L’industrie p\u00e9troli\u00e8re et gazi\u00e8re op\u00e8re dans un environnement complexe et en constante \u00e9volution, avec des incertitudes qui menacent le retour sur investissement. La Volatilit\u00e9 en amont, les d\u00e9fis en interm\u00e9diaire et les demandes changeantes des consommateurs signifient que les compagnies p\u00e9troli\u00e8res et gazi\u00e8res ont besoin de pr\u00e9visions pr\u00e9cises pour la planification, l’efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle et l’investissement \u00e9conomique.<\/p>\n\n\n\n
La production, la demande et le prix des r\u00e9servoirs sont autant de domaines dans lesquels les compagnies de p\u00e9trole et de gaz cherchent \u00e0 faire des pr\u00e9visions et des simulations. Cependant, les m\u00e9thodes conventionnelles de pr\u00e9vision sont souvent insuffisantes en raison des multiples complexit\u00e9s de l’industrie. <\/p>\n\n\n\n
Les r\u00e9percussions de ces lacunes conduisent \u00e0 des opportunit\u00e9s manqu\u00e9es et \u00e0 des probl\u00e8mes de s\u00e9curit\u00e9, entre autres. Par exemple, une pr\u00e9vision impr\u00e9cise de la demande peut entra\u00eener un surstockage ou un sous-stockage, ce qui peut entra\u00eener des pertes.<\/p>\n\n\n\n
L’intelligence artificielle (IA) n’est plus cantonn\u00e9e au monde de la science-fiction. La recherche sur l’IA a donn\u00e9 naissance \u00e0 des applications r\u00e9elles telles que les voitures autonomes et la reconnaissance vocale, avec des techniques d’IA puissantes telles que la vision par ordinateur (computer vision) et le traitement du langage naturel (NLP). <\/p>\n\n\n\n
L’IA pour le p\u00e9trole et le gaz continue d’aider l’industrie<\/a>, avec des algorithmes avanc\u00e9s qui permettent des processus et des flux de travail plus efficaces. La combinaison de l’IA avec des technologies telles que le big data ouvre la voie \u00e0 de nouvelles m\u00e9thodes de pr\u00e9vision en exploitant encore davantage la valeur des donn\u00e9es. Notre article explore la mani\u00e8re dont les entreprises p\u00e9troli\u00e8res et gazi\u00e8res peuvent tirer parti de l’IA pour \u00e9tablir des pr\u00e9visions.<\/p>\n\n\n\n La pr\u00e9vision de diff\u00e9rentes dynamiques dans l’industrie du p\u00e9trole et du gaz est d’une grande complexit\u00e9 \u00e0 cause de la quantit\u00e9 consid\u00e9rable de variables, de donn\u00e9es volumineuses et d’incertitudes. <\/p>\n\n\n\n Mais quelles sont les m\u00e9thodes conventionnelles de pr\u00e9vision et les d\u00e9fis qu’elles posent 1<\/a><\/sup>?<\/p>\n\n\n\n La simulation num\u00e9rique : <\/strong>Les simulations d\u00e9pendent des mod\u00e8les g\u00e9ologiques et de la concordance des donn\u00e9es historiques.<\/p>\n\n\n\n D\u00e9fi : Exige de vastes ressources de calcul, du temps et est difficile \u00e0 mettre \u00e0 l’\u00e9chelle en raison des probl\u00e8mes de concordance des historiques 2<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Analyse de la courbe de d\u00e9clin :<\/strong> Il s’agit d’une technique populaire qui permet de pr\u00e9voir la production de p\u00e9trole \u00e0 court terme. Elle s’appuie sur les donn\u00e9es de production historiques pour d\u00e9terminer les tendances futures.<\/p>\n\n\n\n D\u00e9fi : Elle suppose que le d\u00e9clin de la production suit une courbe r\u00e9guli\u00e8re, ce qui peut \u00eatre peu fiable et trompeur en raison de sc\u00e9narios de production instables et complexes.