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与建筑业一样，石油和天然气行业也很复杂。它需要许多项目利益相关者之间的精确协调才能使企业盈利。随着国际竞争继续给北美的石油和天然气公司带来压力，该地区的公司不断寻找获得优势的方法。

技术，特别是 Bluebeam 等数字标记和协作工具，越来越多地为石油和天然气行业带来了这种优势。Built 采访了艾伯塔省埃德蒙顿Bantrel 公司的项目工程师Duane Gingras，讨论了该行业面临的关键挑战，以及技术的持续进步将如何帮助其在未来蓬勃发展。编辑后的摘录如下。

建造：是什么激励您进入石油和天然气领域以及您正在从事的工作？

Gingras：因为我住在艾伯塔省——这就是我们所做的。我们这里的工业是石油和天然气。我的真正出身，因为我的第一个学位是细胞生物技术，所以我最初的计划是进入修复领域。但修复方面的业务并不多，因此出现的机会当然是在石油和天然气行业。

建造：您在埃德蒙顿长大，在您之前有其他家庭成员从事石油和天然气行业吗？

金格拉斯：不。我在埃德蒙顿郊外的一个农场长大。我家里的其他人都从事行业，而我只是走了害群之马的路线。我是唯一一个上了大学，从科学开始，然后进入工程学的人。

built：您认为在这个行业工作中您最喜欢的部分是什么？

Gingras：在从事项目工程之前，我从事的是过程工程，每天的工作实际上就是解决问题。特别是当您进入现场设施时，总会出现一个问题，有时有一个非常简单的解决方案，有时则需要进行一些调查。从事这样的职业真是太好了，你可以稍微锻炼一下你的大脑，而不是仅仅从事项目工程，因为在项目工程中你解决的问题不像每天养猫那样多。

但从学术角度来看，这部作品还是不错的。大多数从事工程学的人都喜欢与数字打交道，当然，一旦你开始从事该职业，当你进行大量计算并锻炼你在学校学到的能力时，你就必须保持这种习惯。但你可以将其应用到现实世界的解决方案中，并且你可以看到你的一些项目变成现实。

内置：您认为目前石油和天然气领域有哪些大趋势让像您这样的人彻夜难眠？

Gingras：速度现在是一个大问题。在应对来自国际各方的竞争时，我们有机会提高效率。我们现在在同一市场竞争的其他国家的工资率较低，而且考虑到美国或加拿大的生活成本，很难根据工资率来适应。所以你现在必须在效率和速度方面进行竞争。因此，我们不断寻找减少时间的方法，我的意思是，这就是我们过去选择 Bluebeam 的主要原因之一就是为了减少时间。

构建：在您从事该领域的过去 20 多年里，技术如何改变您的工作，最明显的变化是什么？

Gingras：当然，在过去 20 年里，时间已经大幅减少，我们现在认为工作流程中已经削减的时间是理所当然的。石油和天然气领域或建筑领域的任何人也会立即加入进来，只是从纸质到数字的转变节省了时间。我们得到的常见论点是：“哦，在 Bluebeam 中进行标记所需的时间与在纸上进行标记所需的时间大致相同，这或多或少是正确的；有一些例外。但传递这些信息或对其进行修改和更新的时间却截然不同。

从基于纸质的系统开始，您必须将其邮寄到其他地方的另一家制图公司，或者进行大幅面扫描，而某人必须步行到建筑物的另一部分，花下午的时间扫描尺寸的图纸，不再有可比性了现在您只需以电子方式进行标记并发送即可。再说一遍，这只是整个过程中的一个步骤，因为您还需要改进办公室基础设施。Microsoft 凭借其 Office 365 和用于办公室间协作的 Azure 平台取得了长足的进步，从基于陆地的系统转向基于 SharePoint 的系统。它为您提供了您过去从未梦想过的自动版本历史记录、控制和取证审核功能。

让一名项目工程师走到你面前，说：“我需要一份六个月前存在的所有图纸的副本。” 您现在可以通过对 SharePoint 进行非常快速的查询来做到这一点；你可以把六个月前存在的所有图画拿出来，这是你永远无法用纸及时做到的。所以所有这些小步骤都被采用了，时间也大量减少了，但现在只是被认为是理所当然的，而且仍然不够快。

构建：您认为您所在领域的技术在哪些方面发展？例如，每个人似乎都在谈论人工智能的潜力。这是您的同事正在积极谈论的事情吗？有申请吗？

金格拉斯：在某种程度上。我们看到人工智能的适用性有限，因为人工智能并不智能。它可能会被误认为是为我们的工作提供人工智能的灵丹妙药。但对我来说，它现在或多或少是一个奇特的搜索引擎。我们确实看到了一些适用性，可以帮助我们使用一些数据库，而作为人类来说，挖掘这些数据库有点困难。因此，我们试图在这里探索一些机会，可以更好地利用我们当前收集的数据，但我们永远不会回去参考，因为对于一个人来说，数据量太大了。

但我认为基于人工智能的某些东西将使我们能够在更临时的基础上深入研究这些数据，或者更好的词，更艺术的东西。自由形式，我可以给它一个问题，并允许人工智能对这个问题进行推断，看看它是否可以挖掘出我通常不会想到的结果，并建立联系。因为我们是在前端工程设计；如果我在现场设施或其他地方，我确信有很多公司正在研究这个问题，但让人工智能处理从现场炼油厂收集的过程数据。我确信像艾默生和其他公司这样的公司正在积极探索人工智能可能为现场设施的流程改进带来的机会。

但就其他技术而言，我认为我们真正将 BIM 提升到了新的水平。虽然人工智能并没有那么重要，但它永远无法在创造力方面与人类大脑竞争，尽管如今人工智能可以制作出多么精美的图片。但我们将随机想法联系在一起的能力在我们的工作领域仍然非常重要。随着 BIM 在过去十年左右的时间里得到改进，我们更多地采用基于模型的设计原则，我认为我们将从那里的技术中得到很多改进。