报告概述

预计到 2033 年，全球石油和天然气领域的人工智能市场规模将从 2023 年的28 亿美元增至约82 亿美元，在预测期内以复合年增长率 11.3% 的速度增长。 2024 年至 2033 年。

在行业对效率和降低成本的需求的推动下，石油和天然气市场的人工智能正在经历显着增长。有几个关键因素正在推动人工智能在石油和天然气行业的应用。优化生产、降低运营成本和提高安全标准的需求是主要驱动因素。

此外，该行业注重最大限度地减少环境影响和遵守严格的监管要求，这导致了可以监控排放和预测设备故障的人工智能解决方案的集成。人工智能实时处理和分析大量数据的能力允许更明智的设计决策，进一步鼓励其采用。

随着公司寻求提高运营效率和降低成本，石油和天然气行业对人工智能的需求不断增长。人工智能技术可实现预测性维护、优化设备性能并防止意外停机。此外，人工智能驱动的分析有助于油藏管理和钻井作业，从而提高资源开采效率。

石油和天然气行业一直在快速采用人工智能 (AI) 技术。 Market.us 最近的一份报告表明，全球92%的石油和天然气企业已经开始投资人工智能或计划在未来两年内这样做。这突显了业界对人工智能带来的潜在优势的认可。

事实上，50%石油和天然气行业的高管已经实施了人工智能驱动的解决方案来应对各种业务挑战。一个区域，其中人工智能对预测性维护产生了重大影响，预测性维护的采用率在 2023 年增加了 28%。通过使用 AI 算法分析数据，公司能够在设备和机器发生代价高昂的故障之前检测到维护问题，从而节省大量成本并减少停机时间。

人工智能在石油和天然气行业的另一个关键应用是地震数据分析和解释。为此，各大公司对人工智能驱动的技术进行了大量投资，到 2023 年，识别潜在碳氢化合物储量的准确性将提高20%。

此外，基于人工智能的数字孪生（实物资产的虚拟复制品）的采用量增长了35%，从而实现了实时监控、模拟和优化操作。事实证明，这对于提高效率和生产力具有无价的价值。

供应链管理和物流优化已经e还受益于石油和天然气领域的人工智能集成。 2023 年，人工智能在这些领域的使用使运营成本降低了12%。人工智能算法可以分析复杂的数据集、优化路线并改进库存管理，从而简化操作并节省成本。

此外，人工智能驱动的无人机和自主机器人在油气资产的远程监控和检查中发挥了至关重要的作用。到 2023 年，它们的使用量增加了25%，提高了工人的安全并降低了运营风险。这些技术可以进入难以到达的区域，并以更高的准确性和效率进行检查。

主要要点

• 全球石油和天然气人工智能市场预计到 2033 年将达到82 亿美元，复合年增长率 (CAGR) 高达11.3%从2024年到2033年。
• 人工智能马克预计到 2032 年，该行业的规模将达到27,450 亿美元左右，2023 年为 1770 亿美元，在 2024 年至 2033 年的预测期内，复合年增长率为 36.8%。
• 上游领域在 2023 年占据主导地位，占据了52% 的人工智能在石油和天然气市场中的应用。
• 预测维护和机械检查领域在 2023 年占据市场领先地位，占有超过 31% 的份额。
• 北美在 2023 年占据主导地位，拥有超过 34% 的市场份额。
• 全球有 92% 的石油和天然气企业正在投资或计划投资人工智能未来两年内。
• 50% 的石油和天然气高管已采用人工智能驱动的解决方案来应对业务挑战。
• 人工智能驱动的需求预测和定价优化解决方案使石油和天然气行业的收入增长了10%
• 到 2023 年，该行业采用人工智能驱动的网络安全解决方案将增长22%，从而改善对关键基础设施和数据的保护。
• 到 2024 年底，预计超过70%的主要石油和天然气公司将在勘探、生产、炼油和分销领域实施人工智能解决方案。

