过去十年来,石油和天然气工业经历了重大变革,这主要受技术进步的驱动。 两项最具影响力的创新是“物联网”和“大数据分析 ” 。 这些技术使勘探过程发生了革命性的变化,提高了其效率、更安全和成本效益。 通过将智能植入有形资产并从大量数据流中提取可操作的洞见,运营商正在重新塑造其定位、量化和提取碳氢资源的方式。 本文探讨了IOT和“大数据”对勘探效率的影响,突出了数字油田的具体应用、效益和前进之路。

IOT石油天然气勘探革命

石油和天然气中的IOT是指一个连接传感器、引爆器和装置组成的网络,部署在钻井平台、管道、井口和远程勘探地点之间。 这些传感器不断收集温度、压力、振动、流量和地质条件的数据。 这些数据通过卫星或蜂窝网络传输到集中平台进行实时分析。

在勘探中,在恶劣和偏远的环境中经常发生操作,IOT可以进行连续监测,而不需要人的存在。 例如,地震传感器可以探测到微妙的地面运动,而下洞传感器则提供钻探过程中的实时形成评价。 这种恒定的数据流使地球科学家和工程师能够做出更快,更知情的决定,缩短了数据获取和可操作性洞察之间的时间间隔。

壳牌公司和英国石油公司等主要运营商对IOT基础设施投入了大量资金。 比如,壳牌公司的“智能场”计划利用数千个传感器来监控墨西哥湾各地的资产,从而能够预测维护和减少计划外的停机时间。 根据一份麦肯锡报告,IOT在石油和天然气方面的应用通过提高效率和降低运营成本,到2025年,其累计价值可达1.6万亿美元。

大数据分析:将数据层转化为战略决定

互联网数据交换设备每天从一次钻探作业中生成大量数据 — — 通常是千字节数据 — — 大数据分析提供了处理、储存和解释这些信息的工具。 先进的分析技术,包括机器学习、人工智能和统计模型,被应用于历史和实时数据,以识别人类分析师可能错过的规律。

在勘探中,大数据被用于完善地质模型、预测储油层行为和评估钻井风险。 比如,通过分析过去的钻井数据,机器学习算法可以预测遇到高压区或断层的可能性。 这种预测能力可以让操作者主动调整钻井参数,避免昂贵的喷气或卡住的管道事故。

微软阿祖尔和亚马逊网络服务公司等云计算平台使得进行复杂的模拟和存储地震数据太极小。 正如Deloitte研究 所指出,采用大数据分析法的公司发现钻探效率提高了10-20%,现有领域回收率提高了5-10%。

IOT和大数据在勘探中的主要应用

地震成像和地下视觉

地震调查生成大量数据集,需要大量处理才能生成地下构造的3D图像. IOT启用的地震节点放置在洋底或陆地上,收集高分辨率的声学数据. 大数据算法随后更精确地重建这些图像,将判读所需时间从数月缩短到数周,这样公司就可以以更高的确定性确定甜点,降低干井的风险.

钻探优化

在钻探过程中,钻管弦上的IOT传感器会传递实时参数,如比特、扭矩和渗透率。结合附近水井的历史数据,大数据模型可以推荐最佳钻探参数。 这可以减少非生产性时间(NPT),延长昂贵钻管位的寿命。 例如,珀米亚盆地的操作员使用预测分析法将钻探时间减少15%,同时每井削减120万美元的成本。

储水层特性

了解储油层的异质性对于高效探索至关重要。 来自永久下洞测量仪和分布式温度感知电缆的IOT数据提供了压力和温度的连续剖面。 当通过大数据分析法与石油物理数据相结合时,地质学家可以构建详细的3D储油层模型,以考虑到孔径、渗透性和流体含量的变化。 这导致更准确的储备估计和更好的实地发展计划。

