石油和天然气市场中的人工智能（2025 - 2033）

人工智能在石油和天然气市场摘要

勘探、生产和炼油厂运营对预测性维护和实时运营分析的需求推动了石油和天然气行业对人工智能不断增长的需求。机器学习和计算机视觉的日益普及正在帮助公司优化钻井效率、监控设备运行状况和研究减少运营停机时间。人们越来越关注人工智能自动化和数字孪生技术，以增强安全性、提高准确性并最大限度地降低成本。基于云的人工智能平台的日益集成使得复杂运营中能够实现更快、数据驱动的决策和无缝协作。此外，企业正在利用人工智能支持可持续发展计划、监控排放并提高整个价值链的运营效率。

安全和风险管理领域对人工智能的需求正在提高运营可靠性和合规性。人工智能监控系统的不断部署可以尽早发现异常情况和潜在危险。公司正在将人工智能与预测模型相结合，以防止事故并降低工作场所风险。人工智能驱动的分析正在改善应急响应和环境影响管理的决策。此外，人工智能的应用正在帮助运营商保持监管合规性，同时优化运营效率。

石油和天然气行业中的人工智能越来越多地被用于先进的油藏模拟和资源估算，从而实现更准确的勘探规划。人工智能驱动的供应链优化的越来越多的使用正在帮助企业降低物流成本并提高交付效率。人工智能驱动的市场分析使运营商能够预测商品价格并优化生产策略。自然语言处理 (NLP) 的应用正在促进自动报告生成、知识提取和法规遵从。此外，人工智能正在通过智能调度、远程监控和操作员决策支持系统来提高员工生产力。

组件洞察

由于 AI-en 部署的不断增加，硬件细分市场将在 2024 年占据主导地位，占据超过 43% 的份额。跨勘探、钻井和生产作业的传感器、服务器和边缘设备。对强大计算基础设施不断增长的需求正在推动对高性能 GPU 和用于实时分析的专用硬件的投资。公司正在采用人工智能硬件来增强预测性维护、监控设备健康状况并提高运营效率。人工智能硬件与物联网设备的集成可实现无缝数据收集和更快的决策。此外，坚固耐用和节能硬件的进步正在支持偏远和充满挑战的石油和天然气环境中的操作。

在勘探、生产和炼油厂运营中越来越多地采用人工智能平台和分析解决方案的推动下，预计软件领域将在预测期内出现显着增长。公司越来越多地利用机器学习、预测分析和数字孪生软件来优化钻井、监控资产，提高运营效率。基于云的人工智能软件的日益集成使得地理上分散的运营中的实时数据处理和无缝协作成为可能。人工智能驱动的软件解决方案还通过监控排放、能源消耗和监管合规性来支持可持续发展计划。此外，对定制、可扩展的软件应用程序的需求不断增长，正在推动人工智能石油和天然气解决方案的持续创新。

产品洞察

由于越来越多地采用人工智能驱动的工具来优化生产计划和资源分配，生产计划领域正在不断增长。公司正在利用预测分析和机器学习算法来预测生产绩效并最大限度地减少运营瓶颈。人工智能与实时监控系统的集成可以动态调整钻井、开采和加工活动。人工智能基于的生产计划解决方案正在帮助运营商降低成本、提高效率并提高整体资产利用率。此外，对数据驱动决策的重视正在推动对先进生产计划软件和平台的持续投资。

由于越来越多地采用智能监控系统来预测设备故障并减少计划外停机，预计预测维护和机械检查领域预计将在预测期内以更快的速度增长。公司正在利用机器学习和高级分析来分析传感器数据并优化维护计划。预测性维护工具与物联网机械的集成正在提高运营效率并延长关键资产的使用寿命。远程监控和自动诊断正在帮助操作员降低维护成本并提高安全标准。此外，重点是尽量减少运营干扰选项和最大化资产性能正在推动对预测性维护技术的持续投资。

技术见解

由于越来越多地使用先进算法来分析复杂数据集并提取可行的见解，机器学习领域正在不断增长。公司正在利用机器学习模型来优化勘探、生产和资产管理流程。机器学习与实时监控系统的集成可实现预测决策和运营效率。它还帮助操作员提高安全性、降低成本并增强整体过程的可靠性。此外，对智能自动化和数据驱动策略的需求不断增长，正在推动整个行业对机器学习解决方案的持续投资。

由于视觉数据分析在移动领域的使用越来越多，预计计算机视觉领域在预测期内将以最快的复合年增长率增长。监控设备、管道和操作流程。公司正在利用图像和视频识别技术来检测异常、增强安全性并防止操作故障。计算机视觉与无人机和远程检查工具的集成可以在充满挑战的环境中实现更快、更准确的资产监控。它还通过识别缺陷并确保遵守运营标准来支持质量控制。此外，对自动化检测和实时视觉智能的需求不断增长，正在推动对计算机视觉技术的持续投资。

应用洞察

由于越来越多地采用先进技术进行勘探、钻井和生产优化，上游领域正在不断增长。公司正在利用预测分析和机器学习来识别新的储量并提高油井性能。实时监控和数据驱动决策是我提高复杂现场作业的作业效率并降低风险。使用自动化和远程检查工具有助于最大限度地减少停机时间并提高上游活动的安全性。此外，对最大化资源回收和经济高效生产的日益关注正在推动对上游技术和解决方案的持续投资。

