от перепада температур образуется влага.

Вода может просочиться в бак также при заправке машины в дождливую или снежную погоду. При серьезном «минусе» вода, проникшая в топливную систему, кристаллизуется (чаще всего — в топливном фильтре) и блокирует проход для топлива. В итоге могут возникнуть проблемы с запуском мотора. Если вы заподозрили, что в проблемах запуска виновата вода, нужно снять топливный фильтр и прочистить его, также очистить бензобак от «отложений» в его нижней части.

При ДТП бензин в баке может взорваться

Подобный сценарий можно увидеть в кино, однако на практике такое практически невозможно. Как известно, взрыв провоцирует смешение паров бензина с воздухом. Между тем, топливная система герметична, а вероятность взрыва топливного бака никак не связана с количеством залитого в него топлива.

Другое дело — возгорание. При разгерметизации топливопровода и попадании горючего на раскаленный коллектор или горячие элементы системы выпуска (например, каталитический нейтрализатор), очень вероятен пожар, который трудно погасить. Однако мы написали «практически» невозможно.

Известны случаи, когда взрывался не топливный бак, а глушитель. Такие ЧП имели место в частности при длительных попытках завести двигатель, как правило, старых автомобилей.

В результате обогащенная смесь догорала в коллекторной системе и глушителе и воспламеняла топливные пары. При этом во всех случаях имело место разбалансирование системы, подающей топливно-воздушную смесь. Фактически происходил своеобразный микровзрыв, напоминающий выстрел. Глушитель мог выйти из строя, однако речь о настоящем взрыве, представляющем опасность для автомобиля, разумеется, не шла.

БЕНЗИНЫ АВТОМОБИЛЬНЫЕ

№ п/п	Показатель	Значение	Нормативный документ
1	Октановое число, определенное по исследовательскому методу, не менее	92,0	СТБ ISO 5164-2008
2	Октановое число, определенное по моторному методу, не менее	83,0	ГОСТ 511-82
3	Плотность при 15°С, кг/м3	720,0 — 775,0	СТБ ИСО 12185-2007
4	Фракционный состав: 4.1 пределы перегонки,°С, не выше: — 10% бензина	75,0	СТБ ИСО 3405-2003
	— 50% бензина	120,0
	— 90% бензина	190,0
	4. 2 конец кипения	215,0
	4.3 объемная доля остатка в колбе, %, не более	1,5
	4.4 объемная доля остатка и потерь, %, не более	4,0
5	Давление насыщенных паров, кПа (в летний период)	35 — 80	СТБ 1425-2003
6	Массовая концентрация свинца, мг/дм3, не более	5,0	СТБ ЕН 237-2005
7	Кислотность, мг КОН/100 см3, не более	3	ГОСТ 5985-79 с дополнением по п.4.3 ТУ BY 400091131.006-2009
8	Массовая доля меркаптановой серы, %, не более	0,001	ГОСТ 17323-71
9	Стойкость к окислению, мин, не менее	600	СТБ ИСО 7536-2005
10	Концентрация фактических смол, мг/100 см3, не более	5	ГОСТ 1567-97
11	Массовая концентрация серы, мг/кг, не более	10,0	СТБ ИСО 20846-2005
12	Коррозионное воздействие на медную пластинку в течение 3-х ч при 50°С, класс	Класс 1	СТБ 1816-2007
13	Наличие водорастворимых кислот и щелочей	Отсутствие	ГОСТ 6307-75
14	Наличие механических примесей и воды	Отсутствие	п. 4.4 ТУ BY 400091131.006-2009
15	Цвет	Бесцветный или бледно-желтый	п. 4.4 ТУ BY 400091131.006-2009
16	Объемная доля бензола, %, не более	1,00	СТБ ISO 22854-2011
17	Объемная доля углеводородов, %, не более — олефиновых	18,0	СТБ ISO 22854-2011
	— ароматических	35,0
18	Массовая доля кислорода, %, не более	2,7	СТБ ЕН 13132-2006
19	Объемная доля оксигенатов, %, не более — метанол	отсутствие	СТБ ЕН 13132-2006
	— этанол	5,00
	— изопропиловый спирт	10,00
	— изобутиловый спирт	10,00
	— трет-бутиловый спирт	7,00
	— эфиры (пять или более атомов углерода)	15,00
	— другие оксигенаты	10,00
20	Концентрация железа, мг/дм3	отсутствие	ГОСТ Р 52530-2006
21	Концентрация марганца, мг/дм3	отсутствие	ГОСТ Р 51925-2002
22	Объемная доля монометиланилина, %	отсутствие	ГОСТ Р 54323-2011

Индекс топливных цен «Петрол Плюс»

Индекс розничных цен на топливо «Петрол Плюс»

Индекс «Петрол Плюс» — отражает средние розничные цены на топливо и бензин АИ-92 и АИ-95 в разрезе регионов России по состоянию на каждый день. Цены на бензин – это важный показатель, влияющий на общую картину состояния экономики, кроме того, цены на топливо важны как для простых автовладельцев, так и для предприятий. Для расчёта индекса используются фактические данные о розничных ценах на топливо, получаемые на основании совершённых транзакций на более чем 13 000 АЗС в России. Благодаря самой большой сети приёма топливных карт и уникальным технологиям, компания «Передовые Платежные Решения» даёт всем участникам топливного рынка – и простым автолюбителям, и компаниям с автопарком наиболее актуальную и достоверную информацию о розничных ценах на бензин и дизельное топливо на заправках страны.

Методика расчёта цен разработана совместно с Российской Экономической Школой (РЭШ). Средняя стоимость топлива рассчитывается на основе анализа и статистической обработки больших массивов данных, ежедневно поступающих на сервера компании со всех уголков России.

Почему индексу «Петрол Плюс» доверяют?

• Расчет цен происходит на основании совершенных транзакций на более чем 13 000 АЗС (более 2 млн. транзакций ежемесячно).
• Цены на бензин АИ-95, АИ-92 и дизельное топливо рассчитываются по нескольким АЗС в каждом регионе. За стоимость бензина принимается средняя величина.
• Расчёт цены топлива производится по всем основным видам топлива в отдельности (включая стоимость дизельного топлива), что повышает точность данных.
• Средние цены на топливо и бензин на АЗС рассчитывается ежедневно в 22:00 МСК предыдущего дня, что гарантирует актуальность.
• Методика расчета разработана совместно с РЭШ (Российской экономической школой).

Вы можете установить информер топливного индекса «Петрол Плюс» у себя на сайте — http://www.petrolplus.ru/informer/.

Теперь, какой бы вопрос, не возник у посетителей вашего сайта, например: стоимость 95 топлива, стоимость литра бензина или цена на ГСМ они смогут быстро получить ответ, используя простой и понятный интерфейс. Выбор настроек даёт возможность получить информацию на самые специфические запросы, например: стоимость литра дизельного топлива в республике Марий Эл.

Бензин марки АИ-92 может исчезнуть с АЗС в России

Пистолеты на АЗС
Фото ResoneTIC

Иван Бахарев, 31 декабря 2020, 08:27

«Народный» бензин марки АИ-92 до сих пор пользуется хорошим спросом, но из-за постепенного обновления автопарка в России его участь предрешена, считает технический эксперт Юрий Антипов. По его мнению, 92-й бензин исчезнет с российских АЗС так же, как в свое время это сделал 80-й.

Причина в том, что бензин АИ-92 не так устойчив к детонации, как тот же 95-й или 98-й, которые сегодня активно используются для большинства современных автомобилей с атмосферными, а, по большей части, и с турбированными двигателями.

«Если при плавном сгорании скорость сжигания топлива составляет около 40 м/с, то детонация – взрывной процесс, когда скорость распространения фронта сжигания топлива в цилиндре достигает 1,2 км/с. Соответственно, при детонации возникает сильная ударная волна, которая разрушает двигатель», – пояснил изданию NewInform Юрий Антипов.

Эксперт добавил, что экономия топлива достигается во многом за счет высокой степени сжатия, но чем она выше, тем, соответственно выше вероятность детонации. Поэтому многие автопроизводители рекомендуют заправлять машины бензином с октановым числом 95 или выше.

Впрочем, в России, где автопарк до сих пор довольно старый (средний возраст – 13,6 года), бензин АИ-92 пользуется и будет пользоваться спросом, но ровно до того момента, когда большинство старых машин не заменят новые.

«Со временем машины с несовершенными конструкциями и материалами двигателей будут постепенно уходить в прошлое, а с ними – и низкооктановый бензин», — говорится в статье.

Ранее «Автоновости дня» писали о пяти интересных фактах о 92-м бензине, и одним из них было, как раз, то, что из-за особенностей сжатия и несоответствия по выбросам АИ-92 давно не продается практически ни на одной европейской АЗС.

Источник: NewInfowm

Бензин – его производство, маркировка, октановое число

Бензин – сложно вспомнить что-то более привычное для автомобилиста. Ежедневно автомобили сжигают сотни тысяч литров этого топлива, однако мало кто из автовладельцев всерьез задумывался над тем, как его производят, об особенностях состава топлива и других аспектах.

