L'industrie pétrolière et gazière opère dans un environnement complexe et en constante évolution, avec des incertitudes qui menacent le retour sur investissement.
La Volatilité en amont, les défis en intermédiaire et les demandes changeantes des consommateurs signifient que les compagnies pétrolières et gazières ont besoin de prévisions précises pour la planification, l'efficacité opérationnelle et l'investissement économique.
La production, la demande et le prix des réservoirs sont autant de domaines dans lesquels les compagnies de pétrole et de gaz cherchent à faire des prévisions et des simulations. Cependant, les méthodes conventionnelles de prévision sont souvent insuffisantes en raison des multiples complexités de l'industrie.
Les répercussions de ces lacunes conduisent à des opportunités manquées et à des problèmes de sécurité, entre autres. Par exemple, une prévision imprécise de la demande peut entraîner un surstockage ou un sous-stockage, ce qui peut entraîner des pertes.
L'intelligence artificielle (IA) n'est plus cantonnée au monde de la science-fiction. La recherche sur l'IA a donné naissance à des applications réelles 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).
L'IA pour le pétrole et le gaz continue d'aider l'industrie, avec des algorithmes avancés 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 à de nouvelles méthodes de prévision en exploitant encore davantage la valeur des données. Notre article explore la manière dont les entreprises pétrolières et gazières peuvent tirer parti de l'IA pour établir des prévisions.
La prévision de différentes dynamiques dans l'industrie du pétrole et du gaz est d'une grande complexité à cause de la quantité considérable de variables, de données volumineuses et d'incertitudes.
Mais quelles sont les méthodes conventionnelles de prévision et les défis qu'elles posent [1]?
La simulation numérique : Les simulations dépendent des modèles géologiques et de la concordance des données historiques.
Défi : Exige de vastes ressources de calcul, du temps et est difficile à mettre à l'échelle en raison des problèmes de concordance des historiques [2].
Analyse de la courbe de déclin : Il s'agit d'une technique populaire qui permet de prévoir la production de pétrole à court terme. Elle s'appuie sur les données de production historiques pour déterminer les tendances futures.
Défi : Elle suppose que le déclin de la production suit une courbe régulière, ce qui peut être peu fiable et trompeur en raison de scénarios de production instables et complexes.
Modèles économétriques : Technique quantitative permettant de prévoir la demande des consommateurs. Ils saisissent la relation entre la demande et les variables qui l'influencent, telles que les facteurs économiques.
Défi : Ils reposent sur des hypothèses, des abstractions et des simplifications, et ne parviennent pas à saisir la réalité des contraintes du monde réel.
Quelles quantités les puits produiront-ils ? Quelle est la méthode de récupération optimale ? La modélisation et la prévision des réservoirs visent à répondre à ces questions. Les résultats de ces processus permettent aux entreprises de déterminer la viabilité de leurs investissements.
Une prévision précise est essentielle pour prédire les caractéristiques d'un réservoir. Les ingénieurs ont besoin de stratégies efficaces pour prévoir avec précision les réserves et les taux de production. Parmi les propriétés à prendre en compte figurent l'historique de la production, les propriétés des puits, le mécanisme d'entraînement du réservoir et les facteurs externes.
Les prévisions de production avec l'IA analysent de grandes quantités de données, optimisent les paramètres et identifient des modèles. Des algorithmes tels que les réseaux neuronaux artificiels (ANN), la mémoire à long terme et les algorithmes génétiques (GA) peuvent construire des modèles d'ensemble pour prévoir la production de pétrole et de gaz [3].
Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent déterminer la corrélation entre les propriétés des réservoirs et la production des puits. Les modèles construits à l'aide d'ANN peuvent prendre en compte des paramètres tels que la porosité et l'épaisseur du pétrole pour prédire la production [4].
En outre, d'autres modèles de prévision établissent une corrélation entre les séquences de données passées pour déterminer les valeurs futures. Cette méthode fonctionne avec des données de formation de séries temporelles pour prédire avec précision le taux de production de pétrole des puits.
Les prévisions de la demande de pétrole sont essentielles pour la prise de décision et la planification énergétique. Des prévisions précises aident les entreprises à déterminer les prix et les stratégies d'investissement. Les méthodes de prévision traditionnelles ne parviennent souvent pas à saisir les dynamiques et les facteurs complexes, tels que la volatilité des prix, qui sont courants dans l'industrie du pétrole et du gaz.
