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油气中的AI：将期望转变为现实
AI有望改变上游石油和天然气运营中的预测性维护，运营效率以及安全性和合规性。几个AI用例影响了这三个领域，并跨越了四个类别：实时连续咨询和洞察力，复杂的建模和优化，预测分析以及预测，内容创建和集成。上游组织应评估这些用途案例可以生成的价值，而在其独特环境中实现用例的复杂性。识别使用AI，塑造AI使用案例的有形和可量化的机会，并优先考虑和实施具有最高价值的用例相对于复杂性，为上游石油和天然气中AI的期望转向现实提供了途径。
人工智能在油气钻井工程中的应用
进入石油和天然气钻井工程，改善了钻井操作的智能水平。根据国内外石油和天然气钻探工程的当前研究状况，本文讨论了人工智能在石油和天然气钻探工程中的关键技术应用。智能钻井和完成技术结合了大数据，人工智能算法和软件平台，以优化关键技术，例如井眼轨迹，定向钻孔和钻孔速度，以提高操作安全性和效率。其次，智能钻井设备的研发和应用在国际上是相对成熟的。诸如智能钻机，钻头和旋转转向系统之类的设备已经达到了高度的自动化，从而提高了运行效率并降低了人工成本。最后，钻井和完成软件系统通过引入机器学习和云计算等技术来集成和分析大量数据，从而优化了钻孔设计和操作。尽管中国在智能钻探软件和设备领域开始后期开始，但它取得了一些进展，主要是在监视优化和设计方面。将来，随着核心技术的突破，人工智能将为石油和天然气资源的发展带来一场技术革命。中国需要继续加强基础研究，结合行业的实际需求，并促进独立的技术创新和应用促进，以提高智力的整体水平，并通过国际高级技术来缩小差距。
废弃油气井封堵与修复技术与实践委员会
• 考察当前和新兴的封堵和废弃技术、最佳实践、设备和材料，用于井描述、井筒封堵和屏障放置、井筒完整性和验证以及耐久性和使用寿命。本次考察将考虑美国国家科学院关于“封堵孤立和废弃碳氢化合物井的实践和标准”研讨会的信息。 • 评估需要不同标准和标准的意外或特殊情况，包括工程设计、成本、物流或技术管理。 • 评估有关封堵故障的潜在原因、频率、后果和补救措施的可用数据。 • 考察封堵后监测技术、方法和技术，这些技术对于长期保护环境和公共健康和安全非常重要或将非常重要。包括任何已确定的封堵后风险管理最佳实践，以确保长期保护地下水和防止甲烷排放以及相关的经济考虑。 • 确定值得进一步研究并可能有助于行业、州、部落和联邦机构成功完成封井和废弃工作的技术、材料或政策。
rLPG（可再生液化石油气）在非洲能源转型中的作用
4.1. rLPG 降低了每单位 LPG 能量的碳排放量。 4.2. 将废物产生的甲烷和二氧化碳转化为 rLPG 是一种循环经济实践，可减少未经管理、未使用的废物分解对气候的影响。国际能源署和联合国环境规划署已经注意到非洲利用其废物的潜力。 4.3. 废物能量含量的货币化有助于实现现代废物管理和工业农业残留物处置的财务可行性。 4.4. rLPG 可以使 LPG 行业及其净排放量对全球资本市场更具吸引力，这些资本市场正试图调和增加 LPG 使用带来的人类发展优势与他们对传统 LPG 化石燃料来源的厌恶。非洲发展 rLPG 可以加强非洲对 LPG 的呼吁，将其作为“公平能源转型”的一部分。
将闲置的油气井重新利用为热能...
Bill Bartling是Calgem退休的首席副手，以前称为Doggr，Geo2Watts的联合创始人兼监管事务总监，Lillianah Technologies的顾问以及居住在Prescott Arizona。在2015年加入Doggr之前，Bill是SR2020 SR. SR. SR. Market Strategy的总裁兼首席执行官Borehole Imaging for Optasense Ltd的总经理。西方石油的技术计算，软件工程的高级副总裁。在雪佛龙（Cogniseis）开发与地球科学家/经理探索，生产和研究。正在进行的技术项目包括能量转换，碳固存和管理，地下/储层建模和解释以及医学成像技术以及网球，远足和山地自行车。Bill拥有UCSB的生物学学士学位，而San Diego State的地质学是Seg Pac的副总裁。部分是在SDSU计算科学中心的顾问委员会上，是SPE，AAPG和SEG的成员。
油气行业如何通过AI和ML
水库工程构成了有关石油和天然气勘探和生产的主要研究。水库工程具有各种职责，包括进行实验，构建适当的模型，表征和预测储层动力学。但是，随着原始数据数据的增加，传统的工程方法开始面临挑战。它促使研究人员使用更强大的工具进行数据分类，清洁和准备要在模型中使用的数据，从而增强了更好的数据评估，从而做出了正确的决策。试图确定创新的方法来处理和管理信息，以增强运营效力，降低运营成本并提高利润，这是行业内技术的进步。例如，使用传感器连续生成的实时数据流来确保更好地控制和优化粗制生产。机器人技术用于近海领域，用于钻孔，检查和损害控制，以提高效率和人身安全。无线传感器网络用于监视和增强生产，并检测和防止有关健康和安全方面的问题。射频识别（RFID）技术用于资产管理，石油钻机站点管理，管道检查，安全和安全性[3,4,5,6,7]。
使用计算机视觉检测危险区域的液化石油气车辆......