Немного терминологии

Как сообщают справочники, бензином именуется смесь лёгких углеводородов разных типов:

1. Ароматические;
2. Олефиновые;
3. Парафиновые и прочие.

Эти углеводороды обладают горючими свойствами. Температура кипения смеси варьируется от 33 до 250 °С, что зависит от применяемых присадок.

Из чего делают бензин

Схема производства бензина

Горючее выпускается на мощностях нефтеперерабатывающих заводов. Сам производственный процесс очень сложен и делится на несколько циклов.

Сначала сырая нефть поступает на предприятие по трубопроводам, закачивается в огромные резервуары, после чего отстаивается. Далее начинается промывка нефти – в нее добавляется вода, а потом пропускается электрический ток. В итоге соли оседают на дно и стенки резервуаров.

Во время последующей атмосферно-вакуумной перегонки происходит подогрев нефти и ее деление на несколько типов. Осуществляются 2 этапа обработки:

1. Вакуумная;
2. Термическая.

По завершении процесса первичной переработки начинается каталитический риформинг, во время которого происходит очередное очищение бензина и извлечение фракций 92-го, 95-го и 98-го бензина.

Фото: aif.ru

Это процесс, который еще называют вторичной переработкой, включает 2 основных этапа:

1. Крекинг – очистка нефти от примесей серы;
2. Риформинг – наделение субстанции октановым числом.

Видео: Как делают бензин из нефти. Просто о сложном

По окончании данных этапов проходит контроль качества горючего, который занимает несколько часов.

Примечательно, что отечественные заводы (в большинстве) из 1 тонны нефти получают 240 литров бензина. Остальное приходится на газ, дизтопливо, мазут и авиационное горючее.

Что такое октановое число

Эта фраза известна очень многим, однако далеко не все знают, что именно означает данный термин и почему он так важен.

Октановое число – это способность топлива (в том числе и бензина) противостоять самопроизвольному возгоранию под давлением. Иначе говоря – его детонационная стойкость.

В процессе работы двигателя поршень сжимает топливно-воздушную смесь (такт сжатия). В этот момент, когда готовая смесь находится под давлением, может произойти ее самопроизвольное воспламенение еще до того, как свеча зажигания дала искру. В народе это явления называется одним словом – «детонация». Характерным признаком детонации являются шумы в двигателе – металлический звон.

Следовательно, чем выше октановое число, тем выше способность горючего сопротивляться детонации.

Маркировка бензина

На АЗС можно встретить самые разные наименования, не исключая и наиболее привычные для большинства автомобилистов. Обычно бензин маркируется литерами «А» и «АИ». Их расшифровка:

1. «А» – это обозначение свидетельствует, что бензин автомобильный;
2. «АИ» – буква «И» означает метод, которым было определено октановое число.

Существует 2 способа определения октанового числа – исследовательский (АИ) и моторный (АМ).

Исследовательский метод – он определяется путем тестирования топлива на одноцилиндровой силовой установке, при условии переменной степени сжатия, частоте вращения коленвала в 600 об/мин, угле опережения зажигания в 13° и температуре воздуха (всасываемого) в 52 °С. Эти условия аналогичны небольшим и средним нагрузкам.

Моторный метод – его определение осуществляется на аналогичной установке, однако прочие условия другие. Температура воздуха (всасываемого) составляет 149 °С, частота вращения коленвала равна 900 об/мин, а угол опережения зажигания переменный. Такой режим аналогичен высоким нагрузкам – езда в гору, работа мотора под нагрузкой и т. д.

Следовательно, число АМ всегда ниже, нежели АИ, а разница в показаниях свидетельствует о чувствительности горючего к работе силового агрегата в разных режимах. Примечательно, что в некоторых государствах на Западе октановое число определяется как среднее между значениями «АМ» и «АИ». В РФ же обозначается только более высокое значение «АИ», что и можно увидеть на всех АЗС.

Марки бензина

Чаще всего на отечественных заправочных станциях встречаются следующие обозначения:

• Бензин АИ-98.  Отличается высоким октановым числом. В отличие от АИ-95, который производится в соответствии с ГОСТом, 98-й выпускается согласно ТУ 38.401-58-122-95, а также ТУ 38.401-58-127-95. В производстве этой марки бензина запрещено применение алкилсвинцовых антидетонаторов. Выпуск данного высокооктанового бензина осуществляется с использованием ряда компонентов – толуола, изопентана, изооктана и алкилбензина.
• Экстра АИ-95 – бензин повышенного качества, что достигается путем применения присадок антидетонационного типа. Производится из дистиллятного сырья, бензина каталитического крекинга, с добавлением изопарафиновых элементов (ароматических) и газового бензина. В составе нет свинца, что обеспечивает высокое качество бензина.
• АИ-95 – основное отличие от Экстра АИ-95 в концентрации свинца, которая выше на 30%;
• АИ-93 – делится на 2 категории: этилированный и неэтилированный. Этилированное топливо выпускается на основе бензина каталитического риформинга (мягкий режим) с добавлением в его состав толуола и алкилбензина, а также бутан-бутиленовой фракции. Неэтилированный выпускается из того же бензина каталитического риформинга (жесткий режим), с добавлением бутан-бутиленовой фракции, алкилбензина и изопентана;
• АИ-92 – наиболее распространенный на рынке бензин среднего качества, с содержанием присадок антидетонационного типа. Максимальная плотность – 0,77г/смА-923. Может быть как этилированным, так и неэтилированным;
• АИ-91 – отличается содержанием присадок антидетонационного типа. Это неэтилированный бензин с ненормированной плотностью и определенным процентом свинца в составе;
• А-80 – состав этого бензина аналогичен таковому у АИ-92. Максимальная плотность – 0,755г/смА-803;
• А-76 – обычно применяется в сельском хозяйстве. Выпускается этилированный и неэтилированный А-76 с ненормируемой плотностью. В его составе содержатся присадки разных типов (антиокислительные и антидетонационные), прямогонный бензин, а также итоговые продукты коксования, пиролиза и крекинга (термического и каталитического).

Видео: Аи-92 или Аи-95? Разгон до 100км и расход топлива на Mazda Demio (Ford Festiva Mini Wagon)

Какой бензин заливать?

Многие ищут ответ на этот вопрос, чтобы ненароком не навредить двигателю. В данном случае все просто – требования к топливу указаны в инструкции по эксплуатации конкретного автомобиля, а также продублированы на обратной стороне лючка бензобака. Если производитель в качестве рекомендуемого топлива указал АИ-95, то заливать нужно именно его, а заправляться 92-м можно только на свой страх и риск. Однако стоит помнить, что в мануале и на этикетке может быть указано как октановое число, так и марка топлива.

Также в мануале могут быть записаны разные типы бензина. Например:

1. АИ-92 – допустимый;
2. АИ-95 – рекомендуемый;
3. АИ-98 – для улучшения характеристик.

Как видно, заливать в бак необходимо только рекомендуемое производителем авто топливо. Впрочем, использование бензина с более высоким октановым числом никакого вреда двигателю не нанесет. Ведь чем выше октановое число, тем медленнее скорость горения и больше КПД топлива, что благотворно сказывается на отдаче двигателя, экономичности и других моментах. Как правило, прибавка в мощности и экономичности достигает 7%. Кроме того, современные машины комплектуются ЭБУ, которые учитывают качество горючего и его октановое число, корректируя настройки.

Это значит, что в бак современного автомобиля с атмосферным мотором необходимо заливать АИ-95 на качественной АЗС. В крайнем случае, допускается АИ-92. Также можно ориентироваться на степень сжатия – если она ниже 10 ед., можно заливать АИ-92. Если выше – только 95-й.

Что касается турбированных двигателей, то для них рекомендуемое топливо – АИ-98 или Экстра АИ-95, но  не АИ-92.

Можно ли смешивать бензин?

Этим вопросом задаются многие. В целом от смешивания горючего с разным октановым числом ничего катастрофического не произойдет, но только если смешивать рекомендуемый бензин с более высоким (по октановом числу). К примеру, рекомендуемый для машины 92-й смешать с 95-м. Однако понижать не нужно. Также стоит помнить, что плотность у бензина с разным октановым числом различается, так что его смешивания может вообще не произойти – горючее с более высоким октановым числом просто окажется вверху бака, а с низким внизу.

В целом, чтобы сохранить двигатель, рекомендуется не экономить, заправляться только на сертифицированных станциях крупных сетей (не франшиза) и лить в бак бензин с октановым числом, рекомендованным изготовителем (но не ниже).

6 способов, которыми искусственный интеллект преобразует нефтегазовую промышленность

Можно сказать, что каждая отрасль может извлечь выгоду из искусственного интеллекта, и, хотя это может быть правдой, нефтегазовая отрасль может выиграть больше всего. Нефть и газ — одна из самых прибыльных отраслей, но и одна из самых опасных. Искусственный интеллект оптимизирует бизнес-операции, производительность и безопасность. Вот шесть способов, которыми ИИ решает различные задачи нефтегазовой отрасли.

