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变化的鞭策者:油田效劳公司鞭策石油以及自然气行业的第四次产业

发布时间:2022-02-09 07:47

  持久以来,油田效劳供给商在上游油气行业的手艺前进中阐扬着枢纽感化。作为装备以及业余常识的一线供给商,从最大的国度石油公司到最小的自力企业的经营商都依托这些公司来鞭策手艺立异,在普遍的经济前提下进步该范畴的绩效。

  从更耐用的聚金刚石晶体钻头到可以接受 20,000 psi 事情压力的海底防喷器,上游石油以及自然气行业的每一项立异都有一个配合的来源——进步投资报答的动力。颠簸的产出价钱,加之低落本钱收入的压力是枢纽驱解缆分。该行业对其经营宁静的深沉文明许诺也在新手艺以及工艺的开辟中阐扬了感化。

  第四次产业的再起正值油田效劳行业的枢纽期间。跟着钻井手艺的成熟以及伶仃的计较机化历程到达极限,这类不竭开展的数字手艺空间正在为消费、一般运转工夫以及服从方面的立异缔造新的视线,基于更有用地整合来自多个滥觞的数据。

  上游石油以及自然气行业正在鼎力投资以寻觅新的储量或资本区、新的开采手艺以及经营主动化的前进。虽然这触及一些危害,但精晓手艺的企业大白,明天的投资能够在将来带来宏大的报答。抢先的数据以及阐发公司 GlobalData 暗示,不管资产范例怎样,都需求施行新兴手艺来优化石油采收率并最大限度地进步产量。

  GlobalData 推翻性手艺阐发师 Abhishek Paul Choudhury 暗示:“石油以及自然气公司愈来愈多地接纳智能主动化以及其余数字化手腕来综合大批数据并患上到有效的看法,以简化界说上游代价链的庞大现场举动。物联网手艺与野生智能算法相分离,能够挑选以及发明最好面积选项,改良公开建模并进步钻井机能。”

  与任何手艺驱动的行业同样,油田效劳公司必需克制一些枢纽成绩,才气充实操纵可用体系数据的代价。这偶然被称为“暗数据”——体系可以天生比立刻合用的信息更多的信息,因而它常常未被探究。其余时分,体系是在真地面创立的,旨在以专有方法事情,没有太多思索怎样与其余处所开辟的产物集成。

  第四次产业给油田效劳公司带来的是跨这些孤岛以及工程学科之间整合数据的才能。当代的开放架构编程正在开释一切上游数据的代价,从地动勘察到钻井法式设想以及野生举升机能,以供给更高效、更宁静的事情流程,以完成进步投资报答的目的。

  油田效劳公司正在开辟本人的开放式架构情况,客户的数字化团队能够在此中勾画出本人在数字化性命周期中的路程。

  Halliburton 近来推出了其 DS365.ai 云效劳,经由历程智能主动化加快数字化转型。操纵 iEnergy® Cloud 的可扩大架构在公司的 OSDU™ 数据平台上运转行业特定的野生智能以及机械进修模子。数据工程师以及数据迷信家可以大范围设想、开辟以及布置 AI 模子,或倏地锻炼 ML 模子。

  在 DS365.ai 空间中,到场者能够会见以及修正开源数据模子,并在社区平分享他们的事情,实现熟习的五星级排名体系。

  模子能够作为自力效劳供给,也可以集成到更普遍的使用法式中,包罗帮助岩性注释、地动引擎以及及时井工程。

  哈里伯顿数字处理计划以及征询公司 Landmark 初级副总裁 Nagaraj Srinivasan 说,“咱们很快乐推出 DS365.ai,这是一种业界初创的办法,能够在数据迷信家需求特定范畴的加快器来深入洞察,而经营需求数据迷信投资来扩大示有东西并与之互操纵的时分,倏地从数据堆栈中提取看法。DS365.ai 模子为各类范围的客户供给了数十个胜利名目标经营代价。”

  Halliburton 的 DS365.ai 供给了倏地的投资报答,大范围布置了 70 多个名目以及 60 多个 AI/ML 模子。主动的财政功效包罗一家国度石油公司猜测野生举升失利,自动为 60 口油井节流了 400 万美圆的培修本钱。在拉丁美洲,一家自力的石油公司操纵 DS365.ai 布置了 ML 地动转换办法,削减了不愿定性,从而将建模周期工夫收缩了 70%。

  在线市场产物经由历程“收费增值”形式供给对贝克休斯综合油田开辟以及油井建立使用法式的立即会见,并为更庞大的使用法式模块供给分层效劳方案。

  Azure Marketplace 中的 JewelSuite 作为客户定阅 Azure 的一部门,与客户本人的手艺软件根底设备一同运转,以将公开数据使用于 JewelSuite 使用法式。这类定阅形式使客户可以将软件答应以及撑持本钱低落多达 30%。

  JewelSuite Subsurface Modeling 使用法式能够倏地创立准确的地质模子,并利用新的井信息轻松更新以及修正,以增进最好的油田开辟以及进步产量。壳牌是今朝利用 JewelSuite 的 30 多家客户公司之一。

  贝克休斯的油田效劳数字营业初级副总裁 Shan Jegatheeswaran 说,“JewelSuite 可在 Microsoft Azure Marketplace 上利用,不只获患上贝克休斯以及微软的综合业余常识的撑持,并且还获患上壳牌公司持久配合开辟以及实践利用的撑持,凭仗这类才能,JewelSuite 如今是为咱们的客户供给真正差同化的数字产物,并以灵敏且经济高效的方法为咱们的客户供给功用体验。这一里程碑是咱们以更高效、更具消吃力、可猜测性以及更智能的成果对上游经营停止数字化转型的计谋的又一无力例证。”

