תעשיית הנפט והגז עברה שינויים משמעותיים בעשור האחרון, המונעת בעיקר על ידי קידום טכנולוגי.שני מהחדשנות המשפיעה ביותר הם האינטרנט של הדברים (IoT) וניתוח נתונים גדולים.טכנולוגיות אלה יש תהליכי מחקר מהפכניים, מה שהופך אותם יעילים יותר, בטוחים יותר, וחסכוניים יותר, על ידי הטמעת אינטליגנציה לנכסים פיזיים ומיצוי תובנות ניתנות לפעולה מזרמים נתונים מסיביים, מעצבים מחדש את האופן שבו הם מאתרים, מטהרים, ומדגימים משאבים דיגיטליים, על פני טכנולוגיות טכנולוגיות טכנולוגיות טכנולוגיות טכנולוגיות טכנולוגיות טכנולוגיות, על פני מידע על פני מידע על יעילות ואפקטים על פני כדור הארץ, ואפקטים על יעילות ואפקטים על פני חומרים דיגיטליים, על פני כדור הארץ, על יעילות ותוצאות טכנולוגיות.

המהפכה של ה-IoT ב- Oil and Gas Exploration

IoT בשמן וגז מתייחס לרשת של חיישנים מחוברים, ממריצים, והמכשירים שפורצים על פני השקיות, צינורות, ראשי טובבות, ואתרי חיפוש מרחוק.חיישנים אלה אוספים באופן רציף נתונים על טמפרטורה, לחץ, רטט, קצבי זרימה, ותנאים גיאולוגיים.ההנתונים מועברים באמצעות רשתות לוויין או תאיים לפלטפורמות ממורכזות לניתוח בזמן אמת.

במחקר, שבו מבצעים מתרחשים לעתים קרובות בסביבות קשות ומרוחקות, IoT מאפשר ניטור רציף מבלי לדרוש נוכחות אנושית.לדוגמה, חיישנים סיסמיים יכולים לזהות תנועות קרקעיות עדינות, בעוד חיישנים של החור מספקים הערכה בזמן אמת במהלך התרגיל. זרם קבוע זה של נתונים מאפשר גיאו-מדעיסטים ומהנדסים לקבל החלטות מהירות יותר, מושכלות יותר, צמצום הזמן בין רכישת נתונים לבין תובנה מעשית.

מפעילי מובילים כגון Shell ו- BP השקיעו רבות בתשתיות IoT.תוכנית "שדות חכמים" של שיל, למשל, משתמשת באלפי חיישנים כדי לפקח על נכסים ברחבי מפרץ מקסיקו, המאפשרת תחזוקה חיזוי וצמצום זמן השבתה לא מתוכנן על פי AFLT:0McKinsey ReportFLT:1, יישומים של שמן וגז יכולים לייצר טריליון דולר בשווי מצטבר של עד 2025 ולהפחית את עלויות התפעוליות.

Big Data Analytics: הפיכת שכבת נתונים להחלטות אסטרטגיות

בעוד מכשירים IoT מייצרים כמויות עצומות של נתונים – לעתים קרובות terabytes ליום ממבצע יחיד של קידוח – Big Data Analytics מספק את הכלים לעיבוד, לאחסן ולפרש את המידע הזה.טכניקות ניתוח מתקדמות, כולל למידת מכונה, בינה מלאכותית, מודלים סטטיסטיים, מוחלים על נתונים היסטוריים ומציאותיים כדי לזהות דפוסים שאנליסטים אנושיים עלולים להחמיץ.

במחקר, Big Data משמש לחדד מודלים גיאולוגיים, לחזות התנהגות של מאגר, ולהעריך סיכונים קידוח.לדוגמה, על ידי ניתוח נתונים קידוח העבר, אלגוריתם למידת מכונה יכול לחזות את הסבירות של מפגש אזורי לחץ גבוה או קווי אשמה. יכולת חיזוי זה מאפשר למפעילים להתאים את הפרמטרים של קידוח באופן יזום, הימנעות מפגיעות יקרות או תאונות צינור תקועות.

פלטפורמות מחשוב ענן כמו Microsoft Azure ו- Amazon Web Services הפכו אותו לזמין להפעלת סימולציות מורכבות ולאחסן קטבים של נתונים סיסמיים.כפי שצוין במחקר FLT:0Deloitte StudyFLT:1, חברות אשר אימצו ניתוח נתונים גדול רואים שיפור של 10-20% בתרגול יעילות ועלייה של 5-10% בשיעורי התאוששות מתחומים קיימים.