Одна из проблем нефтегазовой отрасли — выявление неправильной резьбы в трубопроводах или дефектов в механизмах, подверженных ошибкам.Дефекты, обнаруженные в конце производственной линии из-за проблем, связанных с добычей, стоят заводских и бюджетных ресурсов. Например, если неисправный нефтепровод или оборудование будет запущено в производство, это может привести к серьезным повреждениям. Эти потери сравнительно намного выше, чем стоимость внедрения ИИ.

Развертывание системы на основе компьютерного зрения позволяет проверить качество продукции и обеспечить глубокое понимание дефектов в аналитике. Решения для обнаружения дефектов на основе искусственного интеллекта экономичны и чрезвычайно экономичны по сравнению с преобладающими процессами.

Нефтегазовые заводы работают в чрезвычайно критических условиях, и риск травм намного выше, чем в традиционных производственных условиях. Сотрудники маслозаводов работают при разных температурах, иногда подвергаются воздействию токсичных паров и должны знать о многих движущихся механизмах. Несоблюдение надлежащих протоколов безопасности может привести к травмам и финансовым штрафам. Один из таких инцидентов произошел на нефтеперерабатывающем заводе Tesoro Martinez в Калифорнии, где в результате разлива серной кислоты два сотрудника сгорели.Описывая инцидент, официальные лица Tesoro заявили, что этого можно было бы предотвратить, если бы сотрудники соблюдали надлежащие стандарты безопасности.

Компании обязаны соблюдать стандарты безопасности, установленные законом. Несоблюдение этих стандартов влечет за собой огромные штрафы. Несмотря на то, что существует масса данных для отслеживания проблем безопасности, это все еще в значительной степени ручные процессы, такие как ручной мониторинг каналов с камер или физических проверок безопасности, чтобы убедиться, что меры эффективны. Текущие решения гарантируют, что сотрудники носят средства индивидуальной защиты (СИЗ) только при входе на предприятие, а не в течение рабочего дня.

Решение компьютерного зрения на базе искусственного интеллекта может контролировать рабочее место, чтобы гарантировать, что рабочие соблюдают правила техники безопасности без каких-либо отклонений. Данные камеры передаются в алгоритм искусственного интеллекта, который затем анализируется для отправки предупреждений и упреждающих рекомендаций. Решения AI могут предупреждать руководство даже о самых незначительных отклонениях от нормативных требований.

Ежегодные затраты на коррозию в нефтегазодобывающей отрасли оцениваются в 1 доллар США.372 млрд. »

— Международный журнал промышленной химии, Springer

Нефть или газ, добытые с помощью нефтяных вышек, хранятся в центральном хранилище, а затем распределяются по трубопроводам. Из-за различных температур и условий окружающей среды компоненты нефти и газа часто подвергаются разрушению и коррозии. Коррозия может вызвать деформацию компонентов, что приведет к потускнению резьбы или может ослабить сам трубопровод.Если не решить эту проблему, это может привести к катастрофическим повреждениям и остановке всего производственного процесса. Это одна из самых серьезных проблем в отрасли, и компании нанимают инженеров по коррозии для контроля и контроля состояния компонентов, чтобы избежать коррозии.

Рассмотрим инцидент в Макондо, также известный как разлив нефти BP. 20 апреля 2010 года было разлито 4,9 миллиона баррелей нефти, а правительство США потратило 850 миллионов долларов на ликвидацию последствий. Это считалось одним из крупнейших инцидентов в нефтегазовой сфере.В отчетах постаналитического исследования говорилось, что неправильная работа по техническому обслуживанию была одной из основных причин инцидента. Часть требований к техническому обслуживанию включала проверку состояния оборудования. Также было обнаружено, что аварийная система отключена и не работает.

Решения

AI могут предотвратить подобные инциденты. Технологии искусственного интеллекта и Интернета вещей могут обнаруживать признаки коррозии путем анализа различных параметров с использованием графов знаний и интеллектуального анализа для приблизительного определения вероятности возникновения коррозии и оповещения операторов трубопроводов. Таким образом, компании могут активно справляться с рисками коррозии и, кроме того, на основе анализа графов знаний изучать различные простои оборудования и прогнозировать время для проведения работ по техническому обслуживанию. Таким образом, компании планируют и корректируют время простоя.

Нефтегазовые компании имеют дело с большим количеством данных, поступающих из производственных процессов, но из-за отсутствия надлежащих аналитических инструментов они не могут извлечь выгоду из огромных объемов данных, хранящихся в хранилищах данных. Компании могут нанимать инженеров по обработке данных для ручного анализа данных с целью получения информации, но это ограниченный вариант по времени и стоимости, кроме того, никакое количество инженеров по обработке данных не может получить все данные, полученные за один рабочий день.

Приложения искусственного интеллекта на основе больших данных черпают интеллект и смысл из множества операционных данных. Искусственный интеллект можно использовать для сбора информации в сегменты и выявления закономерностей или несоответствий, чтобы делать прогнозы на основе больших наборов данных.

Алгоритмы

AI изучают различные потоки данных от различных датчиков и оборудования на разных заводах или целые данные геонаук и извлекают аналитические данные в реальном времени для создания интеллектуальных предложений, основанных на потребностях бизнеса.Такое глубокое понимание позволяет геофизикам лучше видеть общие процессы и операции, тем самым позволяя им принимать более обоснованные стратегические решения. Это приводит к повышению эффективности операций, снижению затрат и даже снижает риск отказа.

Полевые операторы получают выгоду от чат-ботов и виртуальных агентов, а добавление голосового компонента позволяет операторам брать с собой чат-ботов в поле. Ниже приведен список вариантов использования голосовых помощников для полевых работников.

• Операторам необходимо держать руки свободными, поскольку они часто переходят с одного места на другое. Чат-боты с поддержкой голоса могут помогать операторам с вопросами и отчетами о состоянии с помощью голосовых команд без помощи рук.
Чат-боты
• являются отличным источником информации и извлекают данные в реальном времени, обрабатывают такие задачи, как обращение за помощью, и могут предоставлять соответствующие инструкции из внутренней базы знаний.
• Поддержка интеллектуального чат-бота создает центральное место для хранения исторических данных.Ускоряйте работу новых сотрудников с помощью чат-бота. По сравнению с другими отраслями, переход сотрудников в нефтегазовую отрасль является самой большой проблемой для компании.

Во всех вышеперечисленных случаях операторы могут получить дополнительную помощь в принятии решений и получить доступ в реальном времени к критически важным данным. Операторы, столкнувшиеся с отказом машины, могут спросить чат-бота, как это исправить, или задать любой другой вопрос в этом отношении.

Поскольку энергетический сектор США продолжает расти, Управление энергетической информации США (EIA) прогнозирует, что внутренняя добыча сырой нефти в США превысит 11 миллионов баррелей в день к 2050 году.

Это ясно указывает на необходимость увеличения геологоразведочных работ. Хотя эта политика и цель дают мощный импульс развитию отрасли, критический фактор по-прежнему вызывает озабоченность в отрасли, поскольку процесс разведки нефти и газа является очень дорогостоящим и трудоемким. Разведка углеводородов важна для получения полной картины того, что находится на поверхности земли. Традиционный процесс разведочной геофизики неточен и очень дорогостоящий.

Чтобы упростить этот процесс и собрать точные данные, использование автономных роботов на базе искусственного интеллекта для исследований — отличное решение.Ведущие нефтегазовые компании используют дроны для сбора сейсмических изображений, в то время как алгоритмы обработки изображений извлекают информацию. На основе этого анализа проводятся исследования. Этот процесс сводит к минимуму человеческий риск и обеспечивает точность данных.

Применение искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли: изучение его влияния

Морская нефтегазовая отрасль в последние годы быстро изменилась, и в энергетическом секторе были внедрены новые технологии для решения проблем цифрового экономического ландшафта. Искусственный интеллект — это захватывающая новая технологическая область, но как его использовать для нефти и газа? Умар Али исследует применение искусственного интеллекта в морской нефтегазовой отрасли.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект (ИИ) — это разнообразная научная область, но в нефтегазовой отрасли есть два основных применения этой технологии: машинное обучение и наука о данных.

Машинное обучение позволяет компьютерным системам учиться и интерпретировать данные без участия человека, совершенствуя процесс с помощью итераций для создания программ, адаптированных к конкретным целям.В морской нефтегазовой отрасли это позволяет компаниям контролировать сложные внутренние операции и быстро реагировать на опасения, которые операторы-люди, возможно, не могли обнаружить.

Машинное обучение также можно использовать для моделирования, используя модели прогнозных данных для обнаружения закономерностей на основе различных входных данных. Нефтегазовая промышленность может использовать ИИ таким образом, чтобы проверить потенциальное влияние новых разработок или оценить экологический риск нового проекта до того, как будут сделаны какие-либо планы.