运营分析

2023年，上游细分在油气人工智能市场占据主导地位，占据52%以上份额。这种领先地位可归因于人工智能技术在增强该行业勘探和生产活动方面的关键作用。

先进的分析、机器学习和数据集成工具彻底改变了石油和天然气公司发现和评估储层、优化钻井过程和预测设备故障的方式，从而显着减少运营成本和提高安全性。

上游行业采用人工智能的原因是需要导航复杂的地质构造、管理勘探活动中不断增加的数据以及增强有关钻井和生产作业的决策流程。

此外，提高效率的需求和尽量减少环境影响的努力推动了上游行业对人工智能技术的投资。人工智能支持的预测性维护可减少停机时间并延长昂贵设备的使用寿命。

同时，人工智能驱动的地质数据分析可提高勘探活动的准确性，确保更好地识别资源，同时减少环境干扰。人工智能在上游业务中的集成不仅简化了工作流程，而且符合行业向数字化转型的趋势，使其成为石油和天然气市场中人工智能的领先部分。

应用分析

2023年，预测性维护和机械检测领域在石油和天然气人工智能市场中占据主导地位，占据超过31%的显着份额。该领域的领先地位可归因于其能够解决行业面临的关键挑战，例如设备故障、计划外停机和维护成本。

预测性维护利用人工智能算法分析实时传感器数据和历史维护记录，通过检测异常和模式，预测性维护可以帮助操作员主动安排维护并避免代价高昂的意外停机。这种方法不仅可以提高运营效率，还可以延长资产的使用寿命，从而为石油和天然气公司节省大量成本。

机械检查是另一个重要的应用程序。在该细分市场中的地位，有助于其占据主导地位。人工智能驱动的图像识别和计算机视觉技术可以自动检查机械和设备，确保符合安全标准并识别任何缺陷或异常。通过自动化检查流程，石油和天然气公司可以提高安全性，减少检查时间和成本，并改善整体资产完整性管理。

石油和天然气行业越来越多地采用物联网设备和传感器，进一步推动了预测性维护和机械检查领域的市场主导地位。这些设备收集大量数据，与人工智能算法相结合，可以实现更准确的预测并增强机械检查能力。

此外，优化资产性能和降低维护成本的需求不断增长，正在推动预测性维护和机械检查解决方案的采用。潜在的成本节约和改进这些人工智能驱动的应用程序提供的运营效率是推动其市场增长的关键因素。

关键细分市场

按运营划分

• 上游
• 中游
• 下游

按运营划分应用

• 预测性维护和机械检查
• 物料移动
• 生产计划
• 现场服务
• 质量控制
• 回收

驱动程序

提高运营效率

集成人工智能技术在石油和天然气领域的应用显着提高了运营效率。通过利用机器学习算法和预测分析，公司可以优化勘探和生产活动。人工智能驱动的工具可以分析来自地震振动、地质构造和历史生产数据的大量数据集，从而更准确地识别石油碳氢化合物储量。

这种优化不仅减少了与勘探相关的时间和成本，而且还通过更精确地定位钻井作业来最大限度地减少对环境的影响。由此产生的效率提升有助于该行业满足不断增长的能源需求，同时解决成本和可持续性问题的能力。

限制

初始投资成本高昂

在石油和天然气行业广泛采用人工智能的主要障碍之一是实施所需的较高初始投资。集成复杂的人工智能系统需要大量的财务资源，包括软件开发、硬件采购以及培训人员操作和维护这些系统的成本。

尤其是中小型企业 (SME) 可能会发现这些成本令人望而却步，从而限制了该技术对财务实力更强的大型企业的影响力。能力。这种财务挑战可能会减慢整个行业采用人工智能技术的速度，可能会延迟实现其全部优势。

机遇

预测性维护

人工智能通过设备和基础设施的预测性维护为石油和天然气行业提供了重大机遇。通过实时分析来自传感器和机械的数据，人工智能算法可以在设备故障发生之前进行预测，主动安排维护活动，以避免意外停机。这不仅可以延长贵重设备的使用寿命，还可以通过减少灾难性故障的可能性来提高安全性。采用预测性维护策略可以显着节省成本、提高运行可靠性并最大限度地降低环境风险，从而为该行业具有前瞻性思维的公司提供竞争优势。

