أثر البيانات الضخمة عن كفاءة استكشاف النفط والغاز

وقد شهدت صناعة النفط والغاز تحولات كبيرة خلال العقد الماضي، مدفوعة إلى حد كبير بالتطورات التكنولوجية، ومن أهم الابتكارات شبكة الإنترنت للأشياء (IoT) والمحللين للبيانات الضخمة، وقد أحدثت هذه التكنولوجيات ثورة في عمليات الاستكشاف، مما جعلها أكثر كفاءة وأكثر أمانا وفعالية من حيث التكلفة، ومن خلال إدخال معلومات استخبارية في الأصول المادية، واستخراج أفكار عملية من مسارات البيانات الضخمة، وتسليط الضوء على الفوائد التي تعود على عمليات الاستكشاف الرقمية.

The IoT Revolution in Oil and Gas Exploration

ويشير اليوت في النفط والغاز إلى شبكة من أجهزة الاستشعار الموصلة والمحاضرات والأجهزة المنتشرة عبر أجهزة الحفر، وخطوط الأنابيب، والرؤوس، ومواقع الاستكشاف عن بعد، وهذه أجهزة الاستشعار تقوم باستمرار بجمع البيانات عن درجة الحرارة، والضغط، والاهتزاز، ومعدلات التدفق، والظروف الجيولوجية، وترسل البيانات عن طريق شبكات السواتل أو الخلايا إلى منابر مركزية للتحليل في الوقت الحقيقي.

وفي مجال الاستكشاف، حيث تحدث العمليات في بيئات قاسية ونائية، يتيح هذا الساتل الرصد المستمر دون الحاجة إلى وجود بشري، فعلى سبيل المثال، يمكن للمستشعرات السيزمية أن تكتشف تحركات أرضية دون المستوى، بينما توفر أجهزة الاستشعار في حفر تقييما للتكوين في الوقت الحقيقي أثناء الحفر، ويتيح هذا المسار المستمر للبيانات للأخصائيين الجيولوجيين والمهندسين اتخاذ قرارات أسرع وأكثر استنارة، مع تقليل الوقت بين الحصول على البيانات ورؤية عملية.

وقد استثمر المشغلون الرئيسيون مثل شل وP في البنية التحتية للمتفجرات من مخلفات الحرب، فبرنامج " حقول الذكاء " الذي ينفذه شلول، على سبيل المثال، يستخدم آلاف أجهزة الاستشعار لرصد الأصول عبر خليج المكسيك، مما يتيح الصيانة التنبؤية ويقلل من وقت التعطل غير المخطط له، ووفقا لتقرير McKinsey ()، يمكن أن يولد تطبيقات بقيمة تراكمية تصل إلى 25 في النفط والغاز.

تحليل البيانات الضخمة: تحويل مسارات البيانات إلى قرارات استراتيجية

وفي حين أن أجهزة التوحيد الكيميائي تولد كميات هائلة من البيانات التي كثيراً ما تُحدث تيرابايت يومياً من تحليلات واحدة لبيانات الحفر - توفر الأدوات اللازمة لتجهيز هذه المعلومات وتخزينها وتفسيرها، وتطبق تقنيات التحليل المتقدمة، بما في ذلك التعلم الآلاتي والاستخبارات الاصطناعية والنماذج الإحصائية، على البيانات التاريخية والحقيقية لتحديد الأنماط التي قد يفتقدها محللون البشر.

وفي مجال الاستكشاف، تستخدم البيانات الضخمة لتنقية النماذج الجيولوجية، والتنبؤ بسلوك الخزانات، وتقييم مخاطر الحفر، مثلا، عن طريق تحليل بيانات الحفر السابقة، يمكن أن يتوقع خوارزمية تعلم الآلات احتمال مواجهة مناطق عالية الضغط أو خطوط خطية، وهذه القدرة التنبؤية تتيح لمشغلي الحفر أن يضبطوا بارامترات الحفر بصورة استباقية، أو يتجنبوا الانفجارات الكلفة أو حوادث الأنابيب الملصقة.

وقد أتاحت برامج حاسوبية مُزَوَّلة مثل Microsoft Azure and Amazon Web Services إجراء محاكاة معقدة وتخزين حبوب البيانات السيزمية، وكما لوحظ في دراسة Deloitte، فإن الشركات التي تعتمد تحليلات البيانات الضخمة ترى تحسناً بنسبة تتراوح بين 10 و20 في المائة في كفاءة الحفر وزيادة بنسبة 5 إلى 10 في المائة.

