El entorno empresarial moderno se está moviendo cada vez más en la dirección de la tecnología. Las posibilidades se materializaron rápidamente en muchos campos, incluida la atención médica. Las industrias del petróleo y el gas han tardado más en adoptar HACIA y aprendizaje automático.
Esto se debe en gran medida a la lentitud con la que la industria ha reconocido su potencial; sin embargo, alterando gradualmente. Las habilidades en esta industria cada vez más competitiva se pueden mejorar con el aprendizaje automático y los servicios de ciencia de datos en la industria del petróleo y el gas.
Con un CAGR en un 10,96% a partir de la detección de informes, en el periodo de previsión 2020-2025, la HACIA Y Aprendizaje automático en el mercado de petróleo y gas se valoró en $ 2 mil millones en 2019 y se proyecta que alcance $ 3,81 mil millones para 2025. Las principales compañías de petróleo y gas inevitablemente comenzarán a incorporar sensores IoT en sus operaciones upstream, midstream y downstream con HACIA– habilitado para análisis predictivo a medida que disminuye el precio de estos sensores.
Aquí observamos cómo el aprendizaje automático afecta la industria del petróleo y el gas y su futuro asociado.
Una descripción general del aprendizaje automático en la industria del petróleo y el gas
- Extraer conocimiento de los datos: la industria del petróleo y el gas produce una gran cantidad de datos. Sin embargo, almacenar esa información en un diario o software de computadora es inútil. Estos datos se pueden procesar mediante el aprendizaje automático para proporcionar conclusiones y opciones que pueden influir en el curso de una organización.
- Pronóstico y planificación mediante análisis predictivo: el historial de producción de petróleo de un pozo en particular o una colección de estudios sísmicos realizados en un área específica son ejemplos de datos históricos que las compañías de petróleo y gas pueden usar. Las empresas pueden usar esos datos para generar predicciones con aprendizaje automático.
- Uso de datos para optimizar la producción. -Es fundamental extraer combustibles del suelo de la manera más eficiente posible cuando lo hacen las empresas de petróleo y gas. Las empresas pueden utilizar el aprendizaje automático para encontrar la configuración de fabricación más eficaz utilizando sus propios datos.
Cómo el aprendizaje automático está afectando a la industria del petróleo y el gas
Con Efficient Real-Time Drilling, puede ahorrar tiempo y dinero.
Podrían surgir una serie de problemas durante la perforación, incluidas tuberías obstruidas, pérdida de circulación, control de pozos, etc. La investigación de aprendizaje automático sobre varios desafíos de perforación muestra complicaciones en tiempo real. Aprendizaje automático se usa ampliamente para predecir estos problemas y tiene el potencial de reducir significativamente el tiempo y los costos.
ingeniería de tanques
Los mecanismos de distribución de petróleo y gas y su flujo a través de rocas porosas (las numerosas fuerzas hidrodinámicas, termodinámicas, gravitatorias y de otro tipo involucradas en el sistema de fluidos de roca) son de interés para los ingenieros de yacimientos.
El tiempo y la presión son las dos variables que alteran continuamente las propiedades fluidas y las características petrofísicas de la roca, que varían el comportamiento del yacimiento. Este cambio es crucial para la gestión y estimación del desempeño del yacimiento.
Si bien las simulaciones numéricas se pueden usar para estimar la respuesta y el rendimiento del yacimiento con alta precisión, los cambios multidimensionales en parámetros como las tasas de producción, las presiones, las saturaciones y las características de los fluidos limitan la aplicabilidad y el alcance de la estimación. Inteligencia artificial y los servicios de desarrollo de aprendizaje automático se utilizan para eludir esta restricción.
Producción y adquisición de petróleo y gas.
Aprendizaje automático Capacidad mantenimiento predictivo anticipando fallas en los equipos antes de que ocurran, programando el servicio con anticipación y minimizando el tiempo de inactividad innecesario. En lugar de dedicar recursos al mantenimiento programado, los fabricantes dedican demasiado tiempo a solucionar los fallos de funcionamiento. ML Services ayuda a adquirir dominios de petróleo y gas de manera productiva.
Permite la prevención del tiempo de inactividad
En los últimos 20 años, la industria del petróleo y el gas ha adoptado mantenimiento predictivo ampliamente. Una de las principales causas del creciente uso de mantenimiento predictivo es el volátil mercado del petróleo. De esta manera, las empresas pueden reducir el costo del tiempo de inactividad no planificado.
EL mantenimiento predictivo El sistema monitorea continuamente el equipo utilizando varios sensores de monitoreo de condición, que incluyen vibración, temperatura, sonido y voltaje. La tecnología puede predecir con precisión la posibilidad de un mal funcionamiento de la máquina en función de las tendencias históricas. Como resultado, antes de que ocurra una falla catastrófica en la maquinaria, el sistema alertará al operador de la máquina para que envíe a un ingeniero de reparación.