Les prévisions de la demande basées sur l'IA offrent une plus grande précision que les méthodes traditionnelles. En utilisant l'IA pour anticiper la demande de pétrole et de gaz, l'industrie peut optimiser la production, éclairer les décisions de tarification et trouver des moyens de s'adapter à l'évolution de la demande du marché.
Les algorithmes de ML tels que l'ANN, la régression floue et l'AG peuvent être utilisés pour construire et optimiser les modèles prédictifs de prévision de la demande de pétrole et de gaz [5]. Ces modèles apprennent à partir d'un ensemble de données donné, en reconnaissant les interdépendances entre différentes variables pour déterminer les prévisions. En outre, les solutions basées sur l'IA peuvent utiliser l'apprentissage par renforcement pour s'améliorer continuellement et apprendre de nouveaux scénarios.
ExxonMobil a mis au point un modèle de prévision de la demande alimenté par l'IA qui utilise des données provenant de sources multiples, notamment les tendances du marché, les installations de production et les réseaux de transport. L'entreprise a constaté une réduction de 25 % des erreurs de prévision [6].
Le pétrole brut et le gaz constituent aujourd'hui une source d'énergie primaire qui a un impact sur les moyens de subsistance dans le monde entier. Prévoir le prix du pétrole et du gaz est un problème complexe en raison de la myriade de facteurs qui l'influencent. Les modèles de prévision actuels comprennent des séries chronologiques et des modèles économétriques [7].
L'IA pour la prévision des prix du pétrole et du gaz peut être adaptée pour prendre en compte des facteurs tels que les informations historiques et actuelles sur les prix, les conditions météorologiques, la volatilité du marché, la demande et l'offre.
Les techniques d'ensemble qui combinent plusieurs algorithmes comme ANN, GA et SVM peuvent construire des modèles pour prédire les prix du pétrole brut [8]. Toutefois, pour qu'une telle solution pilotée par l'IA soit complète, elle doit accéder aux actualités et aux tendances actuelles et ne pas s'appuyer uniquement sur des données historiques [9]. Malgré leur complexité, les systèmes d'IA parviennent bien à utiliser les données et d'autres indicateurs tels que les sentiments du marché et les facteurs géopolitiques pour établir des prévisions.
Les prévisionnistes pensent toujours que l'IA a encore du chemin à faire avant de pouvoir prédire avec précision les prix du pétrole.
Interrogé sur la capacité de l'IA à prédire les prix du pétrole, Al Salazar, premier vice-président d'Enverus Intelligence Research (EIR), a reconnu l'avantage de l'IA par rapport aux méthodes de convection. Selon lui, les avantages de l'IA comprennent des capacités puissantes de traitement des données et de calcul. Toutefois, M. Salazar se méfie de la capacité de la technologie de l'IA à suivre les actions de l'OPEP combinées à d'autres influences géopolitiques [10].
L'industrie pétrolière et gazière est un secteur à forts enjeux, où il est constamment nécessaire de surveiller et d'évaluer les risques. Les entreprises doivent suivre un large éventail de menaces potentielles, notamment les risques opérationnels, la conformité réglementaire et les risques environnementaux. Des processus d'évaluation et de gestion des risques non optimisés peuvent conduire à des oublis et à une résolution réactive des problèmes.
Traditionnellement, l'industrie utilise l'analyse préliminaire des risques (APR) pour gérer les menaces potentielles [11]. Cette méthode comprend des processus étendus qui peuvent ne pas hiérarchiser correctement les risques et souffrir de préjugés humains.
La transformation numérique permet au secteur de prévoir, de visualiser et même de simuler les menaces potentielles. Voici quelques-uns des domaines dans lesquels l'IA peut prévoir les risques :
La prévision des risques par l'IA peut aider les industries pétrolières et gazières à éviter les risques associés à l'exploration, à la production et aux opérations.
Il ne fait aucun doute que l'IA offre à l'industrie pétrolière et gazière plusieurs avantages en matière de prévisions. En voici les principaux :
Les prévisions aident les entreprises pétrolières et gazières à ajuster et à optimiser leurs stratégies. Les méthodes de prévision traditionnelles peuvent être limitées et subjectives en raison des préjugés humains.
L'IA et la ML révolutionnent la manière dont les prévisions sont faites dans l'industrie. La capacité de l'IA à analyser de vastes ensembles de données et à traiter des tâches spécifiques plus ou moins complexes a donné naissance à une nouvelle génération de solutions de prévision. Les prévisions basées sur l'IA peuvent aider l'industrie pétrolière et gazière à optimiser la production, à naviguer sur des marchés volatils et à gérer les risques de manière efficace.
Ecrit par Baptiste Aelbrecht
