Цифровая нефть
В мировой нефтегазовой индустрии идет постоянный поиск новых технологических решений, с помощью которых можно повысить эффективность и сократить расходы.
Крупнейшие международные компании и аналитические агентства прогнозируют значительный эффект от внедрения цифровых решений для нефтедобывающей отрасли.
К примеру, программа «Цифровая нефть» позволяет находить скрытые залежи углеводородов путём цифровой обработки геологических данных.
«Алгоритм анализирует результаты геофизических исследований, позволяет находить скрытые закономерности данных и предсказать новые перспективные зоны для поиска нефтяных пластов», – пишет интернет-журнал «СБЕР Про».
Применение цифровых решений в геологоразведке снижает риски и позволяет увеличить эффективность поиска углеводородов.
К другим важным направлениям применения цифровых решений относятся технологии по расшифровке данных с месторождений. В частности, компания Seven Lakes Technologies разработала технологию Field Data-Gathering Workflow (FDG), осуществляющую интерпретацию данных с месторождения в реальном времени.
Как рассказывается в статье «Цифровая добыча нефти: тюнинг для отрасли» (авторы Д. Пигарев, Д. Козлова), персонал месторождения оснащают мобильными устройствами с выводом результатов анализа данных, поступающих с IoT-устройств на скважинах и оборудовании. Это позволяет быстро реагировать на изменяющиеся условия в скважинах и пласте.
Другая крупнейшая компания Chevron использует искусственный интеллект «Sweet spots» для идентификации наиболее эффективного места бурения новых скважин в Калифорнии на основе анализа исторических данных по скважинам в регионе. Это позволило компании увеличить добычу на 30%.
Таким образом, применение цифровых технологических решений позволяет нефтегазовой отрасли открывать новые возможности по добыче и более эффективному использованию существующей инфраструктуры, следовать современным тенденциям, принимать смелые решения и повышать конкурентоспособность.
Jahon neft-gaz sanoati doimiy ravishda samaradorlikni oshirish va harajatlarni kamaytirish imkonini beruvchi yangi texnologik yechimlarni izlamoqda.
Yirik xalqaro kompaniyalar va tahliliy agentliklar neft qazib olish sanoati uchun raqamli yechimlarni joriy etishdan sezilarli samarani bashorat qilmoqda.
Masalan, “Raqamli neft” dasturi geologik ma'lumotlarni raqamli qayta ishlash yo‘li bilan yashirin uglevodorod konlarini topish imkonini beradi.
«Algoritm geofizika tadqiqotlari natijalarini tahlil qiladi, yashirin ma'lumotlarning asoslanganligini aniqlashga yordam beradi va neft' qatlamlarini qidirish uchun yangi istiqbolli hududlarni bashorat qiladi», – deb yozadi «SBER Pro» internet jurnali.
Geologik razvedkada raqamli yechimlarni qo‘llash xavflarni kamaytiradi va uglevodorodlarni qidirish samaradorligini oshirishga imkon beradi.
Raqamli yechimlarni qo‘llashning boshqa muhim yo‘nalishlariga konlardan ma'lumotlarni rasshirofka qilish bo‘yicha texnologiyalar kiradi. Xususan, Seven Lakes Technologies kompaniyasi konlardan real vaqtda ma'lumotlarni sharhlashni amalga oshiradigan Field Data-Gathering Workflow (FDG) texnologiyasini ishlab chiqdi.
“Neftni raqamli qazib olish: soha uchun tyuning” (mualliflar D. Pigarev, D. Kozlova) maqolasida keltirilganidek, kon bilan ishlaydigan xodimlar quduqlarga IoT-moslamasidan kelib tushadigan ma'lumotlarning tahlil natijalarini kiritadigan mobil qurilmalar va uskunalar bilan ta'minlanadi. Bu quduqlar va qatlamlarda o‘zgaruvchan sharoitlarga tezda javob berishga imkon beradi.
Yaga bir yirik kompaniya Chevron hududdagi quduqlar bo‘yicha tarixiy ma'lumotlar tahlili asosida Kaliforniyadagi yangi quduqlarni burg‘ulash uchun eng samarali joyni identifikasiyalash uchun «Sweet spots» sun'iy ongdan foydalanadi. Bu kompaniyaga qazib olishni 30% ga oshirish imkonini berdi.
Shunday qilib, raqamli texnologik yechimlarni qo‘llash neft-gaz sohasida qazib olish va mavjud infratuzilmadan yanada samarali foydalanish bo‘yicha yangi imkoniyatlarni ochish, zamonaviy tendensiyalarga amal qilish, dadil qarorlarni qabul qilish va raqobatbardoshlikni oshirish imkonini beradi.