Искусственный интеллект может ускорить добычу нефти, но и увеличить выбросы

Искусственный интеллект способен помогать развитию возобновляемой энергетики, однако его использование в добыче нефти, газа и угля может иметь значительно большее влияние на климат. При одинаковых темпах внедрения технологии в разных секторах мировые выбросы углекислого газа могут вырасти на 0,47–1,8 млрд тонн в год.

Об этом свидетельствуют результаты нового исследования, опубликованного в научном журнале npj Climate Action. Авторы проанализировали не только энергопотребление дата-центров, но и то, как ИИ меняет производительность всей энергетической отрасли.

Что показало исследование

Исследователи использовали глобальную экономическую модель, которая учитывает взаимодействие различных секторов, изменение производственных затрат, цен, спроса и перераспределение инвестиций. В общем они рассмотрели 64 сценария применения искусственного интеллекта в ископаемой и возобновляемой энергетике.

По сценариям, в которых ИИ внедряется примерно одинаковыми темпами в обоих секторах, ежегодные выбросы CO увеличивались на 0,47–1,8 гигатонны. Это соответствует примерно 1,2–4,8% от всех связанных с энергетикой выбросов, зафиксированных в мире в 2024 году.

Отдельное моделирование показало, что повышение производительности предприятий ископаемой энергетики может вызвать дополнительные выбросы на уровне 0,6–2,4 гигатонны CO в год. Оптимизация возобновляемой энергетики компенсирует только часть этого объема.

По подсчетам авторов, каждое повышение производительности добычи ископаемого топлива на 1% должно сопровождаться ростом производительности возобновляемой энергетики на 4–5%, чтобы общий баланс выбросов оставался нейтральным.

Как ИИ помогает добывать больше нефти и газа

Нефтегазовые компании используют искусственный интеллект для анализа сейсмических данных, поиска новых месторождений, планирования скважин и прогнозирования технических неисправностей. Технология также помогает оптимизировать работу оборудования, сокращать простои и снижать производственные затраты.

В результате компании могут добывать больше топлива из существующих месторождений и начинать разработку запасов, которые ранее считались экономически невыгодными. Удешевление производства также может снижать цены и стимулировать дополнительный спрос на нефть, газ и уголь.

Международное энергетическое агентство ранее оценивало, что использование ИИ может увеличить объем технически доступных запасов нефти и газа примерно на 5%, а стоимость реализации глубоководных проектов — сократить на 10%.

Технология уже активно применяется крупными участниками рынка. Saudi Aramco использует ИИ в различных производственных процессах, а норвежская Equinor связывала ряд новых открытий на континентальном шельфе с автоматизированным анализом сейсмических данных и планированием скважин.

Какую пользу ИИ приносит возобновляемой энергетике

В секторе чистой энергетики алгоритмы могут прогнозировать производство электроэнергии в зависимости от скорости ветра и интенсивности солнечного света. Это помогает операторам балансировать энергосистему и эффективнее использовать аккумуляторные хранилища.

ИИ также применяют для прогнозного обслуживания солнечных и ветровых электростанций. Заблаговременное выявление неисправностей сокращает простои оборудования, продлевает срок его эксплуатации и увеличивает объем электроэнергии, произведенной уже установленными мощностями.

Однако авторы исследования указывают на структурное неравенство между двумя направлениями. Возобновляемая энергетика зависит от строительства новых генерирующих объектов, сетей и систем хранения, в то время как нефтегазовые компании могут быстрее применить ИИ на действующих месторождениях и сразу нарастить добычу.

Поможет ли плата за выбросы

Исследователи отдельно проверили сценарии с введением высокой цены на выбросы углерода. При стоимости $80 за тонну CO искусственный интеллект все равно увеличивал чистые выбросы примерно на 0,7 гигатонны в год.

Даже при цене $308 за тонну модель показала рост примерно на 0,1 гигатонны. Таким образом, плата за выбросы уменьшала негативный эффект, но не устраняла его полностью, если производительность ископаемой энергетики продолжала расти.

Улучшение работы электросетей и повышение энергоэффективности промышленности также не смогли полностью компенсировать последствия расширения предложения ископаемого топлива.

Что не учитывала модель

Авторы подчеркивает, что полученные показатели не являются точным прогнозом на конкретный год. Модель демонстрирует вероятное направление и примерный масштаб воздействия ИИ при нынешней структуре мировой экономики, в которой более 80% первичной энергии все еще приходится на ископаемое топливо.

Расчеты не включают прямые выбросы от работы дата-центров, обучения моделей и производства вычислительного оборудования. Не учтены также метан и другие парниковые газы, поэтому исследование касается прежде всего выбросов CO.

В то же время авторы считают, что оценка климатического воздействия искусственного интеллекта не должно ограничиваться потреблением электроэнергии дата-центрами. Необходимо также учитывать выбросы, которые технология опосредованно создает, удешевляя и увеличивая производство ископаемого топлива.

По материалам: npj Climate Action, The Guardian