数字技术如何改变能源体系?

能源行业正在经历被称为“第四次工业革命”的又一场变革。数字技术在其中扮演了重要角色,它的演化有时也被描述为“四个视域”。

9月4日发布的《BP技术展望》认为,“能源系统的未来将取决于能源生产、电力、交通和供暖等领域的广泛技术变革,但是有一个共同的因素正推动着能源生产、加工和使用领域的转型,而这就是数字创新”。

这份旨在探讨至2050年技术改变能源生产与消费方式的潜力,以及科技进步将如何影响全球能源版图的报告针对“能源数字化”进行了如下论述:

数字技术的影响

我们预计,随着数字工具(包括传感器、超级计算、数据分析、自动化、人工智能等)依托“云”网络而得到应用,到2050年能源系统内各分支的一次能源需求和成本将降低20-30%。

数字化——第四次工业革命

第四次工业革命预计将对众多行业产生深远影响。

第一次工业革命见证了蒸汽机的问世和制造业的机械化。第二次工业革命开启了电气化时代。第三次工业革命依托软件或机器人技术,让制造业的全自动化流程成为现实。第四次工业革命集前三次革命之大成,数字系统将被用于检测和控制物理和生物系统。

能源行业正在经历又一场变革,有人称之为继蒸汽、电气和自动化革命之后的“第四次工业革命”。数字化正与有形资产和系统相融合,形成一个一体化的网络-现实空间,即“物联网”,而应用日益强大且智能的软件,又可对“物联网”加以监测和控制。

能源行业数字化的构成要素包括了各类传感器,它们收集数据流,通过监测诸如石油钻机、炼油厂、车辆和发电系统等机械系统,为其提供数字化表达。

“大数据”软件对传感器网络所生成的海量数据加以迅速处理和分析,使人们能够在作业前和作业期间进行模拟,进而对结果进行建模和优化。

机器智能的充分潜力是难以估量的。有人甚至预言,在某个所谓的技术“奇点”,计算机将比人类更聪明——至少在某些方面是如此。

数字技术的演化有时被描述为“四个视域”,而每一个视域都对能源行业具有深刻影响。

能源行业已经跨越了第一视域,例如,人们应用机器学习算法建模,进而对系统行为加以描述和预估。这些模型可分析并比较来自传感器的数据集,进而完成各式各样的任务,例如发现潜在的油气储量,或探测某个设备何时需要维护。

石油行业长期使用数字处理技术,结合运用地震技术所得到的数据,最终绘制出油藏的图像。

第二视域包含了一些已在某些部门部署的技术,但它们在能源行业的应用更为广泛。相关的系统包括互联网汽车、先进成像和区块链(为交易、追踪和审计提供便利)。

第三视域包括了在某些行业已经形成、并且有潜力应用于能源或其他行业的创新技术。自动化智能机器和认知计算都属于这一范畴。两者都是人工智能领域的发展趋势,它们不仅限于针对特定问题的机器学习能力,而是通过交互吸收人类知识,能够处理不精确、不一致的信息,并且模仿更加复杂的人类思维过程。

第四视域包含了那些方兴未艾的技术,它们的潜力才刚刚为人所知。此类创新技术之一是量子计算,这是一项正在开发中的处理技术,运用概率分析加快计算时间。另一个此类技术是光保真技术(LiFi),它利用光以超高的速度传输数据。

外部视角

能源行业人工智能的前景

BeyondLimits首席技术官马克·詹姆斯(Mark James)

智能拥有各式各样的形式。从章鱼神秘的大脑、蚂蚁的群体智能,到Go-playing深度学习机器,再到无人驾驶汽车,智能堪称最强大、最宝贵的现有资源。人工智能(AI)近年来取得了重大进展,但其作用绝不仅限于赢得几场比赛或是驾驶汽车,它带来了数不胜数的机遇,可帮助我们创造一个更加美好的世界。能源就是AI可以发挥作用的领域之一,包括油气行业的现代化。这一领域关乎全球格局,蕴含着丰富的机遇,它对环境保护、高效探索能源资源、工作安全以及可靠的决策诊断都具有重要意义。

我们生活在一个数字世界中,万物皆可存在联系。关键在于获得有可操作性的智能信息——让经过分析的数据帮助人类作出决策。因此,一项重要战略就是植入智能,让决策能依据传感器进行,而非仅仅依赖于向数据总部“回拨”。设想一下,将智能传感器安装在钻头上,它可对钻头的剩余寿命加以管理,这样就不必仅依据平均故障间隔时间(MTBF)就大费周折地把钻头抽回地面进行检查。

下游领域正在使用认知人工智能技术对油轮加以追踪,由此确定油轮何时离港、前往什么目的地、装载多少石油或液化天然气(LNG)。对装运的货物、目的炼厂和抵达时间加以预测,有助于交易员进行更加明智地决策。

消除港口调度运营方面的障碍,离不开一种罕见的机器智能,即认知智能,也就是像人类一样推理思考。这需要将有关多主体调度的关键认知能力,与被动补救、资产管理、合规、诊断学和预测学相结合,确保无缝的自主运营。

最后,我想对一个技术趋势作出预测:我认为将智能植入硅晶片会变得日益重要。世人可能认为AI会在某些庞大的计算机上运作,如某些科幻电影所描绘的那样,但是这种方法已经过时了。在不远的将来,你或许将见证一门技术的兴起——将真正的智能植入几块微小的硅晶片。与电子管向微电子的转型相比,这项技术将更具颠覆性。

在更广泛的意义上,就能源行业的AI前景而言,认知系统将有一席之地。它能够更智能、更流畅地与人类专家互动,并提供明确的解释和答案。总而言之,将来你会看到被赋予珍稀智能的系统,并与之一起工作。

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