現(xiàn)代的開放式架構設計正在釋放石油工業(yè)上游數(shù)據(jù)的價值，以提供更高效、更安全的工作流程，滿足提高投資回報率的目標。長期以來，油田服務公司在上游油氣行業(yè)的技術進步中發(fā)揮了關鍵性作用。作為設備和專業(yè)知識的一線提供者，從最大的國有石油公司到最小的獨立石油公司，都在依靠這些服務公司來推動技術創(chuàng)新，在一個廣泛的經(jīng)濟條件下提高該領域的運營績效。
上游石油和天然氣行業(yè)看到的每一項技術創(chuàng)新，從越來越耐用的聚晶金剛石鉆頭到能夠承受20,000psi工作壓力的海底防噴器，都有一個共同的因緣，那就是提高投資回報的驅(qū)使力。產(chǎn)出價格的波動，加上降低資本支出的壓力，都是關鍵的驅(qū)動因素。該行業(yè)對其運營安全的深刻的文化承諾，也在技術創(chuàng)新和新工藝的開發(fā)中發(fā)揮了作用。
油氣行業(yè)的第四次工業(yè)革命
第四次工業(yè)革命的復興正值油田服務業(yè)的關鍵時刻。隨著鉆井技術的成熟和筒倉式的計算機化過程達到其極值，這種不斷發(fā)展的數(shù)字技術空間正在為生產(chǎn)、正常運行時間和效率創(chuàng)造一個新的視野，其中所運用的數(shù)據(jù)源于多數(shù)據(jù)源的有效整合。
一家領先的數(shù)據(jù)和分析公司GlobalData表示，上游石油天然氣行業(yè)正在為尋找新的儲量或油氣資源、新的開采技術以及自動化操作而大力投資。盡管在這一過程中涉及到一些風險，但精通技術的企業(yè)明白，今天的投資會在未來帶來巨大的回報。無論資產(chǎn)類型如何，當務之急是推廣新技術，意在優(yōu)化油氣采收率，最大限度地提高產(chǎn)量。
GlobalData公司顛覆性技術分析師Abhishek Paul Choudhury表示：“石油和天然氣公司正越來越多地采用智能自動化以及其它的數(shù)字推動技術來整合海量數(shù)據(jù)，并從中獲得有用的見解，以簡化已定義的上游價值鏈中復雜的現(xiàn)場活動。物聯(lián)網(wǎng)技術與人工智能算法相結合，正在開展篩選和發(fā)現(xiàn)最佳油藏涵蓋面積選擇、改進地下油藏建模、提高鉆井績效的行動”。
數(shù)據(jù)民主化
就像任何以技術驅(qū)動的行業(yè)一樣，油田服務公司必須克服一些關鍵挑戰(zhàn)才能充分獲得可用的系統(tǒng)數(shù)據(jù)的價值。這就是有時被稱為“暗數(shù)據(jù)”的說法，也就是系統(tǒng)能生成比立刻適用的更多的信息。因此“暗數(shù)據(jù)”往往未被探索。其他的時候，系統(tǒng)是在一個真空環(huán)境中創(chuàng)建的，旨在以專有方式工作，很少考慮它們與其它地方開發(fā)的產(chǎn)品如何進行整合。
數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)是以幾種不同的方式顯現(xiàn)出來的，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)不容易跨產(chǎn)品整合；孤立的產(chǎn)品意味著筒倉式數(shù)據(jù)（或“數(shù)據(jù)孤島”）非常深奧，但沒有廣度；這種廣度的缺失強化了一種“不是在這里發(fā)明的”思維傾向，導致公司與公司之間創(chuàng)新努力的重復。
第四次工業(yè)革命給油田服務公司帶來的是跨越這些數(shù)據(jù)孤島與工程學科之間整合數(shù)據(jù)的能力?，F(xiàn)代的開放式架構設計正在釋放所生成的包括地震勘測、鉆井項目設計以及人工舉升效能所有這些上游數(shù)據(jù)的價值，目的是提供更高效、更安全、能滿足提高投資回報目標的工作流程。
開放式架構環(huán)境的自動化
油田服務公司正在開發(fā)自己的開放式架構環(huán)境，客戶的數(shù)字團隊可在整個數(shù)字化生命周期中概述他們自己的旅程。
