Iot 및 Big Data의 영향은 석유 및 가스 탐사 효율에

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석유 및 가스 탐사에 IoT 혁명

IoT는 석유 및 가스의 네트워크가 연결 센서, 액추에이터 및 장비가 드릴링 리그, 파이프라인, 웰헤드 및 원격 탐험 사이트에서 배포됩니다. 이러한 센서는 지속적으로 온도, 압력, 진동, 유량 및 지질 조건에서 데이터를 수집합니다. 데이터는 실시간 분석을위한 중앙화된 플랫폼으로 위성 또는 셀룰러 네트워크를 통해 전송됩니다.

IoT는 끊임없이 변화하는 혁신을 통해, IoT는 끊임없이 변화하는 혁신을 주도하고 있습니다. 이러한 혁신은 끊임없이 변화하는 혁신을 주도하고 있습니다. 이러한 혁신은 끊임없이 변화하는 혁신을 주도하고 있습니다. 이러한 혁신은 끊임없이 변화하는 혁신을 주도하고 있습니다. 이러한 혁신은 끊임없이 변화하는 혁신을 주도하고 있습니다.

Shell과 BP와 같은 선도적인 운영자는 IoT 인프라에서 크게 투자했습니다. Shell의 “Smart Fields” 프로그램은 수천 개의 센서를 사용하여 멕시코의 걸프를 통해 자산을 모니터링하고 예측 유지 보수를 가능하게하고 계획되지 않은 가동 중단 시간을 줄입니다. McKinsey 보고서에 따르면 석유 가스의 IoT 애플리케이션은 효율성과 운영 비용을 절감하면서 2025의 누적 가치에 대해 최대 $1.6 조를 생성 할 수 있습니다.

Big Data Analytics: 데이터의 계층을 전략적 결정으로 설정

IoT 기기는 단일 드릴링 작업에서 하루 동안 엄청난 양의 데이터를 생성하면서 빅 데이터 분석은 프로세스, 저장 및 정보를 해석하는 도구를 제공합니다. 기계 학습, 인공 지능 및 통계 모델링을 포함한 고급 분석 기법은 인체 분석가가가 놓을 수 있다는 패턴을 식별하는 과거와 실시간 데이터에 적용됩니다.

이 예측 기능은, Big Data는 지질적인 모델을 정제하는 데 사용되며, 보존제 행동을 예측하고 드릴링 위험을 평가합니다. 예를 들어, 과거 드릴링 데이터를 분석하여 기계 학습 알고리즘은 고압 영역이나 결함 라인에 직면하는 악명리를 예측할 수 있습니다. 이 예측 기능은 운영자가 유동적으로 드릴링 매개 변수를 조정하고 비용으로 타격을 피하거나 파이프 사고를 방지 할 수 있습니다.

Microsoft Azure 및 Amazon Web Services와 같은 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 복잡한 시뮬레이션을 실행하고 지진 데이터의 펫타 바이트를 저장하는 데 사용할 수 있습니다. Deloitte 연구]에 언급 된대로 Big Data 분석 채택 업체는 기존의 분야에서 10 ~ 20 %의 개선과 5 ~ 10 %의 회복율을 볼 수 있습니다.

IoT 및 Big Data의 주요 응용 분야

Seismic Imaging 및 Subsurface 시각화

세리즘 조사는 지하 대형의 3D 이미지를 만드는 광범위한 처리가 필요한 대규모 데이터 세트를 생성합니다. 해양 바닥 또는 토지에 배치 된 IoT-enabled 지진 노드는 고해상도 음향 데이터를 수집합니다. Big Data 알고리즘은 그 후 몇 달에서 몇 주까지 해석 할 때 필요한 이미지를 재구성합니다. 이 회사는 더 높은 특정 요소를 핀 포인트 달콤한 반점을 허용하며 건조한 웰빙의 위험을 낮춘다.

드릴링 최적화

드릴 문자열에 대한 IoT 센서는 비트, 토크, 침투율과 같은 실시간 매개 변수를 전달합니다. 인근 우물에서 역사적인 데이터와 결합 된 Big Data 모델은 최적의 드릴링 매개 변수를 추천 할 수 있습니다. 이것은 비 생산 시간 (NPT)을 줄이고 비싼 드릴 비트의 수명을 연장합니다. 예를 들어, Permian Basin의 운영자는 예측 분석으로 드릴링 시간을 15 % 단축하여 비용을 절감하는 데 사용했습니다.

Reservoir 특성화

이재류의 이질성을 이해하는 것은 효율적인 탐험에 중요합니다. 영구 하부 게이지 및 분산 온도 감지 (DTS) 케이블에서 IoT 데이터는 압력과 온도의 지속적인 프로파일을 제공합니다. Big Data 분석을 통해 대변적 데이터와 통합하면, geologist는 porosity, permeability 및 유체 콘텐츠의 변이를 차지하는 상세한 3D 공기통 모델을 구축할 수 있습니다. 이 더 정확한 예비 견적 및 더 나은 현장 계획으로 이어집니다.

환경 모니터링 및 준수

IoT 센서는 또한 대기 및 수질, 소음 수준 및 메탄 배출을 모니터링합니다. 실시간 데이터는 운영자가 누출을 조기 감지하고 규제 요구 사항을 준수하는 데 도움이됩니다. Big Data 분석은 특정 운영 활동과 함께 방출 스파이크를 부식 할 수 있으며 대상 완화 조치를 가능하게합니다. 이 뿐만 아니라 환경 영향을 줄이고 운영을 위해 회사의 사회적 라이센스를 보호합니다.

