道达尔则希望 ， 通过人工智能更好地解析地震勘测数据 ， 以实现更高效的勘探开采活动 。 该公司进一步追加对人工智能的投资 ， 目标是2025年前通过推进数字化进程增加整体收入 ， 削减运营成本 ， 努力实现现有储备油气产量最大化 。
道达尔科学计算程序主管科尔迪耶表示 ， 道达尔今年在数字技术领域投资约两亿欧元 ， 占其研发预算的30% ， 其中人工智能的比重越来越大 。 眼下 ， 道达尔和谷歌正在非洲西部几内亚湾测试一个人工智能程序 ， 该程序有助于解析地下三维图像中的数据 ， 评估潜在油气藏的勘探前景 。
科尔迪耶称 ， “在近海区域寻找石油和天然气是一个昂贵的过程 ， 有时可能需要数年 。 地质学家花大量时间查看地震图 ， 以了解正在探索区域的地质组成 ， 人工智能程序将极大缩短时间、提高效率 ， 并能获知更可靠和相对准确的开发和生产预测规模” 。
壳牌上下游领域都尝到了人工智能的“甜头” ， 其通过人工智能程序帮助钻井操作人员更准确了解环境 ， 在操作流程加速的同时 ， 机器磨损和报废率出现了降低 ， 而位于荷兰鹿特丹的欧洲最大炼厂Pernis也处于人工智能的监控下 。 英国《金融时报》指出 ， 壳牌通过5万个传感器全面监控Pernis ， 后者每年处理原油2000万吨 ， 任何故障或计划外停工都会造成巨大损失 ， 人工智能程序可提前4~75天预测潜在故障 ， 并进行预警 。
值得关注的是 ， 壳牌在人工智能方面的应用还延伸至电动汽车领域 ， 该公司正在美国加州测试用于电动汽车的人工智能程序 ， 旨在通过不同时段采用不同的收费价位分散使用时间 ， 帮助消费者省钱 。
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