Teknologi Minyak: Jangan main-main dengan angin kecerdasan buatan
Insinyur produksi dan insinyur waduk sepanjang tahun untuk mempelajari pelatihan dan pengetahuan tentang minyak dan gas api, yang menguasai serangkaian cara untuk meningkatkan efisiensi pengendalian sumur. Operasi peralatan migas yang terus menerus dan efisien merupakan tantangan besar yang memerlukan operasi dan pemeliharaan yang membosankan, dan staf harus memiliki kemampuan untuk memilah alur kerja dan kondisi dalam proses yang kompleks untuk memaksimalkan produksi, menjaga integritas aset, dan memperbaiki Tujuan pemulihan.
Sampai saat ini, perusahaan minyak dan gas hulu memulai investasi skala besar dalam proyek minyak dan gas bumi dan operasi pengeboran. Namun, harga minyak saat ini hanya dipertahankan pada kisaran 50 ~ 55 $ / bbl, antusiasme perusahaan minyak dan gas untuk investasi pengeboran telah turun ke titik beku. Beberapa proyek yang membutuhkan sejumlah besar uang dibatalkan karena merger dan akuisisi, divestasi, dll, atau harus menunda operasi karena pemotongan anggaran.
Kita dapat membayangkan bahwa untuk mengendalikan biaya, tekanan pada insinyur minyak dan gas sangat besar. Mereka harus dapat secara efektif memprediksi terjadinya kegagalan produksi dan mewujudkan kontrol eksplorasi minyak dan gas yang fleksibel dan berpandangan sementara serta memberikan waktu yang komprehensif dan real-time. Pahami, agar pembuatan keputusan produksi tepat waktu.
Lantas, aspek teknologi apa yang bisa membantu insinyur minyak dan gas untuk mencapai ekspektasi di atas?
Karena operasi minyak dan gas juga dibanjiri diskontinuitas, "semakin banyak dilakukan dalam waktu yang lebih singkat" telah lama menjadi sasaran yang dikejar oleh insinyur minyak dan gas bumi; teknologi kecerdasan buatan dan teknologi pembelajaran sejak datang ke hidrokarbon dengan efisiensi operasional yang lebih tinggi. Industri Kedua teknologi ini dapat secara signifikan memperdalam pemahaman kita tentang operasi minyak dan gas, namun pada saat bersamaan, ketika kedua teknologi ini diterapkan pada peralatan minyak dan gas bumi dan sumur, proses implementasi memerlukan banyak waktu untuk menyesuaikan diri dengan kondisi spesifik ladang minyak. Bila kondisi operasi berubah , Kemampuan adaptasi kedua teknologi ini juga sedikit kurang.
Selain itu, dalam penerapan dua teknologi di atas, staf terus memperbaiki dan memperbaikinya. Karena kompleksitas alat dan perangkat lunak terkait, sebagian besar pekerjaan semacam itu dilakukan oleh ilmuwan data saat ini. Selain itu, lingkungan aplikasi, pengalaman operator dan pengaruh beberapa pengetahuan tacit tidak bisa diabaikan. Sekalipun telah ditentukan bahwa sebuah program intelijen buatan tersedia, juga tersedia bagi ahli operasi untuk mengendalikan proyek tersebut.
Kecerdasan buatan tidak lagi unik dari database informasi pekerjaan (seperti pemantauan arus, sumur bor & simulasi downhole, data produksi, dll.). Saat ini, isi solusi intelijen buatan yang digunakan dalam industri minyak dan gas sangat membengkak. Para insinyur minyak dan gas percaya bahwa alih-alih menambahkan lebih banyak fungsi, menyederhanakan dan mengkonsolidasikan fungsi yang ada, dan berdasarkan hal ini, memasuki fungsi baru dan membuatnya lebih mudah mencapai operasi cerdas. Tujuan.