Наука о данных использует ИИ для извлечения информации и понимания из данных, используя нейронные сети для связывания связанных частей данных вместе и формирования более полных изображений из существующей информации. Морская нефтегазовая промышленность может использовать ИИ в науке о данных, чтобы сделать сложные данные, используемые для разведки и добычи нефти и газа, более доступными, что позволяет компаниям открывать новые возможности для разведки или более эффективно использовать существующие инфраструктуры.

Применение искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли

В январе 2019 года BP инвестировала в технологический стартап Belmont Technology в Хьюстоне, чтобы расширить возможности компании в области искусственного интеллекта, разработав облачную геолого-геофизическую платформу под названием Sandy.

Sandy позволяет BP интерпретировать геологическую, геофизическую, историческую информацию и информацию о проектах коллектора, создавая уникальные «графы знаний».

ИИ интуитивно связывает информацию вместе, выявляя новые связи и рабочие процессы, и использует их для создания надежного образа подземных активов BP.Затем нефтяная компания может проконсультироваться с данными в графе знаний, а ИИ будет использовать нейронные сети для моделирования и интерпретации результатов.

Управление нефти и газа (OGA) аналогичным образом использует ИИ, открыв в марте 2019 года первый в Великобритании Национальный репозиторий данных по нефти и газу (NDR).

Тематические отчеты

Беспокоитесь ли вы о темпах инноваций в вашей отрасли?

В отчете

GlobalData по темам TMT за 2021 год рассказывается все, что вам нужно знать о темах подрывных технологий и о том, какие компании лучше всего могут помочь вам в цифровой трансформации вашего бизнеса.

Узнать больше

Отчет о недоставке содержит 130 терабайт геофизических, инфраструктурных, промысловых и скважинных данных, что эквивалентно примерно восьмилетним фильмам в формате HD. Эти данные охватывают более 12 500 стволов скважин, 5 000 сейсмических исследований и 3 000 трубопроводов.

NDR использует искусственный интеллект для интерпретации этих данных, которые, как надеется OGA, откроют новые перспективы добычи нефти и газа и позволят увеличить добычу из существующих инфраструктур.

OGA также ожидает, что платформа, управляемая искусственным интеллектом, станет частью энергетического перехода британской нефтегазовой отрасли, с ее данными о резервуарах и инфраструктуре, поддерживающими будущие проекты по улавливанию, использованию и хранению углерода.

AI также можно использовать для повышения безопасности операций на нефтегазовых платформах. В марте 2019 года Aker Solutions заключила партнерское соглашение с технологической компанией SparkCognition для улучшения приложений ИИ в рамках своей инициативы «Cognitive Operation».

Системы искусственного интеллекта SparkCognition будут использоваться в платформе аналитических решений под названием SparkPredict, которая контролирует наземные и подводные установки для более чем 30 морских сооружений.

Платформа SparkPredict использует алгоритмы машинного обучения для анализа данных датчиков, что позволяет компании выявлять неоптимальные операции и надвигающиеся сбои до того, как они произойдут.

Shell приняла аналогичное программное обеспечение ИИ в сентябре 2018 года, когда в партнерстве с Microsoft она внедрила программную платформу Интернета вещей Azure C3 в свои оффшорные операции.

Платформа использует ИИ для повышения эффективности на всех участках морской инфраструктуры Shell, от бурения и добычи до расширения прав и возможностей сотрудников и обеспечения безопасности.

Будущее AI

AI уже внедрен в ряд секторов нефтегазовой отрасли в рамках глобальных усилий по цифровой трансформации операций по разведке и добыче. Но каково будущее технологий искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли?

Похоже, индустрия с готовностью приняла цифровые технологии, такие как искусственный интеллект, и с оптимизмом смотрит на потенциал этой технологии.

Старший вице-президент Aker BP Improvement Пер Харальд Конгельф сказал: «Нефтегазовая отрасль сталкивается с быстро меняющимся цифровым ландшафтом, который требует передовых технологий для обеспечения роста и успеха.”

Старший менеджер IBM Брайан Гоучер сказал: «Когнитивные среды и технологии могут объединять лиц, принимающих решения, помогать им беспрепятственно обмениваться информацией, более гибко вводить разнородные наборы данных и обеспечивать целевой анализ и моделирование».

Связанные компании

NAG Marine

Судовые решения для морских судов

28 августа 2020

Усовершенствованная изоляция

Системы изоляции и защиты активов для морских объектов

28 августа 2020

AI-приложений в нефтегазовой отрасли [4 основных приложения]

По мере того, как нефтегазовая отрасль становится все более конкурентной и непредсказуемой, компании активно ищут инновационные подходы, которые позволят повысить эффективность за счет оптимизации производства, снижения затрат и повышения безопасности работников, среди прочего. Многие руководители стремятся к цифровизации, чтобы оградить себя от рыночных потрясений, оставаться прибыльными при более низких ценах на нефть и создавать конкурентные преимущества в период восстановления. Путь вперед лежит в использовании технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения, которые быстро развиваются и внедряются во всей цепочке создания стоимости. Бесчисленные отрасли промышленности открыли для себя преимущества этих новых технологий, и поэтому мы продолжим видеть, как в будущем будет разрабатываться больше приложений искусственного интеллекта.

Но ИИ — это не просто модное слово или блестящая новая технология. Это необходимый набор инструментов, которые помогут вам добиться успеха в достижении ваших трансформационных целей. Но вам не нужно верить нам на слово. Вместо этого давайте рассмотрим реальные приложения искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли.

1. Оптимизация анализа подземных данных — Total S.A. и Google Cloud

Нефтегазовые компании должны собирать и изучать значительный объем данных до и после бурения на Земле. Чтобы повысить эффективность повседневных операций, им необходимо уметь решать сложные проблемы разведки и добычи, прежде чем они в конечном итоге потратят кучу денег на бурение непродуктивной скважины. Total S.A., нефтегазовая компания, базирующаяся во Франции, в 2018 году заключила партнерское соглашение с Google Cloud для совместной разработки решений искусственного интеллекта, которые оптимизируют анализ подземных данных для разведки и добычи.

Верните время на пару десятилетий назад, и вы поймете, что Total не новичок во внедрении ИИ.Компания начала применять алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для описания нефтегазовых месторождений еще в 1990-х годах. Перенесемся в 2013 год, и вы увидите, что они внедрили технологию профилактического обслуживания турбин, насосов и компрессоров, что привело к экономии в несколько сотен миллионов долларов. Теперь они выходят на новый уровень с помощью Google Cloud. Вместе их технологии позволят интерпретировать изображения геологической среды, полученные в результате сейсмических исследований, с использованием технологии компьютерного зрения. Кроме того, их решения AI автоматизируют анализ технических документов с использованием обработки естественного языка. В целом, эти решения позволят Total исследовать и оценивать нефтегазовые месторождения намного быстрее и эффективнее.

2. Обнаружение выходов нефти с помощью роботов с искусственным интеллектом — ExxonMobil и MIT

Все знают ExxonMobil как одного из ведущих нефтегазовых гигантов. Также они вкладывают свои деньги в довольно крутые AI-проекты. В 2016 году отраслевой титан объединился с Массачусетским технологическим институтом (MIT) для разработки роботов с искусственным интеллектом для исследования океана.Брайан Уильямс, профессор Массачусетского технологического института и главный разработчик программного обеспечения для марсохода NASA Mars Curiosity Rover, является одним из ключевых участников этой глубоководной инициативы, что еще больше усиливает интерес.

В частности, ExxonMobil планирует использовать этого глубоководного робота с искусственным интеллектом, чтобы повысить свои возможности естественного обнаружения утечек. По данным Национального управления океанических и атмосферных исследований, естественные выходы нефти с морского дна являются крупнейшим источником нефти, попадающей в Мировой океан, и на их долю приходится почти половина нефти, ежегодно попадающей в океанскую среду.Роботы ExxonMobil на базе искусственного интеллекта смогут обнаруживать эти просачивания нефти, чтобы значительно снизить риски при геологоразведке и уменьшить вред для морской флоры и фауны.

3. Прецизионное сверление с алгоритмами машинного обучения — Shell

Shell — еще один отраслевой титан, делающий захватывающие вещи с приложениями искусственного интеллекта. На этот раз Shell применяет обучение с подкреплением для управления своим буровым оборудованием, по сути, используя систему вознаграждения, основанную на выборе ИИ. Например, модель машинного обучения обучается на исторических данных из обширных отчетов Shell по бурению, а также на симуляциях, чтобы направить буровую установку в геологическую среду. Он также учитывает данные сейсморазведки, температуру, давление и другие данные, полученные от бурового долота. Затем геонавигатор или человек, управляющий буровым станком (классное название должности, не так ли?), Может внести свой вклад с помощью функций вознаграждения или штрафа, чтобы помочь оборудованию адаптироваться к изменяющимся подземным условиям. Это помогает геонавигатору лучше понять среду, в которой он работает, что приводит к более быстрым и точным результатам и меньшему ущербу для оборудования.

