封面
市場調查報告書
商品編碼
1639305

石油和天然氣市場機會、成長動力、產業趨勢分析和預測 2025 - 2034 年人工智慧和機器學習

AI and ML in Oil and Gas Market Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis, and Forecast 2025 - 2034

出版日期: | 出版商: Global Market Insights Inc. | 英文 160 Pages | 商品交期: 2-3個工作天內

價格
簡介目錄

2024 年,全球石油和天然氣領域的人工智慧和機器學習市場估值為 25 億美元,預計 2025 年至 2034 年複合年成長率為 7.1%。營運效率提高,預測分析的重要性日益提高。公司正在利用人工智慧和機器學習技術來最佳化流程、降低成本並改善行業內各種營運的決策。

人工智慧和機器學習的採用正在重塑石油和天然氣產業,在效率、成本管理和安全合規性方面帶來顯著優勢。這些技術在確保更好的營運績效、更高的安全標準和更強的環境合規性方面發揮關鍵作用,使其成為現代石油和天然氣營運不可或缺的一部分。

對高階分析的需求不斷成長,進一步推動了市場的發展,這對於從地理空間、地震和營運資訊等大型資料集中提取可操作的見解至關重要。透過利用這些見解,公司可以加強探勘、鑽井、生產和維護活動,從而改善決策並最大限度地減少停機時間。石油和天然氣分析市場也在不斷成長,預計到 2030 年收入將達到約 330 億美元,年成長率超過 20%。

市場範圍
開始年份 2024年
預測年份 2025-2034
起始值 25億美元
預測值 49 億美元
複合年成長率 7.1%

在營運方面,市場分為上游、中游和下游活動。由於人工智慧驅動的地震解釋、井規劃和生產最佳化解決方案的整合,上游領域的價值到 2024 年將超過 10 億美元,正在經歷快速成長。這些進步實現了即時決策,從而提高了探勘和生產過程的效率並減少了停機時間。

人工智慧和機器學習在石油和天然氣行業的應用範圍涵蓋探勘和生產(E&P)最佳化、油藏管理、鑽井最佳化、資產監控、管道監控和供應鏈最佳化等領域。在人工智慧技術的推動下,探勘與生產最佳化領域預計在預測期內將以超過 5% 的複合年成長率成長,這些技術可改善資源識別、提高效能並降低營運風險。

從地區來看,北美在 2024 年佔據市場主導地位,佔營收佔有率的 30%。該地區發達的能源產業和對數位解決方案的大量投資加速了人工智慧技術的採用,特別是在預測性維護、鑽井最佳化和油藏管理方面,所有這些都優先考慮成本效率和永續性。

目錄

第 1 章:方法與範圍

第 2 章:執行摘要

第 3 章:產業洞察

  • 產業生態系統分析
  • 供應商格局
    • 技術提供者
    • 平台提供者
    • 石油和天然氣營運商
    • 經銷商
    • 最終用戶
  • 利潤率分析
  • 技術與創新格局
  • 專利分析
  • 監管環境
  • 二手案例
    • 使用案例1
      • 好處
      • 投資報酬率
    • 使用案例2
      • 好處
      • 投資報酬率
  • 案例研究
    • 案例研究1
      • 消費者姓名
      • 挑戰
      • 解決方案
      • 影響
    • 案例研究2
      • 消費者姓名
      • 挑戰
      • 解決方案
      • 影響
  • 衝擊力
    • 成長動力
      • 對營運效率的需求不斷成長
      • 擴大採用預測性維護
      • 越來越重視數據驅動的決策
      • 數位轉型投資不斷增加
    • 產業陷阱與挑戰
      • 數據品質和整合挑戰
      • 熟練勞動力短缺
  • 成長潛力分析
  • 波特的分析
  • PESTEL分析

第 4 章:競爭格局

  • 介紹
  • 公司市佔率分析
  • 競爭定位矩陣
  • 戰略展望矩陣

第 5 章:市場估計與預測:依產品分類,2021 - 2034 年

  • 主要趨勢
  • 平台
  • 服務

第 6 章:市場估計與預測:依營運狀況,2021 - 2034 年

  • 主要趨勢
  • 上游
  • 中游
  • 下游

第 7 章:市場估計與預測:按應用分類,2021 - 2034 年

  • 主要趨勢
  • 探勘與生產 (E&P) 最佳化
  • 水庫管理
  • 鑽井最佳化
  • 資產監控與管理
  • 管道監測和洩漏檢測
  • 供應鏈最佳化
  • 其他