Operasi cerdas
Dalam operasi minyak dan gas bumi, data dapat dilihat di mana-mana, data SCADA, informasi akuntansi produksi, data pengeboran dan penyelesaian, informasi pemeliharaan / stabilitas peralatan, data sumur kepala, berbagai tabel data, dan lain-lain, volumenya sangat besar, termasuk berbagai daftar item data Berapa lama untuk mengatakan berapa lama. Namun, dalam prakteknya, bagi para insinyur minyak dan gas bumi, tidak semakin banyak data yang dapat memainkan peran lebih besar, data yang tidak mewakili optimalisasi produksi minyak dan gas akan lebih baik (sebagai motto, Anda tidak bisa mengoptimalkannya. apa yang tidak Anda ukur "); Sementara itu, dalam beberapa situasi, sejumlah besar data juga akan memiliki efek sebaliknya, karena data diukur dan ditangkap secara berbeda, datanya sangat diskrit dan sangat berantakan.
Jelas mengetahui data mana yang harus dilakukan, mengetahui bagaimana memanfaatkan data ini menjadi tidak penting dan dalam banyak kasus ini bisa menjadi tantangan yang sangat besar, seperti tipikal teknisi produksi. Inilah sebabnya kami berusaha untuk meningkatkan efisiensi tenaga kerja kami untuk meningkatkan keefektifan tim kami. Dengan membangun model referensi data terpusat yang mencakup semua informasi, insinyur dapat dengan cepat menemukan data yang mereka
butuhkan dan alur kerja lebih stabil dan efisien.
Setelah model dibuat, industri minyak dan gas bumi memerlukan penambahan fitur secara bertahap seperti interpretasi data (perhitungan), diagnostik (analisis) dan pemantauan (penanganan kejadian dan peringatan yang kompleks). Dengan menambahkan kemampuan ini, insinyur dapat mengolah data secara mandiri dan menerapkan pengetahuan dan pengalaman yang didapat untuk memecahkan masalah tanpa harus meminta staf TI untuk menafsirkan data seperti sebelumnya, sehingga menghasilkan peningkatan efisiensi yang signifikan.
Dapat dikatakan bahwa solusi di atas adalah langkah-langkah tanggap darurat pasif, point-to-point, dan beberapa langkah respons darurat yang konservatif, disesuaikan dengan mode deteksi otomatis aktif (dengan mode self-diagnostic function), untuk operasi industri minyak dan gas dan pengoptimalan produksi untuk membuka dunia baru. Pintu
Dengan bantuan sistem yang dapat disesuaikan ini, hanya satu insinyur yang dapat memantau banyak keadaan darurat secara bersamaan. Jika terjadi insiden besar, operator dapat melakukan tampilan diagnostik terpisah dari masalah spesifik untuk menganalisis lebih lanjut penyebab masalah produksi. Semua operasi di atas didasarkan pada pemahaman dan interpretasi data yang independen oleh para insinyur. Setelah itu, dorongan utama masalah dapat diidentifikasi, risikonya dapat dieliminasi, dan lamanya kesalahan dapat dikurangi. Dibanding program tradisional, program ini lebih cepat dan efisien.
Bisa dibilang, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin adalah sumber data, kesadaran dan kejadian baru. Namun, di masa lalu, industri minyak dan gas mengabaikan pentingnya kecerdasan manusia dalam aktivitas bisnis saat memanfaatkan kedua teknologi tersebut. Berikut adalah sumber data terpisah dan sumber proses pemantauan berbasis pengecualian.
Sebuah lingkungan data tunggal mengumpulkan penerimaan dari sumber yang berbeda, mengkorelasikan data, membangun model data untuk peralatan, dan menyediakan layanan otonom satu atap untuk para insinyur minyak dan gas untuk membuat peraturan dan menganalisa bagian penting. Sebaliknya, layanan pemantauan berdasarkan model anomali memonitor semua aset perusahaan sepanjang waktu; ketika kesalahan yang didefinisikan sistem terjadi, sistem secara otomatis memicu alarm, dengan bantuan sistem ini, operator dapat beroperasi dengan kecepatan yang lebih rendah. Waktunya menyelesaikan tugas pemantauan dengan lebih baik.
Misalnya, garam, skala, parafin, dll. Dalam air yang dihasilkan berangsur-angsur terakumulasi untuk membentuk badan asing yang besar. Akumulasi bahan asing berlangsung sangat lambat, namun jika tidak ditangani pada waktunya (acid treatment), akan mengakibatkan masalah produksi. Masalah ini sangat umum terjadi di ladang minyak, terutama bila operator hanya mengandalkan data lapangan dari waktu ke waktu, kurva injeksi, dan data SCADA injeksi untuk kondisi aliran-tekanan, kejadian penyumbatan yang terkait dengan asing lebih mungkin terjadi.
