Статьи SINTEC Lubricants — список статей от специалистов и экспертов в области автомобильных спецжидкостей
Статьи SINTEC Lubricants — список статей от специалистов и экспертов в области автомобильных спецжидкостейУстранение неисправностей
Советы от специалистов
Обзоры моторных масел
Подбор масла по марке авто
Обзоры антифризов
20.12.2022 00:00
Причины повышенного расхода масла
Читать
01.12.2022 00:00
Замена масла в двигателе — порядок действий
Читать
23.11.2022 00:00
Масла для зимы
Читать
22.11.2022 00:00
Присадки для моторных масел
Читать
14.09.2022 00:00
Температурный режим двигателя
Читать
14.09.2022 00:00
Какое масло залить в моторы Renault Duster?
Читать
14.
09.2022 00:00
Как правильно промывать систему охлаждения
Читать
24.08.2022 00:00
Что такое антифриз?
Читать
24.08.2022 00:00
Подбираем отечественный аналог импортному моторному маслу
Читать
24.08.2022 00:00
Охлаждающая жидкость – от воды до антифриза
Читать
06.07.2022 00:00
Сколько масла необходимо заливать в двигатель?
Читать
05.05.2022 00:00
SINTEC Group – теперь в дрифте!
Читать
21.04.2022 00:00
Цвета антифриза
Читать
21.04.2022 00:00
Зеленый антифриз: свойства, состав, чем отличается
Читать
21.04.2022 00:00
Цвет антифриза
Читать
21.
04.2022 00:00
Смешивание антифризов разных цветов
Читать
21.04.2022 00:00
Температура охлаждающей жидкости
Читать
21.04.2022 00:00
Почему выкидывает антифриз из расширительного бачка или радиатора
Читать
21.04.2022 00:00
Виды антифризов и их совместимость
Читать
21.04.2022 00:00
Сколько антифриза заливать в систему охлаждения
Читать
21.04.2022 00:00
Почему замерзает антифриз
Читать
21.04.2022 00:00
Почему вытекает антифриз
Читать
21.04.2022 00:00
Отличие антифриза G11 от G12
Читать
21.04.2022 00:00
В чем отличие красного и зеленого антифриза
Читать
21.
04.2022 00:00
Почему чернеет антифриз в системе охлаждения
Читать
21.04.2022 00:00
Почему в салоне машины пахнет антифризом
Читать
21.04.2022 00:00
Почему нельзя смешивать антифриз разных цветов
Читать
20.04.2022 00:00
Почему кипит антифриз
Читать
20.04.2022 00:00
Почему сворачивается антифриз
Читать
20.04.2022 00:00
Почему пенится антифриз
Читать
← ctrl предыдущая следующая ctrl →
Страницы: 1 2 3 4 5
Масла индустриальные И-20 в категории «Сырье и материалы»
Масло индустриальное Vira И-20А ISO 32 180 кг (VI0150)
На складе в г.
Борисполь
Доставка по Украине
23 075 грн
Купить
Индустриальное масло И-20 светлое ГОСТ (бочка 200л)
На складе
Доставка по Украине
19 000 грн
Купить
Масло нефтяное индустриальное И-20А (мин. заказ 10литров,цена без тары)
На складе в г. Днепр
Доставка по Украине
от 80 грн/л
Купить
Масло индустриальное Vira И-20А ISO 32 20 л (новая этикетка) (VI0331)
На складе в г. Борисполь
Доставка по Украине
2 315 грн
Купить
Масло индустриальное И-20А (Канистра 5л ПЕТ (3,6кг)) 48021136970
Доставка из г. Киев
570 грн
513 грн
Купить
Масло индустриальное Vira И-20А ISO 32 1 л (новая этикетка) (VI0329)
На складе в г. Борисполь
Доставка по Украине
123 грн
Купить
Масло индустриальное Vira И-20А ISO 32 10 л (новая этикетка) (VI0330)
На складе в г.
Борисполь
Доставка по Украине
1 157 грн
Купить
Масло индустриальное Vira И-20А ISO 32 4 л (новая этикетка) (VI0333)
На складе в г. Борисполь
Доставка по Украине
456 грн
Купить
Масло индустриальное YUKO И-20А (ISO 32) (канистра 20л)
Доставка по Украине
2 150 грн
Купить
Масло нефтяное индустриальное И-20А (канистра 20л)
На складе в г. Днепр
Доставка по Украине
от 1 780 грн
Купить
Индустриальное масло И-20 светлое ГОСТ (канистра 20л)
Под заказ
Доставка по Украине
1 800 грн
Купить
Масло индустриальное И-20А, ГОСТ
На складе в г. Киев
Доставка по Украине
90 грн/л
Купить
Масла индустриальные И-12, И-20, И-30, И-40, И-50 ГОСТ, Киев
На складе в г. Киев
Доставка по Украине
от 90 грн/л
Купить
Масло индустриальное И-20А кан 20л ГОСТ
На складе в г.
