为了给能源行业带来数字化，该行业应该像对待其他商业走廊一样对待数字化转型。它们应该在目的、目标和战略方面带来创新和有效的解决方案。

责任编辑：姜华   来源： 千家网

由于新冠肺炎和OPEC协议的失败，石油和天然气行业正在经历重大变化和价格飙升。沙特阿拉伯等主要国家向巴基斯坦借出了价值300万美元的石油，但由于未付款，这些国家即将取消该协议。

这样的政治和经济混乱使石油和天然气行业陷入了一种复杂的状态。新的影响，如对绿色能源的推动和对更多以客户为中心的服务的需求，进一步增加了股东的愤怒。石油和天然气行业参与者被迫对能源价值链、资产和运营进行重大重新评估。

关于石油和天然气行业改变其逆风而行的令人震惊的报道不断出现。据估计，到2050年，全球近70%的电力生产将来自风能和太阳能。更多的报告显示，到2033年，全球销售的所有新车中有50%将是电动汽车。可再生能源在汽车中的使用已经受到密切关注，并随着技术的发展而改变。随着所有的发展，数字技术的进步使得能源行业发生了巨大的变化。

为了给能源行业带来数字化，该行业应该像对待其他商业走廊一样对待数字化转型。它们应该在目的、目标和战略方面带来创新和有效的解决方案。

但我们不能得出这样的结论：能源行业忽视了投资数字化的部分。报告显示，在过去几年中，能源公司越来越多地投资于数字技术，自2014年以来，全球投资每年增长20%。2016年，投资额飙升至470亿美元。估计显示，随着以石油为重点的数字服务将投资从目前的50亿美元提高到2025年的300亿美元以上，这一投资将进一步增长。

因此，能源部门现在愿意接受变革。随着技术发展的出现，减少或减少碳排放以及通过以成本效益的方式追踪石油储量来满足需求的压力越来越大。作为下一个发展阶段，能源部门倾向于获取新的劳动力战略并做出数据驱动的决策。

很少有数字技术已经对能源行业产生了影响

人工智能绘制油层图：

人们错误地认为，人工智能(AI)不是在能源领域发挥作用的正确创新战略。但为了打破这一神话，正在开发基于云的人工智能平台来分析地下地球物理数据。基于云的来源跟踪数据的含义提供了更准确的快速解决方案。借助人工智能，可以很好地利用油气行业的钻井方法来追踪和发现地下油气藏。一份报告显示，到2022年，油气行业的人工智能价值将从2017年的15.7亿美元增加到28.5亿美元。

机器学习是一个安全的避风港：

机器学习将帮助离岸公司远距离运作，而不必经常往返于石油储备之间。人工智能可用于评估新钻井平台或钻井地点的潜在影响。它还有助于在负责人面前评估拟议项目的环境风险。机器学习服务通过工具性实现使工作更安全。

物联网预测机械问题：

物联网(IoT)是专门设计的，通过从任何地方访问，连接并使工作变得轻松。当物联网应用于石油和天然气行业时，它在优化成本方面发挥着至关重要的作用。它通过实现预测性维护、性能预测和实时风险管理来提高安全性。物联网通过其与所有机械项目的连接来收集数据。传感器将能够在人类意识到之前就检测到机器故障。这可以防止事故发生，主要是在机器崩溃之前查看损坏情况，从而节省资金。

轻松交易的区块链：

要想在加快交易速度的同时降低成本，最好的办法就是选择区块链来处理资金。区块链将能源生产商与客户直接联系起来。它提供了一个安全的环境，可以在更广泛的网络功能中潜在地发送和接收数据。

以机器学习、区块链、大数据和物联网等人工智能技术为特色的人工智能正在推动石油和天然气行业走向数字化。能源行业可能面临前所未有的挑战，但每天都有新技术涌现，以克服困难，使工作变得简单。

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