石油和天然气市场中的人工智能和机器学习 大小和分享 2025 – 2034
按产品类型、运营模式、应用领域和最终用途划分的市场规模及增长预测
报告 ID: GMI12453
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发布日期: November 2024
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报告格式: PDF
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作者:
Preeti Wadhwani, Satyam Jaiswal
石油和天然气市场规模中的AI & ML
石油和天然气市场的全球AI & ML在2024年的价值为25亿美元,估计在2025年至2034年之间CAGR为7.1%. 由于日益重视数字化转型,对业务效率的需求增加,以及大力注重预测分析,市场正在增长.
石油与天然气行业中AI与ML市场的关键要点
市场规模与增长
主要市场驱动因素
挑战
将AI和ML纳入其中正在改变石油和天然气部门的业务费用、效率和决策过程。 这些技术有助于运作,同时确保遵守必要的安全和环境条例。 它们已成为现代石油和天然气作业的一个组成部分。
进一步增加市场的原因是,有必要进行石油和天然气分析,以提高业务的效益和成本效益。 公司现在可以从大量数据中获得有益的见解,特别是地理空间、地震和业务数据,这要归功于先进的数据分析、AI和ML。 这些见解对于优化勘探、钻探、生产和维护活动十分重要,并有助于改进决策和减少停工时间。 预计到2030年,石油和天然气分析行业将发展并获得大约330亿美元的收入,每年增长20%以上。
石油和天然气市场趋势中的AI & ML
随着AI技术的成熟,AI在能源行业的采用将促进工艺和运行优化中的新机会. 新的伙伴关系和其他投资正在加速采用由人工智能驱动的解决方案来进行能源操作。 AIQ是阿布扎比国家石油公司(ADNOC)和G42的合资企业,于2024年5月被Prest AI Holding收购. 这是AI技术发展的一个重要里程碑,因为它有助于加强能源部门的进程和效率。
在石油和天然气市场,解决全球变暖、社会和技术进步、AI和ML对能源效率和优化的影响的AI & ML中,这种可能性正在引起人们的注意。 利害关系方为实现可持续性目标和减少碳排放所施加的压力很大。 这无疑将有助于在工业内向更环保的做法过渡,同时也能协助企业执行更严格的环境政策,为绿色技术的投资和增长播下种子。
但石油和天然气市场中的AI & ML受到诸如数据质量、与旧系统整合以及缺乏熟练劳动力等挑战的困扰。 各部门的大多数公司都发现由于大量数据来自业务,因此难以使用AI系统,并且从中获取最多. 在管理大型数据库的同时处理从地震数据到设备传感器乃至实时操作数据等多类数据的挑战,使得市场繁荣发展的超级复杂.
石油和天然气市场分析中的AI & ML
根据运营情况,油气市场中的AI & ML分为上下游. 2024年,上游地段估值超过10亿美元. 该段正在经历的增长源于将更先进的分析,推理能力,机器学习算法,甚至人工智能纳入分析和生产优化任务中. 该技术现被大量用于地震判读,井上规划,并优化出产计量.
该部分的扩大也受到了更注重实时决策情报的很大影响. 市场参与者正在通过实施自动地震判读、智能井规划和预测性维护等功能来增强其AI能力,这些功能有助于提高操作效率并尽量减少故障时间。
根据应用情况,石油和天然气市场中的AI & ML分为勘探和生产优化、储油层管理、钻井优化、资产监测与管理、管道监测和泄漏检测、供应链优化等。 勘探和生产优化部分预计将在2025至2034年期间登记5%以上的CAGR。 这一类的上升主要是由于AI动力技术的接受程度较高,旨在提高操作效率和决策能力.
人工智能在地震数据解析方面的技术,使得油气库的分类更加完善,并强化了生产优化,转化为改善的井和资源回收. 这些发展对减少业务支出、勘探风险和增加投资回报非常重要,因为在这个环境中,业界正日益寻求优化资产并具有可持续性。
北美在石油和天然气市场占据了全球AI & ML的主导地位,2024年主要份额超过30%. 由于对业务和决策广泛采用先进的分析与预测性解决方案,美国市场正在强劲增长. 美国既有的能源市场和数字技术投资正在帮助部署AI动力工具来进行勘探,生产和管道监测. 许多AI应用如预测性维护,水库管理,以及高需求下钻井优化,这些应用需要成本效益高的解决方案,同时保持运行可持续性.
此外,在欧洲,石油和天然气市场AI & ML的增长受到僵硬的环境政策和该区域对再生能源过渡的关注所支撑。 这一增长还得到海外活动,特别是北海活动人工智能部署的配合,这有利于更安全和更高效的勘探和生产活动。 更多使用机器学习算法进行实时数据分析并检测管道泄漏,也提高了该区域的业务效率。
石油和天然气工业采用AI和ML将加速增长,由中国、印度和澳大利亚牵头的亚太新兴经济体将率先增加对能源和基础设施的投资。 在区域内的陆上和境外作业中,采用人工智能进行钻探优化、水库管理和生产监测的情况迅速增加。
政府的支持,加上迅速的工业化和技术革新,正在推动市场的进一步扩大。 将AI与IOT和大数据分析相结合,将使公司能够更聪明、更有效地运作,同时减轻资源和运营风险。
石油和天然气市场份额中的AI & ML
ABB,Schlumberger,Siemens Energy在石油和天然气工业的AI & ML中占有超过20%的显著市场份额,他的主要角色有Schlumberger和Halliburton等,他们通过与技术服务供应商和能源公司结成伙伴关系来巩固他们的市场地位并加快AI解决方案的实施,使其活动多样化.
