KI und ML: Ihr Ticket zum Erreichen von Netto-Null-Emissionen

Das Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) hat Alarm geschlagen. In seinem jüngsten Bericht fordert er Öl- und Gasunternehmen auf, dringend Maßnahmen zu ergreifen, um den globalen Temperaturanstieg bis 2050 auf unter 1,5°C zu begrenzen. Während einige Gemeinden den Entzug der Betriebslizenzen von Öl- und Gasunternehmen fordern, halten andere dies für unvernünftig. Schließlich werden Öl und Gas nicht nur für die Energieerzeugung benötigt, sondern auch für andere Zwecke.

O&G-Führungskräfte sehen daher die Netto-Null-Ziele als eine geschäftliche Chance, nicht nur auf einen kohlenstoffarmen Betrieb umzustellen, sondern auch die Wertschöpfungskette durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien zu verbessern. Datenanalyse, maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) haben sich als Schlüsseltechnologien herauskristallisiert, die das Potenzial haben, eine entscheidende Rolle dabei zu spielen, traditionelle Brennstoffe in unserer kohlenstoffarmen Zukunft akzeptabel zu machen.

Auf der Technologiewelle reiten, um Emissionen zu vertreiben

Die aktuellen Prioritäten der O&G-Industrie - die Bereitstellung von erschwinglicher und zuverlässiger Energie bei gleichzeitiger Minimierung der Treibhausgasemissionen - erfordern von den Unternehmen die Entwicklung von Strategien, die Folgendes beinhalten:

• Verbesserung der betrieblichen Effizienz durch Transparenz und Automatisierung von Prozessen
• Erhöhung der Zuverlässigkeit von Anlagen/Geräten durch Überwachung und proaktive Wartung
• Minimierung der Emissionsrisiken aufgrund von Methanlecks, Ölaustritten oder Abfackeln von Erdgas
• Dekarbonisierung der Energie durch Kohlenstoffabscheidung, -nutzung und -speicherung
• Investitionen in sauberere und weniger von fossilen Brennstoffen abhängige Energielösungen, wie z.B. Solar- und Windenergie

Um diese Strategien erfolgreich umzusetzen, müssen Unternehmen alle Parameter, die die Leistung beeinflussen und Emissionen verursachen, genau identifizieren und messen. Der erste Schritt besteht in der Integration der Anlagen, der Datenerfassung und der Analyse. Im nächsten Schritt müssen Unternehmen verwertbare Erkenntnisse gewinnen, indem sie fortschrittliche Analytik, KI und ML zusammen mit ergänzenden Technologien wie Cloud, Edge Analytics und Automatisierung einsetzen.

Es muss unbedingt sichergestellt werden, dass KI auf allen wichtigen Stufen zur Erreichung der Netto-Null-Ziele eingesetzt wird, und zwar wie folgt:

• Überwachung - Durch den Einsatz von KI können Unternehmen ihre Emissionen in der gesamten Wertschöpfungskette ganzheitlich verfolgen - einschließlich Materialien, Zulieferer, Logistik, Unternehmensaktivitäten, Ausrüstung, Produkte und Nebenprodukte. Falls Daten fehlen, hilft KI bei der Erstellung von nahezu genauen Schätzungen, indem sie historische Datenmuster erstellt.
• Vorhersagen - KI ermöglicht nicht nur eine vorausschauende Wartung, sondern kann auch die Vorhersage von Emissionen erleichtern, indem sie die aktuellen Bemühungen des Unternehmens zur Verringerung des Kohlenstoffausstoßes mit potenziellen Innovationen zur Reduzierung und dem zukünftigen Bedarf an Kohlenwasserstoffen analysiert. Diese Erkenntnisse helfen Unternehmen, ihre Ziele mit größerer Genauigkeit festzulegen und anzupassen.
• Reduzieren - Die detaillierten Erkenntnisse aus der Überwachung und Vorhersage von Emissionen können Unternehmen bei der Entwicklung von Strategien zur Erreichung von Netto-Null-Zielen helfen. Die Optimierung mithilfe des präskriptiven KI-Ansatzes kann dazu beitragen, selbst die Scope-3-Emissionen unter Kontrolle zu bringen, die 75 bis 80 Prozent der Lebenszyklusemissionen ausmachen, die nur schwer zu beseitigen sind.

Anwendung von AI für Netto-Null-Emissionen

In den letzten Jahren haben Unternehmen ihre digitale Transformation beschleunigt und viele haben sogar ihre KI-Reise angetreten. Aus einem Bericht der Europäischen Kommission geht hervor, dass bis 2020 57% der O&G-Unternehmen eine oder zwei KI-Technologien eingeführt haben und weitere 6% planen, die Technologie in naher Zukunft zu implementieren. Dies ist zwar ein guter Schritt nach vorn, aber die Unternehmen müssen die breitere Anwendbarkeit von KI und ML berücksichtigen, um ihre Netto-Null-Ziele erfolgreich zu erreichen. Schließlich können diese Technologien nicht nur Engpässe bei der Bekämpfung von Emissionen beseitigen, sondern auch die betriebliche Effizienz verbessern.

