석유 및 가스 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석의 인공 지능, 유형 (Macher Learning (ML), Computer Vision), 응용 프로그램 (예측 유지 보수, 저수지 관리, 생산 최적화) 및 2033 년 지역 예측.

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석유 및 가스 시장 개요의 인공 지능

석유 및 가스 시장의 글로벌 인공 지능은 2024 년에 약 28 억 달러로 2033 년까지 60 억 달러로 증가하여 2025 년에서 2033 년 사이에 약 8.5%의 CAGR로 증가했습니다.

인공 지능 (AI) 석유 및 가스 시장은 운영을 늘리고 비용을 절약하며 더 나은 결정을 내리는 데 산업의 중요성 때문에 매우 빠르게 변화하고 있습니다. 머신 러닝 (ML), 신경망 및 향후 예측 분석과 같은 AI 기술은 업스트림, 미드 스트림 및 다운 스트림 부문에서 점점 더 많이 널리 사용됩니다. 제조 및 탐사에서 AI는 지진 데이터 읽기, 저수지 모델링 및 시추 활용에 도움이됩니다. 미드 스트림 부문에서 AI는 파이프 라인 누출 감지 및 모니터링을 개선하는 반면, 다운 스트림, 정제 효율 및 요구 (공급 및 수요) 예측이 향상됩니다.

석유 및 가스 시장에서 AI를 활용하면 데이터 분석, 이상 탐지, 예측 유지 보수 및 더 나은 안전 수준이 업데이트됩니다. 조직은 더 빠르고 데이터 기반 의사 결정을 내리고 장비 다운 타임을 줄이고 효율적인 리소스 할당을 제공하도록 AI를 홍보하고 있습니다. 센서 및 IoT 장치에서 데이터 볼륨의 확장과 함께 전세계 디지털 변경에 대한 수요는 AI 채택을 유발하고 있습니다. 또한 환경 문제와 에너지 전환이 증가함에 따라 AI는 지능형 에너지 관리에 의한 탄소 발자국의 감소를 추가로 홍보합니다.

석유 및 가스 시장의 인공 지능 주요 결과

• 시장 규모와 성장: 석유 및 가스 시장 규모의 인공 지능은 2024 년에 약 29 억 달러에 달했으며 2033 년까지 약 9.2%의 CAGR로 6.40326 억 달러에 달할 것입니다.
• 주요 시장 드라이버: AI 기반 예측 유지 보수는 가동 중지 시간을 30%로 낮출 수있어 석유 및 가스 활동의 운영 효율성을 높일 수 있습니다.
• 주요 시장 구속: 전문 노하우에 대한 높은 선불 비용 및 요구 사항은 석유 및 가스 산업에서 AI를 대량 규모로 채택하는 것을 제한합니다.
• 새로운 트렌드: AI 지원 탄소 배출 모니터링 시스템은 이전 체계에 비해 20% 높은 정확도를 보았으며 환경 준수를 도와주었습니다.
• 지역 리더십: 북미는 석유 및 가스 부문의 AI 사용의 주요 지역으로, 우수한 인프라와 숙련 된 전문가 풀이 가능합니다.
• 시장 세분화: 석유 및 가스 조직의 약 65%가 탐사 및 생산 활동을 향상시키기 위해 AI를 고용하고 있습니다.
• 최근 개발: 2024 년 3 월, Saudi Aramco는 조작을 간소화하기 위해 7 조 2 점의 Data 포인트 훈련 생성 AI 모델 인 Aramco Metabbrain AI를 공개했습니다.

Covid-19 영향

석유 및 가스 시장의 인공 지능은 Covid-19 Pandemic 동안 공급망 중단으로 인해 부정적인 영향을 미쳤습니다.

글로벌 Covid-19 Pandemic은 전례가없고 비틀 거리며 시장이 경험했습니다.예상보다 낮습니다전염병 전과 비교하여 모든 지역의 수요. CAGR의 증가에 의해 반영된 갑작스런 시장 성장은 시장의 성장에 기인하며, 전염병 전 수준으로 돌아 오는 수요.