Киев
Доставка по Украине
2 100 грн
Купить
Масло нефтяное индустриальное И-20А (канистра 10л)
На складе
Доставка по Украине
от 880 грн
Купить
Смотрите также
Индустриальное Масло И-20А, (налив) для оборудования 10 литров
Доставка по Украине
900 грн
Купить
Индустриальное Масло И-20А, (налив) для оборудования 20 литров
Доставка по Украине
1 800 грн
Купить
Индустриальное Масло И-20А, (бочка 200литров) для оборудования
Доставка по Украине
15 500 грн/бочка
Купить
Масло индустриальное И-40 (20л) канистра
Доставка по Украине
2 449.98 грн
Купить
Масло индустриальное РЕМпласт 100 гр. И-20 машинное
На складе в г. Одесса
Доставка по Украине
19 — 36 грн
от 2 продавцов
36 грн
Купить
Масло индустриальное РЕМпласт 20 гр.
И-20 машинное
На складе в г. Одесса
Доставка по Украине
9 — 28 грн
от 2 продавцов
28 грн
Купить
Масло индустриальное YUKO И-40А (18кг/20л)
Доставка по Украине
от 2 150 грн
Купить
Индустриальное масло И-40 светлое ГОСТ (канистра 20л)
Под заказ
Доставка по Украине
1 700 грн
Купить
Масло индустриальное И-40А, кан 20л
На складе в г. Киев
Доставка по Украине
2 160 грн
Купить
Масло нефтяное индустриальное И-30А (канистра 20л)
На складе
Доставка по Украине
от 1 760 грн
Купить
Масло индустриальное и20, 20мл
Доставка из г. Николаев
11 грн
Купить
Масло индустриальное Vira И-20А ISO 32 180 кг (новая этикетка) (VI0316)
На складе в г. Борисполь
Доставка по Украине
23 075 грн
Купить
Масло индустриальное И-20а кан.
20л
На складе в г. Киев
Доставка по Украине
1 600 грн
Купить
Масло индустриальное И-20а кан. 10л
На складе в г. Киев
Доставка по Украине
865 грн
Купить
Google банит ИИ для нефтегазовых компаний после исследования Гринпис
Устойчивая энергетика
- инструменты для нефтегазовых фирм.
- В отчете Гринпис рассказывается о том, как американские технологические гиганты помогают нефтегазовым компаниям находить ископаемые виды топлива по всему миру.
- Отчет назывался «Технологические компании помогают крупным нефтяным компаниям получать прибыль от разрушения климата».
Добыча нефти в Азербайджане
Восток | Гетти Изображений
Компания Google обязалась прекратить создание специализированных инструментов искусственного интеллекта (ИИ), которые помогают нефтегазовым компаниям добывать ископаемое топливо по всему миру.
Об этом сообщило техническое издание Medium, OneZero, после интервью The Cube, которое было опубликовано на YouTube.
В отчете Greenpeace, опубликованном во вторник, рассказывается о том, как Google, Microsoft и Amazon используют искусственный интеллект и складские серверы, чтобы помочь таким компаниям, как Shell, BP и ExxonMobil, находить и извлекать из земли залежи нефти и газа.
Представитель Google подтвердил CNBC, что компания «не будет… создавать собственные алгоритмы искусственного интеллекта/машинного обучения для облегчения добычи в нефтегазовой отрасли».
В 2019 году Google Cloud получил около 65 миллионов долларов от нефтегазовых компаний, сказал представитель, добавив, что на его долю приходится менее 1% от общего объема доходов Google Cloud. Учитывая относительно небольшую долю Google Cloud на рынке нефти и газа, для компании не составило большого труда пообещать не конкурировать в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Согласно данным HG Insights, в 2020 году нефтегазовый сектор потратит на облачные вычисления 1,3 миллиарда долларов.
«Google Cloud — это лишь небольшой процент от этих совокупных расходов», — сказал представитель Google.