Dengan alat intelijen operasional yang baru, operator hanya menyiapkan peraturan pemicu alarm untuk mengingatkan terjadinya masalah kumulatif dan insiden serius sehingga cukup banyak waktu tersedia untuk diintervensi dalam persiapan intervensi guna memastikan bahwa tingkat produksi tetap tinggi untuk jangka panjang. Sedikit
Meski teknologi kecerdasan buatan relatif matang, masih ada ruang untuk perbaikan bagi ahli proyek dalam hal mengoptimalkan eksploitasi dan mengatasi kendala sarana produksi. Optimalisasi produksi juga memiliki kesempatan untuk lebih ditingkatkan. Menetapkan solusi intelijen operasional otonom yang efektif dapat membawa hasil segera dan kemudian menginvestasikan kembali data dalam aplikasi kecerdasan buatan dapat lebih meningkatkan efisiensi teknologi terkait. Tidak ada keraguan bahwa penerapan teknologi kecerdasan buatan telah membawa manfaat besar dan prospek industri minyak dan gas yang lebih luas.
Melalui operasi cerdas dari fungsi pemrosesan independen, model pengalaman profesional, pengetahuan profesional akan dikonsolidasikan dan diakumulasikan lebih lanjut. Di lingkungan intelijen operasional, pembelajaran AI dan mesin lebih komprehensif dalam menghadapi masalah dengan memanfaatkan data dan acara dengan baik.
Jika semua data dikumpulkan pada waktu yang tepat, dikirim ke orang yang tepat, lalu diproses dengan menggunakan sistem yang tepat, data akan maksimal dan manfaatnya ke lapangan akan meningkat. Kegiatan bisnis harus memastikan bahwa strategi di atas berjalan dan berjalan, memberi lebih banyak informasi kepada para spesialis model dan membangun basis data untuk program intelijen buatan yang akan memberi manfaat lebih besar bagi pengembang minyak dan gas bumi.
Selain menyediakan operasi cerdas dengan manfaat besar, AI dapat membantu insinyur dan operator untuk memiliki lebih banyak wawasan tentang operasi minyak dan gas dan menciptakan peluang untuk keuntungan efisiensi dalam pekerjaan berdasarkan sumber data yang sama.
Sampai saat ini, perusahaan minyak dan gas hulu memulai investasi skala besar dalam proyek minyak dan gas bumi dan operasi pengeboran. Namun, harga minyak saat ini hanya dipertahankan pada kisaran 50 ~ 55 $ / bbl, antusiasme perusahaan minyak dan gas untuk investasi pengeboran telah turun ke titik beku. Beberapa proyek yang membutuhkan sejumlah besar uang dibatalkan karena merger dan akuisisi, divestasi, dll, atau harus menunda operasi karena pemotongan anggaran.
Kita dapat membayangkan bahwa untuk mengendalikan biaya, tekanan pada insinyur minyak dan gas sangat besar. Mereka harus dapat secara efektif memprediksi terjadinya kegagalan produksi dan mewujudkan kontrol eksplorasi minyak dan gas yang fleksibel dan berpandangan sementara serta memberikan waktu yang komprehensif dan real-time. Pahami, agar pembuatan keputusan produksi tepat waktu.
Lantas, aspek teknologi apa yang bisa membantu insinyur minyak dan gas untuk mencapai ekspektasi di atas?
Karena operasi minyak dan gas juga dibanjiri diskontinuitas, "semakin banyak dilakukan dalam waktu yang lebih singkat" telah lama menjadi sasaran yang dikejar oleh insinyur minyak dan gas bumi; teknologi kecerdasan buatan dan teknologi pembelajaran sejak datang ke hidrokarbon dengan efisiensi operasional yang lebih tinggi. Industri Kedua teknologi ini dapat secara signifikan memperdalam pemahaman kita tentang operasi minyak dan gas, namun pada saat bersamaan, ketika kedua teknologi ini diterapkan pada peralatan minyak dan gas bumi dan sumur, proses implementasi memerlukan banyak waktu untuk menyesuaikan diri dengan kondisi spesifik ladang minyak. Bila kondisi operasi berubah , Kemampuan adaptasi kedua teknologi ini juga sedikit kurang.
