L’intelligence artificielle (IA) a un impact rapide sur diff\u00e9rentes industries, et le secteur du p\u00e9trole et du gaz ne d\u00e9roge pas \u00e0 la r\u00e8gle. Malgr\u00e9 les nombreux d\u00e9fis auxquels l’industrie est confront\u00e9e, l’IA a conduit \u00e0 un changement de paradigme, qui se traduit par de nouvelles opportunit\u00e9s telles que le forage intelligent, fa\u00e7onnant ainsi le futur d\u00e9veloppement commercial du secteur.<\/p>\n\n\n\n
Daniel Jeavons, vice-pr\u00e9sident de la science informatique et de l’innovation digitale chez Shell, a admis que l’utilisation de l’IA pour cr\u00e9er des solutions a contribu\u00e9 \u00e0 accro\u00eetre l’efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle, ce qui a permis de r\u00e9duire les co\u00fbts et d’am\u00e9liorer la fiabilit\u00e91<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Un rapport r\u00e9cent a confirm\u00e9 cette tendance. L’analyse2<\/a><\/sup> indique que la taille du march\u00e9 de l’IA dans l’industrie du p\u00e9trole et du gaz passera de 2,67 milliards de dollars \u00e0 4,63 milliards de dollars entre 2023 et 2028, soit un TCAC de 11,68 % au cours de cette p\u00e9riode3<\/a><\/sup>. L’impact est important et se fera sentir sur l’ensemble des segments op\u00e9rationnels (amont, interm\u00e9diaire, aval).<\/p>\n\n\n\n Dans cet article, nous explorons les applications et impacts de l’IA dans l’industrie du p\u00e9trole et du gaz, ainsi que ses d\u00e9fis et ses promesses.<\/p>\n\n\n\n L’IA exerce d\u00e9j\u00e0 une influence tangible sur l’ensemble des op\u00e9rations. En effet, l’industrie exploite de vastes quantit\u00e9s de donn\u00e9es, que l’IA et les techniques de machine learning peuvent passer au crible pour fournir des informations uniques. Voici les cinq principaux cas d’utilisation de l’IA dans l’industrie p\u00e9troli\u00e8re et gazi\u00e8re.<\/p>\n\n\n\n L’exploration p\u00e9troli\u00e8re et gazi\u00e8re est un processus complexe, qui prend du temps et n\u00e9cessite des investissements importants. Elle implique des \u00e9tudes sismiques, la diagraphie des puits et l’analyse des carottes de laboratoire. Toutes ces \u00e9tudes, examens et tests aboutissent \u00e0 des mod\u00e8les 3D, qui sont ensuite analys\u00e9s \u00e0 la recherche de gisements de p\u00e9trole et de gaz.<\/p>\n\n\n\n L’IA s’est impos\u00e9e comme un atout important, contribuant \u00e0 acc\u00e9l\u00e9rer et \u00e0 r\u00e9duire les risques dans de nombreux processus de prospection p\u00e9troli\u00e8re<\/a>. Voici un aper\u00e7u de certains de ces processus :<\/p>\n\n\n\n L’interpr\u00e9tation des donn\u00e9es sismiques : <\/strong>Ce processus est essentiel pour identifier les champs et les r\u00e9serves exploitables. Traditionnellement, cette \u00e9tape d\u00e9pendait d’interpr\u00e8tes experts ou de l’interpr\u00e9tation sismique, ce qui demande beaucoup de ressources. Les mod\u00e8les de deep learning form\u00e9s avec des donn\u00e9es sismiques peuvent d\u00e9terminer efficacement la pr\u00e9sence de gisements r\u00e9cup\u00e9rables4<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Cartographie des r\u00e9servoirs et diagraphie des puits : <\/strong>Les images sismiques et les donn\u00e9es de diagraphie des puits sont utilis\u00e9es pour d\u00e9terminer la topologie du r\u00e9servoir et les caract\u00e9ristiques du puits. Le temps n\u00e9cessaire au traitement de ces donn\u00e9es et la pr\u00e9cision des r\u00e9sultats sont grandement am\u00e9lior\u00e9s par les algorithmes d’apprentissage automatique. Des \u00e9tudes r\u00e9v\u00e8lent que la pr\u00e9cision peut atteindre 92 % et que le processus est 1000 fois plus rapide que la cartographie manuelle5<\/a><\/sup>. En