在物聯(lián)網(wǎng)的影響下,,能源行業(yè)正在經(jīng)歷著又一場變革,有人稱之為繼蒸汽,、電氣和自動化革命之后的“第四次工業(yè)革命”,。
時隔三年,在9月4日下午召開的第二版《BP技術展望》報告發(fā)布會上,,BP首席技術官DavidEyton表達了上述結論,。他表示,隨著物聯(lián)網(wǎng)技術的深入,,以及各類開采技術的不斷演進,,可開采的油氣資源總量還會不斷上升。
“目前全球已發(fā)現(xiàn)的油氣資源為55萬億桶油當量,。據(jù)此,,我們預計通過當今的技術,可對其中的十分之一進行開采,,即4.9萬億桶油當量,。”大衛(wèi)˙艾頓說,。
到了2050年,,油氣資源的可開采總量將增加約三分之一,達到7.3萬億桶油當量,足以滿足至2050年全世界的預計需求,,即1.8至2.5萬億桶油當量,。這還不包括煤炭、太陽能,、風能、生物質能等等,,人類技術可采的能源總和已經(jīng)遠遠大于潛在需求的數(shù)量,。
即便如此,無論是政府還是企業(yè),,對于能源技術持續(xù)關注和投資仍然有其必要性,,“因為這些關注和投資,能夠發(fā)掘出比現(xiàn)有資源更加經(jīng)濟,、環(huán)境足跡更低的資源選項,。”大衛(wèi)˙艾頓說,。
技術驅動可持續(xù)發(fā)展
一直以來,,用于能源生產(chǎn)和消費的技術不僅能夠促進能源本身的革命,還可以推動社會生產(chǎn)力的變化,。面向未來,,無論是對能源本身,還是經(jīng)濟,、社會和環(huán)境的影響,,能源還將扮演最重要的角色。
18世紀末,,從瓦特成功改良蒸汽機開始,,工業(yè)革命依托蒸汽機、內燃機和電力等能源技術,,實現(xiàn)了一個又一個的生產(chǎn)力革命,,進而開啟了一段史無前例的人口增長時代。其間,,世界人口增長至八倍,,人類預期壽命也翻了一倍。
但是,,人口的快速增加,,對于能源的消費從煤炭到石油、天然氣,,帶來的問題也與日俱增,。如溫室氣體排放、城市過度擁擠和空氣,、水以及土壤的污染等,,能源的使用也給人類社會帶來了許多的問題,。
這也是當今世界,全球社會面臨的雙重挑戰(zhàn)——既要滿足日益增長的能源需求,,也要同時減少溫室氣體排放,。空氣質量和水污染等其他問題也有待解決,。
大衛(wèi)˙艾頓表示,,這一困境可以通過以下方式得到解決:盡可能高效地利用能源進而減少能源總消費,即節(jié)能,;向低碳,、零碳甚至負碳能源過渡,即能源轉型,。
“能源轉型包括使用可再生能源或核能,,也包括在發(fā)電領域用天然氣替代煤炭,因為天然氣發(fā)電的碳排放量僅為燃煤發(fā)電的一半,。在以下這兩大領域,,技術均可扮演關鍵角色:提高能源使用效率,提升低碳能源的可負擔性和可用性,?!?/p>
實際上,在能源效率的提升方面,,盡管人們?yōu)榱碎_發(fā)和改進能源轉換技術付出了諸多努力,,但是能源系統(tǒng)在整體上仍十分低效。在《報告》中顯示,,早期人類在運用熱力學理論和簡單工程模擬的極限,,是全球一次能源需求可以降低85%,不過,,最新的研究表明,,這一估計或許“過于理想”。
在劍橋大學工程系和BP的最新研究中,,技術手段提升能源效率的極限,,是能源消費量總量降低40%。在此情景下,,煤炭,、石油、天然氣和生物質能的需求將分別降低31%,、47%,、40%和40%,每年能減排135億噸二氧化碳。包括電力,、供熱,、交通等諸多方面,都有非常大的節(jié)能潛力,。
如果這一模式在未來的運行中,,被認為是經(jīng)濟可行,將會影響能源供應體系的方方面面,,無論是政府還是企業(yè),,在面對未來做出能源供應決策時,應對這一模式足夠重視,。
數(shù)字化改變能源體系
在未來所有可能的技術革命中,無論是油氣,、可再生能源還是氫能,、核能,都無法脫離數(shù)字化帶來的影響,。
報告預計,,隨著數(shù)字工具(包括傳感器、超級計算,、數(shù)據(jù)分析,、自動化、人工智能等)依托“云”網(wǎng)絡而得到應用,,到2050年能源系統(tǒng)內各分支的一次能源需求和成本將降低20%-30%,。
能源行業(yè)數(shù)字化的構成要素包括了各類傳感器,它們收集數(shù)據(jù)流,,通過監(jiān)測諸如石油鉆機,、煉油廠、車輛和發(fā)電系統(tǒng)等機械系統(tǒng),,為其提供數(shù)字化表達,。“大數(shù)據(jù)”軟件對傳感器網(wǎng)絡所生成的海量數(shù)據(jù)加以迅速處理和分析,,使人們能夠在作業(yè)前和作業(yè)期間進行模擬,,進而對結果進行建模和優(yōu)化。
數(shù)字技術的演化被《報告》描述為“四個視域”,,而每一個視域都對能源行業(yè)具有深刻影響,。能源行業(yè)目前已經(jīng)跨越第一視域,基礎機器學習和增強/虛擬現(xiàn)實等技術,,目前已經(jīng)在能源行業(yè)得到了比較廣泛的應用,。
以油氣行業(yè)為例,將智能傳感器裝在鉆頭上,它可對鉆頭的剩余壽命加以管理,;利用人工智能對下游領域的油輪進行追蹤,,有助于交易員進行更加明智的決策。
在第二視域,,則已經(jīng)有先進的成像系統(tǒng),、互聯(lián)網(wǎng)汽車和先進的3D掃描等技術,對能源及其周邊行業(yè)進行影響,。
而在更廣泛的前景中,,對能源行業(yè)的AI前景而言,認知系統(tǒng)將有一席之地,。它能夠更智能,、更流暢地與人類專家互動,并提供明確的解釋和答案,。