哈里伯頓最近推出了他的DS365.ai（一種通過授權快速訓練預建模型，或在運營中創(chuàng)建和部署創(chuàng)新的機器學習解決方案，意在增強地下、鉆井和生產(chǎn)的工作流程，從而提高企業(yè)能力，擴大企業(yè)規(guī)模的服務）云服務，通過智能自動化加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型。行業(yè)特定的人工智能和機器學習模型在該公司的OSDUTM數(shù)據(jù)平臺上運行，利用了iEnergy® 云的可擴展架構。數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)科學家們能夠大規(guī)模地設計、開發(fā)和部署AI模型，或快速訓練機器學習模型。
在DS365.ai環(huán)境中，參與者可以訪問和修改開源數(shù)據(jù)模型，并在整個社區(qū)分享他們的工作，包括一個熟悉的五星級排名系統(tǒng)。模型可作為獨立服務予以提供，也可以集成到更廣泛的應用中，包括輔助巖性解釋、地震引擎和實時油井工程范疇。哈里伯頓的DS365.ai服務實現(xiàn)了快速的投資回報，大規(guī)模部署了70多個項目和60多個人工智能/機器學習模型。積極的財政成果包括一家國有石油公司預測的一次人工舉升故障，主動地為60口井節(jié)省了400萬美元的維修成本。在拉丁美洲，一家獨立的石油公司利用DS365.ai服務，運用一種機器學習地震轉(zhuǎn)換方法，減少了不確定性，從而將建模周期時間縮短了70%。
貝克休斯已使其JewelSuite 應用程序在微軟的Azure Marketplace平臺上運行，簡化了Azure云平臺上人工智能和機器學習應用程序的部署與管理。在線市場產(chǎn)品通過“免稅增值”模式提供對貝克休斯集成油田開發(fā)和油井施工應用程序的即時訪問，為更復雜的應用模塊提供分層服務計劃方案。Azure Marketplace 中的 JewelSuite作為客戶訂閱Azure服務的一部分，使用客戶自己的技術軟件基礎架構進行操作，將地下數(shù)據(jù)運用于JewelSuite應用程序中。這個訂閱模型使客戶能將軟件許可和支持成本降低高達30%。JewelSuite地下建模應用程序能夠快速創(chuàng)建精準的地質(zhì)模型，隨時更新和修改新井信息，幫助實現(xiàn)最佳的油田開發(fā)和提高產(chǎn)量。殼牌是目前使用JewelSuite的30多家客戶公司其中之一。
斯倫貝謝正在與AVEVA（一家工業(yè)軟件領域的全球領導者）合作，在其DELFI™認知的勘探與開發(fā)環(huán)境中連接邊緣、人工智能和云數(shù)字系統(tǒng)，優(yōu)化能源公司獲得、處理和應用現(xiàn)場數(shù)據(jù)的方式，提高井場作業(yè)效率，更好地管控設備運行，以及提高生產(chǎn)績效。通過這種合作，兩家公司的物聯(lián)網(wǎng)和云服務功能都交付給上游市場，包括AVEVA的Pi System數(shù)據(jù)管理平臺功能，以及斯倫貝謝的領域?qū)I(yè)知識和分析功能，這些功能由Agora（一個領先的視頻、語音和實時交互式流媒體平臺）邊緣和DELFI環(huán)境下的物聯(lián)網(wǎng)解決方案提供。
斯倫貝謝數(shù)字與系統(tǒng)集成總裁Rajeev Sonthalia表示，“此次合作將我們的邊緣和云解決方案與AVEVA PI系統(tǒng)結合在一起，無縫地釋放了對數(shù)據(jù)的訪問，加速了洞察力和行動實施。通過與AVEVA在DELFI環(huán)境中整合我們的領域?qū)I(yè)知識、安全邊緣技術和數(shù)字應用程序，我們將能幫助客戶提高效率，改變他們的生產(chǎn)運營”。
物聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展
改善機器對機器的通信，從虛擬傳感器收集信息，獲得新的洞察，將使油田服務提供商能夠增加數(shù)據(jù)體量和種類，以推動決策過程，同時尋找提高運營效能的新方法。
威德福對其遠程操作、可視化、邊緣自動化以及與人工舉升作業(yè)相關的人工智能產(chǎn)品重新產(chǎn)生了興趣。這是因為測量壓力、溫度、振動和流量等額外傳感器或控制器的引入所引起的。然而，事實證明，預算的限制對完全整合這些新技術所需的大量資本投入帶來了挑戰(zhàn)。
雖然很大一部分采用人工舉升的油井已經(jīng)擁有了傳感器和自動化設備，但其中的大部分都是在過時的技術基礎上建立的，這些技術只能用于在預設操作的設定值下執(zhí)行基本的控制功能，這些設定值由井場的生產(chǎn)工程師通過SCADA軟件工具來設定。SCADA軟件通信的局限性意味著這些控制器通常是以過時的設定值在運行，經(jīng)過優(yōu)化在安全限值下運行，可應對儲層狀況的變化或其它物理特性的變化。
