Trí tuệ nhân tạo đang định hình lại ngành dầu khí và năng lượng

AI vượt khỏi giới hạn văn phòng

Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4 (CMCN 4.0) đang mở ra kỷ nguyên mới cho Trí tuệ nhân tạo. Trong các lĩnh vực hành chính và văn phòng, AI đã phát huy hiệu quả rõ nét thông qua các công cụ như tự động hóa quy trình bằng robot (RPA), trợ lý ảo, chatbot và phân tích dữ liệu. Theo Báo cáo “The Economic Potential of Generative AI” của Công ty McKinsey công bố năm 2023, việc ứng dụng các giải pháp này có thể giúp tăng hiệu suất làm việc lên tới 40%, đồng thời giảm thiểu sai sót và cho phép nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ mang tính chiến lược hơn.

AI đang thay đổi mạnh mẽ ngành dầu khí, năng lượng. Ảnh minh họa

Đến thời điểm hiện tại, AI không dừng lại ở văn phòng. Trong các ngành công nghiệp đòi hỏi kỹ thuật cao và môi trường vận hành khắc nghiệt như dầu khí và năng lượng, AI đang đóng vai trò ngày càng quan trọng không chỉ trong vận hành, mà còn trong hoạch định chiến lược và kiểm soát rủi ro. Thực tế, AI đang được sử dụng để tối ưu hóa mọi khâu trong chuỗi giá trị ngành dầu khí từ phân tích dữ liệu địa chất, dự báo nhu cầu năng lượng, bảo trì thiết bị dự đoán đến tối ưu hóa tiêu thụ nhiên liệu và giảm phát thải. Theo nghiên cứu công bố năm 2024 trên Tạp chí RSIS International Journal of Scientific Research and Review, ứng dụng AI vào chuỗi cung ứng có thể tiết kiệm tới 25% chi phí logistics – một con số đặc biệt đáng kể trong bối cảnh chi phí vận hành ngày càng tăng.

Tập đoàn BP (Anh) là một ví dụ điển hình trong chuyển đổi số. Doanh nghiệp này đã ký kết hợp tác với Palantir Technologies nhằm phát triển nền tảng phân tích dữ liệu thời gian thực cho các cơ sở khai thác, giúp đưa ra quyết định vận hành chính xác hơn. Theo một bài viết đăng trên The Guardian năm 2024, hợp đồng này được đánh giá là “nỗ lực để chuyển mình số hóa một cách toàn diện của BP, giữa bối cảnh ngành dầu khí toàn cầu đang chịu áp lực giảm phát thải”.

Bên cạnh đó, công ty cũng hợp tác chặt chẽ với nhiều đơn vị trong hệ sinh thái năng lượng như các viện nghiên cứu, công ty dịch vụ dầu khí, nhà sản xuất thiết bị (OEM), các startup công nghệ và nhà phát triển phần mềm độc lập. Mục tiêu là cùng nhau cung cấp các công cụ số và công nghệ mới, giúp ngành dầu khí thích nghi nhanh hơn với những thay đổi của thời đại.

Định hình lại tương lai năng lượng

Một xu hướng đáng chú ý hiện nay là sự trỗi dậy của AI tác nhân (Agentic AI) thế hệ mới của trí tuệ nhân tạo với khả năng tự động lập luận, ra quyết định và hành động theo mục tiêu đã định. Ông Toni Fadnes – Giám đốc Chuyển đổi (CTO) của Công ty eDrilling gọi đây là “kỹ sư được hỗ trợ bởi AI”, với khả năng đảm nhiệm các nhiệm vụ phức tạp, tương tác với con người qua giao diện đa phương thức và thích ứng với tình huống trong thời gian thực.

