生成式人工智能和代理式人工智能将如何加速上游石油和天然气的知识管理

核心观点

• 知识流失是石油和天然气行业的重大挑战。 老龄化劳动力与石油工程专业的招生减少导致行业面临知识流失危机。
• 数据利用不足。 尽管数据量庞大，但行业缺乏有效工具将其转化为可操作的情报。
• 生成式 AI 和 LLM 技术是解决方案。 这些技术能够将数据转化为洞察力，并支持决策、创新和增长。

关键数据

• SHRM 数据显示，石油工程领域超过 60% 的高管认为知识流失是一个重大危机。
• 石油工程专业的招生人数在过去十年中持续下降。
• 清洁能源行业对年轻人才更具吸引力，因为其增长迅速、薪酬竞争激烈，并被视为更清洁的产业。
• MMLU 测试表明，LLM 的表现优于早期 NLP 模型，达到人类专家水平。
• IDC 报告显示，石油和天然气行业在生成式 AI 支出方面排名靠后。

研究结论

• 生成式 AI 有三种基本类型：数据洞察、持续学习和内容创建。
• 生成式 AI 在石油和天然气行业的应用包括地震数据分析、自动化储层模拟、预测和预防卡钻事故、故障诊断、甲烷排放监管和 HSE 应用。
• Agentic AI 是下一代智能系统，它结合了生成式 AI 和自主代理技术，能够自动化数据分析、规划和决策。
• 构建成功的生成式 AI 解决方案需要以下关键步骤：确定业务挑战、映射用例、确定优先级、组建团队、准备基础设施、准备数据和工程、定义 KPI 和成功标准、进行概念验证、完善和构建最小可行产品、进行变革管理以及扩展。
• 数据工程是构建生成式 AI 系统的核心，涉及数据源、版本、清理、容量、相关性、可访问性、适用性、所有权、注释、格式、位置和安全性等方面。