יישומים מרכזיים של IoT ונתונים גדולים בחקר

הדמיה סיסמית ושקיפות

סקרים סיסמית מייצרים נתונים מסיביים הדורשים עיבוד נרחב כדי ליצור תמונות תלת-ממדיות של היווצרות תת-קרקעית.הדברים הסיסמית'ים שניתן להעלות על רצפת האוקיינוס או על הקרקע אוספים נתונים אקוסטיים ברזולוציה גבוהה.אלגוריתמים נתונים גדולים לאחר מכן לשחזר תמונות אלה עם דיוק גדול יותר, צמצום הזמן הדרוש לפרשנות מחודשיים עד שבועות.

אופטימיזציה

במהלך קידוח, חיישני IoT על מיתר התרגיל לשדר פרמטרים בזמן אמת כמו משקל על bit, מומנט, וקצב חדירה. בשילוב עם נתונים היסטוריים מבארות סמוכים, מודלים Big Data יכולים להמליץ על פרמטרים אופטימליים של קידוח.זה מקטין זמן לא פרודוקטיבי (NPT) ומרחיב את החיים של סיביות לקדוח יקר.לדוגמה, מפעיל באגן Permian המשמש ניתוח חיזוי כדי להפחית את התרגיל ב -15% מיליון דולר.

Reervoir Characterization

הבנת הטרוגניות של מאגר היא קריטית למחקר יעיל.מידע של IoT ממדי חור קבועים וכבלי טמפרטורה מבוזרים (DTS) מספקים פרופילים רצופים של לחץ וטמפרטורה.כאשר משולבים עם נתונים קטנופיאליים באמצעות ניתוח נתונים Big Data, גיאולוגים יכולים לבנות מודלים מפורטים של 3D מאגרים אשר אחראים על וריאציות בפוכות, הסתברות, תוכן נוזלי זה מוביל לרזרבות מדויקות יותר ותכניות פיתוח טובות יותר.

פיקוח סביבתי והתאמה

חיישני IoT גם לפקח על איכות האוויר והמים, רמות הרעש, ופליטת מתאן סביב אתרי מחקר. מידע בזמן אמת עוזר למפעילים לזהות דליפות מוקדם ולעמוד בדרישות הרגולטוריות. Big Data Analytics יכול לקשור בין ספייקטים עם פעילויות מבצעיות ספציפיות, המאפשרות אמצעי הפחתה ממוקדים.זה לא רק מקטין את ההשפעה הסביבתית, אלא גם מגן על הרישיון החברתי של החברה לפעול.

יתרונות תפעוליים: עלויות, בטיחות ורווחיות המוצר

השילוב של IoT ו Big Data מספק יתרונות מוחשיים על פני מחזור החיים של המחקר.אחד החשובים ביותר הוא ירידה בעלויות.על ידי שימוש בניתוחים חיזויים כדי לקבוע תחזוקה רק כאשר יש צורך, ולא בלוח שנה קבוע, מפעילי יכול לקצץ בעלויות תחזוקה עד 30% ולהימנע כשלי ציוד קטסטרופליים.

שיפורים בטיחותיים משכנעים באותה מידה.חיישנים IoT יכולים לזהות דליפות גז, טמפרטורות חריגות, או זן מבני לפני שהם הופכים לסיכונים.מערכות ההשבתה האוטומטיות יכולות להיות מופעלות באופן מיידי, הגנה על עובדים ונכסים.במקרה של אירוע, ניתוח נתונים גדול של יומני חיישן מסייע לזהות סיבות שורש ולמנוע הישנות.

רווחי המוצר מגיעים ממחזורי ההחלטות הפחתות ומהירות יותר.הנתונים בזמן אמת מאפשרים לגיאולוגים להסתגל לטרכיונות קידוח על המטוס, תוך קוצר הזמן לנפט הראשון.מפעיל ים גדול בצפון דיווחו כי מרכזי פעולות בזמן אמת של IoT הצליחו לשפר את יעילות הקידוח ב-20%, ובכך לחסוך עשרות מיליוני דולרים בשנה.