Selain itu, dalam penerapan dua teknologi di atas, staf terus memperbaiki dan memperbaikinya. Karena kompleksitas alat dan perangkat lunak terkait, sebagian besar pekerjaan semacam itu dilakukan oleh ilmuwan data saat ini. Selain itu, lingkungan aplikasi, pengalaman operator dan pengaruh beberapa pengetahuan tacit tidak bisa diabaikan. Sekalipun telah ditentukan bahwa sebuah program intelijen buatan tersedia, juga tersedia bagi ahli operasi untuk mengendalikan proyek tersebut.
Kecerdasan buatan tidak lagi unik dari database informasi pekerjaan (seperti pemantauan arus, sumur bor & simulasi downhole, data produksi, dll.). Saat ini, isi solusi intelijen buatan yang digunakan dalam industri minyak dan gas sangat membengkak. Para insinyur minyak dan gas percaya bahwa alih-alih menambahkan lebih banyak fungsi, menyederhanakan dan mengkonsolidasikan fungsi yang ada, dan berdasarkan hal ini, memasuki fungsi baru dan membuatnya lebih mudah mencapai operasi cerdas. Tujuan.
Operasi cerdas
Dalam operasi minyak dan gas bumi, data dapat dilihat di mana-mana, data SCADA, informasi akuntansi produksi, data pengeboran dan penyelesaian, informasi pemeliharaan / stabilitas peralatan, data sumur kepala, berbagai tabel data, dan lain-lain, volumenya sangat besar, termasuk berbagai daftar item data Berapa lama untuk mengatakan berapa lama. Namun, dalam prakteknya, bagi para insinyur minyak dan gas bumi, tidak semakin banyak data yang dapat memainkan peran lebih besar, data yang tidak mewakili optimalisasi produksi minyak dan gas akan lebih baik (sebagai motto, Anda tidak bisa mengoptimalkannya. apa yang tidak Anda ukur "); Sementara itu, dalam beberapa situasi, sejumlah besar data juga akan memiliki efek sebaliknya, karena data diukur dan ditangkap secara berbeda, datanya sangat diskrit dan sangat berantakan.
Jelas mengetahui data mana yang harus dilakukan, mengetahui bagaimana memanfaatkan data ini menjadi tidak penting dan dalam banyak kasus ini bisa menjadi tantangan yang sangat besar, seperti tipikal teknisi produksi. Inilah sebabnya kami berusaha untuk meningkatkan efisiensi tenaga kerja kami untuk meningkatkan keefektifan tim kami. Dengan membangun model referensi data terpusat yang mencakup semua informasi, insinyur dapat dengan cepat menemukan data yang mereka
butuhkan dan alur kerja lebih stabil dan efisien.
Setelah model dibuat, industri minyak dan gas bumi memerlukan penambahan fitur secara bertahap seperti interpretasi data (perhitungan), diagnostik (analisis) dan pemantauan (penanganan kejadian dan peringatan yang kompleks). Dengan menambahkan kemampuan ini, insinyur dapat mengolah data secara mandiri dan menerapkan pengetahuan dan pengalaman yang didapat untuk memecahkan masalah tanpa harus meminta staf TI untuk menafsirkan data seperti sebelumnya, sehingga menghasilkan peningkatan efisiensi yang signifikan.
Dapat dikatakan bahwa solusi di atas adalah langkah-langkah tanggap darurat pasif, point-to-point, dan beberapa langkah respons darurat yang konservatif, disesuaikan dengan mode deteksi otomatis aktif (dengan mode self-diagnostic function), untuk operasi industri minyak dan gas dan pengoptimalan produksi untuk membuka dunia baru. Pintu
Dengan bantuan sistem yang dapat disesuaikan ini, hanya satu insinyur yang dapat memantau banyak keadaan darurat secara bersamaan. Jika terjadi insiden besar, operator dapat melakukan tampilan diagnostik terpisah dari masalah spesifik untuk menganalisis lebih lanjut penyebab masalah produksi. Semua operasi di atas didasarkan pada pemahaman dan interpretasi data yang independen oleh para insinyur. Setelah itu, dorongan utama masalah dapat diidentifikasi, risikonya dapat dieliminasi, dan lamanya kesalahan dapat dikurangi. Dibanding program tradisional, program ini lebih cepat dan efisien.