Covid-19 Global Pandemic은 석유 및 가스 시장에서 인공 지능 (AI)에 상당한 부정적인 영향을 미쳤으며, 주로 석유 수요와 가격이 크게 하락했기 때문입니다. 전세계 폐쇄 및 여행 금지로 인해 산업 관행과 운송이 줄어들어 석유 소비가 급락했습니다. 결과적으로 석유 및 가스 기관은 많은 판매 손실을 관찰하여 대다수가 AI 채택을 포함한 디지털 혁신 관행을 일시 중지하거나 취소하게했습니다. 예산 제한은 산업 전반에 걸쳐 자본 및 운영 비용이 모두 삭감되어 상당한 걸림돌로 바뀌 었습니다. 이것은 예측 분석 및 유지 보수, 디지털 트윈 및 자율 시추 시스템과 같은 AI 기술에 대한 투자에 직접적인 영향을 미쳤습니다. 예정된 많은 파일럿 프로젝트와 AI- 자극 업그레이드는 중단되었으며, 공급망 물류 중단 및 원격 작업 제한 덕분에 실행 프로젝트는 문제를 관찰했습니다.

또한 주요 시설에서 노동 부족 및 시설 문제로 인해 AI가 흡수되었습니다. 세계의 에너지 요구와 시장 예측 불가능 성의 변동으로 인해 혁신이 줄어들고 새로운 기술로 혁신을 일으켰습니다. 실제로 소규모 기관은 생존 및 비용 절감 시점에 AI에 대한 자본 투자를 정당화하기가 어렵다는 것을 알게되었습니다.

최신 트렌드

시장 성장을 주도하기 위해 AI 기술과의 전략적 파트너십

대규모 에너지 회사는 지난 몇 개월 동안 AI 혁신 실험실을 만들기 위해 지난 몇 개월 동안 AI 기술 공급 업체와 전략적 제휴를 만들고 있습니다. 예를 들어, TotalEnergies는 프랑스 AI 스타트 업 Mistral과 협력하여 운영 내 고급 AI 응용 프로그램에 중점을 둔 공동 실험실을 설정했습니다. 마찬가지로 Saudi Aramco는 최근 DeepSeek AI의 알고리즘을 데이터 센터에 통합하고 Chip Specialist GROQ와 15 억 달러 규모의 거래에 서명했습니다. 모든 Move는 석유 메이저가 AI 인프라 및 데이터 분석에 크게 투자하는 방법을 강조합니다. 이러한 협업 혁신 허브는 단순히 교정 조종사 조종사 일뿐 아니라 예측 유지 보수 및 저수지 모델링에서 배출 모니터링 및 자율적 인 운영에 이르기까지 중요한 워크 플로에서 AI를 제도화하도록 설계되었습니다. 목표는 AI를 격리 된 프로젝트를 운영하는 대신 더 깊고 구조적으로 통합하는 것입니다.

이 상승 패턴과 추세는 AI를 혁신하고 실험하는 것에서 공식적으로 회사 트릭에 포함시키는 점진적인 변화를 확립합니다. 이는 운영 효율성, 비용 절감 및 친환경 관행+ 혜택과 같은 지속적인 가치가 최첨단 기술 회사와 파트너십을 맺고 설립 된 잘 자본화 된 사내 AI 용량의 일반적인 가치를 보여줍니다.

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석유 및 가스 시장 세분화의 인공 지능

유형별

유형을 기준으로 글로벌 시장은 컴퓨터 비전, 컴퓨터 비전으로 분류 할 수 있습니다.

