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AI和多维能源挑战

问答

AI和多维能源挑战

5月26日,2021年

尼克尔古拉蒂,BHC3应用机器学习与工程高级总监他喜欢思考当人工智能(AI)应用于工业领域时可以做些什么。

例如,运营商希望优化多个油田的产量,并预测长期产量。根据生产概况和采收率方法的不同,成本也是一个需要管理的因素。“现在,我们需要在生产过程中实时跟踪排放,并可能通过额外的排放限制来实现优化。这突然变成了一个多维度、多目标的问题需要解决,从生产计划、恢复到存储,”他补充道。这需要更多的数据,更细粒度的数据,以及解决问题的不同方法。当前基于物理和嵌入传统软件中的规则的系统无法在保持所有变量的同时解决多个目标。”

“我的希望,”古拉蒂说,“这是在未来10年内,艾丽将解决这一挑战。”在将AI应用于如何将更清洁的能量源到市场将危重问题应用于危急的变革结果中,该系统将讲述生产工程师如何调整合并目标的生产,并建议备用预测方案。然后工程师可以依赖该建议。我们已经看到了通过多数十年控制系统中的旧技术以及来自AI的新技术的组合来解决了类似的多目标问题。就像在自动驾驶汽车中一样,您需要多种算法以同时运行并以完全不同的分辨率感测,解决所有这些目标,并协调决定。

Nikhil Gulati的文章
Nikhil Gulati, BHC3应用机器学习和工程高级总监

是什么阻碍了更多这样规模的项目?

Gulati说,目前人们对结果谈论得不够,“不是我希望看到的那种”.根据Gulati的说法,他们仍然在谈论数据以及如何组织和利用它来构建一个基本机器学习(ML)应用程序,可以在没有破裂的情况下可靠地运行24/7。''我仍然听到在结果定义和量化的结果之前的策略。但他说,趋势是认识到结果是至关重要的,并以允许它应用于设备效率,成本管理或排放控制的孤岛之外的方式融合和组织数据。

释放秘密酱汁

Gulati在工业系统中看到的第二个趋势是走向专业知识和软件解决方案的开放生态系统。他说:“其他行业蓬勃发展的原因之一就是因为有太多的开源软件。”“谷歌开发了一些东西,并将其开源,然后其他5家公司将其推向一个全新的水平。”相比之下,石油和天然气是封闭的,其知识产权是私有的。但Gulati认为“人工智能和机器学习的趋势是,一家公司可以解决压缩机或涡轮机械的问题,然后允许其他人在其上构建应用程序,或者添加到一个集成解决方案的生态系统中,就像开放AI能源倡议

该倡议于今年2月启动,旨在发展一个为能源和流程工业提供可互操作的基于ai的解决方案的环境.创始成员是皇家荷兰贝壳,C3 AI,Baker Hughes和Microsoft。新利app它启动了初步关注可靠性和预测性维护解决方案,以提高运营效率。

“这个想法是,而不是彼此竞争,我们可以创建所有这些产品的开放生态系统,我们可以在那里交换信息,比仅仅是单独的功能更好的零件总和吗?”问古拉蒂。

EF_NIKHIL GULATI_AI可靠性和预测解决方案

利用大幅度分析的好处

预测性维护解决方案已经在关键机械上应用了十多年,它还能发挥多大作用?Gulati说:“我考虑这个问题,并与我们的客户讨论好处在哪里。”关键是,这种解决方案迄今为止主要应用于关键机械,“但如果出现了导致设备故障的流程问题怎么办?”设备本身可能没问题。Gulati表示,BHC3的可靠性愿景将“跨越流程、跨越不同的子系统,对整个工厂的可靠性有一个整体的看法——这是行业正在发展的方向。”我们将从分析一种类型的设备到整个流程,了解下游和上游流程的变化,这些变化可能导致设备下降。”

Gulati是一名工程师、科学家、机器学习领导者,他说他的激情是应用技术来推动真正的商业成果。他进出学术界,致力于自主系统、自适应无线通信等方面的基础研究,并将他的“灯泡时刻”带回了工业领域。也许他真正的天赋在于跨越了研发和人类对技术应用的理解之间的联系。“人物部分真的吸引了我,”他说。

EF_Nkhil Gulati_Developers团队会议

培养人们遇见AI的Nexus的理解

在商业层面,他说:“我喜欢建立共识。在这个新的AI/ML空间中,关于什么是有效的以及价值在哪里存在许多困惑,所以我喜欢将不同的想法和方法结合在一起去推动决策。”

Gulati也激励他的团队朝着共同的目标前进。“技术人员非常低调,我喜欢这样——这就是他们解决问题的方式,”他开始说。“但我也想给他们正确的愿景,让他们能够做到最好。”他说,如果愿景不明确,业务影响没有确定,项目就会失败。让一个机器学习和数据科学团队对其进行研究是没有意义的。“商业问题的定义必须让数据科学家和新一代软件工程师脱颖而出。”

新利appBaker Hughes是C3.ai数字转型研究所的行业合作伙伴和主要的赞助商,该研究所也在今年2月成立,旨在推动AI的能源和气候安全。它的开幕式Gambit是邀请开发人员,研究人员和学者提交研究主题的提案,例如:AI用于碳捕获和储存;电力和能源基础设施的网络安全;ai增加分布式可再生能源的渗透和使用;可节能建筑和工厂的AI;AI提高安全性和减少碳氢化合物生产和运输基础设施的排放;和改善气候变化建模的AI。

Gulati在这里的角色是识别补充Baker Hughes在碳最小化世界中移动能源的目标的研究项目,帮助研究人员磨练他们的目标,并支持他新利app们的努力。

EF_Nikhil Gulati_LM9000

脱碳和能源转型真的有效吗?

他身上的科学家气质也在寻求定量分析,以了解石油和天然气行业的脱碳和转型将如何对气候变化产生积极影响。“这条线在我脑海中还没有连接起来,”他说。许多公司已经承诺到2050年实现碳中和,但古拉蒂说,“必须有人从某处带来数据来验证和跟踪进展。”我们需要更好地量化我们自己的排放量,并帮助我们的客户做同样的事情。”

He says his father is a local activist for social change and climate change mitigation in India, and Gulati Junior has told him that “The oil and gas industry has a bad rap, but I can’t just sit outside the industry and expect it to change — I’m going in!” He wants to be able to see where and by how much the industry’s efforts are shifting the dial.

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