شرکت های نفت و گاز به طور مداوم با تعدادی از چالش های خاص صنعت، از جمله عدم مشاهده فرآیندهای عملیاتی پیچیده، مشکلات بهبود عملکرد، مدیریت چرخه عمر تجهیزات، پیچیدگی لجستیک و رعایت مقررات زیست محیطی مواجه هستند. نگاهی بیندازید که چگونه حجم روزافزون داده‌های تولید شده توسط شرکت‌های نفت و گاز می‌تواند بر این چالش‌ها غلبه کند، وقتی به بینش‌های معنادار تبدیل شود.

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ چگونه به صنعت کمک می کند؟

تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ به ساده‌سازی عملیات‌های کلیدی نفت و گاز، مانند اکتشاف، حفاری، تولید و تحویل، در سه بخش بالادستی، میان‌دستی و پایین‌دستی کمک می‌کند.

بخش بالادستی

با خودکارسازی فرآیندهای توسعه چاه و نظارت برای مشتریان خود در صنعت نفت و گاز و با استفاده از تجربه کلی ScienceSoft در ساخت و اجرای راه‌حل‌های کلان داده، خاطرنشان می‌کنیم که تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ را می‌توان در بخش بالادستی به کار گرفت:

مدیریت داده های لرزه ای

تجزیه و تحلیل بالادستی با به دست آوردن داده های لرزه ای (جمع آوری شده با حسگرها) در یک منطقه بالقوه مورد علاقه در جستجوی منابع نفتی آغاز می شود. پس از جمع آوری داده ها، پردازش و تجزیه و تحلیل می شود تا مکانی برای حفاری تعیین شود. داده‌های لرزه‌ای را می‌توان با مجموعه داده‌های دیگر (داده‌های تاریخی یک شرکت در مورد عملیات حفاری سابق، داده‌های تحقیقاتی و غیره) برای تعیین میزان نفت و گاز در مخازن نفت ترکیب کرد.

بهینه سازی فرآیندهای حفاری

یکی از راه‌های بهینه‌سازی فرآیندهای حفاری، سفارشی‌سازی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده است که خرابی‌های احتمالی تجهیزات را پیش‌بینی می‌کنند. به عنوان نقطه شروع، تجهیزات مجهز به حسگرهایی برای جمع آوری داده ها در طول عملیات حفاری هستند. این داده‌ها، همراه با ابرداده‌های تجهیزات (مدل، تنظیمات عملیاتی، و غیره) از طریق الگوریتم‌های یادگیری ماشین اجرا می‌شوند تا الگوهای استفاده‌ای را شناسایی کنند که احتمالاً به خرابی ختم می‌شوند.

بهبود مهندسی مخازن

انواع سنسورهای پایین چاله (سنسورهای دما، سنسورهای صوتی، سنسورهای فشار و غیره) می توانند داده های مورد نیاز شرکت ها را برای بهبود تولید مخزن جمع آوری کنند. به عنوان مثال، با تجزیه و تحلیل داده های بزرگ، شرکت ها می توانند برنامه های کاربردی مدیریت مخزن را برای به دست آوردن اطلاعات به موقع و عملی در مورد تغییرات فشار، دما، جریان و آکوستیک مخزن توسعه دهند تا بینش و کنترل عملیات خود را افزایش دهند تا عملکرد و سوددهی مخزن را افزایش دهند.

بخش میانی

لجستیک در صنعت نفت بسیار پیچیده است و نگرانی اصلی انتقال نفت و گاز با کمترین ریسک ممکن است. شرکت ها از تجزیه و تحلیل حسگرها برای اطمینان از لجستیک ایمن محصول انرژی خود استفاده می کنند. نرم‌افزار تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده، داده‌های حسگر خطوط لوله و تانکرها را برای تشخیص ناهنجاری‌ها (ترک‌های خستگی، خوردگی تنش، حرکات زمین لرزه‌ای و غیره) تجزیه و تحلیل می‌کند که امکان جلوگیری از حوادث را فراهم می‌کند.