outre, les initiatives d’IA ax\u00e9es sur la mod\u00e9lisation de la sous-surface et des r\u00e9servoirs peuvent am\u00e9liorer la production de 15 \u00e0 30 % suppl\u00e9mentaires. Total Energies s’est associ\u00e9 \u00e0 Google pour utiliser l’IA afin d’optimiser l’interpr\u00e9tation des images de la sous-surface \u00e0 partir de donn\u00e9es sismiques en utilisant la vision par ordinateur6<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n La d\u00e9termination exacte de la production des r\u00e9servoirs est essentielle pour aider \u00e0 la conception et au d\u00e9veloppement des champs. La principale m\u00e9thode utilis\u00e9e est la simulation num\u00e9rique des r\u00e9servoirs, qui consomme beaucoup de ressources informatiques et de temps.<\/p>\n\n\n\n La capacit\u00e9 de l’intelligence artificielle et des techniques de machine learning \u00e0 analyser rapidement de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es donne aux ing\u00e9nieurs une longueur d’avance<\/a> sur les m\u00e9thodes pr\u00e9c\u00e9dentes. Les entreprises utilisent diff\u00e9rentes techniques, notamment la logique floue, les r\u00e9seaux neuronaux artificiels et les algorithmes g\u00e9n\u00e9tiques, pour tirer parti de la reconnaissance des formes et de l’optimisation des param\u00e8tres afin d’obtenir des pr\u00e9visions plus pr\u00e9cises7<\/a><\/sup>. Des plateformes telles que Novi offrent d\u00e9j\u00e0 aux entreprises du secteur amont de meilleures m\u00e9thodes de pr\u00e9vision de la production8<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Les d\u00e9versements de p\u00e9trole et de biocarburants ont repr\u00e9sent\u00e9 43 157 barils et 578 incidents de pipeline aux \u00c9tats-Unis en 20209<\/a><\/sup>. Un r\u00e9seau de capteurs aliment\u00e9 par l’IA, des robots autonomes et des syst\u00e8mes de vision par ordinateur peuvent aider \u00e0 surveiller le mat\u00e9riel<\/a> et d’autres infrastructures critiques, m\u00eame dans des zones recul\u00e9es. Un tel syst\u00e8me peut d\u00e9tecter l’usure et alerter les op\u00e9rateurs.\u00a0<\/p>\n\n\n\n Gr\u00e2ce \u00e0 des mises \u00e0 jour en temps r\u00e9el provenant du terrain, des entreprises comme Shell utilisent la maintenance pr\u00e9dictive pour surveiller l’\u00e9tat des \u00e9quipements et des infrastructures critiques. L’entreprise \u00e9conomise des millions de dollars et a d\u00e9j\u00e0 r\u00e9par\u00e9 pr\u00e8s de 90 vannes en identifiant pr\u00e9cis\u00e9ment les d\u00e9faillances des dispositifs10<\/a><\/sup>. <\/p>\n\n\n\n Les m\u00e9thodes de d\u00e9tection des d\u00e9versements d’hydrocarbures par voie a\u00e9rienne ou sur le terrain sont inefficaces, en particulier dans les milieux marins, o\u00f9 elles s’av\u00e8rent co\u00fbteuses et contribuent \u00e0 des effets \u00e9cologiques n\u00e9fastes11<\/a><\/sup>. Actuellement, de nombreuses \u00e9tudes montrent qu’il est possible d’utiliser diff\u00e9rentes techniques d’IA pour d\u00e9tecter les mar\u00e9es noires. La plupart d’entre elles utilisent l’imagerie SAR \u00e0 apprentissage profond, en particulier dans la mer M\u00e9diterran\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n De nombreux probl\u00e8mes, tels que l’usure du tr\u00e9pan, l’instabilit\u00e9 du trou de forage et les vibrations du sommeil du b\u00e2ton, entravent le forage. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent fournir des informations \u00e0 partir des donn\u00e9es du site de forage, en particulier pour d\u00e9terminer les caract\u00e9ristiques de la roche et la direction du forage12<\/a><\/sup>. Les ing\u00e9nieurs peuvent voir le type de roche for\u00e9e et la d\u00e9tection des d\u00e9faillances gr\u00e2ce \u00e0 la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie de forage en temps r\u00e9el13<\/a><\/sup>. <\/p>\n\n\n\n ExxonMobil utilise actuellement un syst\u00e8me de forage contr\u00f4l\u00e9 par l’IA pour ses op\u00e9rations en Guyane, capable de d\u00e9terminer de mani\u00e8re autonome les param\u00e8tres de forage. Le syst\u00e8me am\u00e9liore la s\u00e9curit\u00e9 et l’efficacit\u00e9 des op\u00e9rations en r\u00e9duisant les t\u00e2ches r\u00e9p\u00e9titives des op\u00e9rateurs de forage14<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Les compagnies p\u00e9troli\u00e8res et gazi\u00e8res pratiquent une maintenance r\u00e9guli\u00e8re et programm\u00e9e des actifs. Toutefois, l’utilisation de capteurs et de l’IA permet de suivre l’\u00e9tat op\u00e9rationnel des \u00e9quipements et d’identifier les anomalies tout en recommandant une maintenance pr\u00e9cise. Gr\u00e2ce aux algorithmes de machine learning et \u00e0 l’analyse des donn\u00e9es, il est possible de disposer de solutions qui identifient les probl\u00e8mes de d\u00e9bit, de pression et de thermographie des \u00e9quipements afin d’\u00e9viter des pannes co\u00fbteuses.<\/p>\n\n\n\n Des entreprises comme Chevron, BP et ExxonMobil ont d\u00e9ploy\u00e9 l’IA pour la maintenance pr\u00e9dictive. En voici quelques exemples :<\/p>\n\n\n\n L’IA a le potentiel d’ouvrir des perspectives sur l’ensemble de la cha\u00eene de valeur des entreprises p\u00e9troli\u00e8res et gazi\u00e8res. Elle aide le secteur \u00e0 r\u00e9aliser d’incroyables b\u00e9n\u00e9fices, en inspirant de nouvelles efficacit\u00e9s dans l’exploration, la production et la distribution. Toutefois, comme la technologie n’en est qu’\u00e0 ses premiers stades de d\u00e9veloppement et d’adoption, il reste encore beaucoup \u00e0 faire et des d\u00e9fis \u00e0 relever.<\/p>\n\n\n\n Efficacit\u00e9 accrue.<\/strong><\/p>\n\n\n\n L’IA continue d’am\u00e9liorer l’efficacit\u00e9 de l’industrie gazi\u00e8re et p\u00e9troli\u00e8re dans de nombreux domaines, tels que la maintenance des \u00e9quipements et la mod\u00e9lisation des r\u00e9servoirs. Par exemple, les syst\u00e8mes aliment\u00e9s par l’IA qui utilisent le machine learning et le deep learning peuvent aider les op\u00e9rateurs en amont \u00e0 trouver les puits optimaux. Des \u00e9tudes indiquent que l’IA peut contribuer \u00e0 am\u00e9liorer la r\u00e9cup\u00e9ration des hydrocarbures de 10 %, ce qui correspond \u00e0 l’acc\u00e8s \u00e0 environ 1 000 milliards de dollars de p\u00e9trole18<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n R\u00e9duction des co\u00fbts<\/strong><\/p>\n\n\n\n L’utilisation de l’IA permet aux entreprises de r\u00e9duire leurs co\u00fbts de diff\u00e9rentes mani\u00e8res. L’efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle est atteinte gr\u00e2ce aux syst\u00e8mes d’IA, qui contribuent \u00e0 r\u00e9duire les co\u00fbts tout en am\u00e9liorant la production. Par exemple, la maintenance pr\u00e9dictive identifie de mani\u00e8re pr\u00e9cise et fiable les actifs susceptibles de tomber en panne, ce qui permet d’\u00e9conomiser sur la maintenance programm\u00e9e et les cons\u00e9quences co\u00fbteuses. Les pannes d’\u00e9quipement non planifi\u00e9es peuvent co\u00fbter entre 2 et 3 millions de dollars par jour sur les plateformes p\u00e9troli\u00e8res et gazi\u00e8res offshore19<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Shell peut exploiter 1 \u00e0 2 % suppl\u00e9mentaires de la production de GNL en utilisant l’IA pour optimiser les performances des actifs.