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石油およびガス業界は、過去10年間に大きな変革を遂げ、技術的進歩によって大きく推進されています。最も影響力のあるイノベーションの2つは、モノのインターネット(IoT)とビッグデータ分析です。これらの技術は、より効率的な探査プロセスを変革し、より効率的な探査、より安全、そして費用効果が大きいものにしています。ビッグデータストリームから、AIを埋め込むことで、オペレータは、彼らがどのように見つけ、定量化し、炭化物資源を抽出し、そして、そして重要な資源を抽出するのかを明らかにしています。このIoT分野は、特定の分野に及ぼす影響を、IoTやす、重要な分野に注目します。
石油・ガス探査におけるIoT革命
石油・ガスにおけるIoTは、接続されたセンサー、アクチュエータ、および装置を掘削リグ、パイプライン、坑井、リモート探査サイト全体に展開するネットワークを指します。これらのセンサーは、温度、圧力、振動、流量、地質条件に関するデータを継続的に収集します。データは、衛星または携帯電話ネットワークを介してリアルタイム分析のための集中プラットフォームに送信されます。
探査では、操作が厳しい環境や遠隔環境で頻繁に起こる場合、IoT は人間の存在を必要としずに継続的な監視を可能にします。例えば、地震センサーは微妙な地面の動きを検出できます。一方、ダウンホールセンサーは、掘削中にリアルタイムの形成評価を提供します。このデータの定常的なストリームは、地理科学者とエンジニアがより迅速に、より詳細な情報に基づいた意思決定を可能にし、データ取得と実用的な洞察の間の時間を減らすことができます。
ShellやBPなどの大手オペレーターは、IoTインフラに大きく投資しています。Shellの「スマートフィールド」プログラムでは、メキシコ湾岸に資産を監視し、予測的なメンテナンスと計画外のダウンタイムを削減するセンサーが数千台使用しています。[]によると、McKinsey Report]])、オイルおよびガス中のIoTアプリケーションは、最大$ 1.6兆を2025倍に増加させ、運用コストを削減し、運用効率を削減できます。
ビッグデータ分析: 戦略的意思決定にデータのレイヤーを回す
IoTデバイスは、単一の鋭い操作から1日あたりのテラバイト数の膨大なデータ量を生成する一方で、ビッグデータ分析では、その情報を処理、保存、解釈するためのツールを提供しています。機械学習、人工知能、統計モデリングなどの高度な分析技術は、歴史とリアルタイムのデータに適用され、ヒト分析が見逃す可能性があるパターンを特定します。
調査では、ビッグデータは地質モデルを精製し、貯水池の動作を予測し、鋭いリスクを評価するために使用されます。例えば、過去の鋭いデータを分析することにより、機械学習アルゴリズムは、高圧ゾーンや欠陥ラインに遭遇する可能性を予測することができます。この予測機能により、オペレータは、コストリーな吹き出しやパイプインシデントを回避し、作業者が積極的な訓練パラメータを調整することができます。
Microsoft AzureやAmazon Web Servicesなどのクラウドコンピューティングプラットフォームは、複雑なシミュレーションを実行し、地震データの小文字バイトを保存することが可能になりました。 ] で指摘されているように、Deloitte study] は、ビッグデータ分析を採用する企業が、掘削効率の10～20%の改善と既存のフィールドからの回復速度が5～10%増加するのを見ています。
IoTとビッグデータを活用した調査の主要アプリケーション
地震動・表面可視化
地震調査では、地下3D画像を作成するために広範な処理を必要とする大規模なデータセットが生成されます。 IoT対応の地震ノードは、海洋フロア上に配置され、土地上は高解像音響データを収集します。 ビッグデータアルゴリズムは、これらの画像をより高精度に再構築し、数か月から数週間までの解釈に必要な時間を減らすことができます。 これにより、企業がより確実な甘いスポットを特定し、ドライウェルのリスクを下げることができるようになります。
掘削最適化
掘削中に、ドリル文字列のIoTセンサーは、ビット、トルク、および貫通速度の重みなどのリアルタイムパラメータを送信します。 近隣の井戸から歴史データと組み合わせることで、ビッグデータモデルは最適な掘削パラメータをお勧めすることができます。 これは、非生産時間(NPT)を削減し、高価なドリルビットの寿命を延ばします。 例えば、ペルミアン・バインのオペレータは、予測分析を使用して、平均的なコストを15%削減し、コストを1回あたり$1.2百万ドル削減しました。
貯水池の特性評価
貯水池の異質性を理解することは効率的な探査のために不可欠です。恒久的なダウンホールゲージおよび分散温度センシング(DTS)ケーブルからのIoTデータが連続圧力と温度のプロファイルを提供します。ビッグデータ分析による石油物理データと統合すると、地質学者は、気孔率、透過性、流体コンテンツの変動のために考慮する詳細な3D貯水池モデルを構築することができます。これにより、より正確な予約見積りとより良いフィールド開発計画が実現されます。
環境モニタリングとコンプライアンス