环境监测和遵守

互联网技术传感器还监测勘探地点周围的空气和水质、噪音水平和甲烷排放。 实时数据有助于操作者及早发现泄漏并遵守监管要求。 大数据分析可以将排放激增与具体的业务活动联系起来,从而能够采取有针对性的缓解措施。 这不仅会减少环境影响,而且会保护公司的社会经营许可。

业务效益:成本、安全和生产力收益

将IOT和Big Data整合在勘探生命周期中带来实际好处。 最重要的一项就是降低成本。 通过使用预测分析,仅在需要时而不是在固定日历上安排维护,操作员可以将维护成本削减30%,避免灾难性设备故障。

安全性改善同样具有说服力。IOT传感器可以在气体泄漏、异常温度或结构压力成为危险之前发现这些气体。 自动关闭系统可以立即启动,保护工人和资产。在发生事故时,对传感器日志的大数据分析有助于找出根源,防止再次发生。 根据美国能源部[,数字技术在过去5年中将石油和天然气部门的工作场所伤害减少了25%。

生产力收益来自停产时间的减少和更快的决策周期。 实时数据可以让地球科学家调整在苍蝇上的钻探轨迹,缩短时间到第一石油。 一个北海主要运营商报告说,IoT公司启用的实时作业中心提高了20%的钻探效率,每年节省数千万美元。

提高回收率

除了初步探索之外,IOT和Big Data还加强了现有水库的回收。 永久监测系统跟踪水量削减和气体突破,让运营商优化刺激策略。 数据驱动的水库模型可以识别绕行的付费区,为增加开发井提供理由,增加最终回收因素。

执行方面的挑战

尽管有这些好处,将IOT和Big Data纳入探索工作流程并非没有障碍。 一个重大挑战是数据的数量和种类。 遗留系统往往缺乏处理流传传感器数据的带宽,需要大幅升级到IT基础设施。 不同供应商和平台的数据整合仍然是一个长期存在的问题,因为传感器格式和通信协议差异很大。

网络安全是另一个关键问题。 数千个连接设备的网络安全使得攻击表面急剧扩大。 突破可能破坏操作、造成环境破坏或暴露敏感的地质数据。 操作者必须投入强大的加密、网络分割和持续的威胁监测。

技术差距也阻碍了采纳。 石油和天然气工业传统上依赖石油工程师和地质学家等领域专家。 数字化转型需要数据科学家、软件工程师和IOT专家,他们可以与领域专家一起工作。 公司正在通过提高现有员工的能力和与技术公司建立伙伴关系来解决这个问题。

数字探索的未来

展望未来,IOT和Big Data与其他新兴技术的融合将进一步重新塑造探索。 边缘计算是用IOT设备在当地处理数据而不是发送到云中,它将降低延迟性,并使得即使在连接有限偏远地区也能做出实时决定。

人工智能和机器学习将变得更加自主。 人工智能驱动的钻探系统可以在下洞条件下以毫秒的速度调整参数,实现接近完美的一致性。 数字双胞胎 — — 实物资产的虚拟复制品 — — 将允许操作者在投入资本之前模拟勘探情景并测试不同的策略。

在石油和天然气领域采用5G网络,将提供支持数千个同时连接的IOT所需的高带宽和低延迟,从而能够进行更多的颗粒式监测和先进的自动化,从自主钻井机到无人驾驶飞机地震调查。

随着能源过渡的加速,IOT和Big Data也将在碳捕获和储存(CCS)勘探中发挥作用. 监测储量库的完整性和跟踪二氧化碳羽流将严重依赖为石油和天然气勘探开发的相同的传感器网络和分析平台.

结论

互联网数据对石油和天然气勘探效率的影响是深刻的,并且越来越大。 通过实时监测、预测分析以及数据驱动的决策,这些技术降低了成本,提高了安全性,提高了勘探活动的成功率。 接受数字化改造的公司已经获得了收益,而那些落后的风险却被留在竞争日益激烈和资源日益紧张的环境中。 随着行业向更大的自动化和可持续性发展,互联网数据与大数据仍将是智能勘探的基础。