• 머신 러닝 (ML): 석유 및 가스 산업에서 가장 인기있는 AI 형태 중 하나 인 기계 학습을 통해 시스템은 과거 데이터에서 자동으로 학습하고 명시 적으로 프로그래밍하지 않고 경험을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. ML 알고리즘은 지진 데이터 내에서 패턴을 감지하고 장비 고장 예측 및 생산 공정을 간소화하는 데 도움이됩니다. 예를 들어, ML 모델은 지질 데이터의 대규모 데이터 세트, 과거 드릴링 매개 변수 및 실제 시추 장비 데이터를 검사하여 드릴링 효율을 향상시키는 데 사용됩니다.
• 컴퓨터 비전: 컴퓨터 비전 기술은 시각적 검사 프로세스를 자동화하기 위해 석유 및 가스 부문에서 점점 더 채택되고 있습니다. 파이프 라인 추적, 해외 관행 및 드론 및 감시 하드웨어를 사용하는 정유소에 활용됩니다. 이러한 AI는 누출, 부식 또는 물리적 결함과 같은 잠재적 문제를 미리 모니터링하여 예방 정책에 도움이되므로 운영 위험을 줄이고 규정 준수가 안전 표준과 일치하도록합니다.

응용 프로그램에 의해

애플리케이션을 기반으로 글로벌 시장은 예측 유지 보수, 저수지 관리, 생산 최적화로 분류 할 수 있습니다.

• 예측 유지 보수: AI에 의해 구동되는 예측 유지 보수는 석유 및 가스 조직이 계획되지 않은 가동 중지 시간 및 유지 보수 비용을 최소화하도록 지원합니다. ML 알고리즘은 센서 데이터를 사용하여 장비가 발생하기 전에 가능한 장비 고장을 예측합니다. 조기 개입을 허용하고 비즈니스 중단을 최소화합니다. 특히 해외 리그, 시추 장비 및 접근이 제한되고 수리가 비싸는 파이프 라인의 유지 보수에 특히 가치가 있습니다.
• 저수지 관리: AI는 저수지 행동 이해를 향상시키기위한 정교한 도구를 제공함으로써 저수지 관리에 혁명을 일으키고 있습니다. 시뮬레이션 및 데이터 분석을 통해 AI는 잘 배치, 예약 예약 및 복구 속도를 향상시킵니다. 이로 인해 정보가 향상 된 결정과 자원 추출의 효율성이 향상됩니다.
• 생산 최적화: 생산 최적화의 AI 사용은 오일의 회복 속도를 극대화하고 작업을 최적화하는 것을 강조합니다. 실시간으로 데이터 분석을 통해 운영자는 압력 및 유량과 같은 매개 변수를 동적으로 수정할 수 있습니다. AI 중심 스마트 모델은 생산 시나리오에서 다양한 방식으로 생성 될 수 있으며 최고의 경제적 접근 방식을 권장하므로 낭비와 에너지 소비를 막는 동안 출력을 활용합니다.

시장 역학

시장 역학에는 운전 및 제한 요인, 기회 및 시장 상황을 진술하는 과제가 포함됩니다. 

운전 요인

시장을 늘리기위한 비용 절감 및 운영 효율성에 대한 요구 사항

눈에 띄는 부스트가 있습니다석유 및 가스 시장 성장의 인공 지능.모든 운전 요인 중에서 석유 및 가스 시장에서 AI의 채택 증가는 효율성을 잃지 않고 다양한 운영 비용을 줄이려는 지속적인 수요입니다. AI는 어려운 작업의 자동화, 예측 분석 및 유지 보수 및 업데이트 된 데이터를 통해 더 나은 정확한 의사 결정을 허용하고 촉진합니다. 예를 들어, AI 중심 하드웨어 시스템은 드릴링 매개 변수 자체를 쉽게 모니터링하여보다 정확하고 경제적 인 운영을 초래할 수 있습니다. 이것은 비생산적인 시간을 줄이고 가동 중지 시간이 줄어 듭니다.

시장 확장을위한 빅 데이터 및 IoT 통합의 성장

사물 인터넷 (IoT) 장치 및 센서의 사용 및 채택으로 인해 석유 및 가스 관행이 엄청난 양의 데이터를 제조하도록 전환했습니다. AI 중심의 빠른 기술, 특히 딥 러닝 및 머신 러닝은이 데이터를 읽고 이해하는 데 중요합니다. 이를 통해 조기 오류 감지, 저수지 시뮬레이션 및 공급 및 수요 예측이 가능하며 가치 사슬을 따라 생산성 및 안전 예방 조치를 높입니다.

