Trong quá trình chuyển đổi số đang diễn ra của ngành năng lượng, trí tuệ nhân tạo (AI) đã nổi lên như một trong những công cụ được thảo luận nhiều nhất — và cũng bị hiểu lầm nhiều nhất — dành cho các nhà khai thác. Mặc dù những hứa hẹn của AI thường chỉ mang tính phỏng đoán, nhưng tác động trực tiếp và sâu sắc nhất của công nghệ này đã thể hiện rõ trong cách các công ty tổ chức, diễn giải và xử lý dữ liệu. Đối với các công ty dầu khí quốc gia (NOC), tác động này có khả năng mang tính chuyển đổi. Không giống như nhiều công ty tư nhân, NOC sở hữu những kho dữ liệu khổng lồ, thường chưa được khai thác hết tiềm năng — hàng thập kỷ, đôi khi là hàng thế kỷ, chứa đựng thông tin địa chất, vận hành và tài chính, tạo nên nền tảng mà ít đơn vị nào khác trong ngành năng lượng có thể sánh kịp.
Hãy lấy Thư viện Đá Quốc gia Mexico, do Bộ Năng lượng (SENER) quản lý, làm ví dụ. Thư viện này lưu giữ lõi vật lý từ các giếng khoan được khoan cách đây hơn một trăm năm — một hồ sơ lịch sử địa chất phi thường. Khi được số hóa và kết hợp với phân tích dựa trên AI, những tập dữ liệu này có thể khám phá những mô hình vô hình đối với mắt thường. Ví dụ, các mô hình ngầm có thể được tinh chỉnh bằng cách đưa các tập dữ liệu lịch sử này vào các thuật toán học máy để cải thiện dự đoán facies và ước tính chất lượng mỏ, thậm chí xác định các mô hình tương tự chưa được khai thác cho các chiến dịch khoan mới. Nguyên tắc tương tự cũng áp dụng cho việc tái xử lý địa chấn hoặc tối ưu hóa sản lượng: tập dữ liệu càng phong phú và có cấu trúc chặt chẽ thì việc diễn giải AI càng mạnh mẽ và đáng tin cậy.
Đây là lợi thế cốt lõi cho NOC — không chỉ là dữ liệu, mà còn là tính liên tục của việc quản lý dữ liệu. Ví dụ, nhiều NOC thuộc Hội đồng Hợp tác Vùng Vịnh (GCC) đã xây dựng kho lưu trữ thông tin chất lượng cao, được chuẩn hóa trong nhiều thập kỷ. Tính ổn định về mặt thể chế và tính liên tục về mục đích của họ giúp việc áp dụng AI vào các chuỗi dữ liệu dài hạn mà không cần những thay đổi chính sách đột phá đôi khi ảnh hưởng đến các thực thể nhà nước ở những nơi khác. Khi các mô hình được đào tạo dựa trên dữ liệu nhất quán, có thể so sánh qua nhiều thập kỷ, chúng có thể tạo ra những hiểu biết đáng tin cậy hơn nhiều về xu hướng suy giảm sản lượng, quản lý mỏ và hiệu quả vốn.
Điều này trái ngược với một số NOC ở Mỹ Latinh hoặc Châu Phi, nơi các chu kỳ chính trị và thay đổi chính sách thường đặt lại các ưu tiên của công ty. Trong những trường hợp như vậy, thách thức không phải là sự thiếu hụt dữ liệu, mà là sự phân cực của nó, cả theo thời gian và giữa các tổ chức. Ở đây, lời hứa của AI nằm ở việc tích hợp và làm sạch dữ liệu cũng như trong phân tích dự đoán. Các công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể giúp chuẩn hóa tài liệu kế thừa; các mô hình học máy có giám sát có thể phát hiện sự không nhất quán hoặc thiếu sót trong nhật ký giếng khoan; và việc gắn thẻ siêu dữ liệu do AI hỗ trợ có thể biến các kho lưu trữ phi cấu trúc thành các hệ thống kiến thức kết nối, có thể truy vấn.
Các ví dụ thực tế về điều này đang xuất hiện. Saudi Aramco đã phát triển các hệ thống AI độc quyền cho bảo trì dự đoán, phân tích hàng triệu chỉ số cảm biến để dự đoán sự cố thiết bị trước khi nó xảy ra. Trung tâm Chỉ huy Kỹ thuật số Panorama của ADNOC tổng hợp dữ liệu thời gian thực từ khắp các hoạt động của công ty, cho phép các giám đốc điều hành trực quan hóa dòng năng lượng, chi phí và lượng khí thải chỉ trong nháy mắt. Các hệ thống này không dựa vào "trí tuệ" mang tính suy đoán mà dựa trên việc thu thập dữ liệu, quản trị và đào tạo mô hình một cách có kỷ luật — những lĩnh vực mà các NOC, nhờ phạm vi và nhiệm vụ quốc gia của mình, có lợi thế tự nhiên.
Giai đoạn tiếp theo của nhiều NOC sẽ bao gồm việc mở rộng các ứng dụng này vượt ra ngoài phạm vi kỹ thuật sang các lĩnh vực chiến lược và thương mại. AI hiện có thể giúp mô hình hóa độ nhạy cảm về tài chính trong các chế độ giá và thuế khác nhau, hoặc xác định thời điểm tối ưu cho các vòng cấp phép bằng cách phân tích các xu hướng thăm dò toàn cầu. Khi cường độ carbon trở thành thước đo quyết định năng lực cạnh tranh, AI cũng có thể đóng vai trò quan trọng trong việc giám sát lượng khí thải, tối ưu hóa hiệu quả năng lượng và định hướng đầu tư vào các cơ hội carbon thấp — tất cả đều dựa trên dữ liệu mà NOC đã sở hữu.
Tuy nhiên, sự lạc quan phải được cân bằng với thực tế. AI không phải là giải pháp thần kỳ; nó là công cụ khuếch đại kỷ luật tổ chức. Độ phức tạp của thuật toán không quan trọng bằng chất lượng, cấu trúc và khả năng quản trị dữ liệu cơ bản. Để các NOC thực sự khai thác AI, họ cần bớt nghĩ đến việc “mua các giải pháp AI” mà tập trung hơn vào việc xây dựng văn hóa dữ liệu, nơi các kỹ sư, nhà địa chất và nhà kinh tế coi dữ liệu không phải là sản phẩm phụ của hoạt động mà là một tài sản chiến lược.
Nếu điều đó xảy ra, các NOC — đặc biệt là những NOC có kho lưu trữ sâu rộng và trí nhớ lâu đời — sẽ có vị thế độc nhất để dẫn đầu làn sóng chuyển đổi số tiếp theo trong lĩnh vực năng lượng. Cuối cùng, không phải thuật toán quyết định thành công, mà là trí tuệ được tích hợp trong cách các quốc gia bảo tồn, diễn giải và học hỏi từ lịch sử năng lượng của chính họ.
Nguồn tin: xangdau.net/Rystad Energy
