#本文由作者授权发布,未经作者许可,禁止转载,不代表IPRdaily立场#
原标题:Relecura分析油气行业AI技术专利趋势
2019年3月,美国专利数据服务商Relecura分析人工智能(AI)技术对油气行业的影响和未来发展趋势。
人工智能(AI)技术正在越来越多地应用到石油和天然气(油气,O&G)行业,并在优化生产、降低运营成本和最大限度地提高效率上发挥了重要作用。鉴于燃料价格下跌,以及能源生产对环境和个人安全的影响,油气从业公司正积极利用AI等技术来优化流程,使得投资回报最大化。根据市场研究公司Markets and Markets发布的报告显示,人工智能在全球油气市场的应用预计将从2017年的15.7亿美元增长到2022年的28.5亿美元,复合年增长率达到12.66%。
油气行业中AI技术主要应用在以下几个领域:
勘探和生产(E&P)全生命周期的规划和预测;
通过实时钻井优化提高运营效率并降低成本;
土地测量和管道检查;
使用预测性维护降低风险。
1、产业总体趋势
自2014年以来,油气行业中与AI技术相关的专利数据急剧增长。人工智能技术越来越多地应用在地震测量、基于模型的数据分析、集中整合流程和其他相关领域。
图1 油气行业AI技术专利申请趋势
如图2所示,中国是该领域最大的受理国,其次为美国。数据分析显示,许多从事油气行业人工智能技术的新兴实体都来自中国。
图2 油气行业AI技术专利申请地域分布
2、技术引领者
如图3,哈里伯顿公司(While Halliburton)是油气行业AI相关专利最大的持有者,专利数量在2014年后增长迅速。通用电气(GE)近几年增速最快。哈里伯顿是世界上最大的能源产品和服务提供商之一,致力于通过数据战略来提升商业价值。为了加速数字化转型,该公司还于2017年下半年与微软建立了合作伙伴关系。
图3 油气行业AI技术领先专利权人
通用电气在2018年与英伟达(Nvidia)达成合作,以促进AI技术应用于油气行业。通过建立合作关系,通用电气可以对英伟达所有AI平台进行访问,如Nvidia DGX-1超级计算机、桌面DGX站超级计算机、Nvidia Jetson AI。Nvidia Jetson AI是能够支持本地深度学习处理的边缘计算机平台。
3、技术趋势
如图4,油气行业AI技术专利申请数量最多的技术领域为钻井作业自动控制系统(E21B44/00),且申请量在2015年后申请量激增。总体而言,机器学习(G06N20/00)领域相关技术专利申请量在2015年后的增长最快。
图4 油气行业AI专利技术分布
钻井是油气行业的高风险业务之一,同时也需要大量投资。AI技术在钻井领域的应用有助于改进规划、优化实时钻井、排除操作故障以及识别和缓解风险。通过采用机器学习算法对连接设备的数据进行分析和预测,能够有效提高公司基础设施的资产性能、优化生产能力,以及进行相关维护、规划和预测。
如图5,专利主题图显示,哈里伯顿在E21B 44/00(钻井作业相关技术的自动控制系统)领域所持专利组合数量全球第一,其次是斯伦贝谢(Schlumberger)。斯伦贝谢是全球最大的油田服务商之一,为石油和天然气勘探、钻探、生产和加工提供技术和服务,该公司已成功将AI技术整合到油气勘探和生产生命周期中。
图5 油气行业AI技术专利主题图
相比较而言,通用电气在油气勘探和精炼的计算模型及控制参数上处于领先地位。哈里伯顿在钻孔中的AI供电和自动操作设备上占优势。
4、未来发展趋势
通过对顶级油气公司持有的专利分析得出,它们已经将人工智能、深度学习和预测分析应用到流程优化和常规功能监测中。机器学习和钻机优化等技术已经在业内普及。这些技术的早期采用者在提高效率和提高研发投资回报方面获益最大。
来源:中科院知识产权信息
作者:中科院IP信息
检索/校译:朱月仙 编译:侯雪婷
编辑:IPRdaily赵珍 校对:IPRdaily纵横君
推荐阅读(点击图文,阅读全文)
开年重磅!寻找40位40岁以下企业知识产权精英(40 Under 40)
2019粤港澳大湾区“高价值专利培育布局”大赛最全攻略!
“投稿”请投邮箱“iprdaily@163.com”
「关于IPRdaily」
IPRdaily成立于2014年,是全球影响力的知识产权媒体+产业服务平台,致力于连接全球知识产权人,用户汇聚了中国、美国、德国、俄罗斯、以色列、澳大利亚、新加坡、日本、韩国等15个国家和地区的高科技公司、成长型科技企业IP高管、研发人员、法务、政府机构、律所、事务所、科研院校等全球近50多万产业用户(国内25万+海外30万);同时拥有近百万条高质量的技术资源+专利资源,通过媒体构建全球知识产权资产信息第一入口。2016年获启赋资本领投和天使汇跟投的Pre-A轮融资。
(英文官网:iprdaily.com 中文官网:iprdaily.cn)
本文来自中科院知识产权信息并经IPRdaily.cn中文网编辑。转载此文章须经权利人同意,并附上出处与作者信息。文章不代表IPRdaily.cn立场,如若转载,请注明出处:“http://www.iprdaily.cn/