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石油石化行业专题研究:AI如何变革能源化工行业?-250327(15页).pdf

上传人: 芦苇 编号:620660 2025-03-28 15页 1.93MB

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1、 行业行业报告报告|行业专题研究行业专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 1 石油石化石油石化 证券证券研究报告研究报告 2025 年年 03 月月 27 日日 投资投资评级评级 行业行业评级评级 强于大市(维持评级)上次评级上次评级 强于大市 作者作者 张樨樨张樨樨 分析师 SAC 执业证书编号:S1110517120003 姜美丹姜美丹 分析师 SAC 执业证书编号:S1110524090002 资料来源:聚源数据 相关报告相关报告 1 石油石化-行业深度研究:能源版图西移,新疆煤化工或迎来历史性发展机遇 2025-03-17 2 石油石化-行业专题研究:从发电成本看欧洲煤炭与

2、天然气的价格关系 2025-03-09 3 石油石化-行业专题研究:能化中游库存周期拐点,或先于产能拐点到来 2025-01-01 行业走势图行业走势图 AI 如何变革能源化工行业?如何变革能源化工行业?AI 或助力上游油气降本或助力上游油气降本 国内央国企油气企业 AI 布局领先于民营企业,三桶油的 AI 布局思路目前主要在构建行业高质量的数据集,建立油气大语言模型,构建知识体系,打造计算平台;海外油气公司目前进展聚焦地层构建模、钻井等工业流程自动化、预测性维护模型以及碳排放管理。我们根据 EOG 的运营成本为基准简单测算合计 AI 大概会带来 7 美金/BOE的降本空间,下降幅度大约 17

3、.5%,这与国际能源署所估计的数字技术可以将油气成本降低 10%-20%接近。AI 重塑煤炭智能矿山重塑煤炭智能矿山 国内目前智能矿山化进展比较成熟的应用聚焦在煤炭开采和洗选方面,打造智能化矿山,显著提升灾害预警、智能开采和管理效率。根据麦肯锡的相关调研,煤炭企业全面释放智能化潜力能够将利润提升 7%-12%,将投资回报率提升 2%-3%。AI 赋能化工“从分子设计到智能工厂”赋能化工“从分子设计到智能工厂”目前 AI 与化工行业结合主要在“赋能材料研发与合成”和“化工智能制造”两个大方向。AI 赋能材料研发合成领域的发展尚处在导入期,主要集中在高校科研院所或海外头部领军化工企业(eg.LG

4、化学、赢创等)。AI 在工艺流程设计中应用比如流程模拟仿真监测,主要是化工设计院等高校研究所及模拟仿真软件企业比如中控技术。化工智能制造目前国内外均在加速布局,国内主要由央国企及细分龙头牵头智能化工厂建设,海外企业布局更早,现阶段开始着力新材料创新研发。AI 竞速赛,哪些能化企业才能突破重围?竞速赛,哪些能化企业才能突破重围?我们认为 拥有大量高质量有效数据的主权、能将技术和业务深度融合、注重创新、具有强大资金实力的企业更有机会在 AI 军备赛中脱颖而出。潜在受益标的:1)拥有数据主权的头部企业具有先发优势;2)AI for science 方面,具有自主研发能力的催化剂公司;3)AI for

5、 operation 方面,“卖铲者”比如中控技术等工业流程模拟软件企业。风险风险提示提示:1)AI 应用需求不及预期的风险;2)企业布局 AI 进度不及预期的风险;3)中美贸易摩擦加剧的风险;4)行业竞争加剧的风险。-12%-7%-2%3%8%13%18%2024-032024-072024-112025-03石油石化沪深300 行业行业报告报告|行业专题研究行业专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 2 内容目录内容目录 1.AI 助力油气勘探开发领域高效寻油助力油气勘探开发领域高效寻油.4 1.1.AI+物探.4 1.2.AI+测井采集.4 1.3.AI+钻完井技术.4 1.4

6、.AI+油藏工程.5 1.5.上游油气及油服企业 AI 布局进展.5 1.6.AI 或助力油气运营成本下降.6 2.AI 重塑煤炭智能矿山重塑煤炭智能矿山.8 3.AI 赋能化工“从分子设计到智能工厂”赋能化工“从分子设计到智能工厂”.10 3.1.AI for science 赋能机理端分子研发.10 3.2.AI for Design 最优化工艺端流程设计.11 3.3.AI for operation 智能化生产运营.11 3.4.化工企业布局 AI 进展及现状.12 4.AI 竞速赛,哪些能化企业才能突破重围?竞速赛,哪些能化企业才能突破重围?.13 5.风险因素风险因素.14 图表目

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本文主要探讨了人工智能(AI)在能源化工行业中的应用及其对行业的影响。文章首先分析了AI在油气勘探开发领域的应用,如物探、测井采集、钻完井技术、油藏工程等,指出AI技术可助力油气运营成本下降约20%。其次,文章讨论了AI如何重塑煤炭智能矿山,通过优化数据治理、构建行业大模型,推动煤矿从感知智能向认知/决策智能迈进,显著提升灾害预警、智能开采和管理效率。再次,文章阐述了AI如何赋能化工“从分子设计到智能工厂”,包括AI for science 赋能机理端分子研发、AI for Design 最优化工艺端流程设计、AI for operation 智能化生产运营等。最后,文章指出在AI竞速赛中,拥有大量高质量有效数据的主权、能将技术和业务深度融合、注重创新、具有强大资金实力的企业更有机会脱颖而出。
油气行业如何利用AI实现降本增效? 煤炭企业如何通过智能化提升生产效率? 化工企业如何借助AI实现新材料研发?
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