Abbildung 1: Kartierung von ML-Anwendungen mit Auswirkungen auf Treibhausgasemissionen

Die obige Abbildung zeigt, wie ML sowohl die Emissionen reduzieren (orange) als auch die Kohlenstoffproduktion durch emissionsintensive Aktivitäten beschleunigen kann (lila).

Hier erfahren Sie, wie KI und ML Ihren CO2-Fußabdruck radikal verändern:

• Politikgestaltung, Überwachung und Durchsetzung - ML-Algorithmen analysieren die von den IIoT-Sensoren, Satellitenbildern und Textdokumenten erfassten Daten, um die Planung von Systemen, die Entwicklung von Strategien zur Erreichung des Netto-Null-Ziels und die Forschung und Entwicklung zu erleichtern. Zu den wichtigsten Anwendungsfällen gehören die Verfolgung von Treibhausgasemissionen, die Kartierung und genaue Überwachung der Infrastruktur und die Erfassung von Erkenntnissen zur Verbesserung der Effizienz.
• F&E für kohlenstoffarme Technologien - ML wird in großem Umfang zur Beschleunigung wissenschaftlicher Entdeckungen eingesetzt. Bei der Entwicklung kohlenstoffarmer Technologien ermöglichen die Algorithmen den Ingenieuren eine schnelle Suche nach experimentellen Parametern, die ihnen helfen, neue und verbesserte Batterien zu entwickeln. Zu den wichtigsten Anwendungsfällen gehören die Photovoltaik sowie Kraftstoff- und Fahrzeugbatterien.
• Planung und Design relevanter Systeme - ML nutzt seine Lernfähigkeiten aus Zeitreihen, um den Produktionsbedarf und den Bedarf in der nahen Zukunft vorherzusagen und so Energieverschwendung zu reduzieren. Wichtige Anwendungsfälle sind der Emissionshandel und die städtische Infrastruktur.
• Systembetrieb und Effizienz - ML in einem vollständig integrierten System ermöglicht eine bessere Kontrolle über die komplexen Anlagen und hilft dem Unternehmen, Energie und Ressourcen zu sparen. Zu den wichtigsten Anwendungsfällen gehören industrielle Kühl- und Heizsysteme und das Stromnetz.

ML hat auch die Fähigkeit, zeitintensive physikalische Simulationen zu beschleunigen, die eine Klimamodellierung ermöglichen. KI-gestützte vorausschauende Wartung für kohlenstoffarme Systeme verbessert zusätzlich die Lebensdauer und Effizienz von Anlagen.

Abgesehen davon setzen O&G-Unternehmen ML für die Öl- und Gasexploration ein, um die Produktionskosten zu senken und die Reserven zu erhöhen. Dadurch gelangen mehr fossile Brennstoffe in die Umwelt, was die Emissionsrate beschleunigt. Die Technologie, die die Emissionen reduzieren kann, hat also auch das Potenzial, sie zu erhöhen.

Da ML in unterschiedlichem Zusammenhang mit Emissionen steht, müssen Unternehmen sorgfältig fundierte Strategien entwickeln, die es ihnen ermöglichen, ihre Netto-Null-Emissionsziele zu erreichen. Bei Xebia bemühen wir uns, aussagekräftige Informationen aus Millionen von elektronischen Berührungspunkten zu extrahieren und die Datenreife zu bewerten, um eine Roadmap für Ihr Unternehmen zu entwickeln. Xebia ist in der Lage, KI-Lösungen zu entwerfen und zu entwickeln, die O&G-Unternehmen dabei helfen können, ihre Netto-Null-Emissionen zu erreichen. Wir verfügen über umfangreiches Fachwissen und Erfahrung bei der Implementierung von Datenanalysen, ML und KI. Unser Angebot umfasst Daten-Engineering, BI-Bewertungen, Entwicklung von Daten-Roadmaps, Reifegrad-Scanning, Training und Einsatz von ML-Algorithmen

Die Uhr tickt und die Herausforderung, die Netto-Kohlenstoffemissionen zu beseitigen, ist keine nette Kleinigkeit mehr, sondern ein Mandat, das heute jedes Lebewesen betrifft. Daher müssen alle Unternehmen, Länder und Gemeinden das Problem gemeinsam lösen.

Reichen Sie sich die Hände und lassen Sie uns anfangen.

Wenn Sie mehr über die KI- und ML-Lösungen von Xebia erfahren möchten, schreiben Sie uns unter Xebia.com/about-us/contact/.

Referenzen

1. IPCC-Bericht über Öl und Gas - Energy Voice

2. Emissionsreduzierung in der Öl- und Gasindustrie - Weltwirtschaftsforum

3. Studie des Europäischen Parlaments über Emissionen - Europarl

4. Forschungsdokument über Emissionen - HAL Archives