<\/p>\n\n\n\n Rationalisation des op\u00e9rations<\/strong><\/p>\n\n\n\n L’IA apporte d’immenses avantages dans le back-office, en aidant \u00e0 la prise de d\u00e9cision, au traitement des t\u00e2ches r\u00e9p\u00e9titives, \u00e0 la gestion de la supply chain et \u00e0 la surveillance. <\/p>\n\n\n\n Par exemple, il est possible de tirer parti du machine learning pour passer au crible de vastes ensembles de donn\u00e9es afin d’identifier des sch\u00e9mas et de formuler des recommandations pour aider les op\u00e9rateurs dans diverses t\u00e2ches. L’analyse des itin\u00e9raires de transport pourrait permettre d’optimiser les itin\u00e9raires, tandis que les donn\u00e9es sur les sch\u00e9mas m\u00e9t\u00e9orologiques et les forages pourraient conduire \u00e0 des conditions de travail plus s\u00fbres.<\/p>\n\n\n\n Am\u00e9lioration de la s\u00e9curit\u00e9<\/strong><\/p>\n\n\n\n Les entreprises p\u00e9troli\u00e8res et gazi\u00e8res continuent de chercher des moyens d’am\u00e9liorer la s\u00e9curit\u00e9 de leurs travailleurs et de leurs installations. Les solutions d’IA permettent de surveiller la s\u00e9curit\u00e9 des travailleurs et des \u00e9quipements sur des sites caract\u00e9ris\u00e9s par des \u00e9quipements lourds, des pressions et des temp\u00e9ratures \u00e9lev\u00e9es. <\/p>\n\n\n\n Il est possible d’utiliser des algorithmes de deep learning et de computer vision dans des syst\u00e8mes qui d\u00e9tectent les violations de la s\u00e9curit\u00e9. Par exemple, les solutions de reconnaissance des formes peuvent analyser les flux vid\u00e9o des sites, ce qui permet de rep\u00e9rer le personnel qui n’est pas suffisamment prot\u00e9g\u00e9. En outre, les op\u00e9rateurs peuvent \u00eatre alert\u00e9s de l’\u00e9tat de s\u00e9curit\u00e9 des actifs, ce qui permet de prendre des mesures de dissuasion proactives pour \u00e9viter les incidents de s\u00e9curit\u00e920<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Les op\u00e9rations en amont sont confront\u00e9es \u00e0 des environnements toxiques avec des risques de lib\u00e9ration de gaz inflammables et toxiques, qui peuvent \u00eatre extr\u00eamement dangereux. Les syst\u00e8mes d’IA peuvent aider \u00e0 surveiller les niveaux de toxicit\u00e9 et fournir des alertes en temps utile pour \u00e9viter des \u00e9v\u00e9nements catastrophiques21<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Qualit\u00e9 et quantit\u00e9 des donn\u00e9es<\/strong><\/p>\n\n\n\n La plupart des donn\u00e9es des entreprises du secteur p\u00e9trolier et gazier proviennent de leurs capteurs, de leurs op\u00e9rations de forage et de leurs \u00e9quipements. Ces donn\u00e9es peuvent exister en silos, dans des formats diff\u00e9rents et \u00eatre de qualit\u00e9 variable, ce qui les rend difficiles \u00e0 int\u00e9grer.<\/p>\n\n\n\n Dans une enqu\u00eate r\u00e9alis\u00e9e par IBM, seuls 38 % des dirigeants d’entreprises p\u00e9troli\u00e8res et gazi\u00e8res ont indiqu\u00e9 qu’ils disposaient de normes d’information \u00e0 l’\u00e9chelle de l’entreprise. Il est difficile de tirer des enseignements significatifs de donn\u00e9es qui ne sont pas correctement g\u00e9r\u00e9es. Sans donn\u00e9es de qualit\u00e9, les r\u00e9sultats des mod\u00e8les d’IA peuvent \u00eatre trompeurs ou inefficaces. Les solutions probables comprennent l’adaptation de meilleurs flux de travail et la centralisation du stockage des donn\u00e9es22<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Questions \u00e9thiques et niveau de comp\u00e9tence<\/strong><\/p>\n\n\n\n Les syst\u00e8mes d’IA utilisent de grands ensembles de donn\u00e9es, qui peuvent inclure des donn\u00e9es personnelles ou g\u00e9ologiques, dont le traitement peut n\u00e9cessiter des m\u00e9thodes diff\u00e9rentes en fonction de la juridiction. En outre, les syst\u00e8mes d’IA doivent \u00eatre correctement \u00e9valu\u00e9s afin d’\u00e9viter les pr\u00e9jug\u00e9s et d’accro\u00eetre la transparence.