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#Actualités du secteur
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Inefficacités de combat de puits de pétrole : La promesse de Big Data
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De la planification et de l'entretien au déploiement d'équipement, les inefficacités de puits de pétrole sont étendues et exigent les solutions diverses. Les bas prix du pétrole ont eu comme conséquence la réduction des coûts, mais l'efficacité exige l'investissement en nouvelles technologies et grandes données.
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Le logiciel intelligent de plates-formes de GE a annoncé l'année dernière un nouveau projet d'optimisation de production pour relier des puits de pétrole de BP autour du monde à l'Internet industriel. Le logiciel de gestion des données de GE donnerait à des techniciens l'accès en temps réel à la machine commune et aux données opérationnelles à travers tous les puits, l'information qui pourrait améliorer l'efficacité, empêcher des échecs et réduire au minimum le temps d'arrêt. Le déploiement à 650 puits de BP est programmé pour 2016, augmentant à 4 000 dans les années à venir.
Dans un communiqué de presse, Kate Johnson, Président intelligent de logiciel de plates-formes de GE précise : « Basé sur des moyennes d'industrie, pour chaque semaine un puits est hors de commission, opérateurs éprouvent des pertes de revenu de plus de $3 millions pour un puits sous-marin. »
Big Data : Une tendance à long terme pour le pétrole et le gaz ?
David Haake, meneur d'équipe cognitif de solutions pour les produits chimiques et la division de pétrole à IBM propose que les grandes données pourraient être un outil essentiel pour aborder la multitude d'inefficacités de gisement de pétrole. Le serrage, la mise en commun et l'information de traitement des secteurs en tant que varié comme fiabilité d'équipement, les conditions géotechniques, les prévisions météorologiques et même la connaissance humaine ont pu améliorer des opérations et avoir comme conséquence un plus grand rendement et de plus grands revenus de production.
Après 100 ans de perçage et trillions des dollars de l'investissement, nous parvenons toujours seulement à extraire moins de 30% d'huile disponible hors de la terre. Si 100 ans de résultats d'efforts des pratiques dans ces niveaux, alors est-ce les pratiques vraiment ?
Le concept des « grandes données » est seulement environ trois années, il note, mais si toutes les informations importantes disponibles sont analysées effectivement, son utilisation pourrait devenir une tendance à long terme pour l'industrie.
Les deux plus grands problèmes dans des opérations de fabrication sont fiabilité d'équipement et de science et questions liées à la nature. Êtes-vous forant dans le meilleur endroit et quelles sont les conditions géotechniques ? La fiabilité est le Saint Graal des affaires d'huile. Si vous êtes digne de confiance et sûr alors vous ferez aussi bien que la science et la nature vous laisseront.
Le rassemblement de toute l'information disponible a pu rendre des puits de pétrole beaucoup plus efficaces.
Prenez le temps. Avoir juste accès à la meilleure technologie de prévision de temps peut aider avec des mesures préventives. Pourquoi fermez une plate-forme en mer en bas d'une semaine tôt si vous pourriez être allé sur le perçage pendant encore trois jours sans mettre n'importe qui en danger ?
Nouvelles solutions de surveillance et de détection
Mais il tout dépend de par acquisition de données. Les nouvelles solutions de mesure et de surveillance peuvent recueillir des informations précieuses. foyers basés sur le Québec de solutions d'Opsens sur les solutions de détection optiques innovatrices de fibre conçues pour mesurer la température, la pression et la tension dans les environnements difficiles. Parmi eux est l'OPP-W, une pression optique de fibre et le capteur de température offrant l'exactitude à long terme, longévité, bas dérive et de haute fidélité dans les applications les plus dures, y compris le pétrole de downhole et le gaz.
Emerson Process Management offre également la mesure et les technologies analytiques. Celles-ci incluent son système sans fil de capteur de pinte de Downhole de Roxar, mesurant en ligne et en temps réel la pression et la température précédemment inaccessibles derrière l'enveloppe dans les puits de production sous-marins.
La formation d'images thermiques de Ti dont le siège est en Grande-Bretagne fournit des services de formation d'images thermiques pour détecter la fatigue en métal, l'épaisseur de paroi de tuyau et la corrosion, et évalue l'intégrité de soudure. La nouvelle formation d'images thermiques basée sur Android du TICOR de la société rapportant l'enquête de coupes de logiciel et rapportant le temps de 25% en rationalisant la saisie, l'entrée et l'analyse de données. Pour le Président Richard Wallace :
Il peut également être intégré dans WEBCOR, notre entretien prévisionnel en ligne et programme de contrôle de condition ainsi des données peuvent être employées pour mettre en application un plan d'entretien pour réduire des arrêts non planifiés.
Après Big Data, lacs data ?
Mais une expérience et le comportement humains sont essentiels aussi, même dans de grandes données, soumet à une contrainte Haake d'IBM. La connaissance de première main précieuse a gagné par une expérience de plusieurs décennies de gisement de pétrole pourrait être moissonnée et introduite dans un lac de données (un dépôt de stockage et un moteur à grande échelle de traitement) par l'intermédiaire de l'analytics cognitif.
Il n'y a aucune magie à de grandes données ou à analytics cognitif, mais ils dépendent d'ingérer l'information en premier lieu, qui exige la création d'un lac de données. C'est le travail réel. Le problème est là sont des dizaines de milliers de puits et au moins de 10 000 gisements de pétrole actionnés par des centaines de sociétés. Et tandis que nous essayons d'aider des clients à faire des lacs de données, la réalité est qu'ils sont plus d'un “marais de données,” avec un bon nombre de petits et sales magmas.
L'information disponible est en effet malpropre et confuse. Elle concerne beaucoup de différents secteurs potentiellement concernant la production de puits de pétrole, mais doit être nettoyée pour être utile.
Nous pouvons nettoyer ces magmas de différentes données niveau bien et construire les lacs efficaces de données pour qu'un champ donne la grande analyse sur le terrain, mais personne applique de grandes données à travers une entreprise entière encore, même si elles peuvent voir la promesse de elle.
Il ajoute que les grandes données pourraient améliorer « la quantité d'huile étant extraite et que même une amélioration par accroissement juste de 1%, par exemple, ferait une différence considérable à un producteur maintenant, et encore plus quand le prix des débuts d'huile à monter encore. »
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