由于在石油和天然气的运输、储存和分配方面越来越多地采用先进的监控和优化技术，预计中游领域在预测期内将出现最快的复合年增长率。公司正在利用预测分析和实时数据来增强管道完整性并防止泄漏或运营中断。自动化和远程监控系统的集成正在提高运营效率并降低维护成本。人工智能驱动的解决方案被用来优化物流、仓储愤怒管理和中游运营的吞吐量。此外，对安全、监管合规性和经济高效的资产管理的关注正在推动对中游技术和解决方案的持续投资。

区域洞察

由于人工智能在预测性维护、油藏建模和实时运营分析方面的加速采用，北美石油和天然气行业的人工智能在 2024 年占据全球市场的主导地位，份额将超过 36%。公司正在利用机器学习和计算机视觉来优化钻井效率并减少设备停机时间。人们越来越多地使用数字孪生和人工智能自动化来提高安全性和运营效率。基于云的人工智能平台进一步实现了上下游运营的敏捷决策。

美国石油和天然气市场中的人工智能趋势

美国石油中的人工智能在用于勘探、生产优化和预测性维护的人工智能分析的快速部署的推动下，到 2024 年，天然气行业将占据市场主导地位，份额将超过 59%。公司正在将人工智能与物联网传感器集成，以实时监控管道和设备的健康状况。对智能钻井技术和自动化的投资不断增加，以降低运营成本并提高效率。此外，人工智能还用于监测炼油厂排放并支持整个能源运营的可持续发展计划。

欧洲石油和天然气行业人工智能市场趋势

由于人们越来越关注能源转型和可持续运营，欧洲石油和天然气行业人工智能预计从 2025 年到 2033 年将以 22% 左右的复合年增长率增长。人工智能正在应用于预测性维护、智能炼油厂运营和流程优化。使用人工智能驱动的分析进行上游勘探和中游管道管理稳步上升。监管合规性和环境可持续发展目标正在进一步加速整个欧洲石油和天然气业务的人工智能整合。

亚太地区石油和天然气行业人工智能市场趋势

预计从 2025 年到 2033 年，亚太地区石油和天然气行业人工智能将以超过 26% 的最快复合年增长率增长。不断增加的勘探和生产活动以及政府对能源领域采用人工智能的大力支持推动了这一需求。公司越来越多地采用人工智能进行预测性维护、生产优化和资产监控，以提高效率。基于云的人工智能解决方案和数据驱动的决策正在成为该地区快速增长的关键推动因素。

石油和天然气公司关键人工智能洞察

石油和天然气行业人工智能的一些关键公司包括 IBM、埃森哲、谷歌、微软、甲骨文等。组织正致力于增加 gai 的客户群n 在行业中具有竞争优势。因此，主要参与者正在采取多项战略举措，例如并购以及与其他大公司建立合作伙伴关系。

• IBM 是应用人工智能和高级分析来优化勘探、生产和分销领域的石油和天然气运营的全球领导者。通过 Watson AI 平台，IBM 帮助能源公司利用预测性维护、异常检测和流程自动化来减少停机时间并提高安全性。该公司的人工智能解决方案广泛用于分析地震数据、预测设备故障和优化钻井策略。 IBM 在将人工智能与物联网和云计算相集成方面拥有丰富的专业知识，可在复杂的工业环境中实现实时决策。 IBM 与主要石油公司的战略合作使 IBM 成为能源领域数字化转型的关键推动者。

• 埃森哲专注于人工智能驱动领域甚至为石油和天然气行业提供数字化转型咨询，重点关注提高运营效率和可持续性。该公司将人工智能与自动化、数据分析和云技术相结合，以简化生产并提高资产绩效。通过其 Industry X 和埃森哲应用智能平台，它为预测性维护、能源预测和劳动力优化提供定制的人工智能解决方案。埃森哲还与微软、AWS等主要技术提供商合作，加速上下游运营创新。其整体方法帮助石油和天然气公司转向与能源转型目标相一致的智能、以数据为中心的运营。

近期发展

• 2025 年 8 月，Wood Mackenzie 推出了两款先进工具“前景评估”和人工智能驱动的“类似物”，集成到其 Lens Subsurface 平台中。这些创新帮助上游公司识别具有强大经济性和低碳足迹的石油和天然气资源。由人工智能驱动的类似物工具利用 Synoptic AI 对地下数据进行公正、高效的评估，从而能够快速、准确地识别资源类似物。 Wood Mackenzie 能源研究高级副总裁 Andrew Latham 表示，这些工具支持在快速发展的能源格局中开发有利可图且可持续的上游投资组合。

• 2025 年 7 月，GeoComputing 推出了 GEN6 RiVA 平台，一种岩土计算解决方案，旨在支持 PaleoScan、Petrel 和 Kingdom 等 AI 工具。该平台通过为复杂的工作环境提供高效、高性能的解决方案来应对勘探和生产中的挑战。它集成了支持人工智能的 GPU 和可配置的工作站配置文件，以提高运营效率并支持容器化人工智能工作流程。通过无缝融合先进技术，GEN 6 RiVA平台帮助运营商以更高的速度和准确性解锁新的地球科学见解

• 2024年9月，华为在上海举行的HUAWEI CONNECT 2024期间公布了石油和天然气领域人工智能应用的重大进展。这些创新集中在大模型建设、精细化勘探技术、智慧油田改造、天然气产业升级等方面。这些举措的目标是提高运营效率、增加储备并促进稳中求进，确保安全高质量发展。华为高级副总裁李鹏强调，公司致力于推动行业勘探、生产和运输过程的智能化转型。 

油气市场中的人工智能