本书《石油工业中人工智能（AI）和机器学习（ML）的应用》由Manan Shah、Ameya Kshirsagar和Jainam Panchal撰写，由CRC Press/Balkema于2023年首次出版。本书深入探讨了AI和ML技术在石油工业三个主要领域（上游、中游和下游）的应用，旨在为石油工业专业人士、工程师、AI和ML专家及研究人员提供指导。
**核心内容整理：**
1. **AI和ML在石油工业的应用：**
- 利用AI和ML技术从大量数据中提取有价值的见解。
- 覆盖从勘探、数据管理、提取、处理到产品最终交付的全过程。
- 强调了AI和ML在提高操作安全性、效率和效果方面的作用。
2. **AI和ML的行业影响：**
- 预测性维护、挖掘地点识别、钻井操作优化、问题解决和人工劳动力替代。
- 在上游、中游和下游部门的具体应用。
3. **技术挑战与未来展望：**
- 讨论了石油工业在数字化转型和云计算系统整合中面临的挑战。
- 基于历史数据和实时数据的石油价格预测模型。
4. **AI和ML的实际案例：**
- 例如，通用电气公司利用“Predix”平台减少维护时间和提高设备运行时间。
5. **技术应用的具体领域：**
- 上游：勘探、生产和处理。
- 中游：运输和储存。
- 下游：精炼和分销。
6. **未来技术发展：**
- 云计算、更精确的钻井位置预测模型、深度学习模型的应用。
7. **行业挑战：**
- 石油工业在采用机器学习技术方面进展缓慢，与其他行业相比仍有差距。
8. **结论：**
- 机器学习在石油和天然气工业中的应用可以提高效率、降低成本，并为行业带来变革。尽管存在挑战，但AI和ML的应用前景广阔。
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