(发布/收到：2024 年 6 月 1 日，喀布尔/接受：2024 年 6 月 12 日，发表/发布：2024 年 6 月 26 日) 摘要 由于世界人口的增长，车辆的使用日益广泛。在智能交通系统范围内，信息技术部门和交通运输部门以综合的方式工作，以解决车辆数量增加所带来的问题。使用传感器和摄像头获取的数据通过基于人工智能的信息技术进行分析，并用于自动驾驶汽车、安全、交通管理、导航和乘客信息系统。计算机视觉通过结合图像处理和深度学习技术，使机器能够从图像中提取有意义的模式和关系。计算机视觉技术应用于旅游、卫生、工业、国防、交通、服务、电子商务等许多领域。开发的应用程序为交通运输领域的各种挑战提供了解决方案。对于使用液化石油气 (LPG) 燃料的车辆，液化石油气罐中的气体易燃，存在潜在的爆炸危险，尤其是在城市的某些区域。医院、购物中心、酒店等提供室内停车服务的机构和组织禁止液化石油气车辆进入。禁令的控制方法是指派人员检查车辆后备箱。在本研究中，使用计算机视觉技术自动检测液化石油气燃料车辆。对土耳其不同省份的移动摄像头捕获的车辆图像数据进行了训练，并与四种不同的深度学习模型进行了比较。对模型进行训练和性能测试的结果表明，YOLOv8 模型比其他模型更有效，准确率为 0.994 mAP，速度为 11.6 毫秒。事实证明，它在现实生活中的实时监控方面是一种稳定的模型。可以预见，开发的系统可以促进计算机视觉技术的应用，并有利于国民经济、公共生命安全和环境保护。关键词：计算机视觉、深度学习、图像处理、LPG、车辆。
起诉大油气候死亡
*公共公民气候计划主任。†乔治华盛顿大学法学副教授。请向donald.braman@gmail.com讲解。We thank Michael Abramowicz, Anna Arena, Samuel Buel, Cindy Cho, Brad Clark, Joshua Dressler, David M. Driesen, Barbara Freese, Michael B. Gerrard, Robert Glicksman, Amos Guiora, Rebecca Hamilton, Robin Juni, Samuel J. Levine, Lacie Lochard, Dayna Matthew, Anthony Moffa, Alan Morrison, Mark Nevitt,肖恩·D·奥布莱恩（Sean D.利兹·温德罗佛（Liz Windrover）进行探讨，评论和编辑支持。我们还要感谢Helr的编辑提供的出色问题，建议和更正。所有判断和事实的错误都是我们自己的。
利用太阳能热技术利用枯竭的油气储层和利用浅层储层的卡诺电池技术进行地质热能储存 (GeoTES)：预印本
摘要 地质热能存储 (GeoTES) 利用地下储层来存储和调度能源，以满足可以跨越整个季节的特定需求计划。能源输入可以有多种来源/形式；在本文中，我们研究了 1) 结合太阳能热混合和使用枯竭的油气储层的 GeoTES 技术，以及 2) 结合由过剩可再生电力充电的热泵和使用低温浅层储层的 GeoTES 技术。对于每种 GeoTES 技术，我们都会对候选储层进行适用性分析，开发初步的技术经济模型，并通过选定的案例研究验证该模型。本文概述了我们在关注主题上的技术进展，旨在促进 GeoTES 技术在未来能源市场中得到更广泛的接受。
将闲置油气井重新用于储能
近年来，人们越来越重视利用能源储存来增强电网抵御破坏性事件的能力。虽然可再生能源供应不断扩大，但基于重力的解决方案（如抽水蓄能）在商业领域仍然占主导地位。然而，它们的地理限制限制了可用性、可扩展性，并增加了太阳能和风能共置的成本。另一种方法是重新利用位于现有电网基础设施附近的闲置油气井，这是一种有前途且经济高效的解决方案。本文讨论了在 300 米井中与内部永磁同步机耦合的再生驱动系统的优化和控制，该井的重量为 100 牛顿。该研究采用动态 MATLAB/Simulink 模型来模拟电力传动系统在储存和放电操作期间的运行。结果表明，仅电气系统的初始往返效率就为 85.9%，并确定了最大化效率的关键因素。机电传动系统的优化运行和控制具有巨大的潜力，可以最大限度地降低存储的平准化成本，同时最大限度地提高效率和创收。