第 8 章:市場估計與預測:依最終用途,2021 - 2034 年

  • 主要趨勢
  • 國家石油公司 (NOC)
  • 獨立石油公司 (IOC)

第 9 章:市場估計與預測:按地區,2021 - 2034 年

  • 主要趨勢
  • 北美洲
    • 美國
    • 加拿大
  • 歐洲
    • 英國
    • 德國
    • 法國
    • 義大利
    • 西班牙
    • 俄羅斯
    • 北歐人
  • 亞太地區
    • 中國
    • 印度
    • 日本
    • 澳洲
    • 韓國
    • 東南亞
  • 拉丁美洲
    • 巴西
    • 墨西哥
    • 阿根廷
  • MEA
    • 阿拉伯聯合大公國
    • 南非
    • 沙烏地阿拉伯

第 10 章:公司簡介

  • ABB
  • Ambyint
  • Aspen Technology
  • Baker Hughes
  • C3.ai
  • Dataiku
  • Emerson Electric
  • Halliburton
  • Honeywell
  • IBM
  • Intel
  • Microsoft
  • Palantir
  • Petro.ai
  • Rockwell Automation
  • Schlumberger
  • Siemens Energy
  • SparkCognition
  • Weatherford
  • Yokogawa Electric
簡介目錄
Product Code: 12453

The Global AI And ML In Oil And Gas Market was valued at USD 2.5 billion in 2024 and is projected to grow at a CAGR of 7.1% from 2025 to 2034. This growth is largely driven by the increasing focus on digital transformation, the need for enhanced operational efficiency, and the rising importance of predictive analytics. Companies are leveraging artificial intelligence and machine learning technologies to optimize processes, reduce costs, and improve decision-making across various operations in the industry.

The adoption of AI and ML is reshaping the oil and gas sector, delivering significant benefits in efficiency, cost management, and safety compliance. These technologies play a critical role in ensuring better operational performance, heightened safety standards, and stronger environmental compliance, making them indispensable for modern oil and gas operations.

The market is further bolstered by the growing demand for advanced analytics, which is essential for extracting actionable insights from large datasets, including geospatial, seismic, and operational information. By utilizing these insights, companies can enhance exploration, drilling, production, and maintenance activities, resulting in improved decision-making and minimized downtime. The oil and gas analytics market is also on the rise, with expected revenue of approximately USD 33 billion by 2030, reflecting an annual growth rate of over 20%.

Market Scope
Start Year2024
Forecast Year2025-2034
Start Value$2.5 Billion
Forecast Value$4.9 Billion
CAGR7.1%

In terms of operations, the market is segmented into upstream, midstream, and downstream activities. The upstream segment, valued at over USD 1 billion in 2024, is experiencing rapid growth due to the integration of AI-driven solutions for seismic interpretation, well planning, and production optimization. These advancements enable real-time decision-making, leading to higher efficiency and reduced downtime in exploration and production processes.

The application scope of AI and ML in the oil and gas industry spans areas such as exploration and production (E&P) optimization, reservoir management, drilling optimization, asset monitoring, pipeline monitoring, and supply chain optimization. The E&P optimization segment is anticipated to grow at a CAGR of over 5% during the forecast period, driven by AI-powered technologies that improve resource identification, enhance performance, and lower operational risks.

Regionally, North America dominated the market in 2024, accounting for 30% of the revenue share. The region's well-developed energy sector and substantial investments in digital solutions have accelerated the adoption of AI technologies, particularly in predictive maintenance, drilling optimization, and reservoir management, all of which prioritize cost efficiency and sustainability.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & Scope

  • 1.1 Research design
    • 1.1.1 Research approach
    • 1.1.2 Data collection methods
  • 1.2 Base estimates & calculations
    • 1.2.1 Base year calculation
    • 1.2.2 Key trends for market estimation
  • 1.3 Forecast model
  • 1.4 Primary research and validation
    • 1.4.1 Primary sources
    • 1.4.2 Data mining sources
  • 1.5 Market scope & definition

