《人工智能助力油气田碳减排目标》专题研究报告以人工智能技术为切入点，系统梳理了油气各个环节人工智能助力碳减排目标实现的典型技术和案例，从技术原理、减排效果、技术的经济性等方面进行展开，对比分析国内外典型石油公司人工智能战略布局差异，对相关油气企业进行技术升级和人工智能技术布局提供思路和见解。

报告原文获取方式见文末！

人工智能、 碳减排目标

【资料图】

典型案例：哈里伯顿、斯伦贝谢、沙特阿美

01. 调研背景

《人工智能助力油气田碳减排目标》专题研究报告

人工智能助力油气领域碳减排大有可为：短期来看，在油气领域随着机器学习系统的普及，人工智能系统将消耗过多的电能，并产生大量的碳排放，即人工智能技术在促进能源利用效率提升的同时会加剧更多的能源消费，从而会抵消一部分碳减排效应甚至增加碳排放总量；但从长期角度来看，随着人工智能技术的日益成熟与应用场景的愈发丰富，油气勘探开发各个环节通过智能化完成了升级与改造，会产生强大的低碳技术效应，且是最经济的减碳措施。

目前，人工智能在地震数据可视化分析、钻井作业优化、钻机设备调度、开采工艺优选、开发风险预警、碳排放反馈调节等环节广泛应用，人工智能技术带来了生产效率的提升、开发风险的规避、化石能源消耗的降低、成本的降低，最终推动油气田可持续发展。

02.研究结构

《人工智能助力油气田碳减排目标》专题研究报告

本次《人工智能助力油气田碳减排目标专题研究报告》主体分为四个章节。基于当前国内外碳减排需求及人工智能发展形势，以人工智能助力油气田碳减排目标为主题，从人工智能在油气田碳减排领域政策背景及关键作用出发，调研并分析了勘探/钻井、开采/增产、储输、新能源等环节人工智能助力油气田减排的效果和效益，梳理了国内外石油/油服公司人工智能降碳布局规划，对比研究了国内外石油/油服公司人工智能布局差异性，并提出油气领域人工智能助力减排发展前景和建议。

▲目录框架图

《人工智能助力油气田碳减排目标》附正文目录

本报告全文内容共223页，共约13万字

03. 报告节选/案例分析

《人工智能助力油气田碳减排目标》专题研究报告

No.1、油气田碳排放特征

据相关数据统计，在除油气消费之外的产业链中，勘探开发等上游环节的温室气体排放占比达到64%，温室气体的主要来源是钻井与开发、主动燃烧和逃逸气体。中游的油气运输环节为5%，下游炼油和化工约31%。

油气产业链不同环节碳排放比例

人工智能在石油和天然气行业的13个显着应用

No.2、人工智能技术在油气田发展趋势

油田运营商和服务供应商越来越多地采用人工智能技术，北美石油天然气市场人工智能占最大份额，我国处于高速增长阶段。

全球AI在石油和天然气行业各地区增长率

(2022-2027年)

No.3、人工智能助力油气田碳减排实现路径

人工智能助力油气田碳减排的实现主要有以下五大路径。

No.4、国内外石油公司人工智能降碳布局

△ 本土化人工智能公司扩大对油气领域的业务布局；△ 北美具有明显的人工智能产业优势，不断扩大全球“人工智能+油气”服务；△ 国内华为、昆仑数智等多家公司助力“三桶油”数字化转型，积极推进油气行业AI降碳进程。

立足市场与环境，强化自身产业的高效能发展是国内外石油公司“净零”策略的第一步，整体上来说，相较于国外石油企业人工智能降碳布局策略及措施，我国仍处于智能化的起步阶段，对碳减排的助力效果还未凸显，尚有较大发展空间。

No.5、人工智能助力油气田碳减排典型案例

哈里伯顿智能压裂技术体系

技术原理：基于大数据分析、贝叶斯网络等的井下风险预警系统、基于人工神经网络、遗传–变异算法、K均值聚类和BP 神经网络的压裂智能控制技术、采用MCMC和SA等人工智能算法建立了人工裂缝反演模型。

技术优势：实现支撑剂砂堵等井下故障预警；平均施工时间缩短30min，使压裂施工控制从人为经验操作进入了自动、智能控制的新阶段；完工成本降低高达25%；将簇均匀性提高高达30%；提升20%的产量。

减碳效果：减少压裂作业故障风险，减少故障维修期间的碳排放。

应用情况：2021与二叠纪盆地运营商成功实施了该系统。

发展趋势：开展小数据样本的深度挖掘；建立智能决策平台；研制四维智能监测模型并实现可视化；研制无人值守压裂设备及智能工具。

斯伦贝谢数字井口集成管理系统

技术原理：边缘人工智能、物联网。

技术优势：减少实地考察70%+、减少计划外停机60%+、节约成本50%+。

减碳效果：减少了10000英里的驾驶里程；二氧化碳排放量减少2.14吨(22.6%)。

应用情况：已在北美、南美和中东部署并成功测试。

发展趋势：在偏远沙漠、山区建议推广部署技术。

沙特阿美采收率智能优化技术

沙特阿美优化采收率的智能方法根据相关的开发和生产活动最小化油藏碳足迹。使用先进的非线性自回归神经网络方法，结合时移电磁监测数据，实时预测油藏的产量和碳排放量。

技术原理：非线性自回归框架采用历史油井和油藏数据，并将其纳入自回归网络，以估算产量和碳足迹；预测的碳排放被整合到优化技术中，以调整注入水平，最小化含水率和总碳排放量，同时优化生产率。

技术优势：实时预测油藏产量和碳排放量，最大化油气生产（石油产量增加15%），同时最小化碳排放；平衡生产和可持续的油藏管理战略，具有广阔的推广前景。

减碳效果：通过研究碳循环方法，将产生的温室气体重新注入油井，实现碳足迹减少20%。

应用情况：大庆油田。

发展趋势：显著提升大于8000m深层叠前深度偏移处理的速度和精度。