Smart Field – rozwijane narzędzia oparte na sztucznej inteligencji

• Autorzy: Dudek Jacek , Kawecki Bartłomiej , Podsobiński Daniel , Mucha Paweł

Warianty tytułu

EN

Smart Field – developed artificial intelligence solutions

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Wraz z postępującym rozwojem technologii, narzędzia sztucznej inteligencji (AI) stają się coraz bardziej powszechne w różnych dziedzinach przemysłu, w tym w poszukiwaniach i wydobyciu ropy naftowej i gazu ziemnego. W niniejszym artykule omówiono różne aspekty zastosowania budowanych w ramach projektu Smart Field zaawansowanych narzędzi analitycznych, w tym wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego do analizy danych geologiczno-złożowych, prognozowanie parametrów produkcyjnych złoża oraz automatyczne sterowanie różnymi procesami. Ponadto, wskazano na korzyści, jakie przynosi zastosowanie AI w branży oil&gas, takie jak zwiększenie dokładności szacowania zasobów, optymalizacja procesów wydobycia i przeróbki węglowodorów, zwiększenie efektywności energetycznej przy jednoczesnym ograniczeniu szkodliwego wpływu na środowisko.

EN

Along with technology development, artificial intelligence (AI) tools are becoming more and more common in various industries, including exploration & production of hydrocarbon. This article discusses various aspects of the application of advanced analytical tools being built as part of the Smart Field project, including the use of machine learning algorithms (ML) to analyse geological and reservoir data, forecasting of production parameters and automatic control of various processes. In addition, the benefits of using AI in the oil & gas industry were indicated, such as increasing accuracy of resource estimation, optimising hydrocarbon production & processing facility with simultaneous increasing energy efficiency while reducing harmful environmental.

Słowa kluczowe

PL

sztuczna inteligencja; przemysł wydobywczy; algorytmy sztucznej inteligencji; cyfryzacja

EN

artificial intelligence; mining industry; artificial intelligence algorithms; digitization

• Wydawca: Stowarzyszenie Naukowo-Techniczne Inżynierów i Techników Przemysłu Naftowego i Gazowniczego
• Czasopismo: Wiadomości Naftowe i Gazownicze
• Rocznik: 2023
• Tom: R. 26, Nr 4 (290)
• Strony: 24--27
• Opis fizyczny: Bibliogr. 5 poz., rys.

Twórcy

autor

Dudek Jacek

• PKN ORLEN Oddział Geologii i Eksploatacji PGNiG w Warszawie

autor

Kawecki Bartłomiej

• PKN ORLEN Oddział Geologii i Eksploatacji PGNiG w Warszawie

autor

Podsobiński Daniel

• PKN ORLEN Oddział Geologii i Eksploatacji PGNiG w Warszawie

autor

Mucha Paweł

• PKN ORLEN Oddział Geologii i Eksploatacji PGNiG w Warszawie

Bibliografia

• 1. Kawecki B.: Wpływ cyfryzacji i integracji procesów na wyniki finansowe firmy, GFKM, Uniwersytet Gdański, Warszawa 2022.
• 2. Wiadomości Naftowe i Gazownicze Nr 11-12(286) listopad, grudzień 2022 r.
• 3. Wiadomości Naftowe i Gazownicze Nr 2(288) luty 2023 r.
• 4. Wiadomości Naftowe i Gazownicze Nr 3(289) marzec 2023 r.
• 5. Dudek J.: Wielokryterialna optymalizacja zarządzaniem pracą złoża węglowodorów z wykorzystaniem zaawansowanych metod wydobycia, PKN Orlen Oddział Geologii i Eksploatacji w Warszawie, Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie, Warszawa 2023.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).