Однако инновации не останавливаются на достигнутом.Shell всегда ищет грандиозные идеи, чтобы раздвинуть границы возможного в нефтегазовой отрасли. Благодаря своей инициативе Shell GameChanger компания регулярно объявляет заявки на предложения AI, ориентированные на машинное обучение, как от частных лиц, так и от стартапов по всему миру. Независимо от того, инвестирует ли она в эти идеи или напрямую работает над проектом, Shell лидирует в решении некоторых из самых серьезных проблем отрасли.

4. Повышение производительности с помощью профилактического обслуживания — Aker BP и SparkCognition

Незапланированные простои могут стать дорогостоящим кошмаром для морских нефтегазовых платформ — до 2–3 миллионов долларов за один день из-за катастрофических отказов активов.Слишком многие компании полагаются на устаревшие методы, что побуждает некоторых делать упор на данные и аналитику при принятии решений по обслуживанию. Aker BP, независимая нефтегазовая компания в Норвегии, в партнерстве с SparkCognition развернула решение для профилактического обслуживания на базе искусственного интеллекта на своей беспилотной платформе Tambar, где значительное количество незапланированных простоев вызвано проблемами с критически важным многофазным насосом.

Компания

SparkCognition разработала и внедрила модель нормального поведения многофазного насоса в свое программное обеспечение для профилактического обслуживания на базе искусственного интеллекта, которое затем предупреждало об отклонениях от нормального поведения подсистемы. В течение шести месяцев программное обеспечение AI предупреждало операторов Aker BP и SME о потенциальном отключении многофазного насоса, вызванном неисправностью уплотнения, из-за которой предыдущие сбои привели к потере продукции на сумму более 10 миллионов долларов. Компаниям Aker BP и SparkCognition удалось предотвратить отказ насоса, увеличив производство на сотни тысяч долларов за каждый день избежания простоев.

Узнайте, почему машинное обучение — это будущее профилактического обслуживания.

Как и любая другая отрасль, нефтегазовая отрасль сталкивается с быстро меняющимся технологическим ландшафтом, который требует искусственного интеллекта и машинного обучения для достижения успеха.Хотя мы выделили только четыре реальных приложения искусственного интеллекта в этом секторе, есть еще много историй успеха нефтегазовых компаний по всему миру. И, как мы упоминали в начале, значительное увеличение количества компаний, осознающих преимущества ИИ, приведет к притоку передовых приложений ИИ для решения некоторых из наиболее насущных проблем отрасли.

Первоначально опубликовано в марте 2020 г.

нефтегазовых компаний обращаются к искусственному интеллекту, чтобы сократить расходы

В условиях растущего стремления к сокращению эксплуатационных расходов крупная нефтяная компания обращается к искусственному интеллекту за помощью в автоматизации функций, прогнозировании проблем с оборудованием и увеличении добычи нефти и газа.

Инструменты

AI могут быстро найти решения дорогостоящих проблем, которые могут нарушить бизнес по поиску и добыче углеводородов. Например, неисправный скважинный насос на беспилотной платформе в Северном море в начале этого года неоднократно приводил к сбою добычи для норвежской нефтяной компании Aker BP, в которой BP владеет долей. Компания наконец устранила проблему, установив программу искусственного интеллекта, которая отслеживает данные с датчиков, подключенных к насосу, и отмечает сбои до того, как они вызовут отключение, говорит Ларс Атле Андерсен, вице-президент по операциям по технологиям и цифровизации. По словам г-на Андерсена, теперь инженеры могут прилететь, чтобы заранее устранить такие проблемы и предотвратить остановку.

В то время как Aker BP получила необходимую помощь от небольшой компании SparkCognition, занимающейся разработкой программного обеспечения для искусственного интеллекта в Остине, штат Техас, некоторые более крупные нефтегазовые компании работают с гигантами в области высоких технологий. Exxon Mobil Corp. в феврале начала партнерство с Microsoft Corp. для развертывания программ искусственного интеллекта для оптимизации своей деятельности в Пермском бассейне или бассейне Западного Техаса. Нефтяной гигант также недавно установил программу искусственного интеллекта для анализа данных, поступающих от миллионов датчиков, которые контролируют его мировые нефтеперерабатывающие заводы.Тем временем Total SA соединяется с Google Inc., чтобы лучше интерпретировать сейсмические данные, и намерена увеличить свои инвестиции в ИИ, чтобы выжать больше углеводородов из существующих активов.

Royal Dutch Shell PLC, со своей стороны, протестировала программу искусственного интеллекта, которая отслеживает датчики на оборудовании на своем крупнейшем в Европе нефтеперерабатывающем заводе в Роттердаме, чтобы выяснить, куда лучше направить обслуживающий персонал и деньги. А через дочернюю компанию в Калифорнии у Shell есть программа искусственного интеллекта, которая помогает водителям электромобилей переносить время зарядки на более дешевое электричество.

Достижения в области машинного обучения и снижение стоимости хранения данных являются ключевыми факторами в мотивации большой нефтяной компании использовать потенциал ИИ. С 2017 года в отрасли наблюдается стремление переместить такие данные, как геологическая информация, в цифровые форматы, что, в свою очередь, привело к созданию огромных массивов информации, которую компании могут добывать для анализа с помощью мощных программ обработки данных.

Как искусственный интеллект повышает эффективность работы в нефтегазовой отрасли, здравоохранении и других отраслях

Промышленный интеллект сегодня используется во многих отраслях и только расширяется. Вот несколько примеров использования, чтобы объяснить проблемы и преимущества внедрения искусственного интеллекта.

ИЗОБРАЖЕНИЕ: iStock / Максим Ткаченко

Искусственный интеллект (ИИ) обслуживает компании из самых разных отраслей. Речь идет не о замене рабочих-людей аналогами с машинами, а о том, чтобы помочь предприятиям работать более эффективно в своих областях и расширяться до новых горизонтов и возможностей.Я поговорил с генеральным директором и основателем AJ Abdallat из Beyond Limits, поставщика корпоративных решений для ИИ, чтобы узнать, как ИИ выполняет свои обещания в сфере бизнеса.

SEE: Редакционный календарь TechRepublic Premium: ИТ-политики, контрольные списки, наборы инструментов и исследования для загрузки (TechRepublic Premium)

Подробнее об искусственном интеллекте

Скотт Маттесон: Какую роль играет искусственный интеллект в повышении операционной эффективности в нефтегазовой, энергетической, производственной и здравоохранительной областях?

AJ Abdallat: AI играет критически важную роль в операционной эффективности в цепочке создания стоимости энергии, чтобы оптимизировать производство ресурсов, демократизировать экспертные знания в предметной области и повысить ценность при одновременном снижении экологических рисков. В нефтегазовом секторе ИИ позволяет компаниям оптимизировать производство и улучшать техническое обслуживание активов разными способами, такими как определение возможностей бурения, проверка труб на наличие проблем с самонавигационными роботами и прогнозирование износа оборудования.

Например, датчики с питанием от искусственного интеллекта часто устанавливаются внутри постоянных скважинных датчиков внутри нефтяных скважин для контроля давления, температуры и целостности в скважине. AI также помогает компаниям этого сектора лучше прогнозировать изменение глобального спроса, чтобы оптимизировать цепочки поставок и распределение.Компании могут использовать ИИ, чтобы предсказать, как избыток ресурсов или предстоящие погодные условия в определенном регионе могут повлиять на рынок.

Производство энергии стало настолько трудным для прогнозирования и управления, что Калифорния платила Аризоне за использование избыточной солнечной энергии, которую они создали. Подобные проблемы стимулировали значительные инвестиции в ИИ для повышения операционной эффективности, помогая поставщикам энергии лучше балансировать нагрузки, прогнозировать спрос и предложение и иным образом оптимизировать производство, хранение и распределение энергии. Кроме того, ИИ помогает поставщикам коммунальных услуг лучше управлять опасными ситуациями, например, предлагая рекомендации и планирование технического обслуживания, предотвращение отключений и сбоев, предотвращение сбоев и анализ первопричин. Это особенно важно сейчас, поскольку поставщики коммунальных услуг принимают все более консервативный подход к опасным ситуациям, особенно после знаменательного уголовного приговора PG&E в марте за неисправную линию электропередачи, которая зажгла смертоносный пожар в лагере в Калифорнии в 2018 году.

В здравоохранении ИИ повышает эффективность как на уровне общественного здравоохранения, так и на индивидуальном уровне.На уровне общественного здравоохранения модели прогнозирования на основе искусственного интеллекта помогают прогнозировать влияние COVID-19 на медицинские учреждения и их пациентов, одновременно позволяя учреждениям определять логистические меры реагирования, несмотря на проблемы с недостаточным и постоянно меняющимся объемом данных.