Гринпис приветствовал решение Google. «Хотя у Google все еще есть старые контракты с нефтегазовыми компаниями, которые, как мы надеемся, будут расторгнуты, мы приветствуем решение Google больше не создавать индивидуальные решения для разведки и добычи нефти и газа», — сказала Элизабет Джардим, старший корпоративный участник кампании Greenpeace USA.
«Мы надеемся, что Microsoft и Amazon быстро последуют своим обязательствам по прекращению партнерских отношений в области ИИ с нефтегазовыми компаниями, поскольку эти контракты противоречат заявленным ими климатическим целям и ускоряют климатический кризис».
Google имеет репутацию одной из самых экологически чистых крупных технологических компаний в мире. В отличие от других технологических гигантов, с 2007 года он стал углеродно-нейтральным, используя такие стратегии, как покупка возобновляемой энергии, чтобы соответствовать использованию невозобновляемой энергии.
Amazon обязалась стать углеродно-нейтральной к 2040 году, а Microsoft – к 2030 году.
«Несмотря на обязательства крупнейших облачных компаний по борьбе с изменением климата, Microsoft, Google и Amazon имеют связи с некоторыми из самых грязных нефтяных компаний в мире с явной целью получить больше нефти и газа из-под земли и на рынок. быстрее и дешевле», — говорится в отчете Гринпис.
В отчете Гринпис, озаглавленном «Как технологические компании помогают крупным нефтяным компаниям получать прибыль от разрушения климата», Microsoft названа технологическим гигантом с наибольшим количеством контрактов на нефть и газ, утверждая, что она «предлагает возможности искусственного интеллекта на всех этапах добычи нефти». .»
Microsoft ответила на отчет в сообщении в блоге, в котором говорится, что ее обнадеживает растущее число обязательств энергетического сектора по переходу на более чистую энергию и снижению выбросов углерода.
«Мы согласны с тем, что мир сталкивается с острой проблемой углерода, и мы все должны делать больше и двигаться быстрее, чтобы достичь чистого будущего с нулевым выбросом углерода», — говорится в сообщении Microsoft.
«Реальность такова, что мировая энергия в настоящее время поступает из ископаемого топлива, и по мере повышения уровня жизни во всем мире миру потребуется еще больше энергии. история».
Между тем, Amazon имеет контракты в основном на промежуточные и последующие этапы добычи нефти, говорится в отчете, добавляя, что Amazon фокусируется на трубопроводах, доставке и хранении для нефтегазовых компаний.
«Облако Amazon Web Services (AWS) является крупнейшим в мире, виртуальным домом для миллионов веб-сайтов, и в настоящее время используется нефтегазовыми компаниями для более эффективного вывода нефти на рынок», — заявил Гринпис.
«Генеральный директор Amazon Джефф Безос недавно активизировал амбиции своей компании в области климата, объявив о климатическом обещании и своем 10-миллиардном фонде Земли. Эти усилия, к сожалению, игнорируют постоянную поддержку Amazon сектора ископаемого топлива с помощью технологий искусственного интеллекта».
Amazon отказалась от комментариев, но указала на веб-сайт, на котором говорится, что Amazon считает, что энергетическая отрасль должна иметь доступ к тем же технологиям, что и другие отрасли.
Исправление: эта история была обновлена, чтобы отразить, что обещание Google было сделано до публикации отчета Гринпис.
Подробнее
Машинное обучение и искусственный интеллект в нефтегазовой отрасли
Товарные циклы, проблемы планирования капиталовложений и растущие операционные риски в нефтегазовой отрасли — все это факторы, которые делают более важным, чем когда-либо, принятие более разумных и эффективных решений. С помощью искусственного интеллекта и машинного обучения компании могут обеспечивать доходность, необходимую инвесторам, повышать рентабельность активов и управлять рисками убытков, превращая большую часть уже собранных данных в полезную и ценную информацию.
Узнайте, как корпоративный ИИ меняет нефтегазовый сектор.
