صنعت نفت و گاز در طول دهه گذشته تحولات قابل توجهی را تجربه کرده است، که عمدتاً توسط پیشرفت های تکنولوژیکی هدایت می شود.دو نوآوری با نفوذترین نوآوری ها اینترنت اشیا (IoT) و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ است، این تکنولوژی ها فرآیندهای اکتشاف انقلابی را ایجاد کرده اند و آنها را در زمینه های استخراج داده های بزرگ، امن تر و مقرون به صرفه تر می کند.

انقلاب IoT در اکتشاف نفت و گاز

IoT در نفت و گاز اشاره به شبکه ای از سنسورهای متصل، محرک ها و دستگاه های مستقر در سراسر حفاری، لوله ها، چاه ها و سایت های اکتشاف از راه دور است.این سنسورها به طور مداوم داده ها را در دما، فشار، لرزش، میزان جریان و شرایط زمین شناسی جمع آوری می کنند. داده ها از طریق ماهواره یا شبکه های سلولی به سیستم عامل های متمرکز برای تجزیه و تحلیل زمان واقعی منتقل می شوند.

در اکتشاف، که عملیات اغلب در محیط های سخت و دور رخ می دهد، IoT بدون نیاز به حضور انسان نظارت مداوم را فعال می کند، به عنوان مثال، سنسورهای لرزه می توانند حرکات ظریف زمینی را تشخیص دهند، در حالی که سنسورهای سوراخ کننده ارزیابی شکل گیری زمان واقعی را در طول حفاری ارائه می دهند.این جریان ثابت داده ها اجازه می دهد تا دانشمندان و مهندسان سریعتر، تصمیمات آگاهانه تر، کاهش زمان بین داده ها و بینش عملی.

اپراتورهای پیشرو مانند Shell و BP به شدت در برنامه "مزرات هوشمند" Shell سرمایه گذاری کرده اند، به عنوان مثال، از هزاران سنسور برای نظارت بر دارایی ها در سراسر خلیج مکزیک استفاده می کنند، امکان نگهداری پیش بینی شده و کاهش خرابی های پیش بینی نشده را می دهند.

Big Data Analytics: تبدیل لایه های داده به تصمیمات استراتژیک

در حالی که دستگاه های IoT حجم زیادی از داده ها را تولید می کنند – اغلب ترابایت در روز از یک عملیات حفاری منفرد – تجزیه و تحلیل داده های بزرگ ابزار را برای پردازش، ذخیره و تفسیر این اطلاعات فراهم می کند.

در اکتشاف، داده های بزرگ برای اصلاح مدل های زمین شناسی، پیش بینی رفتار مخزن و ارزیابی خطرات حفاری استفاده می شود.به عنوان مثال، با تجزیه و تحلیل داده های حفاری گذشته، یک الگوریتم یادگیری ماشین می تواند احتمال مواجهه با مناطق با فشار بالا یا خطوط خطا را پیش بینی کند.این قابلیت پیش بینی به اپراتورهای اجازه می دهد تا پارامترهای حفاری را به طور فعال تنظیم کنند، اجتناب از انفجار گران قیمت یا حوادث لوله گیر افتاده است.

سیستم عامل های محاسباتی ابری مانند Microsoft Azure و خدمات وب آمازون امکان اجرای شبیه سازی های پیچیده و ذخیره سازی اطلاعات لرزه ای را فراهم کرده اند، همانطور که در یک مطالعه Deloitte ذکر شده است ، شرکت هایی که تجزیه و تحلیل داده های بزرگ را اتخاذ می کنند، یک بهبود 10 تا 20 درصد در بهره وری و 5 تا 10 درصد افزایش در نرخ بهبودی از زمینه های موجود را مشاهده می کنند.

برنامه های کلیدی IoT و داده های بزرگ در اکتشاف

تصویر برداری Seismic and Sub Level Visualization

نظرسنجی های Seismic مجموعه داده های عظیمی را تولید می کنند که نیاز به پردازش گسترده دارند تا تصاویر سه بعدی از شکل های زیرزمینی ایجاد کنند. گره های لرزه ای فعال IoT که در کف اقیانوس قرار دارند یا در زمین داده های صوتی با وضوح بالا را جمع آوری می کنند و سپس این تصاویر را با دقت بیشتری بازسازی می کنند و زمان لازم برای تفسیر از ماه ها تا هفته ها را کاهش می دهد که به شرکت ها اجازه می دهد تا نقاط شیرین را با اطمینان بالاتر مشخص کنند و کاهش خطر خشک شدن به خوبی کاهش دهند.