Например, отсутствие однородных данных затрудняет для больниц прогнозирование потребностей в распределении ресурсов, особенно на средства индивидуальной защиты. Модель прогнозирования искусственного интеллекта Beyond Limits помогает им лучше определять процент пациентов, которым могут потребоваться аппараты ИВЛ и экстракорпоральная мембранная оксигенация (ЭКМО) в отделениях интенсивной терапии и диализе.Несколько других подобных примеров включают инструмент планирования потенциала Penn Medicine COVID-19, CHIME; и прогностическая панель управления штата Вашингтон, инструмент оценки рисков COVID-19. На индивидуальном уровне ИИ используется для оснащения патчей для мониторинга пациентов технологиями ИИ. Развертывание этих диагностических алгоритмов с помощью ИИ в периферийных средах позволяет в реальном времени анализировать показатели жизнедеятельности пациентов и рекомендуемые действия.

SEE: Американские родители теперь все больше принимают роботов в сфере здравоохранения, исследование показывает (TechRepublic)

Скотт Мэттесон: Какие уникальные аспекты есть у каждого из них?

AJ Abdallat: В нефтегазовом секторе компании стали все больше полагаться на искусственный интеллект после спада сланцевой добычи в 2015–2016 годах, поскольку им требовалось существенное повышение операционной эффективности, чтобы избежать банкротства. Точно так же недавние проблемы и низкие цены на рынках выявили дорогостоящую операционную неэффективность в этом секторе. В начале пандемии компании быстро осознали свою неотложную потребность в повышении операционной эффективности и обратились к искусственному интеллекту, чтобы повысить прибыльность, компенсируя снижение рыночного спроса. Другое дело — британская нефтяная компания BP. BP начала использовать искусственный интеллект за несколько лет до пандемии, в первую очередь для снижения риска для персонала и активов после разлива нефти Deepwater Horizon в 2010 году.Среди других примеров, BP теперь использует систему управления скважиной на базе искусственного интеллекта для обнаружения песка, который часто накапливается вокруг определенных нефтяных скважин и со временем может разрушать оборудование и вызывать катастрофические события, повышая риск для персонала и операций.

В области энергетики ИИ может быть особенно ценным для электростанций, работающих на природном газе, поскольку их эффективность в значительной степени зависит от условий окружающей среды, таких как температура и влажность. Искусственный интеллект может помочь спрогнозировать эти условия и помочь операторам внести более грамотные корректировки, чтобы привести предприятие в соответствие с целями планирования.Кроме того, вместо того, чтобы полагаться только на свои личные знания и опыт, операторы могут использовать когнитивную систему искусственного интеллекта, которая сочетает в себе закодированные знания от ряда экспертов в предметной области с методами машинного обучения. Эта технология позволяет системе «мыслить» как инженер и предоставлять экспертные рекомендации лицам, принимающим решения. Когнитивные системы искусственного интеллекта также могут предоставить контрольный журнал, чтобы люди-операторы могли понять, как искусственный интеллект выполнил свои рекомендации, а также переобучить систему с помощью новой бизнес-логики и знаний, чтобы улучшить процесс принятия решений в будущем.

ИИ может быть особенно полезен для энергетики, здравоохранения и других строго регулируемых секторов, поскольку системы ИИ могут учитывать нормативные требования и обеспечивать соответствие своих рекомендаций этим требованиям. В здравоохранении внедрение искусственного интеллекта резко возросло за последний год, поскольку все больше политиков, врачей, медсестер и пациентов используют технологии искусственного интеллекта быстро и масштабно в короткие сроки по мере необходимости. В настоящее время люди пользуются виртуальными медицинскими услугами и услугами на базе искусственного интеллекта, а также носят устройства для мониторинга с поддержкой искусственного интеллекта там, где они обычно посещали бы врача лично.Благодаря быстрому совершенствованию Интернета вещей и возможностей подключения количество подключенных цифровых медицинских устройств, а также объем собираемых данных в ближайшие десятилетия будут постоянно увеличиваться. Сложные технологии искусственного интеллекта и системы на основе данных будут необходимы, чтобы помочь медицинским экспертам оптимизировать свое время и усилия при наблюдении и анализе этих значимых и важных данных.

Скотт Маттесон: Какие проблемы еще предстоит решить?

AJ Abdallat: Заметным препятствием для внедрения ИИ во всех отраслях является отсутствие доверия к технологии — будь то недоверие к ее ценности, опасения по поводу ее предвзятости или опасения по поводу того, что она заменит рабочую силу.

Многие компании использовали промышленный ИИ только в масштабе проверки концепции (POC) и минимально жизнеспособного продукта (MVP), прежде всего потому, что они не смогли оправдать крупные инвестиции в ИИ без четкой, проверенной демонстрации. ценности. Однако в прошлом году многие компании начали видеть эту ценность в своих POC и MVP, а также стали лучше понимать, как ИИ можно применять в различных областях. Тем не менее, я с нетерпением жду роста внедрения в 2021 году.

SEE: IBM создает хорошо осведомленную систему НЛП и добавляет возможности управления ИИ в Watson (TechRepublic)

Широко распространенное беспокойство по поводу предвзятости ИИ является еще одним серьезным препятствием на пути внедрения и повышения эффективности ИИ. Фактически, согласно недавнему отчету DataRobot, 42% профессионалов в области ИИ в США и Великобритании «очень» или «чрезвычайно» обеспокоены предвзятостью ИИ (которая может быть предвзятой на основе расы, пола, возраста, местоположения или конкретных данных. конструкции).Эта проблема возникает из-за того, что многие системы ИИ являются «черными ящиками», то есть они не обеспечивают прозрачности анализа данных и того, как они достигли определенных решений или рекомендаций. (Отчет DataRobot также показал, что 38% профессионалов в области ИИ по-прежнему используют системы черного ящика.) Чтобы устранить предвзятость ИИ — и повысить доверие к ИИ и его внедрение, — организациям необходимо использовать решения ИИ типа «стеклянный ящик», которые обеспечивают четкие контрольные журналы, объясняющие причины, лежащие в основе рекомендации и демонстрация доказательств, рисков и уверенности в принятии решений.Это позволяет пользователям увидеть, как система ИИ приняла потенциально ошибочное решение, а также упрощает устранение проблемы в дальнейшем.

Эти контрольные журналы предназначены для понимания людьми и интерпретации машинами, выступая в качестве партнера, а не замены человеческих работников, и способствуя постоянному совершенствованию во всей организации.

Проблемы интеграции также ограничиваются устаревшими отраслями, такими как энергетика. В этих отраслях сформировались крупномасштабные активы, которые были спланированы и созданы до наступления эпохи цифровой трансформации.Основа этих активов не была построена для работы с передовыми цифровыми технологиями, такими как искусственный интеллект и ультрасовременные датчики. Компании, переходящие к цифровым стратегиям, сталкиваются с препятствиями из-за устаревания компьютерных сетей, отсутствия данных с датчиков и несовместимых систем. Заглядывая вперед, компаниям необходимо будет опираться на свои инновационные команды, чтобы постоянно учитывать цифровые технологии при планировании будущих платформ и крупномасштабных активов, чтобы им было проще интегрировать передовой ИИ и перспективные операции.

Скотт Маттесон: Как ИТ-специалистам следует ориентироваться на эти решения и методологии?

AJ Abdallat: ИТ-специалистам необходимо использовать решения искусственного интеллекта в стеклянных ящиках, чтобы развивать доверие и уверенность в решении без необходимости делать это вслепую. Кроме того, ИТ-специалисты должны регулярно проверять контрольные журналы решения ИИ, чтобы убедиться в отсутствии предвзятости или неточностей, и после постоянного подтверждения ИТ-специалисты могут с уверенностью следовать рекомендациям решения.

Переход к удаленной работе добавил еще одну проблему с точки зрения обучения пользователей, особенно потому, что многие организации расширили свои стратегии искусственного интеллекта с начала пандемии. Переход на удаленный доступ усложнил для сотрудников старшего звена возможность незамедлительно давать указания работникам младшего звена. Поэтому пользователям младшего уровня очень важно внимательно просматривать журналы аудита, чтобы лучше понимать результаты, не обращаясь за поддержкой к специалисту.

Опытные ИТ-специалисты могут сыграть важную роль в улучшении решений ИИ и сокращении пробелов в корпоративных знаниях, делясь своим опытом с решениями.Во многих отраслях, включая нефтегазовую, обрабатывающую и энергетическую, наблюдается тревожный и растущий пробел в знаниях, поскольку многие ведущие отраслевые эксперты уходят на пенсию или собираются выйти на пенсию в ближайшее время. Новым, менее опытным ИТ-специалистам, вступающим в эти роли, потребуется доступ к утраченным знаниям высшего звена, чтобы поддерживать эффективную работу. К счастью, человеческие знания могут быть встроены во многие решения искусственного интеллекта, так что знания становятся доступными для всех сотрудников.

ИТ-специалисты должны провести техническую проверку технологий искусственного интеллекта, чтобы гарантировать, что эти передовые приложения могут быть интегрированы или размещены поверх существующих систем компании.ИИ с универсальностью развертывания является ключевым моментом, позволяя системе ИИ работать в облаке, локально или на периферии в определенных сценариях. ИТ-специалисты также могут использовать опыт специалистов по обработке данных от поставщиков решений ИИ, чтобы обеспечить полную настройку систем ИИ операторами компании с помощью удобных интерфейсов.