Запросить демонстрацию
Разведка и добыча
- Прогноз общих извлекаемых запасов
- Анализ разведочных и пластовых данных
- Модель размещения скважин и планы разработки месторождений
- Оптимизация конструкции бокового ствола и гидроразрыва пласта
- Моделирование и имитация различных вариантов загрузки проппанта и жидкости
- Создание моделей добычи скважин на протяжении всего срока службы и более эффективные прогнозы добычи
- Установка стратегий ставок для арендных блоков на основе поведения рынка
Переработка и переработка
- Прогноз долгосрочных сырьевых ресурсов и рыночной цены продукта
- Обеспечить планирование капитала и оценку рисков для принятия более эффективных долгосрочных решений
- Оптимизация стратегий торговли сырьевыми товарами и хеджирования
- Улучшить моделирование риска надежности для нефтеперерабатывающих и перерабатывающих активов
- Максимальная производительность труда и время ключа
- Улучшить планирование активов для операций по переработке и переработке
- Оптимизация планирования конвейера для потоков продуктов
Нефтепромысловые услуги и оборудование
- Оптимизация планирования бурения, оборудования для заканчивания и управления парком
- Управление и оптимизация цепочек поставок
- Оптимизация стратегий закупок проппанта, воды и других расходных материалов
- Определить основные причины и факторы непроизводительного времени
- Прогноз покупательского спроса и буровой активности в среднесрочной и долгосрочной перспективе
- Улучшить бэк-офис и процессы выставления счетов/фактур
- Автоматизация финансового контроля для крупных транзакций
Forrester Wave™: платформы AI/ML, третий квартал 2022 г.
Варианты использования ИИ для нефтегазовой отрасли
Нефтегазовая отрасль начинает осознавать невероятное влияние, которое ИИ может оказать на каждый сектор цепочки создания стоимости. Возможности искусственного интеллекта напрямую решают самые большие проблемы на современных нефтяных месторождениях. Компании, которые эффективно используют ИИ, будут иметь явное преимущество перед другими операторами, которым не хватает точного понимания своих резервуаров, операционных процессов и добывающих активов.
Геологоразведка
Вооруженные искусственным интеллектом, операторы могут лучше понимать свои резервуары и минимизировать геологические риски. Данные, собранные сегодня, обладают огромной, но неиспользованной ценностью. Операторы могут использовать его для принятия более эффективных решений по разведке и добыче, а также для оптимизации стратегий приобретения с более точными прогнозами цен арендных сделок.
Бурение и заканчивание
Искусственный интеллект доказал свою эффективность при улучшении конструкции скважины, выполнения бурения и выполнения заканчивания. Производители могут максимизировать рентабельность инвестиций для каждой скважины, оптимизируя размещение и расстояние между скважинами для максимального извлечения ресурсов, проектируя скважины для оптимизации извлечения и общей стоимости, а также прогнозируя подземные риски.
Добыча
Точные ежедневные, ежемесячные и пожизненные прогнозы добычи скважин имеют решающее значение для успешной добычи. Машинное обучение может помочь оптимизировать скорость потока, давление и другие переменные для достижения максимального срока службы скважины. Кроме того, возможности обнаружения аномалий позволяют операторам заранее предвидеть проблемы, прежде чем они остановят производство.
Сбор и транспортировка
ИИ помогает операторам прогнозировать поток продукции, спрос и цену, чтобы принимать долгосрочные решения о капитале на основе дисбаланса спроса и предложения продукции и ценовых спредов на местном рынке.
Обслуживание переработки и переработки
Чтобы оптимизировать процессы переработки и очистки, операторы используют ИИ для планирования остановок на своих нефтеперерабатывающих заводах. Они могут моделировать и количественно оценивать риск отказа ключевого оборудования на критическом пути во время остановов на техническое обслуживание, чтобы принимать более обоснованные решения о масштабах, снижать общие затраты на останов и повышать надежность оборудования.
Корпоративный и бэк-офис
ИИ может иметь огромное влияние на передовой, но его влияние за кулисами может быть столь же мощным. Операторы используют ИИ для прогнозирования цен на товары для планирования капитальных проектов, управления рисками и маркетинговой деятельности, а также для прогнозирования потенциальных рисков для здоровья и безопасности.
DataRobot может помочь:
Компании, занимающиеся разведкой и добычей (разведка и добыча)
Корпоративный ИИ может помочь компаниям, занимающимся разведкой и добычей, оценить потенциальную стоимость запасов с учетом затрат на приобретение, добычу, транспортировку и многое другое. Он может давать рекомендации о том, что лучше: исследовать и развивать дальше или уйти, сохраняя или создавая инвестиционную ценность.
Компании по обслуживанию и оборудованию нефтяных месторождений (OFSE)
ИИ может помочь OFSE управлять рисками и оптимизировать операции. Он может прогнозировать задержки в цепочке поставок, отказы оборудования, изменения цен на товары и потребительский спрос с более точными прогнозами; или разработать дополнительные услуги для клиентов, чтобы помочь им улучшить удельную экономику своих запасов и извлеченных углеводородов.
