@OilManBy support@oilman.by

Заменит ли ИИ людей в нефтегазовой отрасли?

Энергетический переход и цифровизация — общие модные слова в нефтегазовой отрасли. По словам главы компании, занимающейся производством программного обеспечения для обработки данных, первая будет полагаться на последнюю.

«Цифровизация станет основой энергетического перехода», — сказал Джон Маркус Лервик, генеральный директор и соучредитель Cognite. «Мгновенный доступ к достоверным контекстуализированным данным для принятия более эффективных бизнес-решений изменит отрасль. Те, кто вкладывает средства в свои цифровые программы и сосредотачиваются на масштабируемости и демократизированной поддержке пользователей, будут продолжать лидировать и повышать устойчивость, безопасность, эффективность и прибыльность в этом процессе ».

По словам Лервика, невзгоды, пережитые нефтегазовой отраслью в прошлом году, также внесли в нее больше ясности в отношении того, как принять цифровизацию. Читайте его идеи о том, как изменилась ориентация отрасли на цифровизацию, в том числе его ответ на вопрос в названии об искусственном интеллекте (ИИ) и связанные с этим тенденции цифровой эволюции нефтегазовых операций.

Rigzone: Если взглянуть на начало 2020 года по сравнению с сегодняшним днем, как изменился уровень интереса нефтегазовой отрасли к удаленным операциям?

Джон Маркус Лервик: Пандемия действительно провела стресс-тест для инвестиций в цифровизацию и очень быстро показала, какие инвестиции были ценными и перспективными. Многие промышленные компании, с которыми мы работаем, столкнулись с проблемами, связанными с ограниченным доступом их команд к промышленным объектам, необходимостью сокращения бюджетов при одновременном увеличении ROI (возврата инвестиций) от цифровых инвестиций и, конечно же, турбулентности, связанной с неопределенностью на рынке.

Тем не менее, мы видели, как лидеры инвестируют в цифровые стратегии, ориентированные на масштабируемость и поддержку конечных пользователей — будь то инженеры, специалисты по данным или специалисты в данной области.

Возможность быстрого масштабирования решений на промышленных активах является конкурентным преимуществом.

У одного из клиентов Cognite, который управляет 30 нефтяными платформами с более чем 300 скважинами, не было единого обзора операций по техническому обслуживанию и возможности эффективно информировать о них рабочих. Всего за пару месяцев мы помогли им разработать и развернуть приложение для планирования технического обслуживания, основанное на контекстуализированных данных из нашей промышленной платформы данных Cognite Data Fusion, чтобы оптимизировать эффективность и сократить отходы за счет эффективного определения объема, планирования и выполнения работ по техническому обслуживанию. .

Приложение использует контекстуализированные данные из различных исходных систем для отображения списка рабочих заданий с приоритетом по факторам риска и сопоставляет их с трехмерной моделью платформы. Это решение было легко масштабировано с одной платформы до 21 платформы, что помогло клиенту сократить запланированные остановки производства почти на 30%, увеличив добычу примерно на 700 000 баррелей в год. Этот прирост эффективности оценивается в 38 миллионов долларов в год.

Еще одна приоритетная область — инвестиции в технологии, которые позволяют конечным пользователям принимать более обоснованные решения на основе данных, предоставляя им контекстуализированные данные в понятном им формате. Мы в Cognite убеждены, что технологии существуют, чтобы абстрагироваться от сложности и демократизировать доступ к данным. Примером компании, которая действительно восприняла это, является OMV (OTCMKTS: OMVKY), поскольку они сосредоточены на работающих цифровых двойниках для поддержки удаленных операций.

Rigzone: Какие сегменты отрасли были наиболее активны в интеграции ИИ и что они наблюдали при этом?

Лервик: Во-первых, важно понять, что без доступа к контекстуализированным и управляемым данным ИИ в отрасли — это в лучшем случае просто хорошая теория. Как поясняется ниже, промышленный ИИ действительно имеет большой потенциал, но необходимо убедиться, что у него есть надежная архитектура данных, которая контекстуализирует данные из общих разрозненных систем данных и делает эти данные доступными с достаточным качеством и производительностью.

Что касается практического использования ИИ, я могу выделить две области, которые дали наиболее эффективные результаты, и одна новая область, которая, как я полагаю, окажет большое влияние в будущем.

Первый — это профилактическое обслуживание. Ряд наших клиентов использовали Cognite Data Fusion, чтобы реализовать решения для профилактического обслуживания путем контекстуализации огромных объемов исторических данных и данных в реальном времени, их анализа и применения искусственного интеллекта для прогнозирования вероятности следующего простоя и предоставления компаниям возможности гораздо более проактивно планировать их обслуживание и фактически выделять время на то, чтобы в первую очередь заняться наиболее важными задачами.

Второй — оптимизация производства. Сила заключается в том, что мы называем гибридным ИИ, который на самом деле объединяет физическое моделирование с ИИ для прогнозирования и оптимизации производства. OMV — пример одного из лидеров в этой области. Они используют приложение Cognite под названием BestDay. BestDay использует моделирование искусственного интеллекта на основе данных, чтобы вычислить то, что предполагает его название: наилучший возможный рабочий день. BestDay оценивает историю добычи месторождения, настраиваемые граничные условия и критерии добычи для создания алгоритма максимальной производительности, который обновляется ежедневно. Это обеспечивает прозрачность всех аспектов производства в реальном времени, позволяя экспертам сократить количество незапланированных отсрочек и увеличить общую производительность.

