石油和天然氣生產運營的溫室氣體排放是動態的，并且會隨著資產的生命周期而變化。隨著，在油井的勘探、鉆井、投產、增產、維護等不同的生命周期，碳排放強度將經歷不同的階段，不同階段碳排放強度差異巨大，在增產和接近生命周期結束期間的排放強度可能比正常的中期運營高出數倍。石油和天然氣生產作業的溫室氣體排放強度分為三個生命周期階段：
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加速建井階段：石油投產作業的增加需要預先投入能源，啟動必要設備、鉆井、運行內部系統等，隨著關鍵流程的上線，一些排放源也可能會增加，例如燃燒。這一階段的排放情況取決于開始計算排放量的時間——施工時間、電力/柴油消耗時間，在實現生產之前，理論上排放強度將是無限的（虛線所示）。實線表示石油生產開始后的剖面。開始時的低生產水平導致單位產量的溫室氣體排放量非常高。隨著產量的增加（通常很快），溫室氣體強度急劇下降。這一生命周期通常是最短的，并且在資產的生命周期內對排放強度的影響相對較小。
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中期生產階段：一旦產量增加，設施接近其設計運營能力，溫室氣體排放強度將穩定在相對平坦的剖面中。產量峰值可能導致排放強度的低谷。在此期間，溫室氣體排放強度對系統中斷和故障非常敏感，能源消耗不變但是生產中斷。保持生產設施的良好維護和高產量有助于最大限度地提高產量和減少排放強度，并保持相對穩定的排放強度分布。這一階段從幾個月到幾十年不等，持續時間與新技術引入和高質量油井投入有關。
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成熟遞減階段：隨著生產操作開始接近其生命周期的盡頭，排放強度將增加。這一結果與支撐生產的資源質量有關，隨著時間的推移，每天碳氫化合物的生產速度下降，導致溫室氣體排放強度上升。為了延緩產量的遞減，需要投入更多的增產工藝（壓裂、大排量泵）或是新井接替，這些措施都伴隨著能源需求的增加。最終隨著潛在資源的減少，排放強度在油井后期增加。
因此，從石油和天然氣生產作業的溫室氣體排放強度的三個生命周期階段可以看出，延長油田中期或者中后期開發時間，保持碳排放強度低谷，有利于最大限度的控制油田溫室氣體排放總量，在這一階段以人工智能技術驅動油井效益開發，可以達到最理想的降碳效果。
據Strategic Gears的研究，人工智能通過提高效率和減少電力消耗來減少油氣田排放。研究認為人工智能在沙特阿美石油公司的降碳實踐中可以在三個關鍵方面發揮降碳作用：業務監控、優化碳捕獲、擴大新能源布局[]。業務優化與監控是指通過輸入和分析大量數據，在幾分鐘內生成報告，監控其基礎設施的性能，并實現預測性維護，人工智能技術已幫助沙特阿美將整體能源消耗降低18%，維護費用降低30%，檢查時間減少約40%；優化碳捕獲是指利用內嵌傳感器，減少管道、井口甲烷泄漏和排放，英國石油公司與美國Kelvin公司（一家總部位于美國的人工智能控制應用程序開發商）合作，在一口氣井上安裝了包括甲烷探測攝像頭在內的傳感器，六個月內甲烷泄漏量下降了74%；擴大新能源布局指將人工智能技術投入到綠色氫能的生產，降低對石油和天然氣的依賴度。
認為人工智能助力油氣田碳減排的實現主要有以下五大路徑。
1、實時監測，減少多個環節的甲烷氣體逸散（直接影響）
氣井井口、管道輸送等環節安裝了包括甲烷探測攝像頭在內的傳感器，實時監測預警，借助遠程調控技術，進行設備管理，及時控制甲烷氣體的逸散，不僅降低了運營成本，而且顯著降低溫室氣體的排放。
2、預測性維護，減少停機維修環節排放，保持中期生產穩定的低排放強度（直接影響）
利用大數據分析和機器學習算法預測，提前預警感知設備故障可能性，借助生產指揮中心及時提醒現場巡檢人員進行設備故障檢測，如果需要停機維護，通過生產運營中心指揮相關部門安排維修作業，維持設備高質量運行和較高的產量，保持生產中期相對穩定的碳排放強度。
3、生產優化，降低油氣生產環節的投入，減少遞減階段能源消耗帶來的排放（間接影響）
生產優化包括生產設備選擇優化、開發制度優化、開發設備的升級。生產設備選擇的優化可以通過大數據分析技術選擇最優的舉升工藝，提高排采效率，減少舉升環節的能耗浪費；開發制度的優化可以通過AI機器學習算法選擇最佳的注采工藝，減少水資源、藥劑的使用；開發設備的升級包括智能壓裂、智能機采、偏遠井智能間歇開發和邊緣控制等，可以利用人工智能技術降低油氣生產過程中的投入。
4、數字化運營，提高油氣運營管理效率，節約人員、車輛等設備投入（間接影響）
數字化的運營是通過人機交互、云平臺管理、AI優化等技術，減少偏遠井場人員、車輛、設備的投入帶來的消耗，優化管理決策，提高油氣運營管理的效率，節約油氣井生產管理投入。
