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工业AI新纪元

2020年能源行业展望

2020年1月3日

本文译自同名AspenTech英文博客。

能源行业在2020年面临着较大的经济不确定性,企业展示出的种种迹象表明,该行业会采用不同的途径以寻求有效的发展战略。专家们将当前的能源环境称为“能源转型”时期,这意味着车辆驱动与发电将不可避免地以可再生能源为主流,减少对碳氢化合物燃烧的依赖,并将进一步推动创新。

化学品和塑料领域出现了“循环经济”运动,这标志着人们开始提升循环利用率,积极地减少废弃物与碳排放。然而,首席执行官与财务官在2020年需要保持密切关注,才能把握住转型的速率。虽然企业对转型速率抱有多种预期(实际数据与最慢转型情景较为近似),但由于转型预计会提速,企业也应当谨慎地制定商业战略。

企业拥有的关键杠杆之一是数字化应用。人工智能(AI)无疑会成为其中的关键。在数字化和规范性维护等最早的价值创造活动中,AI已经成为了“瞩目的焦点”,它的功能也不止于此。

 

区域差异

 

由于积极追求可持续性和零碳排放的能力和意愿进一步分化,2020年的区域差异将会加大。在2020年期间,欧洲在能源领域中展示出的商业推动因素将继续不同于其他区域。全欧洲的精炼需求正在下滑,可再生能源发电增长趋势明显,欧洲化学品供应链的成本劣势逐步显现,高效率的非ICE汽车也正在迅速普及。

在美国,石油和天然气的价格优势持续推动着出口需求。在东南亚区域,经济增长推动了精炼和化学品需求,但中国大陆与中东的超大型综合设施为化学品行业带来了巨大的压力。

无论精炼与石化需求增长(亚洲)或是下滑(欧洲和日本),抑或从交通燃料转移至化工前驱体(美国和中东),数字化都已成为关键的商业武器。

 

能源业务方向与战略

 

多年以来,在石油和天然气领域中保障财务成功与持续增长的秘诀并无改变。但时至2020年,各大能源企业将开始采用大相庭径的战略。

部分企业对核心碳氢化合物资产的投资加大了一倍。其他企业则采用了更为多元化的战略,分别投资了可再生能源、生物燃料、电力与天然气传输,以及电池储能技术。这两种战略在中期看来都较为合理。

能源通常占全国预算收入25%的国有石油企业则难以灵活地做出选择。虽然多元化选择确实能为这些企业带来利益,但企业也需要维持营收来源,因此不得不拘泥于短期。

在全部三种商业情景中,企业都需要仰赖数字技术的快速进步,才能在2020年实现商业目标。

 

杰出的专业人才在消失

 

在2020年中,能源行业的许多重要领域专家将会逐步退出。其数字之大令人震惊。许多预测表明,在未来三年内,负责运行复杂的过程资产、提供技术支持的专业人士预计将减少约40%——另外,能源行业也难以吸纳身为数字原住民的这一代人。

这是另一个促使企业加快采用分析工具与AI的重大因素。这些技术能增强现有的领域专长,也可充当新员工的培训师和虚拟助手。

 

构建战略虚拟数字资产

 

以前,在监管法规与利润要求的双重压力下,企业会对工厂的资本设备与过程单位进行投资,以此作为对下游的回应。但进入2020年,许多能源企业开始削减资本支出,同时持续加快对数字化的投入。

在下游行业中,AI和机器学习预测性解决方案能够有效产生利润,因此在重要的过程资产经营人中,约25%选择以它们为投资对象。2020年还将迎来对厂区数字化和高级过程控制的重要组成部分进行扩展与升级的新一轮投资。这是几乎所有战略商业顾问公认的第一要务,也能够产生切实的价值。

我们还将在2020年发现,更多价值链环节、多个设施和资产网络都将成为生产规划建模的一环。对于拥有多个生产设施和配送网络的企业而言,采用这种商业模式将显著提升效率。过去数年间,大型网络树立了良好的典范。企业如今也可使用高性能计算机进行建模,实现业务全过程决策,这些将在2020年成为重要的推动因素。AI能力的发展是另一个重要突破。AI现已可以为关键资产规划者提供支持,在成千上万种模拟方案中选择最优战略。

在2020年中,数字投资的潜在收益主要集中于上游,由数据驱动、AI辅助的分析将继续提升资产正常运作的时间,高级控制技术也正迅速成为一项“快速制胜”的法宝。在液化天然气行业中,这两个解决方案领域同样可以显著改善运营者的经营资金。

 

从原油、天然气到化学品

 

生产过程的性质将在2020年彻底改变。在过程技术、生物材料转化领域和新型可循环塑料开发过程中,许多小型创新企业已经展示出了其过程工艺的可行性与经济性。

2020年即将成为试验场。投资人们愿意在这些领域中押下多大的筹码呢?有多少商业级项目有望取得进展呢?2020年有许多东西值得我们期待,最终的结果也尚不可知。

 

展望2030年的下游资产

 

2020年将成为至关重要的一年,需要为2030年的自我优化工厂打下坚实的基础。为了实现这一愿景,许多颠覆性的新技术即将问世。

这个行业会继续推动企业的转型,使他们能有效运用各类工具,包括混合模型(将基本原理模型和机器学习AI融合)、非维护领域的规范性AI、前所未有的整合水平,以及在生产优化堆栈中自动调节等。

对能源行业而言,2020年既遍布挑战,又激动人心。能迅速驾驭并接受数字化和AI的企业将把握优势,并有望在未来数年中把握成功。

 

 

阅读我们与《Hydrocarbon Processing》主编/副出版人Lee Nichols和Crystol Energy首席执行官Carole Nakhle近期的对话,了解技术如何塑造能源行业的未来。点此阅读