威德福正在將其ForeSite Edge智能設備運用于這些現(xiàn)有的裝置，最大限度地利用井場已有的數(shù)字設備，同時整合經(jīng)過驗證的舉升優(yōu)化和油井建模技術。無論是使用網(wǎng)站上已有的控制器來實施，還是作為獨立設備安裝來實施，該系統(tǒng)將現(xiàn)代的、經(jīng)過驗證的控制模型、加上先進的人工智能功能，來提高油氣產(chǎn)量，降低作業(yè)成本。
國民油井
Varco（NOV）正在解決在為加工技術引入數(shù)字產(chǎn)品時一個常見的問題，這就是整個設施中缺乏足夠的傳感器的問題。雖然先進的工藝流體的在線表征呈現(xiàn)出一個有價值的結果，但一個工藝系統(tǒng)中的許多儀器并未被充分用于工藝優(yōu)化。
虛擬傳感器可以數(shù)字生成，用來測量物理傳感器無法使用或現(xiàn)有系統(tǒng)無法充分發(fā)揮其潛力的參數(shù)。例如，為了防止水合物積聚，用于出油管的單乙二醇積聚監(jiān)測裝置能使石油公司降低系統(tǒng)堵塞以及與之相關的停工的風險。
國民油井
Varco的MEG過程智能管理器可降低運營花銷，促進低人力作業(yè)。虛擬傳感器可預測取料機中關鍵離子的積累量和固體的沉淀量。模擬器與進料機上可用的二級傳感器數(shù)據(jù)相關聯(lián)，根據(jù)以離散間隔進行的實際流體測量結果進行校準。這樣就允許根據(jù)來自輔助傳感器的輸入數(shù)據(jù)，在流體樣本之間連續(xù)對模型進行更新。
在問題發(fā)生之前解決問題
通過數(shù)字化技術弄清楚作業(yè)中機械系統(tǒng)的運行狀態(tài)，可以減少甚至消除海上鉆井作業(yè)中計劃外的停工時間。貝克休斯正在努力整合海上鉆井作業(yè)人員、流程和技術，以找到一個可靠和確定性的基準，以最少的鉆機停工為作為首要目標。在現(xiàn)代深水鉆井項目中，由于計劃外的電力供給，數(shù)百萬美元的投入可能會遭遇損失。
貝克休斯的Sealytics（一種設計用于與第二代防噴器無縫匹配的控制系統(tǒng)）與海底鉆井控制系統(tǒng)集成于一體，能夠提供連接原始設備制造商規(guī)定的維護計劃、以及設備所有者執(zhí)行所要求的保真度。其結果是一個可全面掌握系統(tǒng)的狀況，系統(tǒng)正在進行的操作，建立起一個護理、監(jiān)管和控制的鏈條。
貝克休斯海上鉆井系統(tǒng)副總裁Chuck Chauviere說，“一旦你擁有了這方面的進展，你就可以開始應用簡單的東西，如周期計數(shù)。我們可以監(jiān)測周期性事件，以及鉆井作業(yè)中周期事件發(fā)生的地點。然后，你可以開始將其與平均故障時間的工程學科相結合，開始改進設備的性能。在此之前，我們只是有了基于時間的處方”。
Sealytics提供了將運營結果中的維護要求整合到未來計劃內(nèi)系統(tǒng)停機時間的可見性。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動的知識能夠根據(jù)系統(tǒng)在現(xiàn)實世界條件下的使用方式，實現(xiàn)計劃內(nèi)的事件維護，包括預防性任務。
邊緣設備連接到海底防噴器控制系統(tǒng)，可以訪問多個直接的傳感器，Sealytics還可以訪問一系列間接的傳感器，測量壓力、溫度和時間?；谶@些數(shù)據(jù)，Sealytics算法能夠根據(jù)用戶輸入的數(shù)據(jù)對整個防噴器系統(tǒng)的物理狀態(tài)進行建模。
Chauviere說，“Sealytics使用這些數(shù)據(jù)表明，‘當你告訴系統(tǒng)做一件事時，就會發(fā)生另外一連串的事件’。正是這樣，我們才能利用我們的主題專家來理解系統(tǒng)正在創(chuàng)建的圖畫，一幅多彩的數(shù)據(jù)集畫卷。然后，可以將這些數(shù)據(jù)發(fā)送到陸上，放入一個更廣泛的數(shù)據(jù)湖中，這樣我們就可以獲得更豐富的數(shù)據(jù)體驗，然后對類似的設備群進行更廣泛的評估，這樣我們就可以開始開發(fā)一個更豐富的數(shù)據(jù)集。”
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