人工智能在减少碳排放和提高能源效率中的作用

文章 (62) 2021-03-26 12:29:11

我们的世界已经达到一个让社会认识到地球正处于压力之下的地步,能源和技术部门处于这一考虑的最前沿。微软与普华永道(PwC)一起揭示了当前地球面临的挑战的紧迫性,据报道,有91%的人不在标准的空气质量控制区中生活,自1970年以来丧失了60%的生物多样性,并且温室气体达到三百万年来的最高水平

为了克服这些挑战,我们必须减少碳足迹。人工智能将在支持能源行业实现更高效,互联和可持续发展的目标方面发挥关键作用。

围绕该计划的策略对于能源行业当前和未来的运营计划至关重要。一些主要的石油和天然气公司甚至透露了雄心勃勃的蓝图,预算和组织过渡,以尽自己的一份力量减少排放并扭转气候变化的潮流。

准备就绪的高级AI

作为一家生产能源软件的AI公司的首席执行官,我了解全球向低碳未来发展的重要性。我们公司计划继续满足客户需求,同时共同应对更清洁的能源挑战,在复杂的全球挑战中发挥部分作用,即向低碳未来过渡,同时仍能满足当今世界面临的能源需求。

人工智能将在帮助公司和行业实现净零野心方面发挥关键作用。实现低碳未来将需要更有效的运营,以帮助提高生产率并减少浪费。能源AI可以通过旨在优化效率,更经济地利用资源以加速全球可再生能源,脱碳和碳负排放计划的技术来朝着这一目标努力。

工业实力的AI:全球发展的现代解决方案

数字化下游运营已显示出令人鼓舞的结果,工厂效率提高了8%-12%。扩大人工智能在这一运动中赢得成功的潜力意味着利用最先进的技术形式。可解释的认知人工智能系统已经到位,可以满足这一需求。这些系统可以提取和识别大型工业设施(如精炼厂)中存在的大量数据,并利用经过编纂的人员专业知识在公司范围内提出建议。

在支持诸如bp的Whiting炼油厂项目之类的设施的下游运营的解决方案中可以找到示例。炼油厂经理唐·波特说:“作为英国石油公司内最大的炼油厂,我们需要应对双重挑战-世界需要低碳能源,同时又需要更多的能源。” “我们正在将自己定位为在这种不断发展的环境中蓬勃发展。”

基于知识的推理和数字化的融合旨在帮助决策者发现无法预料的前景并做出艰难的选择。流程的后续改进可能会导致运营能力的精简,从而使设施更有效地发挥作用并减少浪费。改善沟通,加强协作,节省更多的燃料并减少浪费,这意味着公司也可能增加收入增长的潜力,特别是在高价值行业。

认知人工智能非常擅长理解复杂的问题,在这些问题中,工业实践由能源,公用事业和工业物联网等不断涌入的数据组成,而流程需要持续,透明的监督。认知型AI通过人类可读的审计跟踪提供了这种清晰度,使整个组织可以跟踪他们如何优化流程以获取更多价值并减少浪费,最终减少碳足迹并接近零净值。

现实的展望

将能源行业从主要的石油和天然气转变为更多的可再生资源不会一overnight而就。在此波动阶段,全球社区将需要能量。使流程更高效并减少浪费的解决方案对于此过渡阶段至关重要。

人类仍然需要传统能源,以及运输和提炼高价值资产。我们的化石燃料投资组合不可能在一夜之间消失。相反,我们应该确定如何更好地管理它,以便朝着拥有更少废物,更高效率,更高生产率和更低碳足迹的更具可再生性的未来发展。旨在帮助降低每桶石油的碳强度的解决方案可以帮助我们迈向更加碳友好的前景,同时确保在我们迈向零碳净值的未来时满足世界的能源需求。

对于所有渴望遵循这条路线以拥抱减碳AI解决方案的行业,这里有两个选择解决方案提供商的提示:

•与具有技术能力的工业级AI软件公司合作,该技术具有提供整个组织范围的整体前景和策略的能力。

•选择一家拥有AI就绪计划的人工智能公司,以从一开始就无缝地将整个企业过渡到其数字化战略。

具有这两个要素的AI公司可能是任何人采取步骤实现零净目标的关键。

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