IoTセンサーは、探査現場の大気および水質、騒音レベル、およびメタン排出量を監視しています。リアルタイムデータでは、オペレーターが漏れを早期に検知し、規制要件を満たします。ビッグデータ分析は、特定の運用活動に排出スピークを関連付け、標的緩和策を有効にできます。これは、環境への影響を低減するだけでなく、企業の社会的ライセンスを運用するのも保護します。
運用上のメリット: コスト、安全、生産性向上
IoTとビッグデータを統合することで、探査ライフサイクル全体で有形なメリットが得られます。最も重要なのは、コストダウンです。予測分析を使用してメンテナンスを必要な場合にのみスケジュールし、固定カレンダーではなく、オペレーターはメンテナンスコストを最大30%削減し、大惨な機器の故障を回避することができます。
安全改善は、同様に説得力があります。 IoTセンサーは、危険になる前に、ガス漏れ、異常な温度、または構造緊張を検出することができます。 自動シャットダウンシステムは、労働者や資産を保護するために即座にトリガーすることができます。 事故が発生した場合、センサーログのビッグデータ解析は、根本原因を特定し、再発を防ぐことができます。 ]]によると、U.S. エネルギー省、デジタル技術は、過去5年間で油田の作業場で傷害を減少させました。
生産性向上は、ダウンタイムと意思決定サイクルの短縮から来ています。リアルタイムデータにより、地理科学者は、飛行時に掘削軌跡を調整し、最初のオイルに時間を短縮することができます。主要な北海オペレータは、IoT対応のリアルタイムオペレーションセンターが、年間で数百万ドルの節約を20%削減し、掘削効率を向上させることを報告しました。
回復率の改善
初期調査を超えて、IoT と Big Data は既存の貯留層から回復を強化します。恒久的な監視システムは、オペレータが十分な刺激戦略を最適化できるように、水切りとガス遮断を追跡します。データ主導の貯水池モデルは、追加の開発井戸を正当化し、究極の回復因子を増やすことによって、バイパスされたペイゾーンを特定することができます。
導入課題
利点にもかかわらず、IoTとビッグデータを統合して、探査ワークフローはハードルなしではいません。 1つの主要な課題は、せん断のボリュームと様々なデータです。 従来のシステムでは、ストリーミングセンサーデータを処理するための帯域幅が不足し、ITインフラストラクチャへの大きなアップグレードを必要とすることが多いです。 異なるベンダーとプラットフォーム間でのデータ統合は、センサーフォーマットや通信プロトコルが広く変化するにつれて、持続的な問題が残っています。
Cybersecurityは、別の重要な懸念事項です。接続されたデバイスの数千人で、攻撃面が劇的に拡大します。違反は、操作を中断したり、環境の損傷を引き起こしたり、機密地質データを露出したりすることができます。オペレータは、堅牢な暗号化、ネットワークのセグメンテーション、および継続的な脅威監視に投資する必要があります。
スキルギャップも採用を阻害します。石油およびガス業界は、石油技術者や地質学者などのドメインの専門家に伝統的に頼っています。デジタル変革は、ドメインの専門家と一緒に働くことができるデータサイエンティスト、ソフトウェアエンジニア、IoTスペシャリストを要求しています。企業は、既存のスタッフをアップスキルアップし、テクノロジー企業とのパートナーシップを形成することによってこれに対処するものです。
デジタル調査の未来
今後、IoTとビッグデータと他の新興技術との融合により、さらなる再構築が進んでいきます。エッジコンピューティングは、クラウドに送信するだけでなく、IoTデバイスにデータをローカルに処理し、レイテンシーを削減し、リモートロケーションでも、限られた接続でリアルタイムの意思決定を可能にします。
人工知能と機械学習は、より自律的になります。AI主導の鋭いシステムは、欠点に基づいてミリ秒単位でパラメータを調整することができ、近接の一貫性を達成します。デジタルツイン - 物理的な資産の仮想レプリカ - オペレータは、資本をコミットする前に、さまざまな戦略を模擬し、テストすることができます。
石油およびガス分野の5Gネットワークの採用は数千の同時IoT接続を支えるために必要とされる高い帯域幅および低い潜伏を提供します。これは自動運転の装備からの無人の地震調査により粒状監視および高度のオートメーションを、可能にします。
エネルギー移行が加速するにつれて、IoTとビッグデータもカーボンキャプチャとストレージ(CCS)調査での役割を果たします。 ストレージ貯水池の完全性を監視し、CO2の配管を追跡すると、石油およびガス探査用に開発された同じセンサーネットワークと分析プラットフォームに大きく依存します。
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石油およびガス探査効率に関するIoTとビッグデータの影響は、深刻で成長しています。リアルタイムのモニタリング、予測分析、データ主導の意思決定を可能にすることで、これらの技術はコストを削減し、安全を改善し、調査キャンペーンの成功率を増加させます。デジタル変革を抱える企業は、すでにメリットを享受しています。一方、リスクが増加する競争環境で残っていることを遅らせる一方で、産業は、より大きなオートメーションと持続可能性、IoTおよびビッグデータ探索の基礎に発展しました。