بهینه سازی حفاری

در طول حفاری، سنسورهای IoT در رشته حفاری پارامترهای زمان واقعی مانند وزن را به صورت کمی، گشتاور و میزان نفوذ انتقال می دهند. همراه با داده های تاریخی از چاه های نزدیک، مدل های داده بزرگ می توانند پارامترهای حفاری بهینه را توصیه کنند.این زمان غیر مولد (NPT) را کاهش می دهد و زندگی بیت های حفاری گران قیمت را گسترش می دهد.

ویژگی های Reservoir Characterization

درک ناهمگنی یک مخزن برای اکتشاف کارآمد حیاتی است.داده های IoT از اندازه گیری های دائمی و سنجش دمای توزیع شده (DTS) پروفایل های مداوم فشار و دما را ارائه می دهد، هنگامی که با داده های پتروفیزیک از طریق تجزیه و تحلیل داده های بزرگ ادغام شده است، زمین شناسان می توانند مدل های دقیق 3D مخازن را بسازند که برای تغییرات در منافذ، هرمایی و محتوای مایع، این امر منجر به تخمین های دقیق تر و برنامه های زمینه می شود.

نظارت بر محیط زیست و انطباق

سنسورهای IoT همچنین کیفیت هوا و آب، سطح سر و صدا و انتشار متان در اطراف سایت های اکتشاف را نظارت می کنند.اطلاعات زمان واقعی به اپراتورهای کمک می کند تا نشت های اولیه را تشخیص دهند و با الزامات نظارتی مطابقت داشته باشند. تجزیه و تحلیل داده های بزرگ می تواند با فعالیت های عملیاتی خاص، قادر به کاهش اقدامات کاهش هدف باشد.این نه تنها اثرات زیست محیطی را کاهش می دهد بلکه از مجوز اجتماعی شرکت برای کار محافظت می کند.

مزایای عملیاتی: هزینه، ایمنی و بهره وری

ادغام IoT و داده های بزرگ ارائه مزایای ملموس در طول چرخه عمر اکتشاف است.یکی از مهمترین آنها کاهش هزینه است.با استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی شده تنها در صورت نیاز، به جای تقویم ثابت، اپراتورهای می توانند هزینه های تعمیر و نگهداری را تا 30٪ کاهش دهند و از شکست های تجهیزات فاجعه بار جلوگیری کنند.

بهبود ایمنی به همان اندازه قانع کننده است. سنسورهای IoT می توانند نشت گاز، دماهای غیر طبیعی یا سویه ساختاری را قبل از تبدیل شدن به خطرات شناسایی کنند.سیستم های خاموش خودکار می توانند بلافاصله ایجاد شوند، محافظت از کارگران و دارایی ها.در صورت وقوع یک حادثه، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ از لاگین سنسور به شناسایی علل ریشه و جلوگیری از بازگشت توسط U. Department of Energy [F:3، تجزیه و تحلیل های نفت در بخش گذشته توسط بخش نفت و تحلیل های گذشته، و تحلیل و تحلیل های نفت و تحلیل های نفت در بخش نفت و تحلیل های گذشته توسط بخش نفت و هوا و هوا، کمک می کند.

سود بهره وری از کاهش زمان و چرخه تصمیم گیری سریع تر می آید.داده های زمان واقعی اجازه می دهد تا دانشمندان زمین شناسی برای تنظیم مسیرهای حفاری در پرواز، کوتاه کردن زمان به اولین نفت، گزارش دادند که مراکز عملیات واقعی فعال IoT بهره وری حفاری را تا 20 درصد بهبود می بخشند، صرفه جویی در ده ها میلیون دلار در سال.

بهبود نرخ بهبودی

فراتر از اکتشاف اولیه، IoT و داده های بزرگ بهبود از مخازن موجود را افزایش می دهند.سیستم های نظارت دائمی کاهش آب و پیشرفت گاز را ردیابی می کنند، به اپراتورهای اجازه می دهد تا استراتژی های محرک خوب را بهینه کنند. مدل های مخازن داده محور می توانند مناطق پرداخت دور زدن را شناسایی کنند که چاه های توسعه اضافی را توجیه می کنند و عوامل بازیابی نهایی را افزایش می دهند.

