行业的故事

石油和天然气行业的净零排放之路

大气中的二氧化碳含量达到了至少80万年来的最高水平还在增加．科学家们一致认为，必须大幅减少温室气体排放，以应对气候变化危机。然而，如果石油和天然气行业不发生重大变化，就不可能取得进展。

该行业自身的碳足迹——运营加上能源消耗的排放——每年至少为26亿吨371亿吨由人类活动产生。但是，挑战更大的是，最终产品不可避免地生产二氧化碳和其他温室气体（GHG）。将世界能源组合融为零排放的努力是石油和天然气行业和人类整体的挑战。

石油行业因其在加剧全球变暖方面的作用而诋毁。与此同时，这些公司的定位很好地帮助解决气候问题。该行业拥有科学和工程专业知识 - 以及越来越多的激励措施 - 回滚GHG排放以获得代代。

Covid-19大流行和由此产生的经济衰退提高了斯塔克意识到，峰油真的关于需求的高峰，不供应。最终，行业必须改变并使现实变得脱碳。在行业中许多人已经致力于在当前危机开始之前净零目标（如下图所示）。但更重要的是，甚至这些承诺仍然存在，因为这些公司已经看到了需求掉落了悬崖。

该行业已创建三类，以分类其排放来源，每个各个产品都具有自己的挑战和解决方案。那些是：

• 范围1 - 公司运营中的直接温室气体排放量。
• 范围2 - 公司消耗的能源间接排放。
• 范围3 - 产品产生的间接排放。

下图显示了某些行业领导者已为排放减少而设定的目标。范围1和2的目标通常比对于范围3排放的范围更雄心勃勃。

图1所示。几家大型石油和天然气公司已经制定了消除范围1和2排放的目标，其中一些公司决定暂时减少排放

图2.石油和天然气公司表示，它们将降低3个排放量，但不像范围1和2那样快速或深入

尽管各公司在减排力度上存在巨大分歧，但该行业的重点正在发生结构性转变。能源公司Ørsted(前身为丹麦石油和天然气公司)在短短10年内从一家石油和天然气公司发展成为可再生能源的领导者。该公司计划到2040年在整个投资组合中实现碳中和。

尽管Ørsted是一个特例，但其他主要的石油和天然气公司也制定了雄心勃勃的目标。一些公司已经承诺在2050年前使他们的业务(范围1和2)达到碳中和，并将其产品(范围3)的碳强度降低50%到60%。有些还设定了中间目标。

成功实现这些目标至关重要。的世界资源研究所预计温室气体排放需要跌至2030年左右，并在中世纪达到净零，以避免气候变化最严重的影响。

图3。油气公司打算如何减少温室气体排放

减少范围1和2排放所需的大部分技术已经与工业流程交织在一起并习惯了不同程度的。其中一些包括碳捕获，使用和储存，用于增强的采油，或从甲烷产生氢气。许多公司还使用先进的泄漏检测和维修技术，并通过人工智能（AI）和机器学习提供的预测性维护（虽然并非总是在公司范围内）。通常，这些解决方案依靠数字技术来收集和分析相机和卫星数据。

范围3碳减排要复杂得多，通常涉及的技术还不成熟，甚至可能根本不存在。目前的策略要么是降低所售产品的碳强度，要么是创造碳信用额。最大的气候行动行业联盟——石油和天然气气候行动(OGCI)的成员每年在低碳解决方案上投资约70亿美元。通常情况下，这些公司将每吨碳的成本计入新项目的成本中，达到30至50美元。到2050年，这种投资水平仅够解决第1和第2个领域的排放问题，更不用说减少第3个领域的排放了。然而，许多初创公司正在使用人工智能和机器学习、快速互联网、边缘计算和机器人远程数据收集来加速他们的气候创新。

为了接近他们的目标，石油和天然气公司需要环保创新的指数增长。他们应该在自己的研究实验室中寻找想法，并在邻近行业寻求初创公司和创新者的帮助。技术进步需要在全球层面改变系统。最近国际能源局报告强调需要关闭创新差距，以满足巴黎协议目标。全球交易旨在将全球变暖限制为“远低于”2度Celsius，以上预工业水平。

净零创新

图4。工作室、数字沙盒和平台可以加速净零倡议

油气行业希望也需要发展，但不能单打独斗。现在是技术行业与油气公司合作解决我们这一代人面临的最紧迫挑战的时候了。这里有一些方法可以实现这一点。

适应和扩展现有的解决方案

油气公司已经拥有许多合适的工具来应对运营挑战，如设备维护、远程操作和资产完整性。但它们的使用并不总是在足够大的规模上或在所有资产上统一采用。许多解决方案被开发为最小可行产品或无法扩展的概念证明。一些原因包括资产差异、地理差异、数据可用性和质量。

公司可以使用人工智能、机器学习、自动化和其他数字技术来优化运营和减少排放。例如，甲烷排放平台可以使用物联网(IoT)传感器、无人机和可穿戴设备来捕获整个价值链(生产、处理、传输、存储和分销)的挥发性排放。这些工具很有价值，而且可快速扩展，但通常需要平台方法和行业范围的协作提供支持。

创造创新生态系统

没有一家公司可以解决能源挑战，甚至没有超级专业。所有缔约方都至关重要，包括运营商，油田服务，系统集成商，超声波划分器和启动协作以创建解决方案。如果公司希望达到目标，则在整个行业中分享数据至关重要。用于预测设备故障的AI和机器学习算法可以更有效地培训，并且对于从多个运算符的数据培训，可以更有效地培训和更广泛的操作条件。服务和设备提供商和技术提供商在广泛访问数据时，应在创建此新生态系统方面发挥积极作用。采用行业平台 - 例如碳抵消的平台 - 将加速改进的步伐。

提供一个创新的沙箱

这种能源转型需要在未来几十年里持续不断的创新和快速成型。该行业需要找到最好的资源，比如在科技孵化器类型的环境中开展气候黑客马拉松的数字工作室。科技公司已经采取了减少碳排放的策略。印孚瑟斯的Sira Solar Power项目值得注意的是它的规模——12万个太阳能电池板——以及它使用自动化来产生预测性的见解和更高的效率。可再生能源目前占该公司总消费量的44%。通过这项工作，印孚瑟斯在多个领域发展了重要的内部专业知识，包括预测性人工智能和机器学习模型、物联网解决方案、排放捕获和报告的数据模型和标准。

滴答作响的时钟

朝着净零排放的未来前进是当今人类面临的最大挑战之一——如果不是最大的挑战的话，而时间已经非常紧迫了。油气行业必须发挥领导作用，不仅要减少自身的碳足迹，还要改变全球能源体系。

今天在实现这些目标方面有创新和投资差距，但成分可供选择或达到。与其他行业一样，数字技术将成为加速和民主创新的催化剂。