שיפור קצב ההתאוששות

מעבר למחקר הראשוני, IoT ו-Big Data משפרים את ההתאוששות ממאגרי מידע קיימים.מערכות ניטור קבועות עוקבות אחר קיצוץ במים ופריצה גזית, ומאפשרות למפעילים לייעל אסטרטגיות גירוי טובות.מודלים של מאגר נתונים יכולים לזהות אזורי תשלום עקפים המצדיקים בארות פיתוח נוספות, הגדלת גורמי ההתאוששות האולטימטיביים.

אתגרים במימוש

למרות היתרונות, שילוב של IoT ו-Big Data לתוך זרימת עבודה הוא לא ללא מכשולים. אתגר גדול אחד הוא נפח האייר ומגוון של נתונים.מערכות Legacy לעתים קרובות חסר רוחב הפס כדי לטפל בנתונים חיישן הזרמת, הדורש שיפורים משמעותיים לתשתיות IT. שילוב נתונים על פני ספקים ופלטפורמות שונות, כמו פורמטי חיישן ופרוטוקולים תקשורת שונים.

אבטחת סייבר היא עוד דאגה ביקורתית.עם אלפי מכשירים מחוברים, פני השטח של ההתקפה מתרחבים באופן דרמטי.פרץ יכול לשבש פעולות, לגרום נזק סביבתי, או לחשוף נתונים גיאולוגיים רגישים. המפעילים חייבים להשקיע בהצפנה, פלח רשת, ניטור איומים מתמשך.

פערי סקיל גם מעכבים אימוץ.תעשיית הנפט והגז הסתמך באופן מסורתי על מומחי תחומים כגון מהנדסי נפט וגלוגים.הטרנספורמציה הדיגיטלית דורשת מדענים, מהנדסי תוכנה ומומחים IoT שיכולים לעבוד לצד מומחי דומיין.חברות מטפלות בכך על ידי הריגת צוות קיים ויצירת שותפויות עם חברות טכנולוגיה.

עתיד המחקר הדיגיטלי

במבט קדימה, ההתכנסות של IoT והנתונים הגדולים עם טכנולוגיות מתפתחות אחרות תמשיך לחקור מחדש. Edge מחשוב, שבו הנתונים מעובדים באופן מקומי במכשירי IoT ולא נשלחים לענן, תפחית את הגמישות ויאפשרו החלטות בזמן אמת גם במקומות מרוחקים עם קישוריות מוגבלת.

אינטליגנציה מלאכותית ולמידה של מכונה יהפכו להיות יותר אוטונומיים.מערכות קידוח מונעות על ידי AI יכולות להתאים פרמטרים במילימטרים המבוססים על תנאי הנפילה, להשיג עקביות כמעט מושלמת. תאומים דיגיטליים - העתקים וירטואליים של נכסים פיזיים - יאפשרו למפעילים לדמות תרחישים של חיפוש ולבחון אסטרטגיות שונות לפני ביצוע הון.

אימוץ רשתות 5G בנפט ושדות גז יספק רוחב פס גבוה וכבדות נמוכה הנדרשת כדי לתמוך אלפי חיבורים במקביל IoT.זה יאפשר ניטור גרפי יותר ואוטומציה מתקדמת, החל מ השקיות קידוח אוטונומיות ועד סקרים סיסמית'ים מבוססי מזל"ט.

בעוד המעבר האנרגיה מאיץ, IoT ו Big Data ישחקו תפקיד בלכידת פחמן ואחסון (CCS) בחיפוש אחר שלמות מאגרי אחסון ועיבוד של צינורות CO2 יסתמך רבות על אותן רשתות חיישן ופלטפורמות ניתוח שפותחו עבור חקר נפט וגז.

מסקנה

ההשפעה של IoT ו-Big Data על יעילות חקר הנפט והגז היא עמוקה והולכת וגדלה. על ידי מתן ניטור בזמן אמת, ניתוח חיזוי וקבלת החלטות, טכנולוגיות אלה להפחית עלויות, לשפר את הבטיחות, ולהגדיל את שיעור ההצלחה של מסעות חיפוש. חברות אשר לאמץ טרנספורמציה דיגיטלית כבר לקצור את היתרונות, בעוד אלה כי סיכון lag נשאר מאחור בסביבה תחרותית יותר ויותר משאבים מוגבלים.