Vài năm trở lại đây, các doanh nghiệp trong lĩnh vực dầu khí phải chủ động tìm đến Thung lũng Silicon nhằm tìm ra lời giải cho bài toán cắt giảm chi phí và tăng tỷ suất lợi nhuận.
Bốn năm qua, tính từ thời điểm giá dầu lao dốc năm 2014, hàng loạt công ty năng lượng buộc phải tiết giảm chi tiêu, chủ yếu là nhờ áp dụng các công nghệ mới nhằm cải thiện hiệu quả hoạt động và thúc đẩy doanh thu.
Xử lý hàng trăm biến số
Những động thái như vậy có ý nghĩa vô cùng quan trọng trong bối cảnh thách thức ngày một lớn dần đối với giới doanh nghiệp năng lượng truyền thống. Khi thế giới đang có sự chuyển dịch trên quy mô toàn cầu theo hướng năng lượng sạch và tái tạo, đòi hỏi doanh nghiệp cần chắt chiu hơn để có thêm tiền mà tồn tại và cạnh tranh.
Dự kiến, Repsol sẽ sử dụng Cloud ML - một sản phẩm học máy (machine learning) của Google - để tối ưu hóa hiệu suất của nhà máy lọc dầu Tarragona (hiện tại là 120.000 thùng/ngày) trên bờ biển phía đông Tây Ban Nha, gần Barcelona.
Thông thường, một nhà máy lọc dầu bao gồm nhiều đơn vị nhỏ, như bộ phận chưng cất, tách sản phẩm thô để chế biến thành nhiên liệu như xăng, dầu diesel… hay bộ phận chế biến dầu thừa thành các sản phẩm nhẹ hơn, có giá trị hơn.
Công nghệ của Google sẽ được Rapsol sử dụng để phân tích hàng trăm biến số đo áp suất, nhiệt độ, lưu lượng… cho từng đơn vị như vậy tại Tarragona.
Repsol hy vọng điều này sẽ giúp cải thiện tỷ suất lợi nhuận thêm 0,3 USD/thùng tại nhà máy lọc dầu này và dự kiến tiếp tục áp dụng cho 5 nhà máy khác trong tương lai gần.
Các công ty năng lượng đang phải tìm đến một số công cụ phân tích dữ liệu của những tập đoàn công nghệ như Google và Amazon để áp dụng cho hoạt động của mình, từ việc cải thiện hiệu suất các giàn khoan cho đến tăng tỷ suất lợi nhuận các nhà máy lọc dầu.
Theo báo cáo nghiên cứu của công ty tư vấn McKinsey, cho đến gần đây, các công ty dầu khí vẫn chưa có đầy đủ năng lực cần thiết để vận hành tài sản của mình với công suất tối đa, trong khi các công cụ và kỹ thuật phân tích trên thế giới hiện nay đã tiến bộ rất xa và rất nhanh.
Mảng kinh doanh hạ nguồn (downstream), bao gồm lọc dầu, marketing và phân phối thành phẩm, mang lại thu nhập hoạt động khoảng 558 triệu Euro cho Repsol trong quý I vừa qua, thấp hơn con số 663 triệu Euro cùng quý năm ngoái, một phần do tỷ suất lợi nhuận thấp.
Repsol cho biết việc sử dụng trí tuệ nhân tạo tại tất cả các cơ sở lọc dầu của mình có thể giúp tăng doanh thu thêm 100 triệu USD mỗi năm cho mảng này.
 |
|
Google sẽ giúp Repsol tối ưu hóa hiệu suất các nhà máy lọc dầu của hãng |
Không lo máy móc giành việc con người
Theo lời bà María Victoria Zingoni - Giám đốc điều hành hoạt động hạ nguồn của Repsol, trước mắt sẽ áp dụng trí tuệ nhân tạo cho khoảng 30 biến số tại mỗi nhà máy lọc dầu, sau đó tăng dần lên 400 biến số.
Trước ý kiến của nhiều chuyên gia trong lĩnh vực năng lượng, cho rằng quá trình tự động hóa có thể dẫn đến cắt giảm việc làm trong dài hạn, Repsol khẳng định việc triển khai công nghệ trí tuệ nhân tạo của Google sẽ không làm ảnh hưởng đến lực lượng lao động của công ty.
“Đây là việc tăng cường năng lực của cán bộ nhân viên. Chúng tôi không sa thải bất cứ ai. Không có chuyện con người phải tranh việc với máy móc”, bà Zingoni chia sẻ thêm.
Trí tuệ nhân tạo nổi lên là tâm điểm của cách mạng công nghiệp 4.0 và ngày càng được quan tâm ứng dụng, phát triển trong ngành công nghiệp năng lượng nói chung và công nghiệp dầu khí nói riêng.
Công ty Dầu khí Pioneer Natural Resources (Texas, Mỹ) kỳ vọng sử dụng trí tuệ nhân tạo để giúp khoan chính xác và tối ưu. BP dự kiến sử dụng công nghệ này để kết hợp các dữ liệu (tốc độ dòng chảy, áp lực, rung động thiết bị…) với dữ liệu từ môi trường tự nhiên (thông tin địa chấn, chiều cao sóng biển…) để có hướng tối ưu hóa hoạt động khoan.
BP cũng đã thử nghiệm các trạm xăng có trí tuệ nhân tạo ở Chicago và New York. Tại đó, khách hàng có được nhiều lựa chọn, như tán chuyện, âm nhạc và tạo thiệp điện tử gửi cho bạn bè… trong lúc chờ bơm xăng.
Hải Châu