구속 요인

잠재적으로 시장 성장을 방해하기위한 높은 구현 비용과 기술 복잡성

혜택이 있지만 석유 및 가스 관행에서 AI 중심 관행을 채택하는 것은 자본 집약적이며 기술적으로 수요가 높습니다. 레거시 인프라, 더 나은 노동 및 직원 및 사이버 보안 정책 유지 보수, 특히 중소 규모 조직의 경우 비용이 높아질 수 있습니다. 이와 함께,이 인프라 위에 AI를 채택하는 것은 도전적이고 힘들고 채택을 방해 할 수 있습니다.

시장에서 제품을위한 기회를 창출하기위한 탈탄화 및 지속 가능성 목표

기회

전 세계 에너지 시장이 더 친환경적이고 더 나은 관행으로 변함에 따라 AI가 탈탄화를 촉진 할 가능성이 높아집니다. AI는 에너지를 더 잘 활용하고, 플레어 및 배출을 줄이고, 다양한 작업에서 탄소 발자국을 모니터링 할 수 있습니다. AI는 미래의 예측 배출량 추적/ 제어 및 에너지 효율 활용 영역을 촉진합니다.

 

데이터 품질과 가용성은 소비자에게 잠재적 인 도전이 될 수 있습니다.

도전

AI 시스템은 또한 정확한 향후 예측 및 분석을 따르기 위해 고품질의 더 나은 설정 데이터에 의존합니다. 대부분의 석유 및 가스 기관은 데이터 표준화, 통합 및 액세스와 계속 맞아 계속합니다. 잘못된 데이터 또는 잘못된 데이터 소스는 잘못된 통찰력을 가져 오면 AI 시스템과 ROI의 영향을 손상시킬 수 있습니다.

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석유 및 가스 시장 지역 통찰력의 인공 지능

• 북아메리카

북미 지역은 성장하고 있습니다석유 및 가스 시장의 미국 인공 지능.미국은 석유 및 가스 시장의 인공 지능의 판결 및 최고 선수이며, 강력한 인프라뿐만 아니라 고급 기술을 빠르게 받아 들였습니다. 석유 및 가스 시장에서 AI를 활용하면 데이터 분석, 이상 탐지, 예측 유지 보수 및 더 나은 안전 수준이 업데이트됩니다. 조직은 더 빠르고 데이터 기반 의사 결정을 내리고 장비 다운 타임을 줄이고 효율적인 리소스 할당을 제공하도록 AI를 홍보하고 있습니다. 센서 및 IoT 장치에서 데이터 볼륨의 확장과 함께 전세계 디지털 변경에 대한 수요는 AI 채택을 유발하고 있습니다. Exxonmobil, Chevron 및 Halliburton과 같은 미국의 대규모 석유 및 가스 시장 플레이어는 탐사, 시추 및 생산 관행에 중점을두기 위해 AI에 큰 투자를하고 있습니다. 최고 지배 AI 기술 공급 업체 및 연구 기관의 존재는 혁신을 강요합니다. 에너지 효율성과 디지털화를 촉진하는 정부 관행도 중요한 역할을했습니다. 또한 셰일 가스 변환은 더 나은 데이터 중심 관행에 대한 수요를 증가시켜 AI가 통합되어 미국 석유 및 가스 시장에서 경쟁력을 유지하는 데 필요합니다.

• 사우디 아라비아

세계 최대의 석유 매장량 중 일부를 자랑하는 사우디 아라비아는 에너지 산업을 변화시키기 위해 AI를 빠르게 수용하고 있습니다. 비전 2030 계획에 따라 국가는 생산성, 비용 절감 및 지속 가능한 에너지 목표를 높이기 위해 AI 기반 기술에 투자하고 있습니다. Saudi Aramco와 같은 회사는 AI 회사와 협력하여 기계 학습 및 데이터 분석을 탐사, 정제 및 물류에 주입하고 있습니다. 이 모든 것이 사우디 아라비아를 디지털 유전 기술의 지역 센터로 전환하는 것입니다.

