石油和天然氣行業(yè)目前正面臨三大挑戰(zhàn)：商品價(jià)格波動(dòng)巨大、資本密集型流程和長(zhǎng)交貨期以及管理產(chǎn)量下降。

 

Cairn Oil & Gas公司首席數(shù)字和信息官Sandeep Gupta正在使用最先進(jìn)的技術(shù)來(lái)克服這些挑戰(zhàn)并實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)。該公司介紹稱，“我們采用以價(jià)值為中心的方法來(lái)部署技術(shù)解決方案。同時(shí)，我們還與多家OEM和服務(wù)集成商合作，在整個(gè)價(jià)值鏈中部署高度可擴(kuò)展的項(xiàng)目。”

 

 

由于商品價(jià)格和地緣政治環(huán)境動(dòng)蕩，石油和天然氣行業(yè)面臨巨大的價(jià)格波動(dòng)。在這種情況下，企業(yè)管理成本變得至關(guān)重要。

 

持續(xù)的石油生產(chǎn)依賴不間斷的電力供應(yīng)。然而，管理輸電線路本來(lái)就是一項(xiàng)高成本、資源密集型的任務(wù)。對(duì)于Cairn來(lái)說(shuō)，這意味著需要管理250公里、分布在3111平方公里的電力線。它們負(fù)責(zé)為該公司的Mangala、Bhagyam和Aishwarya油田及其在拉賈斯坦邦的Rageshwari氣田供電。

 

為了降低運(yùn)營(yíng)成本，該公司決定使用無(wú)人機(jī)。無(wú)人機(jī)拍攝的圖像通過(guò)人工智能圖像識(shí)別系統(tǒng)運(yùn)行。該系統(tǒng)會(huì)分析電力線的潛在破損情況，預(yù)測(cè)可能的故障點(diǎn)，并提出預(yù)防措施，從而推動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策，而非基于操作員的主觀判斷。

 

Gupta表示，“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network)等算法對(duì)架空電力線在理想狀態(tài)下運(yùn)行時(shí)捕獲的圖像進(jìn)行了訓(xùn)練。然后，當(dāng)捕捉到任何異常時(shí)，該算法會(huì)比較每隔六個(gè)月拍攝的后續(xù)圖像。隨后將觀察結(jié)果放入門(mén)戶，以便維護(hù)團(tuán)隊(duì)采取糾正和預(yù)防措施。”

 

Cairn公司與維護(hù)供應(yīng)商簽訂了基于服務(wù)的合同，其中對(duì)220kV電力線每?jī)赡赀M(jìn)行一次監(jiān)測(cè)，對(duì)500kV電力線每年進(jìn)行一次監(jiān)測(cè)。

 

Gupta介紹稱，“自實(shí)施基于無(wú)人機(jī)的檢查以來(lái)，平均故障間隔時(shí)間已從92天延長(zhǎng)至182天。這已將石油損失減少到每年2277桶，從而節(jié)省了價(jià)值約1.2億盧比的成本。此外，鑒于它能夠使員工有效地進(jìn)行維護(hù)活動(dòng)，一個(gè)小團(tuán)隊(duì)也可以更有效地工作，也就意味著所需的人力也減少了。”

 

運(yùn)營(yíng)地點(diǎn)偏遠(yuǎn)，外加生成的海量數(shù)據(jù)(Cairn每天產(chǎn)生約300GB 數(shù)據(jù))使得石油和天然氣行業(yè)非常適合使用基于邊緣的設(shè)備進(jìn)行計(jì)算。借助智能邊緣設(shè)備，可以在遠(yuǎn)程位置存儲(chǔ)和處理關(guān)鍵參數(shù)。這些設(shè)備安裝在通過(guò)MQTT協(xié)議發(fā)送數(shù)據(jù)的現(xiàn)場(chǎng)，其中蜂窩網(wǎng)絡(luò)連接可用。它們?cè)贛icrosoft Azure云上存儲(chǔ)高達(dá)250GB的數(shù)據(jù)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法執(zhí)行分析，并提供智能警報(bào)。

 

如果沒(méi)有這些設(shè)備，生成的數(shù)據(jù)將被傳輸?shù)竭b遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)中心，從而阻塞網(wǎng)絡(luò)帶寬。Gupta解釋稱，“邊緣計(jì)算有助于降低我們的IT基礎(chǔ)設(shè)施成本，因?yàn)檩^低的帶寬足以處理大量數(shù)據(jù)。這些部署的設(shè)備正在跟蹤關(guān)鍵的操作參數(shù)，例如壓力、溫度、排放和流速。沒(méi)有邊緣計(jì)算的機(jī)會(huì)成本將導(dǎo)致更高的網(wǎng)絡(luò)帶寬需求，這將相當(dāng)于當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)成本的2倍左右。”

