Компаниите от нефто-газовия отрасъл все по-често търсят помощта на новите технологии. Специално място вече заемат изкуственият интелект (ИИ) и анализът на големи данни (Big Data). Те се оказват ценен "съюзник", като допринасят за по-точно и бързо откриване на залежи от природен газ и петрол, пише Rosstip.

Традиционните методи за търсене на газ - сеизмични проучвания, геохимичен анализ, прокарване на проучвателни сондажи, често изискват значително време и ресурси. При това те дават ограничено количество информация, което може да доведе до неточни прогнози. Появата на

Big Data променя "играта" кардинално:

1. Компаниите разполагат с огромни масиви информация за проучени и експлоатирани преди това находища. Анализът на такива данни позволява да се откриват скрити закономерности и зависимости между геоложките характеристики и наличието на газ.
2. Използването на текущи данни също е важно - сеизмични данни, сателитни снимки, резултати от геохимичен анализ и данни от датчици се предават в реално време. Това позволява да се моделират потенциални находища, като се
вземат предвид промените в околната среда.
3. Big Data обединява информация от различни източници — от сателитни снимки до характеристики на
сондирането. Такъв подход помага да се получи пълна картина на възможните газови залежи.

Изкуственият ум прогнозира
ИИ се превърна в ключов инструмент за интерпретиране на големи данни. Съвременните алгоритми за машинно обучение позволяват откриването на закономерности, които не могат да видят дори най-опитните геолози. Ето няколко
примера за използване на ИИ:
 Анализ на геоложки данни: ИИ анализира скали, тяхната плътност, порьозност и други параметри, за да определи вероятността за наличие на газ. При това той използва както исторически данни, така и данни от текущи
изследвания.
 Прогнозиране по сеизмични данни: Алгоритмите за машинно обучение се обучават върху големи масиви сеизмични данни, за да отделят области с висока вероятност за наличие на газ. Това значително намалява времето за анализ и повишава точността. 
 Идентифициране на скрити аномалии: ИИ може да открива аномални зони, които традиционните методи за анализ биха пропуснали. Например той може да открие залежи на газ в сложни геоложки структури.
 Моделиране на находища: Използвайки данните за температура, налягане и химически състав на скалите, ИИ моделира триизмерни карти на потенциални находища, което помага по-точно да се планира сондирането.

Интегрирането на Big Data и ИИ в геоложките проучвания предоставя

няколко важни предимства:

1. Намаляване на разходите: Традиционните методи изискват прокарване на
голям брой проучвателни сондажи, което е скъпо и отнема време.
Използването на Big Data и ИИ позволява да се фокусираме само върху перспективните участъци.
2. Съвременните алгоритми за машинно обучение могат да отчитат хиляди параметри едновременно, което значително увеличава точността на прогнозите.
3. Скорост на обработка на данни: Анализът на големи данни и прогнозирането на находища с помощта на ИИ отнемат значително по-малко време, отколкото традиционните подходи.
4. Екологична устойчивост: Намаляването на броя на неуспешни сондирания позволява да се минимизира въздействието върху околната среда. 

Пример за успешно прилагане на Big Data и ИИ е проект в ледена Арктика, където традиционните методи на проучване са затруднени заради сложни климатични условия. Анализът на големи данни, включващ сеизмични проучвания, сателитни снимки и исторически данни, позволи да се идентифицират няколко перспективни зони. Алгоритмите за машинно обучение анализираха милиони данни и идентифицираха ключови области за проучвателно сондиране. В резултат на това бе открито ново находище на газ с минимални разходи и въздействие върху природата.

Ролята на Big Data и ИИ ще нараства

Прилагането на Big Data и ИИ позволяват с минимален разход на време и ресурси да се откриват перспективни находища, като се увеличава рентабилността и се намалява екологичният отпечатък.Интеграцията с IoT (Интернет на нещата) ще позволи в реално време да се получават данни от датчици, инсталирани на сондажни платформи и други обекти. Облачните изчисления и квантовите технологии могат значително да ускорят обработката на данни, което ще направи прогнозите още по-точни.