  斯伦贝谢正在与 AVEVA 协作,在其 DELFI™ 认知勘察与消费情况中毗连边沿计较、野生智能以及云数字体系,优化能源公司获患上、处置以及使用现场数据的方法,以进步井场服从、更好地办理装备安康情况并进步机能。

  两家公司的物联网以及云计较才能经由历程这次协作托付到上游市场,包罗 AVEVA 的 Pi System 数据办理平台才能,以及 Agora 边沿手艺以及物联网处理计划在 DELFI 情况中供给的斯伦贝谢范畴业余常识以及阐发才能。

  斯伦贝谢数字与集成总裁 Rajeev Sonthalia 说,“这类协作同伴干系将咱们的边沿以及云处理计划与 AVEVA PI System 分离在一同,以无缝开释对数据的会见,加快洞察以及动作,经由历程将咱们在 DELFI 情况中的范畴业余常识、宁静边沿手艺以及数字使用法式与 AVEVA 相分离,咱们将使客户可以进步服从并改变他们的消费经营。”

  改良机械对机械 (M2M) 通讯并从假造传感器搜集新看法,使油田效劳供给商可以增长数据的数目以及品种,以鞭策决议方案历程,同时寻觅进步经营绩效的新办法。

  Weatherford看到人们对其长途操纵、可视化、边沿主动化以及与野生举升操纵相干的野生智能产物从头发生爱好,这是由于正在引入分外的传感器或来丈量压力、温度、振动以及流量。但是,究竟证实,估算限定对充实整合这些新手艺所需的大批本钱投资组成为了应战。

  固然相称例的野生举升井曾经装置了传感器以及主动扮装备,但此中大部门都成立在过期的手艺之上,这些手艺仅用于在井场的消费工程师经由历程 SCADA 软件指定的预设操纵设定点施行根本掌握功用东西。SCADA 通讯的范围性象征着这些凡是在过期的设定点下运转,颠末优化以在宁静限定下运转,以应答油藏前提的变革或其余物理变革。

  Weatherford 正在将其 ForeSite Edge 智能装备使用于这些现有安装,最大限度地操纵井场现有的数字装备,同时集成颠末考证的提拔优化以及井建模手艺。不管 ForeSite Edge 是经由历程网站上已有的施行,仍是作为自力装备装置,该体系都将颠末考证确当代掌握模子使用于油井,以及先辈的野生智能功用,以进步产量,同时低落经营本钱。

  在为处置手艺引入数字产物时,NOV处理了一个配合的成绩——全部设备缺少充足的传感器。固然历程流体的初级在线表征是一个有代价的成果,但历程体系中的很多仪器并无完整用于历程优化。

  在物理传感器不成用或现有体系没法充实阐扬其后劲的状况下,能够经由历程数字天生假造传感器来丈量参数。比方,对单乙二醇(MEG)的储蓄累积停止监测,用于避免水合物储蓄累积,使操纵员可以低落体系梗塞以及相干停机的危害。

  NOV的MEG历程智能办理器可低落经营用度,并有助于削减野生操纵。假造传感器能够猜测枢纽离子的积聚以及收受接管机中固体的积淀。模仿器与取料机进料上的可用二次传感器数据相干,并按照离散工夫距离的实践流体丈量成果停止校准。这许可基于帮助传感器的输入数据,在流体样本之间连续更新模子。

  贝克休斯正在勤奋整合海上事情中的职员、流程以及手艺,以找到牢靠性以及肯定性的基线,并将最洪水平川削减钻机停机工夫作为次要目的。在当代深水钻井名目中,因为方案外停机,数百万美圆能够面对危害。

  贝克休斯的 Sealytics 与海底钻井掌握体系集成,供给毗连 OEM 划定的保护方案以及装备一切者施行所需的保真度。成果是对体系情况的片面理解,以及正在对体系施行的操纵,从而成立了一个照顾护士、羁系以及掌握链。

  贝克休斯海底钻井体系副总裁 Chuck Chauviere 说,“一旦你做到了这一点,你就能够够开端使用简朴的工具,好比周期计数。咱们能够监控周期,以及周期在钻井体系中发作的地位。而后你能够开端将其与均匀生效工夫的工程学科相分离,开端改进装备的机能。在此之前,咱们只要基于工夫的处方。”

  Sealytics供给了可视性,能够将运转成果中的保护需要整合到将来方案的体系停机工夫中。这类数据驱动的常识使方案保护变乱可以包罗防备性使命,这取决于体系无理想天下前提下的利用方法。

  边沿装备毗连到海底防喷器(BOP)掌握体系,它能够会见多个间接传感器。Sealytics 还能够会见一系列直接传感器,丈量压力、温度以及工夫。基于这些数据,Sealytics 算法可以按照用户输入对全部 BOP 体系的物理形态停止建模。

  Chauviere 说:“Sealytics利用这些数据来暗示,‘当你报告体系做这件事时,会发作另外一系列变乱。’而后咱们能够操纵咱们的主题专家来了崩溃系正在创立的画面,一个多方面的数据集。而后这些数据能够被发送到海洋上,放入一个更普遍的数据湖,如许咱们就能够够患上到更丰硕的数据体验,而后对一组相似的装备停止更普遍的评价,如许咱们就能够够开端开辟一个更丰硕的数据集。”

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