位于美国加利福尼亚州帕洛阿尔托的Maana公司专注于油腐蚀风险分析，该公司提供一

位于美国加利福尼亚州帕洛阿尔托的Maana公司专注于油腐蚀风险分析，该公司提供一款名为“计算知识图谱”的软件，这个软件利用预测性分析帮助石油和天然气公司减少因油腐蚀导致的非计划维护。通过机器学习分析维护数据，如炼油厂事故报告和不同类型原油的物理特性数据，Maana的软件能够识别以往情况下导致腐蚀的因素，从而提高运营效率和安全性。
贝克休斯公司（Baker Hughes）与人工智能企业英伟达（Nvidia）合作，利用基于AI的分析帮助石油和天然气公司从数据中获得有用信息，以降低勘探、提取、处理和运输石油的成本。贝克休斯公司开发的基于深度学习的分析软件能够帮助员工根据收集的数据做出更好的商业决策。该解决方案能分析大量的生产和传感器数据，如泵压、流量和温度，以预测哪些设备和部件可能会出现故障，从而实现预测性维护。
道达尔石油（Total Oil）与谷歌云（Google Cloud）的合作旨在开发一种AI系统，用于分析地下数据，以改进其勘探和生产（E&P）过程。这一合作目标是开发一种能够分析图像文件、将发现与从技术文档中提取的信息相关联的软件，并将这些信息汇总成一个可查询的AI助手。该助手能以自然语言回答有关地下数据的问题，从而提高勘探的效率和精确度。
埃克森美孚（Exxon Mobil）与麻省理工学院（MIT）的研究人员合作，共同开发深水勘探机器人，以自动化烃类勘探过程。这些机器人被设计用于自动化自然渗漏检测和表征过程。埃克森美孚表示，这些机器人能够在海底上方缓慢移动几英尺，检测和分析自然渗漏的烃类，这对于提高深水勘探的精确性和效率具有重要意义。
以上案例充分展示了AI技术在石油勘探和开发领域的广泛应用，以及取得的成果。从优化数据分析到自动化勘探过程，这些技术的成功应用为整个行业提供了新的思路和解决方案，有助于提高勘探效率、降低成本，同时保障环境的可持续性。