Reconocimiento de datos del modelo de producción y excelencia en las pruebas
El aprendizaje automático avanzado puede generar nuevos flujos de trabajo que alivian la carga de los ingenieros. Aprendizaje automático tiene varios usos en la ingeniería de producción de las industrias del petróleo y el gas. Una de las tareas difíciles es procesar rápidamente grandes cantidades de datos para la toma de decisiones. El reconocimiento de datos del modelo de fabricación se puede lograr utilizando técnicas de aprendizaje automático.
Geofísica analítica
Con el entorno cambiante de la producción de energía, HACIA y los servicios de aprendizaje automático ofrecen beneficios significativos en toda la cadena de valor. Ahora, las compañías de petróleo y gas pueden usarlo HACIA Evalúe el valor de depósitos específicos, ajuste los planes de perforación y terminación según la geología regional y evalúe los riesgos asociados con cada pozo.
Servicios Upstreaming, Servicios Midstream, Servicios Downstream
Upstream, también conocido como el sector de exploración y producción, se enfoca en encontrar, evaluar y obtener petróleo crudo o gas natural de sus fuentes. La mayoría de las empresas en este campo se dedican a la recolección inicial de diversos combustibles y operaciones de perforación y producción de pozos. La mayoría de las aplicaciones en este campo implican la actualización o modernización de equipos existentes, la mayoría de los cuales han experimentado un estancamiento en la innovación. Como resultado de HACIA y los sistemas de aprendizaje automático que recopilan, procesan y responden a la información, los perforadores y las empresas mineras pueden usar dispositivos IoT para monitorear operaciones en tiempo real.
El suministro de gas natural sin procesar y petróleo crudo es el único objetivo de la industria intermedia.
grandes datos y HACIA Los sistemas también se pueden utilizar para rastrear el paradero de los envíos y confirmar su seguridad porque se utilizan para encontrar modos de transporte más seguros y soluciones de almacenamiento optimizadas.
Muchas empresas con visión de futuro involucradas en la venta y distribución de productos de petróleo, petróleo y gas natural están ubicadas en el sector downstream. Estas empresas refinan y crean productos relacionados con el petróleo, como propano, fertilizantes, lubricantes y gasolina.
Una plataforma en la nube tiene la ventaja de que puede ofrecer modelos y pronósticos precisos basados en el rendimiento operativo, el análisis de escenarios y las tendencias del mercado.
Gestión de compras, pequeños almacenes y cadena de suministro
El negocio del petróleo y el gas se beneficia de la incorporación de la planificación de recursos empresariales (ERP) y la optimización de la gestión de inventario, logística y almacén a través de HACIA, servicios de desarrollo de aprendizaje automático, tecnología inteligente de seguimiento y localización y redes en la nube. También permiten envíos transparentes, gestión de categorías digitales y compras inteligentes.
Para programar el mantenimiento y evitar averías en los equipos, los dispositivos y sensores inteligentes conectados a IoT proporcionan datos de la flota, como el rendimiento del vehículo, el consumo de combustible y el inventario.
Mejorar la gestión del back office.
Además, el aprendizaje automático mejora el ambiente en la oficina. Sus sistemas pueden usar los datos recopilados para hacer recomendaciones precisas que impacten en su negocio de petróleo y gas porque monitorean muchos aspectos funcionales de sus operaciones.
- Mantenimiento
- Servicios y herramientas de rendimiento
- Investigación de mercado
- Planificación de ventas minoristas.
- promoción de mercancías
Futuro al incorporar el aprendizaje automático en la industria del petróleo y el gas
Las compañías de petróleo y gas no verán barriles de petróleo a un precio de $80 o más durante mucho tiempo. El excedente actual del mercado de productos se traduce en un techo de costos más bajo; por lo tanto, los ya pequeños márgenes seguirán siéndolo.
El éxito de su negocio puede depender significativamente de cuánto dinero invierta en aprendizaje automático. Su productividad podría aumentar y sus costos de mano de obra podrían disminuir si su modelo de perforación es más preciso.
Además, el aprendizaje automático tiene el potencial de mejorar significativamente la productividad empresarial y de los empleados.
El negocio del petróleo y el gas puede beneficiarse enormemente del aprendizaje automático a largo plazo. Una empresa puede enfocar sus recursos de manera más eficiente y con mayor atención a los detalles centrándose en la automatización, el análisis de datos y la automatización de procesos.
Puntos finales
Aprendizaje automático tiene enormes efectos en todos los aspectos de la industria del petróleo y el gas, tanto en tierra como en alta mar. La transición retrasada a las energías renovables significa que este sector seguirá desempeñando un papel importante durante años. Por lo tanto, es de interés para todos (el público, las empresas de petróleo y gas y el medio ambiente) que los servicios de aprendizaje automático en la industria del petróleo y el gas se utilicen ampliamente para ayudar a reducir el impacto ambiental y la seguridad.
La publicación Descubra cómo el aprendizaje automático está afectando a la industria del petróleo y el gas apareció por primera vez en Datafloq.