<\/p>\n\n\n\n Mod\u00e8les \u00e9conom\u00e9triques :<\/strong> Technique quantitative permettant de pr\u00e9voir la demande des consommateurs. Ils saisissent la relation entre la demande et les variables qui l’influencent, telles que les facteurs \u00e9conomiques. <\/p>\n\n\n\n D\u00e9fi : Ils reposent sur des hypoth\u00e8ses, des abstractions et des simplifications, et ne parviennent pas \u00e0 saisir la r\u00e9alit\u00e9 des contraintes du monde r\u00e9el.<\/p>\n\n\n\n Quelles quantit\u00e9s les puits produiront-ils ? Quelle est la m\u00e9thode de r\u00e9cup\u00e9ration optimale ? La mod\u00e9lisation et la pr\u00e9vision des r\u00e9servoirs visent \u00e0 r\u00e9pondre \u00e0 ces questions. Les r\u00e9sultats de ces processus permettent aux entreprises de d\u00e9terminer la viabilit\u00e9 de leurs investissements.<\/p>\n\n\n\n Une pr\u00e9vision pr\u00e9cise est essentielle pour pr\u00e9dire les caract\u00e9ristiques d’un r\u00e9servoir. Les ing\u00e9nieurs ont besoin de strat\u00e9gies efficaces pour pr\u00e9voir avec pr\u00e9cision les r\u00e9serves et les taux de production. Parmi les propri\u00e9t\u00e9s \u00e0 prendre en compte figurent l’historique de la production, les propri\u00e9t\u00e9s des puits, le m\u00e9canisme d’entra\u00eenement du r\u00e9servoir et les facteurs externes. <\/p>\n\n\n\n Les pr\u00e9visions de production avec l’IA analysent de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es, optimisent les param\u00e8tres et identifient des mod\u00e8les. Des algorithmes tels que les r\u00e9seaux neuronaux artificiels (ANN), la m\u00e9moire \u00e0 long terme et les algorithmes g\u00e9n\u00e9tiques (GA) peuvent construire des mod\u00e8les d’ensemble pour pr\u00e9voir la production de p\u00e9trole et de gaz 3<\/a><\/sup>. <\/p>\n\n\n\n Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent d\u00e9terminer la corr\u00e9lation entre les propri\u00e9t\u00e9s des r\u00e9servoirs et la production des puits. Les mod\u00e8les construits \u00e0 l’aide d’ANN peuvent prendre en compte des param\u00e8tres tels que la porosit\u00e9 et l’\u00e9paisseur du p\u00e9trole pour pr\u00e9dire la production 4<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n En outre, d’autres mod\u00e8les de pr\u00e9vision \u00e9tablissent une corr\u00e9lation entre les s\u00e9quences de donn\u00e9es pass\u00e9es pour d\u00e9terminer les valeurs futures. Cette m\u00e9thode fonctionne avec des donn\u00e9es de formation de s\u00e9ries temporelles pour pr\u00e9dire avec pr\u00e9cision le taux de production de p\u00e9trole des puits. <\/p>\n\n\n\n Les pr\u00e9visions de la demande de p\u00e9trole sont essentielles pour la prise de d\u00e9cision et la planification \u00e9nerg\u00e9tique. Des pr\u00e9visions pr\u00e9cises aident les entreprises \u00e0 d\u00e9terminer les prix et les strat\u00e9gies d’investissement. Les m\u00e9thodes de pr\u00e9vision traditionnelles ne parviennent souvent pas \u00e0 saisir les dynamiques et les facteurs complexes, tels que la volatilit\u00e9 des prix, qui sont courants dans l’industrie du p\u00e9trole et du gaz.