挑战

数据隐私和安全问题

随着石油和天然气行业越来越依赖人工智能和数据分析，对数据隐私和网络安全的担忧成为重大挑战。收集的大量敏感数据，包括专有地质数据和操作信息，成为网络攻击的主要目标。确保这些数据的完整性、机密性和可用性需要复杂的安全措施，而这些措施可能非常复杂且成本高昂。

此外，该行业必须适应不断变化的数据保护监管环境，这为人工智能技术的利用增加了另一层复杂性。解决这些问题对于维持利益相关者的信任并充分利用人工智能在石油和天然气领域的潜力至关重要。

区域分析

2023年，北美占据了主导市场地位。在石油和天然气市场的人工智能领域，占据了超过34％的份额。到 2023 年，北美石油和天然气领域对人工智能的需求将达到10 亿美元，预计在预测期内将大幅增长。

这种领先地位可归因于几个关键因素，包括该地区强大的技术基础设施以及高度重视创新和效率的领先石油和天然气生产商的存在。美国作为该地区的重要贡献者，一直处于采用人工智能技术来优化勘探、生产和运营流程的前沿。

对人工智能驱动的解决方案的投资得到了私营部门倡议和有利于能​​源行业数字化转型的政策框架的支持。此外，该地区对降低运营成本和提高安全标准的关注推动了人工智能的采用应用程序，进一步巩固其市场主导地位。

在可持续发展和效率战略重点的推动下，欧洲紧随北美在石油和天然气领域采用人工智能。欧洲市场受益于支持数字创新和环境管理的强大监管框架。

挪威和英国等拥有大量海上石油和天然气活动的国家正在利用人工智能来增强勘探能力和预测性维护，以减少环境影响和运营风险。对清洁能源转型和运营效率的重视鼓励欧洲石油和天然气公司投资人工智能技术，从而促进该地区的市场增长。

本报告涵盖的主要地区和国家：

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利aly
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 欧洲其他地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 新新西兰
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

主要参与者分析

2023年，全球人工智能在石油和天然气领域的应用在骨干企业的共同努力下，市场取得了长足的进步。 Google LLC、IBM Corporation 和 Microsoft 继续引领潮流，利用其无与伦比的技术能力开发可优化勘探、钻井和生产流程的 AI 解决方案。这些科技巨头英特尔在突破石油和天然气运营的可能性方面发挥了重要作用，将先进的分析、机器学习和云计算引入该行业。

英特尔的贡献，特别是在硬件领域，提供了处理大量数据所需的计算能力和效率，这是部署人工智能技术的关键组成部分。同样，AI Driller, Inc. 在自动化钻井作业、提高安全性和减少这些活动对环境的影响方面也取得了显着进步。

顶级市场领导者

• Google LLC
• IBM Corporation
• 微软
• 英特尔
• AI Driller, Inc.
• Rezlytix inc.
• C3.ai，
• FuGenX Technologies Pvt. Inc.有限公司
• 华为技术有限公司
• AIQ
• Oracle
• 其他主要参与者

近期进展

• 2023 年 1 月，C3.ai 和贝克休斯联手打造专为石油和天然气行业量身定制的人工智能解决方案。他们的战略联盟旨在利用人工智能的力量应对行业挑战并推动创新。
• 2023 年 2 月，壳牌与微软合作开发用于石油和天然气勘探和生产的先进数字工具。这些工具融入了人工智能技术，以提高效率并优化行业运营。
• 2023 年 4 月，IBM 推出了 Maximo for Oil and Gas，这是一种利用人工智能的资产管理解决方案。该人工智能平台旨在帮助石油和天然气行业有效管理资产并提高整体绩效。
• 2023年6月，华为宣布推出面向石油和天然气行业的升腾人工智能平台。该平台是专门为加速勘探和开发的各种进程而开发的。生产，利用人工智能的能力。