Daten in der Öl- und Gasindustrie nutzen
Öl- und Gasoperationen erzeugen riesige Mengen an Daten; eine seismische Untersuchung in New Mexico kann Dateigrößen von bis zu einem Petabyte erreichen. Bill Braun, CIO von Chevron, betonte den Umfang der erforderlichen Datenverarbeitung: „Um das in ein Bild für fundierte Entscheidungen zu verwandeln, ist ein Betrieb mit 100 Exaflops nötig. Das ist eine enorme Rechenleistung.“
Chevron setzt seit 2008 auf GPUs, lange bevor viele Branchen den Bedarf an dieser Rechenleistung erkannten. Heute nutzt das Unternehmen moderne generative KI-Tools, um tiefere Einblicke und größeren Wert aus den umfangreichen Datensätzen zu gewinnen. „KI ist die perfekte Lösung für große Unternehmen mit umfangreichen Datensätzen – es ist genau das Werkzeug, das wir brauchen“, bemerkte Braun.
Einblicke aus dem Permian-Becken
Die Herausforderung ist nicht nur auf Chevron beschränkt; große Datenbestände sind in der gesamten Branche verbreitet. Braun erwähnte das Permian-Becken in Westtexas und dem südöstlichen New Mexico, wo Chevron bedeutende Flächen besitzt. Diese weitläufige Region erstreckt sich über etwa 400 Kilometer in der Breite und 480 Kilometer in der Länge und beherbergt schätzungsweise 20 Milliarden Barrel Öl, was 40 % der US-Ölproduktion und 15 % der Erdgasproduktion ausmacht. „Sie waren in den letzten zehn Jahren entscheidend für die US-Produktionsgeschichte“, merkte Braun an. Ein einzigartiger Vorteil ist die Forderung der Railroad Commission of Texas, dass alle Betreiber ihre Standortaktivitäten öffentlich bekannt geben müssen. „Alles ist ein öffentliches Dokument“, betonte Braun und hob den strategischen Vorteil dieser Transparenz hervor: „Es bietet die Möglichkeit, von der Konkurrenz zu lernen; wenn Sie das nicht tun, lernt die Konkurrenz von Ihnen. Es ist ein enormes Beschleunigungsmittel für das Lernen in der Industrie.“
Proaktive Zusammenarbeit und Sicherheit fördern
Die Betriebsflächen von Chevron sind umfangreich und die Datenqualität kann variieren. Braun wies darauf hin, dass generative KI entscheidend sein kann, um geologische Lücken zwischen Datenpunkten zu schließen. „Es ist die perfekte Anwendung, um das Modell zu vervollständigen“, sagte er.
Zum Beispiel kann KI, bei Bohrlängen von mehreren Kilometern, Teams vor möglichen Störungen durch nahegelegene Operationen warnen und proaktive Kommunikation ermöglichen, um Unterbrechungen zu vermeiden. Darüber hinaus nutzt Chevron große Sprachmodelle (LLMs), um technische Standards, Spezifikationen, Sicherheitsbulletins und Warnungen zu entwickeln und diese kontinuierlich zu optimieren. „Wenn präzise Konstruktionen erforderlich sind, möchten wir nicht, dass unsere generative KI kreativ wird“, erklärte Braun. „Diese müssen extrem genau eingestellt sein.“
Das Unternehmen untersucht auch den Einsatz von Robotern zur Verbesserung der Sicherheit. „Das Ziel ist es, dass Roboter gefährliche Aufgaben übernehmen, während Menschen die Operationen aus sicherer Entfernung überwachen“, erklärte er und fügte hinzu, dass dieser Ansatz Kosten und Haftungen reduzieren kann.
Zusammenarbeit zwischen Teams fördern
Traditionell arbeiten Teams im Energiesektor sowohl physisch als auch digital isoliert. Chevron hat sich darauf konzentriert, diese Lücke zu schließen, indem Teams zusammengeführt werden. „Die leistungsstärksten Teams entstehen, wenn Maschinenbauingenieure mit Maschinenlern-Engineers an gemeinsamen Herausforderungen arbeiten“, erklärte Braun.
Chevron hat auch in die Weiterbildung von Ingenieuren investiert, um fortgeschrittene Abschlüsse in Datenwissenschaft und Systemtechnik zu erwerben. So werden Datenwissenschaftler – oder „digitale Gelehrte“ – in die operativen Teams integriert, um innovative Ansätze zu fördern. „Wir haben uns entwickelt, indem wir mit kleinen Erfolgen begonnen und darauf aufgebaut haben“, sagte Braun.
Umweltbedenken mit Technologie angehen
Wie in jeder Branche ist auch der Umwelteinfluss im Energiesektor ein bedeutendes Anliegen. Die Kohlenstoffsequestrierung – das Auffangen und permanente Speichern von CO2 – gewinnt an Bedeutung. Braun betonte, dass Chevron einige der größten Kohlenstoffspeicherungsanlagen weltweit betreibt, obwohl Unsicherheiten hinsichtlich der Reservoirleistung im Laufe der Zeit bestehen bleiben.
Um diese Unsicherheiten zu adressieren, setzt Chevron digitale Zwilling-Simulationen ein, um sicherzustellen, dass Kohlenstoff sicher eingeschlossen bleibt und synthetische Daten für prädiktive Analysen generiert. Braun betonte auch die Wichtigkeit, den erheblichen Energieverbrauch von Rechenzentren und KI-Anwendungen zu verwalten, um einen sauberen Betrieb aufrechtzuerhalten: „Wie man diese oft abgelegenen Standorte so sauber wie möglich verwaltet, ist immer der Ausgangspunkt des Gesprächs.“
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