بخش پایین دستی

شرکت‌های نفت و گاز می‌توانند از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کلان داده‌ها برای کاهش زمان‌های خرابی و هزینه‌های تعمیر و نگهداری تجهیزات پالایشگاهی استفاده کنند و در نتیجه مدیریت دارایی را بهبود بخشند. به عنوان اولین گام، عملکرد تجهیزات با مقایسه داده های عملیاتی تاریخی و فعلی آن تجزیه و تحلیل می شود. بر اساس معیارهای پایان عمر دستگاه و شرایط خرابی، پیش‌بینی عملکرد بیشتر تنظیم می‌شود. در نهایت، عملکرد تخمینی تجهیزات به تصویر کشیده شده و به متخصصان تعمیر و نگهداری ارائه می شود تا آنها تصمیم بگیرند، مثلاً، جایگزین این دارایی شوند.

یک مثال واقعی از تجزیه و تحلیل داده های بزرگ در نفت و گاز

برای ترویج استفاده گسترده از کلان داده در صنعت، ما به مشتریان خود نشان می دهیم که چگونه رویال داچ شل PLC، یکی از هفت شرکت بزرگ نفت و گاز، از پتانسیل کلان داده استفاده می کند:

بررسی و پایش مناطق اکتشاف نفت.

این شرکت از یک تحلیل لرزه ای برای بررسی منطقه و نشان دادن اینکه آیا منطقه داده شده حاوی ذخایر نفت و گاز است یا خیر استفاده می کند. تجزیه و تحلیل پیچیده‌تر کلان داده اجازه می‌دهد تا قبل از تصمیم به حفاری، تفاوت‌های ظریف یک سایت حفاری خاص را درک کنید.

برای پیش بینی تولید

شل برای اندازه‌گیری داده‌های لرزه‌ای، کابل‌های فیبر نوری را با حسگرهایی در داخل چاه‌ها نصب می‌کند. این داده‌ها بیشتر با استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی برای ایجاد نقشه‌های سه‌بعدی و چهار بعدی از مخازن نفت مورد تجزیه و تحلیل قرار می‌گیرند تا مشخص شود چه مقدار نفت و گاز هنوز در مخزن باقی مانده است.

برای افزایش طول عمر تجهیزات

شل با تولید هزاران داده حسگر، تجزیه و تحلیل پیشرفته ای را روی ماشین آلات سایت های حفاری اجرا می کند تا عملکرد خود را بهبود بخشد و به طور فعال بفهمد که چه تجهیزاتی به تعمیر و نگهداری نیاز دارند. این باعث تحریک زمان حفاری طولانی تر با توقف های تعمیر و نگهداری کمتر می شود. تنها در نیجریه، شل توانسته است با استفاده از تجزیه و تحلیل حسگرها بیش از 1 میلیون دلار صرفه جویی کند.

برای افزایش کارایی لجستیک.

شل از الگوریتم‌های پیچیده برای تجزیه و تحلیل هزینه‌های حمل و نقل و تولید، عوامل اقتصادی که تقاضا را افزایش می‌دهند و همچنین الگوهای آب‌وهوا برای تعیین نحوه و مکان انتقال محصولات تصفیه‌شده و نحوه تعیین قیمت‌ها استفاده می‌کند.

برای کاهش ردپای خالص کربن.

طبق آخرین گزارش پایداری شل، این شرکت “از چشم انداز انتقال به سمت سیستم انرژی با انتشار خالص صفر حمایت می کند”. یکی از راه‌هایی که این شرکت برای کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای در نظر دارد، استفاده از فناوری جذب و ذخیره‌سازی کربن است که توسط نرم‌افزار کلان داده قدرتمند شده است.

با تجزیه و تحلیل داده های بزرگ، شرکت ها مجموعه داده های عظیمی را به تصمیمات اکتشاف نفت و گاز، کاهش هزینه های عملیاتی، افزایش طول عمر تجهیزات و اثرات زیست محیطی کمتر تبدیل می کنند.

لینک منبع : https://www.scnsoft.com/blog/big-data-analytics-oil-gas