Chapter 2 Executive Summary

  • 2.1 Industry 360° synopsis, 2021 - 2034

Chapter 3 Industry Insights

  • 3.1 Industry ecosystem analysis
  • 3.2 Supplier landscape
    • 3.2.1 Technology providers
    • 3.2.2 Platform providers
    • 3.2.3 Oil & gas operators
    • 3.2.4 Distributors
    • 3.2.5 End users
  • 3.3 Profit margin analysis
  • 3.4 Technology & innovation landscape
  • 3.5 Patent analysis
  • 3.6 Regulatory landscape
  • 3.7 Used cases
    • 3.7.1 Used case 1
      • 3.7.1.1 Benefits
      • 3.7.1.2 ROI
    • 3.7.2 Used case 2
      • 3.7.2.1 Benefits
      • 3.7.2.2 ROI
  • 3.8 Case study
    • 3.8.1 Case study 1
      • 3.8.1.1 Consumer name
      • 3.8.1.2 Challenge
      • 3.8.1.3 Solution
      • 3.8.1.4 Impact
    • 3.8.2 Case study 2
      • 3.8.2.1 Consumer name
      • 3.8.2.2 Challenge
      • 3.8.2.3 Solution
      • 3.8.2.4 Impact
  • 3.9 Impact forces
    • 3.9.1 Growth drivers
      • 3.9.1.1 Rising demand for operational efficiency
      • 3.9.1.2 Growing adoption of predictive maintenance
      • 3.9.1.3 Increasing focus on data-driven decision making
      • 3.9.1.4 Rising investment in digital transformation
    • 3.9.2 Industry pitfalls & challenges
      • 3.9.2.1 Data quality and integration challenges
      • 3.9.2.2 Skilled workforce shortage
  • 3.10 Growth potential analysis
  • 3.11 Porter's analysis
  • 3.12 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2024

  • 4.1 Introduction
  • 4.2 Company market share analysis
  • 4.3 Competitive positioning matrix
  • 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Offering, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 5.1 Key trends
  • 5.2 Platform
  • 5.3 Service

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Operation, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 6.1 Key trends
  • 6.2 Upstream
  • 6.3 Midstream
  • 6.4 Downstream

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Application, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 7.1 Key trends
  • 7.2 Exploration and production (E&P) optimization
  • 7.3 Reservoir management
  • 7.4 Drilling optimization
  • 7.5 Asset monitoring and management
  • 7.6 Pipeline monitoring and leak detection
  • 7.7 Supply chain optimization
  • 7.8 Others

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By End Use, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 8.1 Key trends
  • 8.2 National Oil Companies (NOCs)
  • 8.3 Independent Oil Companies (IOCs)

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 9.1 Key trends
  • 9.2 North America
    • 9.2.1 U.S.
    • 9.2.2 Canada
  • 9.3 Europe
    • 9.3.1 UK
    • 9.3.2 Germany
    • 9.3.3 France
    • 9.3.4 Italy
    • 9.3.5 Spain
    • 9.3.6 Russia
    • 9.3.7 Nordics
  • 9.4 Asia Pacific
    • 9.4.1 China
    • 9.4.2 India
    • 9.4.3 Japan
    • 9.4.4 Australia
    • 9.4.5 South Korea
    • 9.4.6 Southeast Asia
  • 9.5 Latin America
    • 9.5.1 Brazil
    • 9.5.2 Mexico
    • 9.5.3 Argentina
  • 9.6 MEA
    • 9.6.1 UAE
    • 9.6.2 South Africa
    • 9.6.3 Saudi Arabia

Chapter 10 Company Profiles

  • 10.1 ABB
  • 10.2 Ambyint
  • 10.3 Aspen Technology
  • 10.4 Baker Hughes
  • 10.5 C3.ai
  • 10.6 Dataiku
  • 10.7 Emerson Electric
  • 10.8 Halliburton
  • 10.9 Honeywell
  • 10.10 IBM
  • 10.11 Intel
  • 10.12 Microsoft
  • 10.13 Palantir
  • 10.14 Petro.ai
  • 10.15 Rockwell Automation
  • 10.16 Schlumberger
  • 10.17 Siemens Energy
  • 10.18 SparkCognition
  • 10.19 Weatherford
  • 10.20 Yokogawa Electric