 

 

石油勘探過(guò)程的交付周期約為三到五年，需要巨額資金投入。在這三到五年中，石油技術(shù)專家(地質(zhì)學(xué)家、地球物理學(xué)家、石油工程師和油藏工程師)花費(fèi)了大量時(shí)間來(lái)模擬需要大量計(jì)算能力的模型。

 

石油技術(shù)工作流程需要評(píng)估地下儲(chǔ)層特征以確定鉆井位置。這些工作流程由石油技術(shù)專家通過(guò)多套軟件應(yīng)用程序執(zhí)行，這些應(yīng)用程序可以幫助確定待鉆井的位置和軌跡。

 

Gupta表示，“由于交付時(shí)間長(zhǎng)，未來(lái)勘探的資本分配和規(guī)劃風(fēng)險(xiǎn)更大。為了實(shí)現(xiàn)我們的目標(biāo)，提高計(jì)算能力至關(guān)重要。為此，我們采用并執(zhí)行了云優(yōu)先戰(zhàn)略。目前，Cairn已將石油技術(shù)工作流的工作負(fù)載完全遷移到云端。這種遷移消除了本地計(jì)算能力的限制。結(jié)果，首次上油的時(shí)間減少了近30%。”

 

 

Cairn公司擁有來(lái)自生產(chǎn)、勘探和管理的不同來(lái)源的大量多樣化數(shù)據(jù)。Gupta介紹稱，“使用這些數(shù)據(jù)，我們部署了多個(gè)大型項(xiàng)目，包括預(yù)測(cè)分析、模型預(yù)測(cè)控制(MPC)和油藏管理，這些項(xiàng)目已在多個(gè)站點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)展。”MPC是一種技術(shù)，負(fù)責(zé)監(jiān)控設(shè)備的各種運(yùn)行參數(shù)，然后在特定范圍內(nèi)運(yùn)行以獲得最大效率，同時(shí)保持系統(tǒng)中的約束。

 

其核心在于Disha——一項(xiàng)商業(yè)智能(BI)計(jì)劃，使用儀表板驅(qū)動(dòng)關(guān)鍵的可操作見(jiàn)解。Gupta解釋稱，開(kāi)發(fā)Disha的理念是在正確的時(shí)間向正確的人提供正確的數(shù)據(jù)。我們希望刪除基于文件的數(shù)據(jù)共享和報(bào)告，因?yàn)閯?chuàng)建這些報(bào)告需要花費(fèi)大量時(shí)間。我們將來(lái)自各種來(lái)源的數(shù)據(jù)(例如 SAP HANA、Historian、Microsoft SharePoint、Petrel、LIMS和Microsoft Azure云)連接到單個(gè)Microsoft PowerBI生態(tài)系統(tǒng)，在該生態(tài)系統(tǒng)中可以創(chuàng)建自定義報(bào)告。

 

Disha是內(nèi)部團(tuán)隊(duì)和分析提供商花費(fèi)3年時(shí)間以混合模式開(kāi)發(fā)的。它提供了200多個(gè)定制儀表板，包括一個(gè)良好監(jiān)控儀表板、一個(gè)生產(chǎn)優(yōu)化儀表板、一個(gè)CEO和CCO儀表板以及一個(gè)鉆機(jī)調(diào)度儀表板。

 

Gupta補(bǔ)充道，我們可以利用Disha監(jiān)控處理油和水的電子潛水泵的參數(shù)和輸出。它有助于我們跟蹤通過(guò)MPC實(shí)施所取得的成果。所有這些都有助于做出更好的決策，并實(shí)現(xiàn)以優(yōu)化的方式分配資源，從而控制生產(chǎn)力的下降情況。

 

展望未來(lái)，Cairn公司計(jì)劃與幾家大型分析提供商合作，并根據(jù)業(yè)務(wù)需求構(gòu)建一個(gè)單一平臺(tái)，以幫助對(duì)其數(shù)據(jù)進(jìn)行情境化并部署微型解決方案。它將是一個(gè)低代碼平臺(tái)，使各個(gè)團(tuán)隊(duì)能夠自行構(gòu)建解決方案。其他一些舉措還包括人工舉升系統(tǒng)監(jiān)測(cè)、油井監(jiān)測(cè)和試井驗(yàn)證等。所有這些舉措都旨在維持產(chǎn)量水平，同時(shí)減少首次出油的時(shí)間。

 

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