• 중국

중국은 강력한 정부 인센티브, 막대한 에너지 요구 사항 및 기술 혁신 가속화로 인해 석유 및 가스 부문에서 AI 사용에 두드러지게 기여하고 있습니다. Sinopec 및 Petrochina와 같은 중국 국가 석유 회사는 예측 유지, 지진 해석 및 정제 프로세스 최적화를 위해 AI를 사용하고 있습니다. 산업의 스마트 에너지 및 디지털 혁신을위한 정부 이니셔티브는 또한 중국 석유 및 가스 부문에서 AI 사용을 주도했습니다.

주요 업계 플레이어

혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 업계 플레이어

대규모 에너지 회사는 지난 몇 개월 동안 AI 혁신 실험실을 만들기 위해 지난 몇 개월 동안 AI 기술 공급 업체와 전략적 제휴를 만들고 있습니다.

동시에 유전 서비스 회사는 AI를 구현하여 현장 운영을 자동화하고 장비 조건을 추적하며 다운 타임을 최소화하려고합니다. 탐사 및 생산 사업자는 저수지 모델링, 생산 최적화 및 에너지 소비 모니터링에 AI를 적용하고 있습니다. 대부분은 디지털 혁신 이니셔티브를 서두르고 데이터 인프라에 투자하며 석유 및 가스 환경을 위해 특별히 설계된 지능형 플랫폼을 개발하기위한 전략적 파트너십 및 협업을 수립하고 있습니다.

석유 및 가스 시장 회사의 최고 인공 지능 목록

• Schlumberger (U.S.)
• Halliburton (U.S.)
• Baker Hughes (U.S.)
• Siemens AG (Germany)
• IBM Corporation (U.S.)
• Microsoft Corporation (U.S.)
• Oracle Corporation (U.S.)
• Accenture (Ireland)
• ai, Inc. (U.S.)
• Rockwell Automation, Inc. (U.S.)

주요 산업 개발

2025 년 6 월세계 최고의 에너지 전공 중 하나 인 Totalenergies가 프랑스 인공 지능 스타트 업인 Mistral AI와 전략적 파트너십을 맺었을 때 석유 및 가스 산업의 인공 지능 (AI)에서 주요 산업 돌파구가 목격되었습니다. 이 계약은 최첨단 AI 기술을 Totalenergies의 비즈니스에 배치하는 것을 속도를 높이기위한 AI 혁신 연구소의 설립을 중심으로합니다.

이 협업 이니셔티브는 생성 AI와 대형 언어 모델을 석유 및 가스 운영에 심층적으로 통합하기위한 단계입니다. 이 실험실은 지진 해석을 향상시키고 운영 의사 결정을 최적화하며 정제 및 업스트림 자산에서 에너지 소비를 최적화하기 위해 맞춤형 AI 모델을 생성합니다.

보고서 적용 범위

그만큼석유 및 가스 시장 점유율의 인공 지능& Growth Report는 일반적으로 시장 규모와 예측, 기술 분류 및 응용 프로그램 세분화를 다루는 업계의 여러 측면에서 광범위한 커버리지를 제공합니다. 주요 트렌드, 운전자, 구속, 기회 및 경쟁 프로파일을 강조하는 임원 요약으로 시작합니다. 그 후이 보고서는 각 시장에 대한 채택률과 성장 전망을 조명하는 지역 분석 (North America, Europe), 아시아 태평양, 중동 및 아프리카 및 라틴 아메리카에 들어갑니다.

이 보고서는 AI 솔루션을 기계 학습, 딥 러닝, 컴퓨터 비전, 자연 언어 처리 및 로봇과 같은 유형을 포함하여 AI 솔루션을 분류하고 각각 탐사, 생산, 중간류 물류, 정제 및 다운 스트림 프로세스에서 역할을 수행하는 방법을 평가합니다. 응용 프로그램 별 섹션은 예측 유지 보수, 저수지 최적화, 드릴링 자동화, 배출 모니터링, 공급망 관리 및 건강 및 안전 준수와 같은 응용 프로그램을 살펴 봅니다.