从石油和天然气到电力和公共事业，随世界努力应对能源转型，全球能源公司的业务变得更复杂。为了更好地管理这些变化，许多人已经转向各种数字工具，包括人工智能(AI)。

　　资产密集型企业——尤其是能源公司——正在转向所谓的“工业人工智能”。工业AI是为工业系统的复杂性而构建的，并配备了特定的护栏，以确保其以可预测的方式运行。工业人工智能需要确保不会出现可能损坏设备或使工人和工厂处于危险之中的意外行动。

　　虽然AI可以在许多领域使能源行业受益，但最重要的领域之一是帮企业顺利能源转型。

　　近年来，人工智能已被用于帮助公用事业公司预测可再次生产的能源产量，如果可再次生产的能源产量随着天气变化而波动，运营商可以计划何时以及如何切换到传统发电方式。人工智能预测使运营商能够更好地平衡电网，确保运行保持稳定，同时也放心利用新的可再次生产的能源发电并网。

　　能源行业也在用AI来取代过时的人工排放监测流程，使用自动化来识别和修复工厂内的过量排放或泄漏区域。随着能源行业加速实现净零目标，人工智能还可拿来帮助建模和选择新的可持续发展途径，比如氢和碳捕获。通过帮助对新的可持续发展项目的技术和经济可行性做出准确的预测，人工智能已被证明是降低风险和降低资本支出和运营支出的有用工具。

　　工业人工智能还能够在一定程度上帮助公司更准确地了解其资产状况，并调整运营，以确保设备不会过度繁忙或发生意外故障。

　　电网运营商用AI工具来跟踪变压器的状况，由于局部放电和其他问题，变压器通常会随着时间的推移而退化。过载变压器可以加速这一过程，因此公用事业公司使用AI工具来监控每个变压器的状态和健康状况。这使得运营商能够有效地安排维护，延长设备的使用寿命，同时避免潜在的昂贵故障。如果能源系统发生故障，公用事业运营商可以求助于工业人工智能工具，根据不同的标准自动优化维修人员的时间表。

　　在石油和天然气公司方面，人工智能支持的预测性和规范性维护使用大量数据来监控炼油厂的关键资产。它学习行为模式，并提醒组织即将发生的故障，这也可能导致向大气中释放多余的排放物，因此他们可以在情况发生之前进行补救。

　　当然，很容易找到工业人工智能可以改善或优化能源公司运营的方法，从可靠的自动化系统到确定追求新的可持续发展途径的最有效方式。

　　然而，在应对这些挑战时，工业人工智能系统必须内置护栏，以确保它们不会产生可能损害资产的混乱或错误结果，这一点至关重要。为什么需要这些护栏的一个显著例子可以在先进的过程控制(APC)技术中找到。传统的APC系统是围绕静态模型构建的，持续应用相同的解决方案，直到操作人员手动更改它。工业人工智能允许系统根据条件变化动态优化流程，从而显着改善结果。

　　然而，允许人工智能系统自动做出这些改变，如果算法做出错误的决定，就会带来巨大的风险。通过在系统中设置护栏，例如在某些情况下要求人类操作员进行干预或限制算法的可能反应，操作员可以相信人工智能不会意外触发可能损坏设备或导致别的问题的失控过程。

　　在其他情况下，这些护栏在确保工厂高效运行方面发挥着关键作用。如果没有护栏，人工智能模型在优化性能不佳的过程时可能会无意中违反物理定律。因此，人工智能会提出不可行的解决方案，这些解决方案不是最优的，可能会造成巨大的生产损失。

　　展望未来，能源公司正面临一段前所未有的不确定性时期。从某一些程度上说，世界将怎么来适应能源转型，未来的能源结构将是啥样子，脱碳工作将如何推进，这些都是悬而未决的问题。

　　工业AI是一个强大的工具，能够在一定程度上帮助企业理解这样一些问题。这需要仔细的管理和规划，但如果应用得当，AI将成为实现未来能源经济的关键。