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        全球油氣行業AI技術專利趨勢

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        知識產權界6年前
        全球油氣行業AI技術專利趨勢

        全球油氣行業AI技術專利趨勢

        #本文由作者授權發布,未經作者許可,禁止轉載,不代表IPRdaily立場#


        原標題:Relecura分析油氣行業AI技術專利趨勢


        2019年3月,美國專利數據服務商Relecura分析人工智能(AI)技術對油氣行業的影響和未來發展趨勢。


        人工智能(AI)技術正在越來越多地應用到石油和天然氣(油氣,O&G)行業,并在優化生產、降低運營成本和最大限度地提高效率上發揮了重要作用。鑒于燃料價格下跌,以及能源生產對環境和個人安全的影響,油氣從業公司正積極利用AI等技術來優化流程,使得投資回報最大化。根據市場研究公司Markets and Markets發布的報告顯示,人工智能在全球油氣市場的應用預計將從2017年的15.7億美元增長到2022年的28.5億美元,復合年增長率達到12.66%。


        油氣行業中AI技術主要應用在以下幾個領域:


        • 勘探和生產(E&P)全生命周期的規劃和預測;

        • 通過實時鉆井優化提高運營效率并降低成本;

        • 土地測量和管道檢查;

        • 使用預測性維護降低風險。


          1、產業總體趨勢  


        自2014年以來,油氣行業中與AI技術相關的專利數據急劇增長。人工智能技術越來越多地應用在地震測量、基于模型的數據分析、集中整合流程和其他相關領域。


        全球油氣行業AI技術專利趨勢圖1  油氣行業AI技術專利申請趨勢


        如圖2所示,中國是該領域最大的受理國,其次為美國。數據分析顯示,許多從事油氣行業人工智能技術的新興實體都來自中國。


        全球油氣行業AI技術專利趨勢

        圖2  油氣行業AI技術專利申請地域分布


          2、技術引領者  


        如圖3,哈里伯頓公司(While Halliburton)是油氣行業AI相關專利最大的持有者,專利數量在2014年后增長迅速。通用電氣(GE)近幾年增速最快。哈里伯頓是世界上最大的能源產品和服務提供商之一,致力于通過數據戰略來提升商業價值。為了加速數字化轉型,該公司還于2017年下半年與微軟建立了合作伙伴關系。


        全球油氣行業AI技術專利趨勢圖3  油氣行業AI技術領先專利權人


        通用電氣在2018年與英偉達(Nvidia)達成合作,以促進AI技術應用于油氣行業。通過建立合作關系,通用電氣可以對英偉達所有AI平臺進行訪問,如Nvidia DGX-1超級計算機、桌面DGX站超級計算機、Nvidia Jetson AI。Nvidia Jetson AI是能夠支持本地深度學習處理的邊緣計算機平臺。


          3、技術趨勢  


        如圖4,油氣行業AI技術專利申請數量最多的技術領域為鉆井作業自動控制系統(E21B44/00),且申請量在2015年后申請量激增??傮w而言,機器學習(G06N20/00)領域相關技術專利申請量在2015年后的增長最快。


        全球油氣行業AI技術專利趨勢圖4  油氣行業AI專利技術分布


        鉆井是油氣行業的高風險業務之一,同時也需要大量投資。AI技術在鉆井領域的應用有助于改進規劃、優化實時鉆井、排除操作故障以及識別和緩解風險。通過采用機器學習算法對連接設備的數據進行分析和預測,能夠有效提高公司基礎設施的資產性能、優化生產能力,以及進行相關維護、規劃和預測。


        如圖5,專利主題圖顯示,哈里伯頓在E21B 44/00(鉆井作業相關技術的自動控制系統)領域所持專利組合數量全球第一,其次是斯倫貝謝(Schlumberger)。斯倫貝謝是全球最大的油田服務商之一,為石油和天然氣勘探、鉆探、生產和加工提供技術和服務,該公司已成功將AI技術整合到油氣勘探和生產生命周期中。


        全球油氣行業AI技術專利趨勢

        圖5  油氣行業AI技術專利主題圖


        相比較而言,通用電氣在油氣勘探和精煉的計算模型及控制參數上處于領先地位。哈里伯頓在鉆孔中的AI供電和自動操作設備上占優勢。


          4、未來發展趨勢  


        通過對頂級油氣公司持有的專利分析得出,它們已經將人工智能、深度學習和預測分析應用到流程優化和常規功能監測中。機器學習和鉆機優化等技術已經在業內普及。這些技術的早期采用者在提高效率和提高研發投資回報方面獲益最大。



        來源:中科院知識產權信息
        作者:中科院IP信息
        檢索/校譯:朱月仙   編譯:侯雪婷
        編輯:IPRdaily趙珍          校對:IPRdaily縱橫君


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