衡量油气生产商运营绩效的指标有很多，包括更高的效率、更低的成本和更长的油井作业时间等，以及随着全球气候持续恶化，减少温室气体排放量也成为重要指标之一。在加拿大，石油和天然气行业占该国温室气体排放总量的25%。现在，随着对全球变暖现象的担忧加剧，法规越来越严格，投资者要求越来越高，甚至银行家都在呼吁生产商管理他们的“气候风险”。减少石油和天然气生产中的温室气体(GHG)排放是一件轻而易举的事情。如果做得好，减少温室气体排放可以成为实现更好运营绩效的重要组成部分。人工智能和优化通常，一名工程师负责监督大约250口井。一天只有24小时，谁有精力处理这么多数据？保持生产在线，而不是优化，往往是重中之重，这也滋生了一种“设置好就忘了”的心态和“人浮于事”。得克萨斯州一家拥有200口井的运营商发现，通过使用人工智能技术处理数据，其三分之二的提杆井出现了过度抽取。运营商还通过使用人工智能自动化设定点管理，降低了11%的电力消耗和13%的温室气体排放，达到了符合公司可持续发展目标的水平，最终降低了生产成本，提高了生产效率等多重效应延长运行时间。远程工作，减少排放在COVID-19大流行期间，由于数据存储在云中，员工可以远程访问数据，因此在员工在家工作时能够保持完全控制可能很难使用本地系统。由于对安全性、数据所有权和数据失控的担忧，云计算在石油和天然气自动化领域的采用进展缓慢。但是，在艰难的业务中断期间优化和保持连续性的人工智能能力也让高管和所有者相信了它的价值。减少出行是减少排放的另一种方式。人工智能驱动的自动化减少了操作员前往现场的次数。预测性维护减少修井频率也是生产商的一项重要任务。毕竟，失败是有代价的。油井干预通常很昂贵，而且油井不能继续产生收入。利用人工智能的预测性维护是解决这个问题的一种越来越流行的解决方案。使用历史和当前数据，该软件可以判断设备何时可能发生故障，并在故障发生之前完成维修或更换。“规范性”分析可以更进一步，解释设备损坏的原因以及从哪里订购替换零件。人工智能是一个底线问题石油和天然气一直是一个周期性行业。生产商从低谷中走出来，希望在高峰期扭亏为盈。他们无法控制价格，但可以控制成本。使用人工智能的数字技术使公司能够分析数据以发现他们以前没有注意到的趋势并实现流程自动化。然后，经验丰富的员工可以腾出时间来处理其他重要问题，例如减少温室气体排放。通过合理利用人工智能技术，制造商不仅可以降低运营成本，还可以实现可持续发展目标。