Скотт Маттесон: Куда движется эта тенденция?

AJ Abdallat: Технология искусственного интеллекта уже может использовать экспертные знания в предметной области, встраивая их в систему, а затем демократизируя эти знания во всей организации. Следующий уровень — это локализация и агрегирование этих знаний, чтобы позволить множеству пользователей в нескольких организациях изменять и добавлять знания в структуру в зависимости от их уникальных ситуаций. Это ценно, потому что система искусственного интеллекта может извлекать уроки из входных данных и комбинировать входные данные с данными, чтобы получить более широкое представление о различных активах и сценариях использования.

Системы искусственного интеллекта станут значительно более гибкими и интеллектуальными, поскольку они будут взаимодействовать с большим количеством экспертов в предметной области, проблем и данных.В конце концов, системы искусственного интеллекта смогут определить, реализовали ли лица, принимающие решения, рекомендуемые действия, или отклонили их, сделали ли предпринятые действия тем, что они должны были сделать, и смогла ли система извлечь уроки из этого действия по исправлению положения.

Одна отрасль, которая хорошо подходит для расширения внедрения ИИ, — это цепочка поставок. Цепочка поставок включает в себя обширную сеть людей, предприятий и видов транспорта, и большая часть системы в настоящее время является ручной (например, люди по-прежнему звонят по телефону, чтобы сообщить другим, когда прибывают грузовики или корабли с товарами).Этот подход просто требует автоматизации с помощью ИИ, особенно если учесть объем используемых данных и огромные масштабы отрасли цепочки поставок.

Как ИИ используется в одной больнице

Я обсуждал роль ИИ в медицинской сфере, чтобы изучить некоторые субъективные примеры, преимущества и проблемы с Шаной Беллус, директором приемных операций в Медицинском центре Тафтса в Бостоне.

Скотт Маттесон: Не могли бы вы привести несколько примеров того, как вы используете ИИ в Медицинском центре Тафтса?

Шана Беллус: Мы используем технологию искусственного интеллекта Olive, чтобы облегчить поток пациентов через наш район тестирования COVID, расположенный в медицинском центре Тафтс. Работа нашего испытательного полигона началась в марте 2020 года и продолжает развиваться в ответ на тенденции пандемии. Наш объем совсем недавно достиг пика; сейчас мы тестируем более 500 пациентов в день. Чтобы удовлетворить значительный рост спроса на тестирование, который мы ожидали в последние месяцы этого года, критически важным было повышение эффективности нашего рабочего процесса. Для достижения этих целей несколько месяцев назад мы приняли решение использовать инновационный подход, который будет первым для организации: ИИ.

SEE: 7 прогнозов того, как технологии будут формировать здравоохранение в 2021 году (TechRepublic)

Пациенты в текущем состоянии теперь имеют автономию предоставлять свою информацию в больницу напрямую и в удобное для них время путем подачи заявки. онлайн-форма предварительной регистрации, размещенная на сайте больницы. После отправки формы бот Olive AI извлекает отправленную информацию и создает учетную запись предварительной регистрации для теста COVID, который будет назначен пациенту. Бот также документирует ответы пациентов на связанные клинические вопросы в рамках клинической системы EMR больницы. В результате время обработки заказа значительно сокращается, когда пациент прибывает для прохождения теста; время ожидания пациентов существенно сократилось, а наши возможности тестирования увеличились.

Скотт Маттесон: Какие преимущества ИИ может предоставить больницам, таким как Tufts Medical Center?

Шана Беллус: Использование автоматизации позволяет переориентировать ценный человеческий капитал на более значимые инициативы, а не на рутинную работу, которую может воспроизвести ИИ.В дополнение к полученной надежности и операционной эффективности, ИИ поддерживает положительный опыт пациентов и способствует удовлетворенности и вовлеченности сотрудников.

Скотт Мэттесон: С какими проблемами вы столкнулись при внедрении ИИ?

Шана Беллус: Принимая во внимание новизну использования ИИ в нашей организации, мы хотим, чтобы каждый имел точное представление о том, что такое ИИ, что он может помочь нам в достижении и цели, которую организация ставит перед собой. До сих пор было много выраженного энтузиазма по поводу существующих возможностей для дальнейшего расширения охвата ИИ во всей системе Wellforce. Наша самая большая проблема будет заключаться в том, как определить приоритеты для различных выявленных возможностей.

Информационный бюллетень по данным, аналитике и искусственному интеллекту

Узнавайте последние новости и передовой опыт в области науки о данных, анализа больших данных и искусственного интеллекта.Доставлено по понедельникам

Зарегистрироваться Сегодня

См.

Также

Преобразование энергетической отрасли с помощью ИИ

Однако у большинства компаний нет ресурсов для реализации сложных программ ИИ, чтобы оставаться в безопасности и самостоятельно расширять цифровые возможности.Независимо от размера, доступного бюджета и внутреннего персонала, все энергетические компании должны управлять операциями и основами безопасности, чтобы обеспечить прозрачность и мониторинг с помощью мощных цифровых инструментов, чтобы оставаться устойчивыми и конкурентоспособными. Достижение этой цели гораздо более вероятно в партнерстве с правильными экспертами.

MIT Technology Review Insights совместно с Siemens Energy поговорили с более чем десятком руководителей информационных технологий (ИТ) и кибербезопасности в нефтегазовых компаниях по всему миру, чтобы получить представление о том, как ИИ влияет на их стратегии цифровой трансформации и кибербезопасности в нефтяной и нефтяной промышленности. газовые рабочие среды.Вот основные выводы:

• Нефтегазовые компании вынуждены адаптироваться к резким изменениям в глобальной деловой среде. Пандемия коронавируса нанесла сокрушительный удар по мировой экономике в 2020 году, способствуя расширению тенденции к снижению цен и повышению значимости повышения эффективности для компенсации рыночного давления. В настоящее время компании вынуждены работать в бизнес-климате, который требует удаленной работы, а необходимость управления экологическим воздействием на окружающую среду становится все сильнее.Эти совокупные факторы подталкивают нефтегазовые компании к переходу на новые, оптимизированные методы работы, что делает внедрение цифровых технологий критически важным.
• По мере перехода нефтегазовых компаний к цифровым технологиям увеличивается риск кибератак, равно как и возможности для искусственного интеллекта. Компании добавляют цифровые технологии для повышения производительности, операционной эффективности и безопасности. Они собирают и анализируют данные, подключают оборудование к Интернету вещей и используют передовые технологии для улучшения планирования и увеличения прибыли, а также для обнаружения и устранения угроз. В то же время коллективная цифровая трансформация отрасли расширяет поверхность для атак киберпреступников. ИТ находятся под угрозой, как и операционные технологии (ОТ) — вычислительные и коммуникационные системы, которые управляют и контролируют оборудование и промышленные операции.
• Кибербезопасность должна лежать в основе каждого аспекта стратегии цифровой трансформации компаний. Внедрение новых технологий влияет на взаимозависимые бизнес-функции и операционные функции, а также на базовую ИТ-инфраструктуру.Эта реальность требует от нефтегазовых компаний перейти к управлению рисками. Это включает разработку проектов и систем в рамках системы рисков кибербезопасности, которая обеспечивает соблюдение политик и средств контроля в масштабах компании. Самое главное, теперь им необходимо получить доступ и развернуть современные инструменты кибербезопасности, основанные на искусственном интеллекте и машинном обучении, чтобы опережать злоумышленников.
• AI оптимизирует и защищает энергетические активы и ИТ-сети для повышения уровня мониторинга и прозрачности. Достижения в области цифровых приложений в промышленных операционных средах помогают повысить эффективность и безопасность, обнаруживая атаки со скоростью машины среди сложности быстро переходящих в цифровую среду операционных сред.
• Нефтегазовые компании обращаются к внешним партнерам для защиты от растущих киберугроз. Многие компании не обладают достаточными ресурсами кибербезопасности, чтобы решать свои задачи в лоб. «Мы участвуем в гонке со скоростью атакующих», — поясняет в своем отчете директор по информационным технологиям Repsol Хавьер Гарсия Квинтела. «Мы не можем обеспечить все необходимые нам возможности кибербезопасности изнутри». Чтобы быстро действовать и устранять свои уязвимости, компании могут найти партнеров, которые могут предоставить экспертные знания и поддержку по мере расширения среды угроз.

Кибербезопасность, искусственный интеллект и цифровизация

Организации энергетического сектора получают прекрасную возможность развернуть искусственный интеллект и разработать стратегию обработки данных, которая оптимизирует производство и раскрывает новые бизнес-модели, а также безопасные операционные технологии. Нефтегазовые компании сталкиваются с беспрецедентной неопределенностью — заниженными ценами на нефть и газ из-за пандемии коронавируса, многолетнего перенасыщения рынка и стремления к экологичности — и многие из них стремятся к цифровизации, чтобы выжить.От перехода на облако до алгоритмов совместного использования нефтегазовая отрасль показывает, что у организаций есть надежные возможности для развития с технологическими изменениями.

