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大數(shù)據與機器學習會如何改變全球能源行業(yè)

Wildesbeast ? 來源:raincent ? 作者:raincent ? 2020-07-04 10:18 ? 次閱讀
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機器學習、大數(shù)據以及自動化正在徹底改變全球工業(yè)體系,能源行業(yè)自然也不例外。各類創(chuàng)新成果推動著技術進步、帶來了經濟效率的提升、創(chuàng)造著智能化程度更高的業(yè)務運營模式,同時為基礎設施提供了更強的彈性水平。正因為如此,世界各地的企業(yè)與機構才積極將先進技術——特別是人工智能,視為首要關注重點。

就能源行業(yè)來說,諸多企業(yè)正在以多種方式實施大數(shù)據與AI技術,且行業(yè)的整體積極性也正在快速增長。預計到2022年,石油與天然氣行業(yè)的AI軟件市場總額將達到驚人的28.5億美元。由此帶來的預測分析能力將可監(jiān)控長達數(shù)英里的地下管道,而機器學習技術則可以幫助化石燃料企業(yè)以更低的成本高效進行鉆探,從而透徹了解深埋于地表之下的地質構造。新的“智能”電網也在采用機器學習技術實現(xiàn)計算機、自動化與傳感器裝置的集成,從而以實時監(jiān)測甚至預測能源需求的快速變化。

全球范圍的技術競爭

今年2月,美國發(fā)布了《美國人工智能倡議》,致力于促進跨行業(yè)、學術界以及其它非聯(lián)邦實體的聯(lián)邦政府支出與資源分配,從而實現(xiàn)AI的技術性突破,維持美國在人工智能技術領域的主導地位。

今年5月,美國能源部長里克-佩里宣布,能源部(簡稱DOE)正在與克雷以及AMD公司合作構建Frontier,其中包含三臺新的機器。這些機器將提升美國的AI技術水平。Frontier被視為世界上最快的計算機,其速度水平約為當前超級計算機的50倍。

而在這一方面,中國也很早就加入了AI競爭的戰(zhàn)團,并在一部分指標當中領先于美國。

2017年,中國發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,其中概述了AI發(fā)展的具體研發(fā)資金與目標,希望推動中國在2030年成為全球AI技術的領導者,并借此為國家經濟貢獻約1500億美元。雖然美國在大多數(shù)AI相關指標當中占主導地位,但中國在啟動股權融資以及數(shù)據收集方面則處于明顯優(yōu)勢。此外,在全球前20所AI研究排名最高的大學當中,中國擁有17所。

AI正重塑能源行業(yè)

人工智能在能源領域的應用正在激增。比如,??松梨谙螺犠庸綳TO Energy正在與微軟方面合作,利用機器學習、商務智能應用以及云技術從其160萬英畝油田當中收集數(shù)據。這些實時數(shù)據將能夠改善鉆井及用于監(jiān)測的基礎設施的泄漏情況和維修條件。

這樣的合作關系也使得XTO成為云技術應用規(guī)模最大的石油與天然氣企業(yè)。據估計,微軟公司的技術實施有望到2025年幫助XTO方面將石油產量提升至每天5萬桶。

除此之外,AI還有助于提高能源基礎設施的安全性。太平洋天然氣與電力公司已經著手采用機器學習技術,用以應對因氣候變化而加劇的加利福尼亞州野火問題。事實上,部分野火事故甚至完全屬于自發(fā)燃起,并造成數(shù)十億美元的損失。加州電力公司目前嘗試利用無人機檢查其輸電塔,而后通過AI將圖像轉換為數(shù)據點——目前其能夠采集的數(shù)據點已經高達10億個。將這些數(shù)據輸入算法之后,算法即可確定該公司應該將資源集中在哪里,以降低發(fā)生潛在野火的風險。

▲2018年5月18日,在雪佛龍公司位于杰克/圣路易斯的主控室中,監(jiān)測人員正在觀察遠離美國路易斯安那州海岸的、位于墨西哥灣的Malo深水石油鉆井平臺的海上作業(yè)工人。行業(yè)高管們紛紛表示,新技術、大數(shù)據以及智能化程度更高的設計相結合,終將結束規(guī)模海底石油開采所帶來的高昂開支。

與此同時,智能能源系統(tǒng)將越來越多地允許客戶利用可再生能源為其家庭及企業(yè)供電??稍偕茉丛诒举|上擁有間歇性屬性,因為其主要來自太陽輻射、云層覆蓋、風以及海浪等?,F(xiàn)代技術能夠幫助公共事業(yè)企業(yè)通過智能電網改變這些穩(wěn)定性較差的能源的流動方式,而且智能化程度越高,效果也就越好。隨著能源存儲能力的提升,企業(yè)能夠將更多剩余的電能輸送至公共事業(yè)級電池當中——包括鋰離子電池以及氫燃料電池等等。

AI技術并不完美

雖然AI技術能夠為我們的經濟做出巨大的貢獻,但同時也可能帶來非??膳碌娘L險。計算機與機器的實際效果受到程序設計水平的限制,而這類設計工作完全由人類完成,因此設備就如同開發(fā)它們的人類一樣遠稱不上完美。與此同時,數(shù)字化與互連性的增強則提升了設備受到操縱甚至造成破壞的可能性。我們對于大數(shù)據以及機器學習技術的依賴性越強,用戶面臨的網絡安全風險也就越可怕——電網與其它公共事業(yè)企業(yè)已經在著手解決這個問題。而頗具諷刺意味的是,他們在解決此類問題時也通常需要借助人工智能的力量。

因此,全球政府與各監(jiān)管機構必須建立適當?shù)恼咝詸C制,用以解決技術應用規(guī)?;鶐淼木唧w問題以及風險。比如,最近美國會見了經濟合作與發(fā)展組織(簡稱經合組織)各成員國,希望確定在國際上使用人工智能技術時所應遵循的原則與準則。這無疑標志著各國政府向負責任的AI實施邁出的重要一步。

隨著AI技術戰(zhàn)爭的不斷升溫,企業(yè)與消費者也將受益于更加安全、更加清潔、更加便宜以及更加高效的能源。而讓這場技術競賽也才剛剛開始。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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