운영 혜택: 비용, 안전, 생산성 이득

IoT 및 Big Data의 통합은 탐험 수명주기 전반에 걸쳐 얽매이지 않는 혜택을 제공합니다. 가장 중요한 것은 비용 절감입니다. 예상 분석을 사용하여 필요한 경우 유지 보수를 일정으로 유지하도록 함으로써 고정 달력에 비해 운영자는 최대 30%까지 유지 비용을 절감하고, 촉매 장비 고장을 방지할 수 있습니다.

안전 개선은 똑같이 보완됩니다. IoT 센서는 가스 누출, 비정상적인 온도, 또는 구조적 인 변형을 감지 할 수 있습니다. 자동화 된 폐쇄 시스템은 즉시 트리거 될 수 있으며 근로자 및 자산을 보호합니다. 사고의 경우 Big Data Analysis of Sensor logs는 루트 원인을 식별하고 재발을 방지합니다. [[FLT : 0]U.S. Energy[[FLT : 1]]에 따르면 디지털 기술은 가스 및 가스를 통해 5 년 동안 지속되는 동안 직장을 감소 시켰습니다.

생산성 향상은 감소된 가동 중단 및 빠른 결정 주기에서 옵니다. 실시간 데이터는 Geoscientists가 비행에 드릴링 trajectories를 조정하는 것을 허용하고, 처음으로 기름에 시간을 단축합니다. 중요한 북아메리카 바다 통신수는 IoT 가능하게 한 순간 가동 센터가 매년 수백만 달러의 10를 저장하는 20%에 의하여 개량한 훈련 효율성을 보고했습니다.

향상된 복구율

기존의 리서치에서 초기 탐사, IoT 및 Big Data 향상 복구를 통해 영구적인 모니터링 시스템 트랙 물 절단 및 가스 돌파, 운영자가 잘 자극 전략을 최적화 할 수 있도록. 데이터 구동 공기 공기통 모델은 추가 개발 잘, 궁극적 인 회복 요소를 증가, 증가하는 우회 된 유료 영역을 식별 할 수 있습니다.

구현에 도전

IoT 및 Big Data를 탐험하는 것은 이점에도 불구하고, 탐험 워크플로우는 장애물이 없지 않습니다. 하나의 주요 도전은 유대량과 다양한 데이터입니다. 레거시 시스템은 종종 스트리밍 센서 데이터를 처리하는 대역폭이 부족하여 IT 인프라에 중요한 업그레이드를 필요로 합니다. 다른 공급업체와 플랫폼의 데이터 통합은 지속적 이슈로 센서 형식 및 통신 프로토콜이 널리 변화합니다.

사이버 보안은 또 다른 중요한 관심사입니다. 수천 개의 연결된 장치와 함께 공격 표면은 극적으로 확장됩니다. 위반은 작업, 환경 손상을 발생하거나 민감한 지질 데이터를 노출 할 수 있습니다. 운영자는 강력한 암호화, 네트워크 세그먼트 및 지속적인 위협 모니터링에 투자해야합니다.

기술 격차는 또한 채택을 무결합니다. 기름과 가스 산업은 석유 엔지니어와 지자체와 같은 도메인 전문가에 전통적으로 의존했습니다. 디지털 변혁은 데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어 및 도메인 전문가와 함께 일할 수있는 IoT 전문가를 요구합니다. 회사는 기존 직원을 쌓고 기술 회사와 파트너십을 형성함으로써이 문제를 해결하고 있습니다.

디지털 탐사의 미래

IoT 및 Big Data의 융합은 다른 신기술을 통해 더욱 재탄생적인 탐험을 할 수 있습니다. 데이터가 클라우드로 전송되는 것보다 IoT 기기에서 로컬로 처리되는 Edge 컴퓨팅은 대기 시간을 줄이고 제한된 연결이 가능한 원격 위치에서 실시간 결정을 가능하게 합니다.

인공지능과 머신러닝은 더 자율적일 것입니다. AI 구동 드릴링 시스템은 주변의 일관성을 달성하는 데 필요한 부분으로, 하부 조건을 기반으로 밀리 초에 매개 변수를 조정할 수 있습니다. 물리적 자산의 디지털 트윈-실버 복제는 운영자가 수자원을 커밋하기 전에 탐험 시나리오와 테스트 다른 전략을 시뮬레이션 할 수 있습니다.

석유 및 가스 분야에서 5G 네트워크의 채택은 수천 개의 동시 IoT 연결을 지원하는 데 필요한 높은 대역폭과 낮은 대기 시간을 제공 할 것입니다. 이것은 자율 드릴링 리그에서 자율적 인 시술 조사에 이르기까지 더 많은 과립 모니터링 및 고급 자동화를 가능하게합니다.

에너지 전환이 가속화되면서 IoT 및 Big Data는 탄소 캡처 및 스토리지 (CCS) 탐험에 역할을 할 것입니다. 스토리지 저장소의 무결성을 모니터링하고 CO2 배관을 추적하는 것은 석유 및 가스 탐사에 개발 된 동일한 센서 네트워크 및 분석 플랫폼에서 크게 의존합니다.