Khi thế giới bắt đầu quay lưng lại với nhiên liệu hóa thạch và ngày càng phụ thuộc vào các nguồn tài nguyên tái tạo, ngành công nghiệp năng lượng phải đối mặt với một vấn đề khó khăn. Đó là các loại năng lượng tái tạo - như phong điện, quang điện, thực tế không đáng tin cậy như dầu mỏ và khí đốt, vì chúng chủ yếu phụ thuộc vào điều kiện thời tiết.
Vấn đề càng trở nên phức tạp hơn khi các cá nhân, hộ gia đình, doanh nghiệp, cơ quan… đều có thể trở thành những nhà sản xuất năng lượng tái tạo quy mô nhỏ, bằng cách sử dụng những tấm pin mặt trời và các cơ sở lưu trữ riêng lẻ. Những nhà sản xuất - người tiêu dùng này sẽ không thể kết nối an toàn với mạng lưới điện trung tâm, toàn quốc cho tới khi có được phần mềm tiên đoán có khả năng hiểu và quản lý các dòng chảy năng lượng cục bộ. Ngành công nghiệp năng lượng cần một công nghệ thông minh có thể đảm bảo rằng có sự cân bằng giữa cung và cầu mọi lúc, mọi nơi.
Máy bơm xăng có trí tuệ nhân tạo của BP |
Trí tuệ nhân tạo được kỳ vọng sẽ giải quyết được các bài toán hóc búa này. Mặc dù công nghệ cần thiết này vẫn đang trong quá trình phát triển, nhưng AI vẫn có thể sử dụng các thuật toán tiên đoán để cân bằng các lưới điện, điều phối các hành động chung cho các mạng lưới tự phục hồi trong trường hợp có lỗi hoặc bị tấn công mạng, cũng như để đánh giá độ tin cậy của các con số sản lượng và tiêu thụ được tạo bởi các nhà sản xuất - người tiêu dùng. Hệ thống này sẽ phải tìm hiểu các chi tiết vụn vặt của mỗi hành vi cung cấp và tiêu thụ, với khả năng lưu trữ hoặc giải phóng năng lượng nếu cần để giữ cân bằng lưới điện.
Ngành công nghiệp năng lượng cần một công nghệ thông minh có thể đảm bảo rằng có sự cân bằng giữa cung và cầu mọi lúc, mọi nơi. |
Hiện nay, không có tiêu chuẩn công nghiệp nào cho việc tích hợp lưu trữ năng lượng của nhà sản xuất - người tiêu dùng vào một lưới điện lớn hơn, tạo ra một cơ hội đổi mới mang tính đột phá toàn cầu. Nhiều khu vực sử dụng một số chiến lược khác nhau để lấp đầy khoảng trống trong nguồn cung cấp năng lượng tái tạo. Nhiều nhóm nghiên cứu đã và đang làm việc về các chương trình AI cần thiết để giải quyết những vấn đề này và một số công nghệ mới khởi sự đã bắt đầu phát triển các hệ thống như vậy.
Trí thông minh nhân tạo không chỉ giúp phân tán việc sử dụng các nguồn năng lượng tái tạo mà còn có tiềm năng rất lớn đối với các nguồn năng lượng truyền thống. Ngành công nghiệp dầu khí cũng quan tâm đến AI.
Công ty Dầu khí Pioneer Natural Resources (Texas, Mỹ) cho biết, sử dụng AI có thể giúp đảm bảo các địa điểm khoan chính xác và tối ưu. Giống như nhiều công ty khoan khác, Pioneer đã sử dụng phân tích tiên đoán, nhưng họ vẫn chưa tham gia vào thị trường công nghệ AI. Tuy nhiên, quá trình chuyển đổi có thể sẽ đến rất sớm, bởi AI mang lại rất nhiều lợi ích cho ngành công nghiệp dầu khí, nhất là trong bối cảnh giá dầu thấp.
Dan Walker, nhà lãnh đạo công nghệ của BP cho hay, BP sẽ sử dụng công nghệ AI để kết hợp các dữ liệu (tốc độ dòng chảy, áp lực, rung động thiết bị…) với dữ liệu từ môi trường tự nhiên (thông tin địa chấn, chiều cao sóng dại dương) để có hướng vận hành và tối ưu hóa hoạt động khoan của họ.
BP cũng đã bắt đầu thử nghiệm sử dụng công nghệ AI ở quy mô nhỏ hơn với các “máy bơm có trí tuệ nhân tạo” mới được lắp đặt các trạm cung cấp nhiên liệu của hãng ở Chicago và New York, nhằm cung cấp trải nghiệm tương tác hơn ở trạm bơm. Khách hàng có thể tương tác với một nhân cách trí tuệ nhân tạo mang tên “Miles”. Nó có thể cung cấp cho khách hàng những lựa chọn, như tán chuyện, âm nhạc và tạo ra các thiệp điện tử dạng video mà họ có thể gửi cho bạn bè trong lúc nạp nhiên liệu cho chiếc xe của mình.
Lợi ích của áp dụng trí tuệ nhân tạo đối với ngành dầu khí Trí tuệ nhân tạo (AI) đã chứng minh được giá trị của nó đối với các công ty dầu khí, nhưng việc áp dụng rộng rãi các công nghệ AI trong ngành vẫn đang phải đối mặt với nhiều trở ngại do hoài nghi về hiệu quả. Đây là nhận định của ông Ray Hall, người đứng đầu mảng năng lượng của Công ty Tư vấn Kỹ thuật Tessella, đăng trên trang mạng znet.com gần đây. Theo ông Hall, các công ty dầu khí đã và đang sử dụng các phương pháp phân tích như kiểm soát mô hình dự báo (MPC) trong các nền tảng chuỗi cung ứng và các chương trình tuyến tính trong quy hoạch nhà máy lọc dầu. Tuy nhiên, cách tiếp cận của họ hiện tại vẫn dựa trên công nghệ cũ, thiếu khả năng kết hợp các kỹ thuật phân tích mới hơn, trong khi máy học có thể cải thiện hiệu suất của việc này. Để tăng tính cạnh tranh, các công ty dầu khí phải vượt qua khó khăn trong việc áp dụng trí tuệ nhân tạo và các công nghệ mới khác, trong bối cảnh nhiều thách thức hiện nay, đặc biệt khi giá dầu thấp. Điều đó buộc các công ty dầu khí phải có những bước đi quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả để giảm chi phí thông qua việc áp dụng các công nghệ mới, chẳng hạn như sử dụng robot để khoan. Bên cạnh đó, máy học và trí tuệ nhân tạo sẽ giúp giảm sự phụ thuộc vào kinh nghiệm nhân sự khi đưa ra quyết định. Cuối cùng, khi thế giới đang giảm dần phụ thuộc vào dầu mỏ và khí đốt, các công ty dầu khí cần phải chuyển đổi mô hình kinh doanh sang cung cấp cả năng lượng tái tạo. Ông Hall cho hay, Tessella đã giúp một khách hàng áp dụng trí tuệ nhân tạo tính toán độ bền và mức độ ăn mòn các kết cấu kim loại trong môi trường giếng khoan. Đây là các yếu tố quan trọng để quyết định có tiếp tục một dự án khoan hay không. |