石油和天然气生产运营的温室气体排放是动态的，并且会随着资产的生命周期而变化。随着，在油井的勘探、钻井、投产、增产、维护等不同的生命周期，碳排放强度将经历不同的阶段，不同阶段碳排放强度差异巨大，在增产和接近生命周期结束期间的排放强度可能比正常的中期运营高出数倍。石油和天然气生产作业的温室气体排放强度分为三个生命周期阶段：
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加速建井阶段：石油投产作业的增加需要预先投入能源，启动必要设备、钻井、运行内部系统等，随着关键流程的上线，一些排放源也可能会增加，例如燃烧。这一阶段的排放情况取决于开始计算排放量的时间——施工时间、电力/柴油消耗时间，在实现生产之前，理论上排放强度将是无限的（虚线所示）。实线表示石油生产开始后的剖面。开始时的低生产水平导致单位产量的温室气体排放量非常高。随着产量的增加（通常很快），温室气体强度急剧下降。这一生命周期通常是最短的，并且在资产的生命周期内对排放强度的影响相对较小。
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中期生产阶段：一旦产量增加，设施接近其设计运营能力，温室气体排放强度将稳定在相对平坦的剖面中。产量峰值可能导致排放强度的低谷。在此期间，温室气体排放强度对系统中断和故障非常敏感，能源消耗不变但是生产中断。保持生产设施的良好维护和高产量有助于最大限度地提高产量和减少排放强度，并保持相对稳定的排放强度分布。这一阶段从几个月到几十年不等，持续时间与新技术引入和高质量油井投入有关。
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成熟递减阶段：随着生产操作开始接近其生命周期的尽头，排放强度将增加。这一结果与支撑生产的资源质量有关，随着时间的推移，每天碳氢化合物的生产速度下降，导致温室气体排放强度上升。为了延缓产量的递减，需要投入更多的增产工艺（压裂、大排量泵）或是新井接替，这些措施都伴随着能源需求的增加。最终随着潜在资源的减少，排放强度在油井后期增加。
因此，从石油和天然气生产作业的温室气体排放强度的三个生命周期阶段可以看出，延长油田中期或者中后期开发时间，保持碳排放强度低谷，有利于最大限度的控制油田温室气体排放总量，在这一阶段以人工智能技术驱动油井效益开发，可以达到最理想的降碳效果。
据Strategic Gears的研究，人工智能通过提高效率和减少电力消耗来减少油气田排放。研究认为人工智能在沙特阿美石油公司的降碳实践中可以在三个关键方面发挥降碳作用：业务监控、优化碳捕获、扩大新能源布局[]。业务优化与监控是指通过输入和分析大量数据，在几分钟内生成报告，监控其基础设施的性能，并实现预测性维护，人工智能技术已帮助沙特阿美将整体能源消耗降低18%，维护费用降低30%，检查时间减少约40%；优化碳捕获是指利用内嵌传感器，减少管道、井口甲烷泄漏和排放，英国石油公司与美国Kelvin公司（一家总部位于美国的人工智能控制应用程序开发商）合作，在一口气井上安装了包括甲烷探测摄像头在内的传感器，六个月内甲烷泄漏量下降了74%；扩大新能源布局指将人工智能技术投入到绿色氢能的生产，降低对石油和天然气的依赖度。
认为人工智能助力油气田碳减排的实现主要有以下五大路径。
1、实时监测，减少多个环节的甲烷气体逸散（直接影响）
气井井口、管道输送等环节安装了包括甲烷探测摄像头在内的传感器，实时监测预警，借助远程调控技术，进行设备管理，及时控制甲烷气体的逸散，不仅降低了运营成本，而且显著降低温室气体的排放。
2、预测性维护，减少停机维修环节排放，保持中期生产稳定的低排放强度（直接影响）
利用大数据分析和机器学习算法预测，提前预警感知设备故障可能性，借助生产指挥中心及时提醒现场巡检人员进行设备故障检测，如果需要停机维护，通过生产运营中心指挥相关部门安排维修作业，维持设备高质量运行和较高的产量，保持生产中期相对稳定的碳排放强度。
3、生产优化，降低油气生产环节的投入，减少递减阶段能源消耗带来的排放（间接影响）
生产优化包括生产设备选择优化、开发制度优化、开发设备的升级。生产设备选择的优化可以通过大数据分析技术选择最优的举升工艺，提高排采效率，减少举升环节的能耗浪费；开发制度的优化可以通过AI机器学习算法选择最佳的注采工艺，减少水资源、药剂的使用；开发设备的升级包括智能压裂、智能机采、偏远井智能间歇开发和边缘控制等，可以利用人工智能技术降低油气生产过程中的投入。
4、数字化运营，提高油气运营管理效率，节约人员、车辆等设备投入（间接影响）
数字化的运营是通过人机交互、云平台管理、AI优化等技术，减少偏远井场人员、车辆、设备的投入带来的消耗，优化管理决策，提高油气运营管理的效率，节约油气井生产管理投入。