这些伙伴关系的重点是应用人工智能工具和技术来管理水库、钻井和优化供应链。 随着综合管理系统的整合以及利用先进算法实时作出决定的能力,这一领域的领导人正在为新出现的问题提供有效的解决办法并优化石油和天然气工业的可能性。
石油和天然气市场公司的AI & ML
在石油和天然气工业的AI & ML中经营的主要角色包括:
全球玩家通过合并或收购企业,并出售各种AI和ML产品,如预测维护,储油层管理,以及实时监测系统等,在石油和天然气市场主导AI & ML. 它们在创新、人工智能、数据分析、钻探自动化以及提高能源效率方面的投资维持了他们的领导地位,因为这些技术需求量很大,特别是在有重大数字转型举措支持的石油和天然气工业发达的地区。
对效率、决策和降低业务费用的需求增加,开始促使区域行为者创新或与国际领导人建立伙伴关系。 市场很可能由于合并和收购活动的增加而出现重大合并,因为公司,在这种情况下是国内公司,试图缩小技术差距并加强其竞争力。
石油和天然气工业新闻中的AI & ML
石油和天然气市场研究报告中的AI & ML包括对该行业的深入报道 根据2021年至2034年收入估计数和预测数(Bn), 下列部分:
市场,通过提供
按业务分列的市场
市场,按应用
市场,按最终用途
现就下列区域和国家提供上述资料:
研究方法、数据来源和验证过程
本报告基于结构化的研究流程，围绕直接的行业对话、专有建模和严格的交叉验证构建，而不仅仅是桌面研究。
我们的6步研究流程
1. 研究设计与分析师监督
在GMI，我们的研究方法建立在人类专业知识、严格验证和完全透明的基础上。我们报告中的每一个洞察、趋势分析和预测都是由理解您市场细微差别的经验丰富的分析师开发的。
我们的方法通过与行业参与者和专家的直接交流整合了广泛的一手研究，并以来自经过验证的全球来源的全面二手研究作为补充。我们应用量化影响分析来提供可靠的预测，同时保持从原始数据源到最终洞察的完全可追溯性。
2. 一手研究
一手研究是我们方法论的基础，对整体洞察的贡献率近乎80%。它涉及与行业参与者的直接交流，以确保分析的准确性和深度。我们的结构化访谈计划覆盖区域和全球市场，包括来自高管、总监和主题专家的输入。这些互动提供战略、运营和技术视角，实现全面的洞察和可靠的市场预测。
3. 数据挖掘与市场分析
数据挖掘是我们研究过程的关键部分，对整体方法论的贡献率约为20%。它包括通过主要参与者的收入份额分析来分析市场结构、识别行业趋势和评估宏观经济因素。相关数据从付费和免费来源收集，以建立可靠的数据库。然后将这些信息整合起来，以支持一手研究和市场规模估算，并由分销商、制造商和协会等关键利益相关者进行验证。
4. 市场规模测算
我们的市场规模测算建立在自下而上的方法之上，从通过一手访谈直接收集的企业收入数据开始，同时结合制造商的产量数据以及安装或部署统计数据。这些输入数据在各地区市场进行汇总，以得出一个基于实际行业活动的全球估算值。
5. 预测模型与关键假设
每项预测均包含以下内容的明确文档记录：
✓ 主要增长驱动因素及其预期影响
✓ 制约因素与缓解场景
✓ 监管假设与政策变动风险
✓ 技术普及曲线参数
✓ 宏观经济假设（GDP增长、通货膨胀、汇率）
✓ 竞争格局与市场进入/退出预期
6. 验证与质量保证
最终阶段涉及人工验证，领域专家对筛选后的数据进行手动审查，以发现自动化系统可能遗漏的细微差异和语境错误。这种专家审查增加了一个关键的质量保证层，确保数据与研究目标和领域特定标准一致。
我们的三层验证流程确保数据可靠性最大化：
✓ 统计验证
✓ 专家验证
✓ 市场实实检验
信任与可信度
已验证的数据来源
贸易出版物
安全与国防行业期刊及贸易媒体
行业数据库
专有及第三方市场数据库
监管文件
政府采购记录及政策文件
学术研究
大学研究及专业機构报告
企业报告
年度报告、投资者演示及申报文件
专家访谈
高层管理人员、采购负责人及技术专家
GMI档案库
覆盖30余个行业领域的逶13,000项已发布研究
贸易数据
进出口量、HS编码及海关记录
研究与评估的参数
本报告中的每个数据点均通过一手访谈、真正的自下而上建模及严格的交叉验证进行核实。 了解我们的研究流程 →