Thực tế AI là một tập hợp các công cụ khoa học dữ liệu khá mạnh mẽ và được ứng dụng rộng rãi như: Học máy (machine learning), nhận dạng mẫu (pattern recognition), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing)... Tất cả các công cụ này có thể thu thập được nhiều thông tin hữu ích một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn việc làm thủ công bởi con người.

Một trang trại điện mặt trời ứng dụng AI

Đồng hồ điện thông minh

Theo Research and Markets, số lượng đồng hồ điện thông minh ở Mỹ và Canada dự kiến sẽ đạt 143 triệu vào năm 2024. Tại Trung Quốc, gần 500 triệu đồng hồ điện thông minh đã được lắp đặt vào đầu năm 2018 và Pháp dự kiến sẽ lắp đặt 30 triệu chiếc từ nay đến cuối năm 2020.

Đồng hồ điện thông minh cho phép các nhà sản xuất và nhà phân phối năng lượng ghi lại và phân tích mức tiêu thụ năng lượng ở mỗi nơi mà chúng được lắp đặt như căn hộ, nhà ở, công ty, hội trường, trường học, bể bơi...

Khách hàng (cá nhân, doanh nghiệp, chính quyền địa phương...) có thể kiểm soát tốt mức tiêu thụ của mình bằng cách kết nối với các ứng dụng trên điện thoại thông minh hoặc truy cập các trang web của các nhà cung cấp. Khách hàng cũng có thể quản lý nhiệt độ của một căn phòng từ xa hoặc thậm chí tắt đèn nếu phòng không có người.

Tại Mỹ, các dịch vụ công có thể được thực hiện qua Internet, qua đó giảm mức tiêu thụ năng lượng của khách hàng và giảm chi phí đi lại, tránh ùn tắc giao thông. Nhờ kiểm soát mức tiêu thụ năng lượng tổng thể nên các khoản đầu tư cơ sở hạ tầng năng lượng giảm khá nhiều.

BP đang ứng dụng AI trong tìm kiếm và khai thác dầu khí

Quản lý năng lượng tái tạo tốt hơn

Với sự phát triển của năng lượng tái tạo, các nguồn sản xuất được đa dạng và mạng lưới truyền tải trở nên ngày càng khó quản lý do sự không ổn định của các nguồn năng lượng này.

Bên cạnh đó còn có thêm các lỗi kỹ thuật của mạng lưới truyền tải điện. Chẳng có gì lạ khi một phần đường dây chôn dưới đất của mạng lưới truyền tải trở nên không ổn định, có thể do mạng lưới điện cũ kỹ, hay do những công việc trên bề mặt đất hoặc do thời tiết như mưa lớn...

Việc thu nhập dữ liệu từ các vật có kết nối được lắp đặt trên cơ sở hạ tầng phân phối năng lượng và kết hợp với dữ liệu quy hoạch kỹ thuật hoặc thời tiết hoặc quy hoạch đô thị, Machine Learning và AI có khả năng ngăn chặn vô số rủi ro tiềm ẩn và đánh giá lợi ích của việc phát triển cơ sở hạ tầng mới để thay thế cơ sở hạ tầng cũ và xác định vị trí phù hợp nhất.

AI phục vụ thăm dò dầu khí

AI cải thiện và biến đổi các phương pháp thăm dò địa chất để khai thác và sản xuất năng lượng. AI giúp quá trình thăm dò nhanh hơn và chính xác hơn, giúp giảm đáng kể chi phí của các giai đoạn trước khi khai thác.

Doanh nhân Dakin Sloss là đồng sáng lập Tachyus, một startup nhằm mục đích giúp các nhà sản xuất dầu mỏ và khí đốt thu thập được nhiều hợp chất hydrocarbon hơn từ mặt đất. Sloss không phải là một kỹ sư dầu khí hay một nhà thủy văn học. Ông là một người có kiến thức khá sâu rộng trong các lĩnh vực liên quan đến dữ liệu, người trước đây đã từng thành lập công ty phân tích dữ liệu của Chính phủ Mỹ - OpenGov. Sloss cho biết, ông tìm đến ngành công nghiệp dầu khí bởi vì các công ty lớn trong lĩnh vực này đã và đang thu thập được một lượng lớn dữ liệu, tuy nhiên lượng dữ liệu đó chưa được sử dụng một cách triệt để và hiệu quả nhất. Các nhà sản xuất sử dụng dữ liệu địa chấn để xây dựng những mô hình tốt nhất có thể nhằm mô phỏng bề mặt ngầm, từ đó cho thấy các thành phần của các mỏ dầu khí dưới lòng đất và họ sẽ sử dụng những mô hình đó để tìm cách chiết xuất dầu khí một cách hiệu quả nhất. Vấn đề ở đây là việc xây dựng mô hình cho bề mặt ngầm có thể kéo dài đến 6 tháng, khi mô hình hoàn thành, bề mặt ngầm có thể đã bị thay đổi khá nhiều do việc khoan.

Tachyus sử dụng khoa học dữ liệu để xây dựng các mô hình nhanh hơn và mô phỏng chính xác nhất có thể các thành phần của bề mặt ngầm. Cách tiếp cận này đã giúp khách hàng của Tachyus giảm được tới 40% chi phí sản xuất dầu và khí đốt, đồng thời giúp tăng sản lượng lên 20%.

AI đóng vai trò quan trọng trong quá trình khoan giếng, cho phép sắp xếp các hoạt động ở thượng nguồn tốt hơn và theo dõi hiệu suất thiết bị ở hạ nguồn. Vì vậy, các thuật toán có thể dự đoán những vấn đề và sửa đổi tốc độ, hướng, hành trình bơm, tốc độ thâm nhập và tốc độ phun hóa chất.

AI ít bị lỗi, không đòi hỏi người thao tác tập trung cao độ, không gây mệt mỏi nên ít dẫn đến tai nạn. Các thuật toán hoạt động với độ chính xác cao hơn nhiều so với con người. Do đó, dữ liệu và AI cho phép tối ưu hóa quá trình khoan.

Ngày nay, AI đã trở thành một đòn bẩy thiết yếu trong lĩnh vực năng lượng bằng cách cho phép kiếm soát tốt hơn mức tiêu thụ năng lượng, dự đoán các sự cố mạng hoặc thậm chí tối ưu chi tiêu cơ sở hạ tầng.

Nhưng tất cả những điều này đòi hỏi có sự phối hợp không chỉ về công nghệ mà còn cả con người và quy trình. Không thể tận dụng dữ liệu nếu chúng không được thu thập, phân tích và sử dụng hiệu quả.