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Ineficacias del pozo de petróleo que luchan: La promesa de Big Data
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Del planeamiento y del mantenimiento al despliegue del equipo, las ineficacias del pozo de petróleo son amplias y requieren soluciones diversas. Los precios del petróleo bajos han dado lugar a reducción de los costes, pero la eficacia requiere la inversión en nuevas tecnologías y datos grandes.
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El software inteligente de las plataformas de GE anunció el año pasado un nuevo proyecto de la optimización de producción para conectar pozos de petróleo de BP en todo el mundo con Internet industrial. El software de la gestión de datos de GE daría a técnicos de mantenimiento el acceso en tiempo real a la máquina común y a los datos operativos a través de todos los pozos, la información que podría mejorar eficacia, prevenir fracasos y minimizar tiempo muerto. El despliegue en 650 pozos de BP se programa para 2016, ampliándose a 4.000 en los próximos años.
En un comunicado de prensa, Kate Johnson, CEO inteligente del software de las plataformas de GE señala: “Basado en promedios del sector, para cada semana un pozo es fuera de servicio, los operadores experimenta pérdidas de los ingresos de más de $3 millones para un pozo submarino.”
Big Data: ¿Una tendencia a largo plazo para el aceite y el gas?
David Haake, líder de equipo cognoscitivo de las soluciones para las sustancias químicas y la división del petróleo en IBM sugiere que los datos grandes podrían ser una herramienta esencial para abordar la multitud de ineficacias del campo petrolífero. La captura, la reunión y la información de proceso de áreas como variado como confiabilidad del equipo, las condiciones geotécnicas, las previsiones metereológicas e incluso el conocimiento humano podían mejorar operaciones y dar lugar a una producción más alta y a mayores ingresos de la producción.
Después de 100 años de perforación y de trillones de dólares de la inversión, todavía estamos manejando solamente extraer menos el de 30% del aceite disponible fuera de la tierra. ¿Si 100 años de resultados de esfuerzos de la mejor práctica en estos niveles, después es realmente mejor práctica?
El concepto de “datos grandes” es solamente cerca de tres años, él observa, pero si toda la información relevante disponible se analiza con eficacia, su uso podría convertirse en una tendencia a largo plazo para la industria.
Los dos problemas más grandes de operaciones de la producción son confiabilidad del equipo y de la ciencia y problemas naturaleza-relacionados. ¿Es usted que perfora en el mejor lugar y cuáles son las condiciones geotécnicas? La confiabilidad es el santo grial del negocio de aceite. Si usted es confiable y seguro entonces usted hace así como la ciencia y la naturaleza le dejarán.
La tracción junta de toda la información disponible podía hacer pozos de petróleo mucho más eficientes.
Tome el tiempo. Apenas tener acceso a la mejor tecnología de la predicción de tiempo puede ayudar con medidas preventivas. ¿Por qué cierre una plataforma costera abajo de una semana temprana si usted habría podido ir en la perforación por otros tres días sin poner cualquier persona en peligro?
Nuevas soluciones de la supervisión y de la detección
Pero todo depende de adquisición de datos. Las nuevas soluciones de medición y de supervisión pueden recopilar la información preciosa. focos Quebec-basados de las soluciones de Opsens en la fibra óptica innovadora que detecta las soluciones diseñadas para medir temperatura, la presión y la tensión en ambientes difíciles. Entre ellos es el OPP-W, una presión de la fibra óptica y el sensor de temperatura que ofrece la exactitud a largo plazo, durabilidad, deriva y de alta fidelidad bajos en los usos más duros, incluyendo el petróleo y gas del martillo.
Emerson Process Management también ofrece la medida y tecnologías analíticas. Éstos incluyen su sistema inalámbrico del sensor de la pinta del martillo de Roxar, midiendo en línea y en tiempo real la presión y la temperatura previamente inaccesibles detrás de la cubierta en pozos de producción submarinos.
La toma de imágenes térmica establecida en el Reino Unido del Ti proporciona servicios de la toma de imágenes térmica para detectar cansancio de metal, grueso de pared del tubo y la corrosión, y evalúa integridad de la soldadura. La nueva toma de imágenes térmica Android-basada del TICOR de la compañía que divulga encuesta sobre los cortes del software y que divulga tiempo por el 25% aerodinamizando recogida, la entrada y el análisis de datos. Para el CEO Richard Wallace:
Puede también ser integrado en WEBCOR, nuestro mantenimiento profético en línea y programa de seguimiento así que los datos se pueden utilizar para ejecutar un plan de mantenimiento para reducir paradas imprevistas.
¿Después de Big Data, lagos data?
Pero la experiencia y el comportamiento humanos son esenciales también, incluso dentro de datos grandes, subraya Haake de IBM. El conocimiento de primera mano valioso ganó con experiencia de décadas del campo petrolífero se podría cosechar y alimentar en un lago de los datos (un repositorio del almacenamiento y un motor en grande del proceso) vía analytics cognoscitivo.
No hay magia a los datos grandes o al analytics cognoscitivo, pero dependen de injerir la información en el primer lugar, que requiere la creación de un lago de los datos. Ése es el trabajo de verdad. El problema es allí es decenas de miles de pozos y por lo menos 10.000 campos petrolíferos actuados por centenares de compañías. Y mientras que estamos intentando ayudar a clientes a hacer los lagos de los datos, la realidad es que son más de un ‘pantano de los datos,’ con las porciones de charcos pequeños y sucios.
La información disponible es de hecho sucia y embrollada. Se refiere a muchas diversas áreas potencialmente relevantes a la producción del pozo de petróleo, pero necesita ser limpiada para ser útil.
Podemos limpiar estos charcos de los datos individuales del bien-nivel y construir los lagos eficaces de los datos para que un campo dé la gran penetración en el terreno, pero nadie está aplicando datos grandes a través de una empresa entera todavía, incluso si pueden considerar la promesa de ella.
Él añade que los datos grandes podrían mejorar “la cantidad de aceite que era extraído y que incluso una mejora ampliada del apenas 1%, por ejemplo, ahora diferenciaría considerable a un productor, y aún más cuando el precio del comienzo del aceite a subir otra vez.”
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