- 2013 Апрель
- 2013 Май
- 2013 Июль
- 2013 Август
- 2013 Сентябрь
- 2013 Октябрь
- 2013 Ноябрь
- 2013 Декабрь
- 2014 Январь
- 2014 Февраль
- 2014 Март
- 2014 Апрель
- 2014 Май
- 2014 Июнь
- 2014 Июль
- 2014 Август
- 2014 Октябрь
- 2014 Ноябрь
- 2014 Декабрь
- 2015 Январь
- 2015 Февраль
- 2015 Март
- 2015 Апрель
- 2015 Май
- 2015 Июнь
- 2015 Июль
- 2015 Август
- 2015 Сентябрь
- 2015 Октябрь
- 2015 Ноябрь
- 2015 Декабрь
- 2016 Январь
- 2016 Февраль
- 2016 Март
- 2016 Апрель
- 2016 Май
- 2016 Июнь
- 2016 Июль
- 2016 Август
- 2016 Сентябрь
- 2016 Октябрь
- 2016 Ноябрь
- 2016 Декабрь
- 2017 Январь
- 2017 Февраль
- 2017 Март
- 2017 Апрель
- 2017 Май
- 2017 Июнь
- 2017 Июль
- 2017 Август
- 2017 Сентябрь
- 2017 Октябрь
- 2017 Ноябрь
- 2017 Декабрь
- 2018 Январь
- 2018 Февраль
- 2018 Март
- 2018 Апрель
- 2018 Май
- 2018 Июнь
- 2018 Июль
- 2018 Август
- 2018 Сентябрь
- 2018 Октябрь
- 2018 Ноябрь
- 2018 Декабрь
- 2019 Январь
- 2019 Февраль
- 2019 Март
- 2019 Апрель
- 2019 Май
- 2019 Июнь
- 2019 Июль
- 2019 Август
- 2019 Сентябрь
- 2019 Октябрь
- 2019 Ноябрь
02:03 Big Oil обращаются к большим массивам данных, чтобы сэкономить большие деньги на бурении |
-->
В современных сланцевых месторождениях США используются миниатюрные датчики, предназначенные для сбора данных о производстве, начиная от давления накачки до температуры и скорости вращения буровых долот. Датчики осуществляют сбор так называемых «больших данных» для Big Oil во время добычи. Впоследствии некоторые фирмы экономят миллиарды долларов, избегая перерывов в работе, управляя запасами и выявляя факторы, угрожающие безопасности персонала. В отрасли давно используются сложные технологии для поиска нефти и газа. Но только недавно нефтяные компании объединили свои данные для обеспечения более высокой эффективности — это одна из многих мер по сокращению затрат, вызванных двухлетним спадом цен на нефть CLc1.
«Сравнивая данные сотен датчиков, специальная программа автоматически корректирует вес, установленный на буровом долоте, и его скорость, тем самым ускоряя добычу нефти», — сообщил Matt Fox, исполнительный вице-президент ConocoPhillips по стратегии, разведке и технологии. Если данную программу применить к более чем 3000 скважин, которые ConocoPhillips надеется пробурить в бассейне Техаса, то эти датчики обеспечат экономию миллиардов долларов. Стоимость и сложность таких систем сильно различается. Нефтяные гиганты, такие как ConocoPhillips, покупают целый ассортимент готовых программ вместе с хранилищами данных. В Хьюстоне ConocoPhillips использует пакет визуализации данных Tibco Software Inc’s Spotfire для анализа информации со скважин. Сервисные фирмы, включая Schlumberger NV (SLB.N) и нефтегазовое подразделение General Electric Co (GE.N), продают оснащенные датчиками механизмы, хранилища данных и программное обеспечение. «Раньше, когда нефть торговалась более чем на $100 за баррель, до обрушения цен в 2014 году, анализ данных был второстепенным вопросом для большинства нефтяных компаний. Сейчас, с ценами примерно в $43 за баррель, после восстановления с минимума в $26 вначале 2016 года, аспект эффективности стал гораздо важнее», — сообщил Binu Mathew, куратор цифровых продуктов в GE Oil & Gas. Нахождение скрытого смысла Согласно данным Ernst & Young, в прошлом году было изучено 75 крупных нефтегазовых компаний и обнаружено, что за последние два года 68% из них инвестировали более $100 млн. в аналитику данных. Исследование также показало, что почти три четверти этих фирм планируют выделить от 6% до 10% своих капитальных бюджетов на цифровые технологии. По словам компаний, которые продают и покупают технологии, управляемые данными, эффективная разработка больших наборов данных может привести к вытеснению рабочих с помощью систем искусственного интеллекта и машинного обучения. Даже самые простые датчики уже повышают безопасность и экономию, устраняя необходимость отправки работников на буровые установки или производственные объекты для сбора данных. По словам Duane Cuku, вице-президента по продажам оборудования для буровых установок в Precision Drilling Corp (PD.TO), автоматизация процесса бурения приведет к более согласующимся результатам т.к. будут устранены человеческие ошибки. Компания Occidental Petroleum Corp (OXY.N) также использует аналитический инструмент для поиска наилучшего дизайна при изготовлении скважин с использованием гидроразрыва пласта. В новой версии программного обеспечения анализируются данные о завершении скважин и геологии, чтобы привести рекомендации, о необходимости ввода пара или воды для добычи большего количества нефти. Texas Standard Oil использует анализ данных, чтобы выбрать объекты для изучения. Она использует Spotfire, аналогичную программу, используемую Conoco, применяя стандартную комбинацию науки о данных и нефтяной инженерии для оценки различных параметров завершения скважин, параметров производства и геологии, например, такого параметра как количество песка, которое потребуется для заполнения скважины в данной формации. Данная техника сократила время, необходимое для оценки объектов с нескольких недель до нескольких часов, что привело к принятию наиболее лучших решений. Некоторая информация, которую жаждут нефтяные фирмы, не так просто собрать и проанализировать. Например, опросы и карты, которые компании используют при приобретении площадей для бурения, часто не оцифровываются. Старые данные компании о скважинах могут быть неструктурированными или распространяться среди поставщиков с использованием разных форматов хранения, что затрудняет интеграцию и анализ. General Electric и ее нефтегазовое подразделение активно продвигаются в деле оцифровки промышленного оборудования для других фирм и вкладывают средства в крупные центры обработки данных для энергетических клиентов. GE видит огромный потенциал для роста данного рынка: по оценкам компании от 3% до 5% нефтегазового оборудования оцифровано, и менее 1% собранных данных используется для принятия решений. |
Всего комментариев: 0 | |