而对壳牌公司等石油生产商而言 ， AI设备可以帮助公司更好地监测整个系统 ， 提前预测设备可能会出现哪些故障并予以解决 ， 以降低其碳排放 。 正如壳牌公司数据科学部总经理丹·杰文斯所说：“如果我们能更积极主动地预测出什么时候会出问题 ， 就可以减少可能发生的事故 ， 更好地控制备件的部署、减少人们前往现场的行程、减少热喷等 ， 而所有这些都会对CO2排放产生影响 。 ”
壳牌公司已在其新业务线中增加了AI技术 。 例如在其位于加拿大阿尔伯塔省的Quest碳捕获和储存设施中大规模使用AI技术 。 该设施于2015年开始运营 ， 截止到2019年5月 ， Quest在地下深处捕获并储存了超过400万吨的CO2 ， 大致相当于100万辆汽车的排放量 。
杰文斯说 ， 该公司还利用AI技术优化其风电场运营——这些风电场为世界多个地区提供无碳能源 。
此外 ， 总部位于波士顿的AI技术公司AspenTech的能源总监罗恩·贝克表示 ， 未来 ， AI将通过准确测量石油和天然气公司整个运营过程中的温室气体排放量 ， 帮助这些公司降低碳排放 。
例如 ， 埃克森美孚等大型石油和天然气公司正使用AI ， 通过其部署在各地的传感器收集大量数据进行分类 。 而且 ， 该公司还利用AI技术减少其甲烷（一种强温室气体）排放量 。
据公司网站介绍 ， 该公司的工程师、科学家和分析师可以利用收集并存储在云中的数据 ， 减少温室气体排放 ， 降低成本 ， 提高油田产量 。
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