ОЦЕНКА ИНТЕГРАЦИИ ПЕРЕДОВЫХ ИТ-РЕШЕНИЙ ДЛЯ СНИЖЕНИЯ ВЫБРОСОВ В НЕФТЕГАЗОВОМ СЕКТОРЕ

EVALUATING THE INTEGRATION OF ADVANCED IT SOLUTIONS FOR EMISSION REDUCTION IN THE OIL AND GAS SECTOR
Chuka Anthony Arinze, Olakunle Abayomi Ajala, Chinwe Chinazo Okoye, Onyeka Chrisanctus Ofodile, Andrew Ifesinachi Daraojimba
2024-03-10

искусственный интеллект (AI)аналитика больших данныхИнтернет вещей (IoT)сокращение выбросовнефтегазовый сектор
Нефтегазовый сектор является значительным источником выбросов парниковых газов, что делает интеграцию передовых ИТ-решений необходимой для их снижения. В настоящем исследовании оценивается эффективность интеграции передовых ИТ-решений для сокращения выбросов в нефтегазовой отрасли. Исследование основано на смешанном методологическом подходе, сочетающем качественный анализ посредством обзора литературы и количественный анализ на основе тематических исследований и анализа данных. В ходе обзора литературы выявляются различные доступные в настоящее время передовые ИТ-решения, такие как Интернет вещей (IoT), искусственный интеллект (AI) и аналитика больших данных, а также их потенциальные применения для снижения выбросов в нефтегазовом секторе. Проведены тематические исследования для изучения практической реализации этих решений ведущими компаниями отрасли. Эти исследования дают представление о проблемах, преимуществах и передовых методах, связанных с интеграцией передовых ИТ-решений для снижения выбросов. Кроме того, проведён количественный анализ данных для оценки воздействия этих ИТ-решений на окружающую среду с использованием показателей сокращения выбросов, таких как выбросы в эквиваленте диоксида углерода (CO2e) и повышение энергоэффективности. Результаты показывают, что интеграция передовых ИТ-решений имеет значительный потенциал для снижения выбросов в нефтегазовом секторе. Датчики с поддержкой IoT обеспечивают мониторинг и оптимизацию операций в режиме реального времени, сокращая выбросы от производственных процессов. Алгоритмы AI совершенствуют предиктивное техническое обслуживание, оптимизируют работу оборудования и минимизируют выбросы из неорганизованных источников. Аналитика больших данных обеспечивает комплексное отслеживание и отчётность по выбросам, позволяя реализовывать стратегии проактивного управления выбросами. В целом данное исследование способствует более глубокому пониманию потенциала передовых ИТ-решений для сокращения выбросов в нефтегазовом секторе и предоставляет ценные сведения специалистам отрасли, разработчикам политики и исследователям...
1
Предиктивное обслуживание на основе ИИ повышает эффективность оборудования и помогает минимизировать выбросы из негерметичных источников.
2
Аналитика больших данных обеспечивает комплексный мониторинг и отчетность по выбросам, поддерживая проактивные стратегии управления выбросами.
3
Тематические исследования выявляют преимущества, проблемы и лучшие практики внедрения, а показатели выбросов оценивают влияние на выбросы CO2-эквивалента и энергоэффективность.
4
Датчики на основе IoT обеспечивают мониторинг и оптимизацию операций в реальном времени, сокращая выбросы в производственных процессах нефтегазовой отрасли.
5
В исследовании оцениваются передовые ИТ-решения для сокращения выбросов парниковых газов в нефтегазовом секторе с использованием обзора литературы, тематических исследований и количественного анализа данных.

операции нефтегазового сектора

эффективность интеграции передовых ИТ-решений для сокращения выбросов парниковых газов, включая выбросы в эквиваленте CO2 (CO2e) и повышение энергоэффективности

Publication Details
Publication Date
2024-03-10
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
38
Access Type
Author Information
Authors
Chuka Anthony Arinze
Olakunle Abayomi Ajala
Chinwe Chinazo Okoye
Onyeka Chrisanctus Ofodile
Andrew Ifesinachi Daraojimba
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%