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能源的未来:壳牌如何利用人工智能来改变能源行业

2024-12-20 06:47:01 英文原文

作者:Bernard Marr

从快百万倍的模拟到人工智能驱动的知识管理,以下是人工... [+]智能正在重塑能源的未来。

Adobe Stock

能源行业正处于历史的关键时刻。随着世界迫切需要减少排放,同时满足不断增长的能源需求,人工智能正在成为这一转型的强大盟友。壳牌在能源生产领域拥有百年历史,在利用人工智能重塑传统运营和未来能源解决方案方面处于领先地位。

“人工智能不是灵丹妙药,但它是一种可以帮助我们加速能源转型和减少二氧化碳排放的工具,”壳牌数字创新副总裁 Dan Jeavons 解释道。这种务实而又雄心勃勃的方法已经在多个领域取得了显着的成果。

科学模拟的革命性速度

壳牌人工智能之旅中最引人注目的成就之一是科学模拟的急剧加速。壳牌与 NVIDIA 合作,实现了几年前看似不可能的目标:运行复杂的能源模拟速度比传统方法快一百万倍。

NVIDIA 高级董事总经理 Marc Spieler 正确看待这一进步:“能够模拟数千年或数百万年,而传统的高性能计算方式通常需要数年时间才能模拟和处理......让我们能够真正了解我们将如何处理来自一切事物的大量排放。”

例如,壳牌创建了人工智能机器学习模型,可以研究地下储层中的二氧化碳储存,速度比传统的基于物理的模拟快约 100,000 倍。这一突破使他们能够在筛选阶段更快地评估碳捕获和封存项目的不同地质、注入速率和压力——这是实现净零目标的关键组成部分。

从愿景到现实

壳牌正在将人工智能的边界从模拟扩展到实际应用。他们的视觉遥感(VERS)计划利用地理空间人工智能从遥感和卫星数据中提取见解,帮助识别生物燃料并优化清洁能源投资。

该公司还在其运营中部署了先进的机器视觉系统,使用 NVIDIA 技术来监控设备状态、检测排放并增强安全性。这些系统甚至可以在边缘运行,使用人工智能来确保工人实时佩戴适当的安全设备,即使在互联网连接有限的地方也是如此。

在整个组织内实现人工智能民主化

壳牌不仅仅专注于高端人工智能应用。该公司开发了一个强大的框架,使整个员工的人工智能访问民主化,使数千名员工能够开发自己的人工智能解决方案。这一“公民发展”计划在一个精心构建的框架内运作,该框架平衡了创新与安全性和合规性。

该计划的核心是一个复杂的分区系统,该系统根据人工智能应用程序的风险和复杂性对其进行分类。“我们有这样的分区概念,其中某些事物、某些数据类型、某些应用程序......我们可以说这是一个‘绿色区域’应用程序,我们允许人们使用相对较轻的开发更简单或低风险的应用程序触摸控制,”Jevons 解释道。更敏感的应用程序属于“琥珀色”和“红色区域”,需要额外的监督和专业知识。

结果不言而喻,现在整个组织内有数千名用户积极参与人工智能开发。壳牌已经建立了一个由 12,000 多名成员组成的蓬勃发展的人工智能社区,并得到了几乎每位员工都可以使用的全面“数字技能”计划的支持。“了解能源行业问题的人不一定是像我这样的人,”杰文斯指出。“实际上是那些在第一线解决问题的人。我们想做的事情之一就是让这些人能够使用人工智能解决这些问题。”

未来的网格

也许人工智能最令人着迷的应用之一是重新构想电网。随着我们从集中式发电厂转向分布式可再生能源网络,管理电网的复杂性呈指数级增长。

“未来,由于太阳能电池墙、电动汽车、风能和其他一切,我们将拥有一个电网和一个能源世界,其中电力将被非常分布式地开发,并且将根据需要进行存储和回收,”解释道斯皮勒。从大约 8,000 个发电厂到数百万个能源和存储点的转变需要复杂的人工智能系统进行有效管理。

塑造明天的能源格局

壳牌的人工智能计划不仅限于运营改进,还扩展到碳捕获和存储、生物燃料和电动汽车基础设施等领域的基础研究。该公司正在使用人工智能驱动的地理空间分析来优化电动汽车充电站的布局,并从农作物和废物中识别新的生物燃料来源。

该公司还正在革新其研究能力,利用生成式人工智能和大型语言模型,使数十年积累的科学知识变得更容易获取。这种方法有望大大缩短研发周期,使研究人员能够设计更智能的实验,并在开发清洁能源解决方案方面取得更快的进展。

一个特别创新的应用涉及数据中心,Jevons 将其描述为未来的“能源中心”。“数据中心将成为能源中心……像 NVIDIA 这样的公司以及许多主要云提供商都非常关注数据中心脱碳的兴趣。我认为这可以成为加速电气化的催化剂在更广泛的能源领域。”

未来之路

能源转型是我们这个时代最大的挑战之一,也是机遇之一。通过人工智能的战略部署,壳牌正在展示传统能源公司如何发展以满足不断变化的世界的需求。随着这些技术的不断成熟,它们有望加速开发更清洁、更高效的能源解决方案,同时优化现有基础设施,实现更可持续的未来。

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摘要

人工智能 (AI) 正在改变能源行业,其科学模拟速度比传统方法快一百万倍,并可在遥感和设备监控方面实现实际应用。领先的石油公司壳牌利用人工智能加速二氧化碳储存模拟,并部署机器视觉系统进行安全和排放检测。该公司还通过结构化框架实现员工对人工智能的民主化,使数千名员工能够开发自己的解决方案。此外,壳牌还应用人工智能重新构想电网并加强可再生能源、电动汽车基础设施和生物燃料等基础研究领域。这些举措凸显了传统能源公司如何利用先进技术实现可持续发展目标。

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