<\/p>\n\n\n\n Les pr\u00e9visions de la demande bas\u00e9es sur l’IA offrent une plus grande pr\u00e9cision que les m\u00e9thodes traditionnelles. En utilisant l’IA pour anticiper la demande de p\u00e9trole et de gaz, l’industrie peut optimiser la production, \u00e9clairer les d\u00e9cisions de tarification et trouver des moyens de s’adapter \u00e0 l’\u00e9volution de la demande du march\u00e9. <\/p>\n\n\n\n Les algorithmes de ML tels que l’ANN, la r\u00e9gression floue et l’AG peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour construire et optimiser les mod\u00e8les pr\u00e9dictifs de pr\u00e9vision de la demande de p\u00e9trole et de gaz 5<\/a><\/sup>. Ces mod\u00e8les apprennent \u00e0 partir d’un ensemble de donn\u00e9es donn\u00e9, en reconnaissant les interd\u00e9pendances entre diff\u00e9rentes variables pour d\u00e9terminer les pr\u00e9visions. En outre, les solutions bas\u00e9es sur l’IA peuvent utiliser l’apprentissage par renforcement pour s’am\u00e9liorer continuellement et apprendre de nouveaux sc\u00e9narios.<\/p>\n\n\n\n ExxonMobil a mis au point un mod\u00e8le de pr\u00e9vision de la demande aliment\u00e9 par l’IA qui utilise des donn\u00e9es provenant de sources multiples, notamment les tendances du march\u00e9, les installations de production et les r\u00e9seaux de transport. L’entreprise a constat\u00e9 une r\u00e9duction de 25 % des erreurs de pr\u00e9vision 6<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Le p\u00e9trole brut et le gaz constituent aujourd’hui une source d’\u00e9nergie primaire qui a un impact sur les moyens de subsistance dans le monde entier. Pr\u00e9voir le prix du p\u00e9trole et du gaz est un probl\u00e8me complexe en raison de la myriade de facteurs qui l’influencent. Les mod\u00e8les de pr\u00e9vision actuels comprennent des s\u00e9ries chronologiques et des mod\u00e8les \u00e9conom\u00e9triques 7<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n L’IA pour la pr\u00e9vision des prix du p\u00e9trole et du gaz peut \u00eatre adapt\u00e9e pour prendre en compte des facteurs tels que les informations historiques et actuelles sur les prix, les conditions m\u00e9t\u00e9orologiques, la volatilit\u00e9 du march\u00e9, la demande et l’offre.<\/p>\n\n\n\n Les techniques d’ensemble qui combinent plusieurs algorithmes comme ANN, GA et SVM peuvent construire des mod\u00e8les pour pr\u00e9dire les prix du p\u00e9trole brut 8<\/a><\/sup>. Toutefois, pour qu’une telle solution pilot\u00e9e par l’IA soit compl\u00e8te, elle doit acc\u00e9der aux actualit\u00e9s et aux tendances actuelles et ne pas s’appuyer uniquement sur des donn\u00e9es historiques 9<\/a><\/sup>. Malgr\u00e9 leur complexit\u00e9, les syst\u00e8mes d’IA parviennent bien \u00e0 utiliser les donn\u00e9es et d’autres indicateurs tels que les sentiments du march\u00e9 et les facteurs g\u00e9opolitiques pour \u00e9tablir des pr\u00e9visions.<\/p>\n\n\n\n Les pr\u00e9visionnistes pensent toujours que l’IA a encore du chemin \u00e0 faire avant de pouvoir pr\u00e9dire avec pr\u00e9cision les prix du p\u00e9trole.