5、擴大新能源布局，減少傳統能源的依賴（間接影響）
目前國外大型國際石油公司智慧油田建設和國內部分智慧油田試點，已經搭建起了較成熟的云管理平臺、生產指揮決策系統、物聯網系統等，在算法研發、平臺搭建、設備智能升級等環節做出了大量的投入，伴隨著數字化轉型，利用人工智能技術解決油氣田碳排放的難題可以達到較好的經濟效益。此外，在各大石油公司“凈零”的道路上，紛紛擴大新能源戰略的布局，例如BP、斯倫貝謝、沙特阿美等，通過成熟的人工智能技術助力新能源的開發，減少傳統能源的依賴，也是人工智能技術助力油氣田碳減排實現的關鍵路徑之一。
對能源脫碳的研究發現，即使投資相對較小，數字技術也可以幫助脫碳，特別是當這些技術被整合到信息物理系統中以提高工業生產效率時。
1、政策背景+人工智能技術飛速發展為油氣行業碳減排提供了新思路
通過“十一五”“十二五”“十三五”3個五年規劃的數字油田建設，我國油田的數字化程度已達到了一定的水平。國內油田的數字化建設主要集中在數據采集及監控、數據傳輸、預測預警、分析優化及集成協同平臺建設等。同時，我國已初步建立起“碳中和”的政策體系雛形，以國家“碳中和”戰略為總綱領，各相關部委、行業協會、地方政府相繼出臺政策。在數字化轉型+碳中和戰略的背景下為油氣行業碳減排提供了新思路。
在油氣產業鏈除了消費之外的產業鏈中?？碧介_采等環節等上游環節的溫室氣體排放占比達到64%，油氣產業鏈中上游減排形勢迫切，特別是勘探建井初期，在開發中后期這兩個關鍵作業環節，碳排放強度高、碳排放可控性較大，是最佳的人工智能降碳時機。
人工智能技術飛速發展為油氣碳減排提供新思路，通過業務優化與監控、優化碳捕獲、擴大新能源布局、可持續發展四大路徑實現減排目標?！按髷祿?云計算”、“人工智能算法”、“數字孿生”、“物聯網”等技術在油氣勘探、開采等環節結合應用，通過數據挖潛、預測性分析、決策優化、深度學習、場景仿真、無人值守等技術提高油氣生產效率，降低設備、運輸、人力等方面帶來的排放。
2、企業加大人工智能油氣業務布局，助力勘探/鉆井/開采/增產等多個油氣運營環節碳減排
本土化人工智能公司擴大對油氣領域的業務布局。歐洲海上油氣田、沙特阿美石油公司、北美頁巖油氣整體數字化轉型早，數字化成熟度高，借著油氣數字化轉型的時機，本土人工智能公司不斷擴大油氣領域的業務布局。北美具有明顯的人工智能產業優勢，不斷擴大全球人工智能+油氣服務。調研發現隨著油氣數字化轉型的發展，國際三大油服公司不斷與北美優勢人工智能公司建立合作，并通過三大油服公司的服務市場，不斷擴大全球人工智能+油氣服務。國內以華為公司、昆侖數智等多家公司助力“三桶油”數字化轉型，推進了國內油氣行業AI降碳的發展進行。
本報告梳理了油氣領域20余項人工智能降碳技術。以下展示部分技術減排效果情況。
3、立足最佳降碳時機，重點引進發展成熟的AI降碳技術
我們對油氣領域人工智能降碳技術的商業化進程、技術可行性、減排潛力、經濟效益進行了評價（表2）。從整體的技術商業化進程來看，增產AI技術＞開采AI技術＞鉆井環節AI技術＞AI技術＞其他環節。保持生產設施的良好維護和高產量有助于最大限度地提高產量和減少排放強度，并保持相對穩定的排放強度分布，因此，優先布局增產開采環節和鉆井環節降碳技術是保持穩定碳排放分布的有效措施。人工智能已經成為產業轉型和技術革命的重要力量，這股發展勢頭難以阻擋，需要引導其朝著對環境友好的方向發展，在油氣行業數字化轉型的道路上如何發揮人工智能降碳的價值依然有很多不確定性。- 技術發展的不確定性：從總體來看油氣領域AI降碳技術除了個別技術在個別油氣田進行商業化應用，大部分AI降碳技術仍然處于攻關研究和試點階段?！癆I+降碳”的效益會隨著油氣行業數字化轉型的推廣和發展而凸顯，這一點在制造業AI降碳模型中也得到了驗證，由此可知，油氣人工智能技術加快商業化進程是實現效益減排的關鍵。
- 數據不確定性：AI對大量高質量數據的需求是顯而易見的，數據獲取、清洗和可用性方面的存在較大的不確定性。另外，考慮數據保護和隱私問題，兼顧確保數據的合規性、安全性和共享性也需要相關的制度保障。
- 環境和市場不確定性：盡管有“1+N”的政策體系引領，但在不同的環境和市場條件下推行人工智能減排技術的仍面臨很多環境和市場的不確定性。人工智能技術的應用離不開物聯網、數字化設備、系統平臺等相關的配套，前期資金投入較大，并且在“雙碳”戰略背景下，傳統能源價格面臨下行壓力，油氣公司面臨增效和減排的雙重壓力，出臺相關激勵政策和金融基金的支持對于人工智能降碳是必不可少的。
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