Bisa dibilang, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin adalah sumber data, kesadaran dan kejadian baru. Namun, di masa lalu, industri minyak dan gas mengabaikan pentingnya kecerdasan manusia dalam aktivitas bisnis saat memanfaatkan kedua teknologi tersebut. Berikut adalah sumber data terpisah dan sumber proses pemantauan berbasis pengecualian.
Sebuah lingkungan data tunggal mengumpulkan penerimaan dari sumber yang berbeda, mengkorelasikan data, membangun model data untuk peralatan, dan menyediakan layanan otonom satu atap untuk para insinyur minyak dan gas untuk membuat peraturan dan menganalisa bagian penting. Sebaliknya, layanan pemantauan berdasarkan model anomali memonitor semua aset perusahaan sepanjang waktu; ketika kesalahan yang didefinisikan sistem terjadi, sistem secara otomatis memicu alarm, dengan bantuan sistem ini, operator dapat beroperasi dengan kecepatan yang lebih rendah. Waktunya menyelesaikan tugas pemantauan dengan lebih baik.
Misalnya, garam, skala, parafin, dll. Dalam air yang dihasilkan berangsur-angsur terakumulasi untuk membentuk badan asing yang besar. Akumulasi bahan asing berlangsung sangat lambat, namun jika tidak ditangani pada waktunya (acid treatment), akan mengakibatkan masalah produksi. Masalah ini sangat umum terjadi di ladang minyak, terutama bila operator hanya mengandalkan data lapangan dari waktu ke waktu, kurva injeksi, dan data SCADA injeksi untuk kondisi aliran-tekanan, kejadian penyumbatan yang terkait dengan asing lebih mungkin terjadi.
Dengan alat intelijen operasional yang baru, operator hanya menyiapkan peraturan pemicu alarm untuk mengingatkan terjadinya masalah kumulatif dan insiden serius sehingga cukup banyak waktu tersedia untuk diintervensi dalam persiapan intervensi guna memastikan bahwa tingkat produksi tetap tinggi untuk jangka panjang. Sedikit
Meski teknologi kecerdasan buatan relatif matang, masih ada ruang untuk perbaikan bagi ahli proyek dalam hal mengoptimalkan eksploitasi dan mengatasi kendala sarana produksi. Optimalisasi produksi juga memiliki kesempatan untuk lebih ditingkatkan. Menetapkan solusi intelijen operasional otonom yang efektif dapat membawa hasil segera dan kemudian menginvestasikan kembali data dalam aplikasi kecerdasan buatan dapat lebih meningkatkan efisiensi teknologi terkait. Tidak ada keraguan bahwa penerapan teknologi kecerdasan buatan telah membawa manfaat besar dan prospek industri minyak dan gas yang lebih luas.
Melalui operasi cerdas dari fungsi pemrosesan independen, model pengalaman profesional, pengetahuan profesional akan dikonsolidasikan dan diakumulasikan lebih lanjut. Di lingkungan intelijen operasional, pembelajaran AI dan mesin lebih komprehensif dalam menghadapi masalah dengan memanfaatkan data dan acara dengan baik.
Jika semua data dikumpulkan pada waktu yang tepat, dikirim ke orang yang tepat, lalu diproses dengan menggunakan sistem yang tepat, data akan maksimal dan manfaatnya ke lapangan akan meningkat. Kegiatan bisnis harus memastikan bahwa strategi di atas berjalan dan berjalan, memberi lebih banyak informasi kepada para spesialis model dan membangun basis data untuk program intelijen buatan yang akan memberi manfaat lebih besar bagi pengembang minyak dan gas bumi.
Selain menyediakan operasi cerdas dengan manfaat besar, AI dapat membantu insinyur dan operator untuk memiliki lebih banyak wawasan tentang operasi minyak dan gas dan menciptakan peluang untuk keuntungan efisiensi dalam pekerjaan berdasarkan sumber data yang sama.
Comments
Post a Comment