التطبيقات الرئيسية للوقود المتفجرة والبيانات الضخمة في مجال الاستكشاف

التصوير السيزمي والتصوير دون السطحي

وتنتج الدراسات الاستقصائية للزهور بيانات ضخمة تتطلب تجهيزا واسعا لتشكيلات تحت الأرض بثلاثة دي، كما أن العواصم السيزمية التي يمكن استخدامها في الأرض المحيطية أو في جمع بيانات صوتية عالية الاستبانة، ومن ثم تعيد مقاييس البيانات الضخمة بناء هذه الصور بمزيد من الدقة، مما يقلل الوقت اللازم للتفسير من شهور إلى أسابيع، مما يسمح للشركات بتحديد مواقع حلوة ذات مخاطر كبيرة، مما يقلل من المخاطر.

التدريج الأمثل

وأثناء الحفر، تنقل أجهزة الاستشعار عن طريق التمرينات على سلسلة الحفر بارامترات في الوقت الحقيقي مثل الوزن على الوزن بالعض والتمزق ومعدل الاختراق، مع البيانات التاريخية من الآبار القريبة، يمكن لنماذج البيانات الكبيرة أن توصي بمقاييس حفر مثالية، مما يقلل من الوقت غير المنتج ويوسع نطاق حياة القطع الثقابية الباهظة، وعلى سبيل المثال، فإن مشغلا في حوض المحيط البيرمي قد استخدم 15.2 مليون دولار للتقليل من وقت التمر المتوقع.

خصائص الخزان

إن فهم التغاير في الخزان أمر بالغ الأهمية بالنسبة للاستكشاف الفعال، إذ أن بيانات التحلل المائي من قياسات الثقوب الدائمة وكابلات الاستشعار عن درجات الحرارة الموزعة توفر باستمرار صورا للضغط ودرجات الحرارة، وعندما تدمج البيانات الفيزيائية عن طريق تحليل البيانات الضخمة، يمكن للأخصائيين الجيولوجيين أن يبنيوا نماذج احتياطية مفصلة من أجهزة المستودعات تبلغ 3D، وتُعزى إلى تغيرات في مجال السخرية، والقابلية، وتفضيل، وتوليد قدر أكبر من المحتوى الميداني.

الرصد البيئي والامتثال

كما تقوم أجهزة الاستشعار بالأشعة فوق البنفسجية برصد نوعية الهواء والمياه، ومستويات الضوضاء، وانبعاثات الميثان حول مواقع الاستكشاف، وتساعد البيانات في الوقت الحقيقي الجهات العاملة على كشف التسربات في وقت مبكر وتمتثل للشروط التنظيمية، ويمكن لتحليل البيانات الضخمة أن يربط بين موجات الانبعاثات بأنشطة تنفيذية محددة، مما يتيح اتخاذ تدابير للتخفيف من آثارها، وهذا لا يقلل من الأثر البيئي فحسب، بل يحمي أيضاً رخصة الشركة الاجتماعية للعمل.

الفوائد التشغيلية: التكاليف والسلامة والثروات الإنتاجية

ويحقق دمج مادة إيوت وكبير البيانات فوائد ملموسة عبر دورة حياة الاستكشاف، ومن أهمها خفض التكاليف، إذ لا يمكن للمشغلين، باستخدام تحليلات التنبؤات لتحديد مواعيد الصيانة إلا عند الحاجة، بدلا من جدول زمني ثابت، أن يخفضوا تكاليف الصيانة بنسبة تصل إلى 30 في المائة وأن يتجنبوا إخفاقات المعدات المفجعة.

كما أن تحسين السلامة أمر ملح تماماً، إذ يمكن للمستشعرات الكهربائية أن تكتشف تسرب الغاز أو درجات الحرارة الشاذة أو السلالة الهيكلية قبل أن تصبح مخاطر، ويمكن أن تُنشأ نظم الإغلاق الآلي فوراً، وحماية العمال والأصول، وفي حالة وقوع حادث، يساعد تحليل البيانات الضخمة لسجلات الاستشعار على تحديد الأسباب الجذرية ومنع تكرارها، وفقاً لـ ، إدارة الطاقة في مكان العمل.