5、扩大新能源布局，减少传统能源的依赖（间接影响）
目前国外大型国际石油公司智慧油田建设和国内部分智慧油田试点，已经搭建起了较成熟的云管理平台、生产指挥决策系统、物联网系统等，在算法研发、平台搭建、设备智能升级等环节做出了大量的投入，伴随着数字化转型，利用人工智能技术解决油气田碳排放的难题可以达到较好的经济效益。此外，在各大石油公司“净零”的道路上，纷纷扩大新能源战略的布局，例如BP、斯伦贝谢、沙特阿美等，通过成熟的人工智能技术助力新能源的开发，减少传统能源的依赖，也是人工智能技术助力油气田碳减排实现的关键路径之一。
对能源脱碳的研究发现，即使投资相对较小，数字技术也可以帮助脱碳，特别是当这些技术被整合到信息物理系统中以提高工业生产效率时。
1、政策背景+人工智能技术飞速发展为油气行业碳减排提供了新思路
通过“十一五”“十二五”“十三五”3个五年规划的数字油田建设，我国油田的数字化程度已达到了一定的水平。国内油田的数字化建设主要集中在数据采集及监控、数据传输、预测预警、分析优化及集成协同平台建设等。同时，我国已初步建立起“碳中和”的政策体系雏形，以国家“碳中和”战略为总纲领，各相关部委、行业协会、地方政府相继出台政策。在数字化转型+碳中和战略的背景下为油气行业碳减排提供了新思路。
在油气产业链除了消费之外的产业链中。勘探开采等环节等上游环节的温室气体排放占比达到64%，油气产业链中上游减排形势迫切，特别是勘探建井初期，在开发中后期这两个关键作业环节，碳排放强度高、碳排放可控性较大，是最佳的人工智能降碳时机。
人工智能技术飞速发展为油气碳减排提供新思路，通过业务优化与监控、优化碳捕获、扩大新能源布局、可持续发展四大路径实现减排目标。“大数据+云计算”、“人工智能算法”、“数字孪生”、“物联网”等技术在油气勘探、开采等环节结合应用，通过数据挖潜、预测性分析、决策优化、深度学习、场景仿真、无人值守等技术提高油气生产效率，降低设备、运输、人力等方面带来的排放。
2、企业加大人工智能油气业务布局，助力勘探/钻井/开采/增产等多个油气运营环节碳减排
本土化人工智能公司扩大对油气领域的业务布局。欧洲海上油气田、沙特阿美石油公司、北美页岩油气整体数字化转型早，数字化成熟度高，借着油气数字化转型的时机，本土人工智能公司不断扩大油气领域的业务布局。北美具有明显的人工智能产业优势，不断扩大全球人工智能+油气服务。调研发现随着油气数字化转型的发展，国际三大油服公司不断与北美优势人工智能公司建立合作，并通过三大油服公司的服务市场，不断扩大全球人工智能+油气服务。国内以华为公司、昆仑数智等多家公司助力“三桶油”数字化转型，推进了国内油气行业AI降碳的发展进行。
本报告梳理了油气领域20余项人工智能降碳技术。以下展示部分技术减排效果情况。
3、立足最佳降碳时机，重点引进发展成熟的AI降碳技术
我们对油气领域人工智能降碳技术的商业化进程、技术可行性、减排潜力、经济效益进行了评价（表2）。从整体的技术商业化进程来看，增产AI技术＞开采AI技术＞钻井环节AI技术＞AI技术＞其他环节。保持生产设施的良好维护和高产量有助于最大限度地提高产量和减少排放强度，并保持相对稳定的排放强度分布，因此，优先布局增产开采环节和钻井环节降碳技术是保持稳定碳排放分布的有效措施。人工智能已经成为产业转型和技术革命的重要力量，这股发展势头难以阻挡，需要引导其朝着对环境友好的方向发展，在油气行业数字化转型的道路上如何发挥人工智能降碳的价值依然有很多不确定性。- 技术发展的不确定性：从总体来看油气领域AI降碳技术除了个别技术在个别油气田进行商业化应用，大部分AI降碳技术仍然处于攻关研究和试点阶段。“AI+降碳”的效益会随着油气行业数字化转型的推广和发展而凸显，这一点在制造业AI降碳模型中也得到了验证，由此可知，油气人工智能技术加快商业化进程是实现效益减排的关键。
- 数据不确定性：AI对大量高质量数据的需求是显而易见的，数据获取、清洗和可用性方面的存在较大的不确定性。另外，考虑数据保护和隐私问题，兼顾确保数据的合规性、安全性和共享性也需要相关的制度保障。
- 环境和市场不确定性：尽管有“1+N”的政策体系引领，但在不同的环境和市场条件下推行人工智能减排技术的仍面临很多环境和市场的不确定性。人工智能技术的应用离不开物联网、数字化设备、系统平台等相关的配套，前期资金投入较大，并且在“双碳”战略背景下，传统能源价格面临下行压力，油气公司面临增效和减排的双重压力，出台相关激励政策和金融基金的支持对于人工智能降碳是必不可少的。
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