<\/p>\n\n\n\n Interrog\u00e9 sur la capacit\u00e9 de l’IA \u00e0 pr\u00e9dire les prix du p\u00e9trole, Al Salazar, premier vice-pr\u00e9sident d’Enverus Intelligence Research (EIR), a reconnu l’avantage de l’IA par rapport aux m\u00e9thodes de convection. Selon lui, les avantages de l’IA comprennent des capacit\u00e9s puissantes de traitement des donn\u00e9es et de calcul. Toutefois, M. Salazar se m\u00e9fie de la capacit\u00e9 de la technologie de l’IA \u00e0 suivre les actions de l’OPEP combin\u00e9es \u00e0 d’autres influences g\u00e9opolitiques 10<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n L’industrie p\u00e9troli\u00e8re et gazi\u00e8re est un secteur \u00e0 forts enjeux, o\u00f9 il est constamment n\u00e9cessaire de surveiller et d’\u00e9valuer les risques. Les entreprises doivent suivre un large \u00e9ventail de menaces potentielles, notamment les risques op\u00e9rationnels, la conformit\u00e9 r\u00e9glementaire et les risques environnementaux. Des processus d’\u00e9valuation et de gestion des risques non optimis\u00e9s peuvent conduire \u00e0 des oublis et \u00e0 une r\u00e9solution r\u00e9active des probl\u00e8mes. <\/p>\n\n\n\n Traditionnellement, l’industrie utilise l’analyse pr\u00e9liminaire des risques (APR) pour g\u00e9rer les menaces potentielles 11<\/a><\/sup>. Cette m\u00e9thode comprend des processus \u00e9tendus qui peuvent ne pas hi\u00e9rarchiser correctement les risques et souffrir de pr\u00e9jug\u00e9s humains. <\/p>\n\n\n\n La transformation num\u00e9rique permet au secteur de pr\u00e9voir, de visualiser et m\u00eame de simuler les menaces potentielles. Voici quelques-uns des domaines dans lesquels l’IA peut pr\u00e9voir les risques :<\/p>\n\n\n\n La pr\u00e9vision des risques par l’IA peut aider les industries p\u00e9troli\u00e8res et gazi\u00e8res \u00e0 \u00e9viter les risques associ\u00e9s \u00e0 l’exploration, \u00e0 la production et aux op\u00e9rations.<\/p>\n\n\n\n Il ne fait aucun doute que l’IA offre \u00e0 l’industrie p\u00e9troli\u00e8re et gazi\u00e8re plusieurs avantages en mati\u00e8re de pr\u00e9visions. En voici les principaux :<\/p>\n\n\n\n Les pr\u00e9visions aident les entreprises p\u00e9troli\u00e8res et gazi\u00e8res \u00e0 ajuster et \u00e0 optimiser leurs strat\u00e9gies. Les m\u00e9thodes de pr\u00e9vision traditionnelles peuvent \u00eatre limit\u00e9es et subjectives en raison des pr\u00e9jug\u00e9s humains. <\/p>\n\n\n\n L’IA et la ML r\u00e9volutionnent la mani\u00e8re dont les pr\u00e9visions sont faites dans l’industrie. La capacit\u00e9 de l’IA \u00e0 analyser de vastes ensembles de donn\u00e9es et \u00e0 traiter des t\u00e2ches sp\u00e9cifiques plus ou moins complexes a donn\u00e9 naissance \u00e0 une nouvelle g\u00e9n\u00e9ration de solutions de pr\u00e9vision. Les pr\u00e9visions bas\u00e9es sur l’IA peuvent aider l’industrie p\u00e9troli\u00e8re et gazi\u00e8re \u00e0 optimiser la production, \u00e0 naviguer sur des march\u00e9s volatils et \u00e0 g\u00e9rer les risques de mani\u00e8re efficace.<\/p>\n\n\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" L’industrie p\u00e9troli\u00e8re et gazi\u00e8re op\u00e8re dans un environnement complexe et en constante \u00e9volution, avec des incertitudes qui menacent le retour sur investissement. 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L’IA dans la pr\u00e9vision de la production p\u00e9troli\u00e8re<\/h3>\n\n\n\n
Pr\u00e9visions de la demande en p\u00e9trole et gaz, assist\u00e9es par l’IA<\/h3>\n\n\n\n
L’IA pour pr\u00e9dire les prix du p\u00e9trole et du gaz<\/h3>\n\n\n\n
Anticipation des risques<\/h3>\n\n\n\n
\n
Avantages des pr\u00e9visions bas\u00e9es sur l’IA<\/h2>\n\n\n\n
\n
Conclusion<\/h2>\n\n\n\n