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利用人工智能解决石油和天然气排放挑战

导读：仅仅向低碳替代能源过渡还不足以确保所需的减排，而永久解决这一问题需要与一种不同于其他技术的有影响力的技术——人工智能(AI)相结合。

　　随着应对气候危机的持续努力，以及海湾合作委员国家会致力于实现未来净零碳排放的强大势头，油气公司的当务之急变得前所未有的重要。

　　从区域上看，油气行业通过直接上游、中游和下游(范围1)、间接能源(范围2)和其他间接排放(范围3)，占整个油气行业温室气体排放量的9%。

　　仅仅向低碳替代能源过渡还不足以确保所需的减排，而永久解决这一问题需要与一种不同于其他技术的有影响力的技术——人工智能(AI)相结合。

　　尽管净零路线伴随着即时的时间限制，但油气公司可以在乐观的情况下采用以技术为主导的方法。毕竟，在最近的突破性行动和公告之后，更广泛的 GCC 正在掀起一股强劲的势头。

　　沙特阿拉伯是引领脱碳的国家之一，主要通过沙特和中东绿色倡议，该倡议旨在将碳排放量降低 60%，部分利用清洁氢技术。

　　同样，阿联酋最近确认计划在未来 30 年内投资 1630 亿美元用于清洁和可再生能源，作为该国 2050 年净零战略计划的一部分。

　　然而，要使这些情景如设想的那样发生，可持续发展框架最终发挥其潜力，油气公司必须首先能够做出有影响力的贡献。

　　解决排放问题

　　虽然企业可以通过运营和能源效率计划减少范围 1 和范围 2 排放，但运输、消费和处置的范围 3 排放也必须降低，这需要优化和可见性。

　　至关重要的是，大多数企业尚未制定完成这一任务的目标，或者缺乏成功所需的理解——最终无法沟通、承诺或履行气候要求。

　　为了推进脱碳进程、优化运营并充分利用直接和间接排放范围的全面可见性，油气参与者必须将数字化并欢迎启用分析纳入其组织文化、流程和实践。

　　与人工智能和机器学习 (ML) 一起，这些工具可以使企业能够识别排放源，进而降低能源消耗并优化运营能源效率。然而，企业的任务是确定强烈的排放驱动因素，并在其整个运营范围内发现减排计划。甲烷是一个在测量、监测和减少排放时存在困难的特殊领域——人工智能可以推动相当大的进步。

　　人工智能对气候救援

　　作为减排之旅的基础，人工智能有助于包含不同的数据源，并应用先进的算法来预测排放、降低水平和监控成功。整合使企业能够利用该技术在所有三个范围内建立排放基线，追求最有价值的减排计划，并对潜在影响有高度保证。

　　然而，除了减少范围 1 和 2 排放的关键性质外，范围 3 排放可占公司总温室气体排放量的 90% 以上。此外，制定全面的范围 3 排放基线并与供应商和客户合作以降低温室气体排放是一个复杂的分析难题。

　　在整个油气供应链中，由于没有设定的行业标准和竞争基准，排放量历来难以衡量，而数据质量通常不达标，企业缺乏满足范围 3 足迹要求所需的能力和资源。

　　因此，鉴于日益增加的强制性压力，能够推动所需成功的解决方案至关重要，企业必须遵守三个减排价值链考虑因素以推动其脱碳努力：

　　基线：企业应确保基线涉及整个价值链中的运营流程和资产，包括供应商、客户、生产预测、生产到期信息和增长机会。

　　减排：尽管财务可行性很少出现问题，但减排工作仍应着眼于双赢局面，包括提高产量和预期资产寿命，并采取经济上可持续和可大规模部署的举措。

　　治理和变革管理：数字减排工具与整体数据架构的集成对于准确的生产和财务数据可见性以及成功的脱碳至关重要。反过来，组织文化的变化和新的工作方式可以加快决策速度并简化温室气体减排。

　　随着减排要求的加强，油气公司必须采用人工智能工具和技术来加强相关战略并履行其义务。在此过程中，新发现的能力将提升建立排放基线、优化运营和准确报告的集体过程，促进宝贵的气候变化成果。

　　减排最终将成为不可或缺的竞争优势，技术将在相关参与者乃至地球的双赢结果中发挥重要作用。