В нефтегазовой отрасли цифровая революция позволила компаниям соединить физические энергетические активы с аппаратными системами управления и программным обеспечением, что повышает операционную эффективность, снижает затраты и сокращает выбросы. Эта тенденция связана с конвергенцией энергетических активов, подключенных к системам OT, которые управляют, контролируют и контролируют энергетические активы и критическую инфраструктуру, а также ИТ-сетями, которые компании используют для оптимизации данных в своих корпоративных средах.

Благодаря тому, что каждый день с физических активов собираются миллиарды точек данных OT и ИТ, нефтегазовые компании теперь обращаются к специализированным инструментам искусственного интеллекта для обеспечения видимости и мониторинга в своей промышленной операционной среде — как для улучшения технологий, так и для операций. эффективно и для защиты от кибератак в условиях расширенного ландшафта угроз. Поскольку бизнес-модели энергетических компаний основаны на конвергенции данных OT и ИТ, компании рассматривают ИИ как важный инструмент для получения прозрачности в своих цифровых экосистемах и понимания контекста своей операционной среды.Предприятиям, которые создают первые кибернетические цифровые развертывания, аналогичным образом приходится адаптироваться к новым технологиям, таким как искусственный интеллект и машинное обучение, но тратить меньше времени на стратегическую перестройку или управление изменениями.

Важно отметить, что для нефтегазовых компаний ИИ, который раньше, возможно, использовался только для специализированных приложений, теперь оптимизирует повседневные операции и обеспечивает критически важную защиту от кибербезопасности для активов ОТ. Лео Симонович, вице-президент и руководитель отдела промышленной кибернетической и цифровой безопасности Siemens Energy, утверждает: «Нефтегазовые компании становятся цифровыми компаниями, и не должно быть компромисса между безопасностью и цифровизацией. Поэтому, продолжает Симонович, «безопасность должна быть частью цифровой стратегии, а безопасность должна масштабироваться с цифровизацией».

Чтобы ориентироваться в сегодняшней нестабильной деловой среде, нефтегазовым компаниям необходимо одновременно определять возможности оптимизации и пробелы в кибербезопасности в своих стратегиях цифровизации. Это означает встраивать ИИ и кибербезопасность в цифровое развертывание с нуля, а не закреплять их потом.

Загрузить полный отчет.

Этот контент был подготовлен Insights, отделом настраиваемого контента MIT Technology Review. Это не было написано редакцией MIT Technology Review.

Как применить искусственный интеллект в нефтегазовой отрасли | Андика Рахман | Стартап

Фото VanveenJF на Unsplash

Кто-то может сказать, что искусственный интеллект (ИИ) — это самое модное словечко этого десятилетия. Но я могу сказать, что ИИ реален, революционен и разрушил многие отрасли.И я считаю, что его приложения только поверхностны, и в ближайшем будущем появятся более широкие приложения. Банковское дело и финансы, розничная торговля и электронная коммерция, здравоохранение и логистика — это лишь несколько отраслей, которые ощутили преимущества использования ИИ в бизнесе.

Хотя ИИ произвел революцию во многих отраслях, применение ИИ в нефтегазовой отрасли было ограниченным. Одним из факторов, вызывающих медленное внедрение ИИ, является нежелание игроков нефтегазовой отрасли делиться и открывать свои операционные данные.Совместное использование этих данных считается табу и немыслимо для большинства нефтегазовых компаний, поскольку они считают эти данные конфиденциальными и конфиденциальными. Но данные — это ядро ​​ИИ. Исследователи и ученые не смогут найти вариант использования ИИ, если данные не будут переданы.

Это контрастирует с тем, что было сделано в других отраслях. Некоторые отрасли, такие как электронная коммерция и финансы, охотно делятся своими данными для использования в исследованиях в области ИИ в соответствующих отраслях. Некоторые компании публикуют свои данные в онлайн-сообществах, таких как Kaggle, чтобы специалисты по данным и инженеры по машинному обучению могли решать проблемы и задачи искусственного интеллекта в своих отраслях, а также ускорять внедрение инноваций.

Мне посчастливилось работать в нефтегазовой отрасли в течение нескольких лет. Я также был благодарен за возможность изучить, как различные подходы искусственного интеллекта могут быть использованы для повышения эффективности в различных нефтегазовых операциях, особенно в области инспекции и технического обслуживания, во время моей учебы в докторантуре. Поэтому в этой статье я хотел бы поделиться тем, как ИИ можно применить в нефтегазовой отрасли, особенно в секторе инспекции и технического обслуживания. Они обсуждаются ниже.

Во время осмотра и технического обслуживания мы стремимся обнаруживать любые аномалии, которые могут угрожать эксплуатационной целостности нефтегазовых активов, с помощью различных методов, таких как ультразвуковые испытания, радиография, утечка магнитного потока и т. Д. строгая программа тренировок. Но все равно при осмотре случаются ошибки и неточности; не потому, что у персонала отсутствует необходимая подготовка и образование, а потому, что люди по своей природе полны предвзятости при принятии решений.

В основном то, что люди делают во время оценки результатов осмотра и обслуживания, — это распознавание образов. Мы выявляем закономерности, которые не должны возникать, и даем им пометки. Распознавание образов — это ядро ​​всех алгоритмов машинного обучения, и эти алгоритмы могут выполнять эту работу лучше и быстрее, чем люди. Но как мы можем задействовать эти алгоритмы для выявления аномалий в результатах проверки? Проще говоря, нам просто нужно иметь набор данных проверки с соответствующей меткой на них (дефект или недефект) и обучать выбранные алгоритмы машинного обучения с этими данными.

Обнаружение объектов с использованием техники глубокого обучения

Чтобы подробнее проиллюстрировать это, см. Изображение выше. Это пример обнаружения объекта, выполняемого методом глубокого обучения. Глубокое обучение — это недавняя разработка ИИ, основанная на искусственных нейронных сетях. Я не буду здесь углубляться в глубокое обучение. Но любой, кому интересна эта техника, может прочитать эту замечательную статью. Тот же метод может быть применен, например, к радиографическим изображениям, полученным во время инспекционной деятельности.Представьте, что у нас есть алгоритм, который может определить наличие, расположение и тип дефектов на рентгенографических изображениях. Разве это не круто ?!

Вот главное: алгоритмы машинного обучения позволяют компьютерным системам учиться и интерпретировать данные, улучшая процесс с помощью итераций для создания программ, адаптированных к конкретным целям.

Нефтегазовые активы работают круглосуточно и без выходных. Вот почему нам нужно контролировать эти активы 24/7. Например, нефтегазовый трубопровод обычно имеет систему для обнаружения любой утечки нефти.В настоящее время эта система приводится в действие людьми-операторами, которые в режиме ожидания следят за состоянием трубопроводной системы. Они должны смотреть на различные рабочие параметры трубопровода, такие как давление, температура и скорость потока, чтобы определить любые отклонения, которые могут указывать на любые отказы или утечки. Но, опять же, этот тип задач может выполняться с помощью ИИ лучше и быстрее, потому что он включает в себя задачу распознавания образов. ИИ может отслеживать несколько параметров одновременно и объединять эту информацию для определения состояния трубопроводной системы.Операторы могут контролировать не более 3–4 параметров. В противном случае они запутаются и вероятность ошибиться будет выше. Еще одно применение машинного обучения в системе наблюдения за трубопроводом — обнаружение и определение типа угроз со стороны сторонних организаций, работающих вблизи трубопровода (например, экскаватор, пневматический отбойник, пластинчатый уплотнитель и т. Д.).

AI может использоваться для включения автоматизированной системы наблюдения за трубопроводом.

Нефтегазовым компаниям необходимо выполнить оптимизацию плана инспекций и технического обслуживания, поскольку выполнение этих действий является дорогостоящим.Следовательно, им необходимо решить, какие активы должны быть приоритетными для проверки и обслуживания, а какие активы могут быть исключены для последующего обслуживания. Тенденция заключается в использовании подхода к оценке, основанного на оценке рисков, для оптимизации плана. Но поскольку эта оценка выполняется вручную, считается, что она требует много времени, требует больших усилий и уязвима для человеческих предубеждений и ошибок.

AI может решить проблемы, с которыми сталкивается ручная оценка. Алгоритмы машинного обучения обеспечивают повышенный уровень автоматизации в процессе разработки знаний, заменяя трудоемкую человеческую деятельность автоматическими методами, которые повышают точность или эффективность за счет обнаружения и использования закономерностей в данных.В ходе эволюции подхода машинного обучения была предпринята попытка сократить / исключить дорогостоящий и трудоемкий процесс инженерии знаний, связанный с разработкой систем, основанных на знаниях. Соответственно, системы машинного обучения способны преобразовывать данные и информацию в знания и обеспечивать рентабельное использование ресурсов знаний.

Я написал исследовательскую работу о применении ИИ в оценке подхода, основанного на оценке риска, по следующей ссылке.