“AI tác nhân có thể làm việc gần như độc lập, tự điều chỉnh hành vi dựa trên dữ liệu và bối cảnh thay đổi – điều mà trước đây chỉ con người mới làm được,” ông Fadnes nhận định. Đây là bước tiến quan trọng trong bối cảnh ngành dầu khí yêu cầu ra quyết định nhanh, chính xác và linh hoạt theo thời gian thực.

Tại Trung Đông, Tập đoàn Aramco đã chi hơn 3 tỷ USD để đầu tư vào các công nghệ số gồm AI, drone, robot và hệ thống điều khiển tự động. ADNOC (UAE) cũng đang khai thác AI để tối ưu hóa sản lượng và giảm lãng phí năng lượng trong khai thác mỏ.

Trong lĩnh vực năng lượng tái tạo, AI giúp tăng hiệu suất vận hành pin mặt trời, nâng cao độ chính xác trong dự báo sản lượng điện gió, cũng như điều phối lưới điện thông minh. Theo báo cáo do Công ty McKinsey công bố năm 2023, AI có thể giảm tổn thất năng lượng lên đến 15% khi tích hợp các nguồn năng lượng tái tạo không ổn định vào hệ thống lưới điện quốc gia.

Tại Việt Nam, Petrovietnam đã và đang chứng minh vai trò tiên phong trong việc đưa AI vào hoạt động sản xuất – kinh doanh. Năm 2023, tập đoàn triển khai hàng loạt công nghệ mới tại các đơn vị thành viên, bao gồm học máy, RPA và chatbot nội bộ. Đặc biệt, Viện Dầu khí Việt Nam (VPI) đã phát triển hệ sinh thái Oilgas AI nền tảng phân tích dữ liệu lớn chuyên biệt cho ngành dầu khí. Một điểm sáng nổi bật là mô hình AI phát hiện đứt gãy đá móng trong quá trình thăm dò địa chấn với độ chính xác lên tới 80%, giúp tiết kiệm đáng kể chi phí và thời gian ở giai đoạn đầu tư ban đầu. Ngoài ra, AI còn được sử dụng để dự báo chế độ làm việc của giếng, phát hiện bất thường thời gian thực và tối ưu hóa quy trình vận hành gaslift.

Không chỉ dừng lại ở ứng dụng đơn lẻ, Petrovietnam còn hướng đến mục tiêu phát triển bản sao số (digital twin) cho các mỏ dầu khí một mô hình cho phép mô phỏng toàn diện quá trình vận hành, từ đó hỗ trợ quản lý rủi ro, nâng cao an toàn và hiệu suất trong môi trường vận hành phức tạp.

Tuy nhiên, AI cũng đặt ra loạt thách thức mới. Theo Báo cáo “State of AI in Heavy Industries” của Công ty Deloitte công bố năm 2024 cảnh báo, có tới 45% hệ thống AI trong ngành công nghiệp nặng từng gặp sự cố do sai lệch mô hình hoặc dữ liệu đầu vào thiếu đa dạng. Ngoài ra, việc AI truy cập vào các hệ thống điều khiển trọng yếu khiến rủi ro an ninh mạng trở nên đáng lo ngại hơn bao giờ hết.

Một thách thức không nhỏ là tâm lý kháng cự thay đổi từ nhân sự. Trong khi AI ngày càng mạnh, nỗi lo mất việc của người lao động cũng tăng lên. Đối với doanh nghiệp nhà nước như Petrovietnam, bài toán “quản trị thay đổi” phải đi trước một bước thông qua đào tạo lại, nâng cao kỹ năng số và truyền thông nội bộ để khuyến khích hợp tác giữa con người và công nghệ.

Về mặt chính sách, các chuyên gia cho rằng cần có cơ chế đồng bộ hỗ trợ doanh nghiệp nhà nước ứng dụng AI, bao gồm: Đầu tư hạ tầng số, xây dựng khung pháp lý cho dữ liệu và đạo đức AI, thúc đẩy hợp tác công tư và hình thành hệ sinh thái nhân lực liên ngành.

 Duy Trinh