Одно из новых приложений ИИ, оказывающих наибольшее влияние, находится в области робототехники, где вы можете включать данные (визуальные и звуковые) — например, собранные роботами или дронами — в постоянно пополняемые цифровые двойники, а затем использовать их для анализа производительности активов. Затем вы можете начать автоматизировать некоторые из этих миссий с помощью Cognite Data Fusion. Возможно, вы видели, что мы недавно задействовали робота-собаку Спот в его первой автономной миссии в открытом море на борту корабля Skarv в Северном море с компанией Aker BP (FRA: ARC).

Rigzone: Какие типы операций лучше всего подходят для роботов и других технологий искусственного интеллекта?

Лервик: Все, что происходит в отрасли, можно оптимизировать с помощью данных. Следующее большое пространство с большим потенциалом — это использование данных для повышения устойчивости операций за счет атак на такие области, как потребление топлива, использование химикатов и другие. Здесь данные могут быть использованы для прямого уменьшения воздействия производственной деятельности на окружающую среду, в то же время поддерживая, а часто и повышая прибыльность.

Cognite в настоящее время работает с Центром 4-й промышленной революции для океанов, который основан Aker и Всемирным экономическим форумом вместе с такими промышленными партнерами, как Microsoft (NASDAQ: MSFT). Здесь мы разрабатываем трекер сбросов и выбросов следующего поколения, цель которого — создать цифровое приложение, которое будет оптимизировать, отслеживать и, в конечном итоге, разрабатывать более совершенные и эффективные методы потребления и сброса нефтегазовых химикатов. Трекер является совместным усилием Центра и партнеров по проекту, включая Cognite и компанию Aker BP по разведке и добыче.

Aker BP предоставляет трекеру данные в режиме реального времени и оперативную экспертизу со своих морских объектов, а Cognite отвечает за программные решения. Трекер будет приносить пользу тремя способами:

Во-первых, он предоставляет инженерам-технологам цифровой инструмент для мониторинга и минимизации выбросов в атмосферу и выбросов химикатов в море, обеспечивая оптимальную эффективность и минимизацию воздействия на окружающую среду. Во-вторых, он позволяет оптимизировать работу активов. И, в-третьих, это увеличивает прозрачность для властей и других заинтересованных сторон за счет прозрачной отчетности.

Rigzone: Как ИИ влияет на человеческий фактор в нефтегазовых операциях? Где развертывание прошло гладко, а где были проблемы?

Лервик: Отрасли промышленности должны создавать культуру, которая свободно владеет технологиями и стремится к устойчивой трансформации. Ключевым моментом является предоставление сотрудникам возможности использовать новые рабочие процессы, технологии и операционные модели для непосредственного решения новых задач.

Мы видели, как работники используют решения искусственного интеллекта, используя нашу промышленную платформу данных, поскольку она дает им мгновенную информацию, которая помогает им выполнять свою работу. Например, тысячи рабочих датчиков питают центры данных, где бригады, работающие на нефтяной платформе, имеют миллионы точек данных, которые необходимо учитывать при эксплуатации и обслуживании буровой установки. Большинство устаревших систем на этих буровых установках хранят данные и информацию, критически важные для операций, технического обслуживания, инвестиций и принятия решений по эффективности. Использование искусственного интеллекта с помощью цифровых двойников, фотограмметрии, моделирования физики и робототехники предоставляет решения в реальном времени и демократизирует доступ к этим ресурсам на буровой установке. Обязанности, которые связаны с рутиной или повторением, освобождаются, чтобы работники могли сосредоточить внимание и творчество на другом.

Rigzone: Есть ли распространенные заблуждения об ИИ в нефти и газе, которые вы хотели бы исправить?

Лервик: ИИ не заменит людей, а скорее даст людям возможность быть более эффективными, а также, что немаловажно, свободное время для более творческих и более ценных занятий.

Чтобы помочь в этом переходе, мы в Cognite разработали промышленную цифровую академию, ориентированную как на синих воротничков, так и на белых воротничков. Первоначально это было доступно в Норвегии, а сейчас распространяется на международном уровне, в том числе на Ближнем Востоке в рамках нашего сотрудничества с Saudi Aramco.

Rigzone: Заглядывая в будущее, какие аспекты ИИ мы должны все чаще видеть в нефтегазовой сфере? Как отдельные компании отрасли могут интегрировать эти изменения?

Лервик: Я считаю, что мы продолжим видеть демократизацию использования данных, что означает, что огромные объемы данных — текущих и исторических — будут доступны для принятия решений для всех в отрасли. Точно так же, как цифровизация отвлекла сложность от нашей частной жизни, она сделает это и в отрасли. Мы можем подключить свой смартфон к выключателю света дома не потому, что мы умеем программировать, а потому, что технология абстрагирует сложность и позволяет нам делать это через простой визуальный пользовательский интерфейс. То же произойдет и в отрасли.

Мы также увидим истинные масштабы ИИ в отрасли, которые станут возможными благодаря контекстуализированным данным и оркестровке рабочих процессов, а также предоставят новые возможности для работы.

Чтобы связаться с автором, напишите на support@oilman.by.

Добавить комментарий

Будет полезно знать

Галерея прекращения деятельности PetronasГалерея прекращения деятельности Petronas

Petronas объявила, что Galeri Petronas перестала работать как публичная галерея после изменения своей операционной модели, чтобы приспособиться к изменениям, вызванным пандемией Covid-19. Постоянные сотрудники, затронутые закрытием, были успешно переведены на