<\/p>\n\n\n\n En outre, il est n\u00e9cessaire que le personnel se perfectionne \u00e0 mesure que l’industrie p\u00e9troli\u00e8re et gazi\u00e8re continue de s’appuyer sur l’IA. Par exemple, l’utilisation d’\u00e9quipements autonomes, de robots et de solutions pilot\u00e9s par l’IA n\u00e9cessitera un perfectionnement des travailleurs. Par exemple, ExxonMobil a admis qu’il y avait des difficult\u00e9s \u00e0 adopter son nouveau syst\u00e8me lors du d\u00e9ploiement de l’IA sur sa plateforme offshore en Guyane.<\/p>\n\n\n\n Les entreprises qui ont adopt\u00e9 des solutions d’IA ont vu leurs revenus augmenter, leurs d\u00e9penses diminuer et elles sont devenues plus rentables que leurs homologues. Cela est vrai, en particulier pour l’optimisation intelligente du forage des puits, que de nombreuses entreprises en amont ont adopt\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n De plus en plus d’entreprises souhaitent continuer \u00e0 int\u00e9grer l’IA dans leurs op\u00e9rations \u00e0 l’avenir. Les pr\u00e9visions montrent que les entreprises nord-am\u00e9ricaines devraient repr\u00e9senter le plus grand march\u00e9 de l’IA dans le secteur du p\u00e9trole et du gaz, en raison de l’existence d’entreprises de logiciels d’IA et de fournisseurs de syst\u00e8mes informatiques bien \u00e9tablis23<\/a><\/sup>. <\/p>\n\n\n\n Voici quelques-unes des autres technologies prometteuses assist\u00e9es par l’IA qui s’appliqueront au secteur du p\u00e9trole et du gaz :<\/p>\n\n\n\n L’industrie p\u00e9troli\u00e8re et gazi\u00e8re a b\u00e9n\u00e9fici\u00e9 d’un impact significatif de l’utilisation de l’IA. Bien que ce secteur soit r\u00e9put\u00e9 pour sa complexit\u00e9, de nombreuses entreprises ont trouv\u00e9 des moyens d’int\u00e9grer la technologie dans leurs op\u00e9rations. Du forage assist\u00e9 par l’IA aux op\u00e9rations de back-office, les compagnies p\u00e9troli\u00e8res et gazi\u00e8res ont r\u00e9colt\u00e9 de nombreux avantages, allant de la r\u00e9duction des co\u00fbts \u00e0 l’am\u00e9lioration de l’efficacit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n Des entreprises comme Shell et ExxonMobile ont mis l’IA au service de diff\u00e9rents cas d’utilisation, notamment l’exploration en amont, les pr\u00e9visions de production et la maintenance pr\u00e9dictive. Cependant, certains d\u00e9fis entravent l’utilisation de l’IA, notamment les questions \u00e9thiques et les probl\u00e8mes de gestion des donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n Les tendances actuelles et les perspectives d’avenir indiquent que l’IA jouera un r\u00f4le important dans l’industrie \u00e0 mesure que les entreprises continueront \u00e0 nouer des partenariats, \u00e0 d\u00e9velopper de meilleures pratiques en mati\u00e8re de donn\u00e9es et \u00e0 innover.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" L’intelligence artificielle (IA) a un impact rapide sur diff\u00e9rentes industries, et le secteur du p\u00e9trole et du gaz ne d\u00e9roge pas \u00e0 la r\u00e8gle. 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Exploration p\u00e9troli\u00e8re<\/h3>\n\n\n\n
Pr\u00e9vision de la production<\/h3>\n\n\n\n
D\u00e9tection des d\u00e9fauts et d\u00e9versements de p\u00e9trole<\/h3>\n\n\n\n
Forage autonome<\/h3>\n\n\n\n
Maintenance pr\u00e9dictive<\/h3>\n\n\n\n
\n
Quels sont les avantages et les d\u00e9fis de l’IA dans l’industrie du p\u00e9trole et du gaz ?<\/h2>\n\n\n\n
Avantages<\/h3>\n\n\n\n
D\u00e9fis<\/h3>\n\n\n\n
Les tendances actuelles et les perspectives d’avenir de l’IA dans l’industrie p\u00e9troli\u00e8re et gazi\u00e8re ?<\/h2>\n\n\n\n
\n
Conclusion<\/h2>\n\n\n\n
Sources<\/h2>\n\n\n