چالش در اجرای

علی رغم مزایای، ادغام IoT و داده های بزرگ به گردش های کاری اکتشافی بدون موانع نیست.یک چالش بزرگ حجم و تنوع داده ها است. سیستم های میراث اغلب فاقد پهنای باند برای رسیدگی به داده های سنسور جریان است که نیاز به ارتقاء قابل توجهی به زیرساخت های IT در سراسر فروشندگان مختلف و سیستم عامل ها همچنان یک مسئله مداوم است، زیرا فرمت های سنسور و پروتکل های ارتباطی به طور گسترده ای متفاوت است.

امنیت سایبری یکی دیگر از نگرانی های حیاتی است که با هزاران دستگاه متصل، سطح حمله به طور چشمگیری گسترش می یابد.یک نفوذ می تواند عملیات را مختل کند، باعث آسیب زیست محیطی شود یا اپراتورهای داده های زمین شناسی حساس را افشا کند.

شکاف های مهارتی همچنین مانع پذیرش صنعت نفت و گاز به طور سنتی بر کارشناسان حوزه مانند مهندسان نفت و زمین شناسان متکی است. تحول دیجیتال نیاز به دانشمندان داده، مهندسان نرم افزار و متخصصان IoT دارد که می توانند در کنار کارشناسان حوزه کار کنند.

آینده اکتشاف دیجیتال

با نگاهی به جلو، همگرایی IoT و داده های بزرگ با سایر فن آوری های نوظهور، اکتشاف را تغییر می دهد. Edge Computing، جایی که داده ها به جای ارسال به ابر به صورت محلی بر روی دستگاه های IoT پردازش می شوند، تاخیر را کاهش می دهد و تصمیمات زمان واقعی را حتی در مکان های دور با اتصال محدود می کند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به صورت مستقل تر می شود.سیستم های حفاری مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند پارامترهای را در میلی ثانیه بر اساس شرایط پایین، دستیابی به دوقلوهای نزدیک به کامل – شبیه سازی های مجازی از دارایی های فیزیکی – به اپراتورهای اجازه می دهد تا سناریوهای اکتشاف را شبیه سازی کنند و استراتژی های مختلف را قبل از انجام سرمایه آزمایش کنند.

تصویب شبکه های 5G در زمینه های نفت و گاز پهنای باند بالا و تاخیر کم مورد نیاز برای حمایت از هزاران اتصال IoT همزمان را فراهم می کند، این امر نظارت دقیق و اتوماسیون پیشرفته تر را از حفاری های خودکار تا نظرسنجی های لرزه ای مبتنی بر پهپاد را فعال می کند.

از آنجایی که انتقال انرژی سرعت می یابد، IoT و داده های بزرگ نیز نقش مهمی در جذب کربن و ذخیره سازی (CCS) ایفا خواهند کرد که بر یکپارچگی مخازن ذخیره سازی نظارت می کند و ردیابی لوله های CO2 به شدت به همان شبکه های سنسور و سیستم عامل های تجزیه و تحلیل توسعه یافته برای اکتشاف نفت و گاز متکی خواهد بود.

نتیجه گیری

تاثیر IoT و داده های بزرگ بر بهره وری اکتشاف نفت و گاز عمیق و رو به رشد است.با فعال کردن نظارت در زمان واقعی، تجزیه و تحلیل پیش بینی و تصمیم گیری مبتنی بر داده، این فن آوری ها هزینه ها را کاهش می دهند، ایمنی را بهبود می بخشد و افزایش میزان موفقیت کمپین های اکتشاف و توسعه داده ها که در حال حاضر از مزایای آن بهره مند می شوند، در حالی که این خطر باقی مانده در پشت یک صنعت به طور فزاینده رقابتی و منابع اتوماسیون آموزش دیده می شود، به عنوان توسعه پایدارتر و محیط زیست فناوری های بزرگ داده های بنیادی تر، و پایدارتر و پایدارتر، و پایدارتر، و پایدارتر می ماند.