5 Июня 2019

Роль Больших Данных (Big Data) в нефтяной промышленности

Опубликовал Н.А. Рыков

В 2006 году комментатор по маркетингу Майкл Палмер опубликовал пост в своём блоге:

Данные как сырые. Это ценно, но если оно не обработано, его нельзя использовать.

Спустя 9 лет это утверждение остается верным для любой отрасли, которая зависит от больших объемов данных.  Это правда, что до тех пор, пока данные не разбиты на части и не проанализированы, они не имеют большого значения.

Поскольку мир становится более восприимчивым к преимуществам больших данных, нефтяная промышленность, похоже, не сильно отстает.  Если огромное количество данных попросту хранится, то оно мало что значит, и поэтому для того, чтобы от этого была польза, необходима идентификация, объединение, хранение, анализ и совершенствование.  Возможность получить доступ к обширным наборам данных и извлечь из них исчерпывающую информацию может сделать нефтяную отрасль более прибыльной и эффективной.  Успешная нефтяная компания будет быстро прогнозировать потенциальную информацию и поддерживать расходы на низком уровне для актуализации своего успеха, не теряя расхождений в оценке набора данных.

И движение нефти, и популярность больших данных постепенно вызвали ажиотаж за определенный период времени.  Изменения в спросе и предложении на нефть долгое время были связаны с колебаниями цен на нефть. С падением цен нефтегазовая отрасль постепенно нашла путь к большим данным, чтобы управлять рисками и снижать их, тем самым увеличивая общий доход компании.  Цены на нефть во всем мире становятся конкурентоспособными, и поскольку нефтедобывающие экономики борются за увеличение доли на мировом рынке нефти, аналитика больших данных может помочь им в определении областей, которые требуют значительного улучшения.

Преимущества использования Big Data в нефтяной промышленности

По словам Марка П. Миллса, старшего научного сотрудника Манхэттенского института, «привнесение аналитики в сложность сланцевой геологии, геофизики, стимуляции и операций для оптимизации производственного процесса потенциально может удвоить число эффективных стадий, удвоив тем самым производительность за скважину и сокращая стоимость нефти в два раза ».

 Ожидается, что техническое нефтяное месторождение уже получит 125 миллиардов баррелей нефти, и эта тенденция может затронуть 20 000 компаний, связанных с нефтяным бизнесом.  Следовательно, чтобы получить конкурентное преимущество, почти всем им потребуется аналитика данных для интеграции технологий на протяжении всего жизненного цикла нефти и газа.

1. Высокая экономическая эффективность и режим реального времени

Объем данных в нефтяной промышленности растет быстрыми темпами, и эффективная обработка большого объема данных становится первостепенно важной. Нефтяные компании всегда генерировали экстремальные объемы данных с очень высокой скоростью на ежедневной основе. Традиционно большие объемы данных могут быть очень дорогими, как для производителей нефти, так и для газа.  Такие огромные затраты могут существенно повлиять на финансовые показатели компании.

 Благодаря использованию больших данных компании могут не только сократить расходы, но и собирать большие данные в режиме реального времени.  Такое применение аналитики может помочь в улучшении производства на 6-8%. Однако роль больших данных в нефтегазовой отрасли выходит за рамки эффективности и анализа больших объемов данных в режиме реального времени.  Визуализация, хранение больших наборов данных и оповещения в режиме реального времени считаются наиболее важными преимуществами в анализе больших данных.

2. Снижение риска и более эффективное принятие решений

Географически говоря, слои горных пород различаются по регионам, даже если они могут быть похожими по структуре.  Уроки, обычно извлеченные из одной области, могут быть применены к аналогичным областям.  Традиционно неструктурированные данные хранятся в разных базах данных или в любом хранилище, что требует много времени и усилий. Наука о данных может помочь снизить риск и помочь узнать больше о каждой подсистеме, повышая точность принятия решений.

3. Высокая точность методов бурения и разведки нефти

Поскольку нефть зависит от бурения и разведки нефтяного месторождения, любое использование аналитики больших данных в этой области считается благом.  Миллер пишет: «Аналитика больших данных уже может оптимизировать подземное картирование лучших мест бурения;  указать, как и куда направлять буровое долото;  определить, раздел за разделом, лучший способ стимулирования сланцев; и обеспечить точные грузовые и железнодорожные перевозки ».

Поиск новых месторождений углеводородов требует огромного количества материалов, рабочей силы и логистики.  С бурением глубоководной нефтяной скважины, которая часто стоит более 100 миллионов долларов, никто не хочет искать неправильное место.  Чтобы избежать этой проблемы, Shell использует оптоволоконные кабели (созданные в рамках специального партнерства с Hewlett-Packard для этих датчиков), а затем данные передаются на его частные серверы, поддерживаемые Amazon Web Services (AWS).  Это дает гораздо более точное представление инженерам о том, что находится под ними, и экономит значительное количество времени и усилий.

Новые места бурения нефтяных скважин и новые способы стимулирования добычи сланцевой нефти - это лишь некоторые преимущества применения аналитики больших данных в нефтяной промышленности.  Сейсмическое программное обеспечение, визуализация данных и распространяющиеся вычислительные устройства являются одними из современных аналитических инструментов, которые в настоящее время используются нефтяными компаниями.

Соображения при применении инструментов больших данных в нефтяной промышленности

Популярность больших данных в различных отраслях набирает обороты с ростом осведомленности о данных.  Хорошая аналитика помогает менеджерам стать более опытными в управлении различными видами данных.  Такое разнообразие данных может включать в себя сейсмические данные, данные буровых работ, эксплуатационные параметры, такие как обороты бурового долота и вес на долоте, данные о производительности при добыче. С каждой функцией, производящей обширные и переменные данные, правильные данные должны попадать в нужные руки, чтобы оптимизировать производительность.

Наемным специалистам необходимо знать, когда требуется модернизация технологии, поскольку нефтегазовая отрасль основана на постоянно меняющихся спросе и предложении.  Они должны понимать модели с открытым исходным кодом, облачные технологии, всеобъемлющие вычисления и методологии итеративной разработки.  В отделе анализа данных «Шелл» работает около 70 человек, а сотни других сотрудников по всему миру участвуют на специальной основе.

Постепенный переход к внедрению больших данных может оказаться непростым делом для многих нефтяных компаний, поскольку многим не хватает рабочей силы и возможностей для найма необходимого персонала, который может обрабатывать большие данные.  Только около 4% компаний в разных отраслях обладают талантом и навыками, необходимыми для извлечения ощутимой ценности бизнеса из аналитики.

Контакты института

Пн-Вс 8:00 - 19:00

undefined

Ближайшие события

Все события
Новые книги

Свежие новости

Читать все новости