石油和天然气部门的传统勘探方法昂贵，风险且容易犯错，因为它严重依赖人类的现场工作。即使钻干孔撞到了疼痛的石油和天然气公司 – 钱包。当井无法交付时，投资涌入地质评估，钻井和测试会增加。人工智能（AI）减少了这种昂贵的惊喜的可能性，石油和天然气公司（ONGC）显示出前进的方向。这家国有企业生产了近68％的土著原油和54％的天然气生产，已明智地使用了AI技术，例如机器学习和数据分析，从而提高了勘探预测和资源估计的准确性。
ONGC已在古吉拉特邦Bharuch镇附近的Cambay Basin的Gandhar油田部署了AI/ML技术，以提高其探索性和运营效率。 ONGC董事长兼首席执行官Arun Kumar Singh说：“该项目是Gandhar油田的GS-3A沙滩上自上而下的水库建模。”该领域的生产已经超过35年，并且具有涉及石油，天然气，水和注入水的复杂历史。该项目利用时空学习，这是一种用于通过多孔介质流体流动的机器学习算法。
“使用神经网络技术和模型培训，可以实现历史匹配和生产预测的98％精度。 AI驱动的工作流程还很好地确定了新的填充发育。钻出该位置以提取剩余的石油并增强从现场的恢复。”辛格说。计划在ONGC的西部海上Heera Field进行类似的自上而下的储层建模，这表明有可能更广泛地应用这种AI驱动方法。
ONGC主席说，AI在石油和天然气上游行业中的整合已成为一个很大的推动力。 AI技术（例如机器学习和数据分析）使公司能够从广泛的数据集中提取有价值的见解，优化流程并增强决策。在探索阶段，AI可能有助于促进先进的地震解释和储层建模，从而提高勘探预测和资源估计的准确性。由AI提供动力的智能钻井系统可以提高钻孔效率，降低停机时间并通过钻孔操作期间的实时数据分析来优化良好的性能。 AI算法可以分析生产数据，以识别模式，预测设备故障并优化生产过程，最终在生产阶段最大化产出。
ONGC踏上了雄心勃勃的数字化转型之旅，旨在改变其流程和劳动力技能，同时引入最新技术来创建一个集成且智能的数字油田生态系统。为了与最近启动的项目DOT（组织转型的数字化）计划保持一致，PSU Behemoth正在努力通过将数据驱动的见解集成到业务功能中来提高透明度。重点领域包括优化资源恢复和现场绩效，改善开发计划的评估和批准，通过基于AI的分析加速资产货币化，提高资产绩效和运营效率，简化离岸物流运营以获得更好的资源利用，并促进过渡到可再生能源的过渡。
DOT项目是一项大胆的倡议，影响了勘探与生产（E＆P）公司的每项活动，强调了ONGC致力于利用数字技术的承诺，以提高效率，生产力，透明度和决策能力，同时拥护可持续性。此外，通过这些计划，下一波AI将释放大量机会，从预测性维护到自动钻探操作。辛格强调说：“通过这些举措，ONGC旨在实现雄心勃勃的目标，例如更高的勘探成功，减少发现对开发时间表以及降低运营成本。”
此外，ONGC还确定了各个领域的几个AI和分析用例。尽管已经提供了许多解决方案，例如企业范围内的仪表板DARPAN，人力资源和医疗保健应用程序，包括基于AI的自动地震痕迹编辑，包括用于探索的自动震荡，但AI驱动的流程聊天机器人，智能生产仪表板，预测性维护设备的预测性维护以及员工的能力映射在开发中。
展望未来，ONGC将在未来3 – 4年内加速AI和ML投资。正如辛格总结的那样：“ ONGC的愿景很明确 – 领导能源部门的AI革命，创建了比以往任何时候都更加聪明，更快，更敏捷的数据和AI驱动的企业。”
