15 min läsning

Hur stora datamängder påverkar olje- och gasindustrin

Big data

IoT

Trender

The global big data market for oil and gas is booming — valued at $20 billion back in 2022 and expected to keep growing by 19% each year through 2032. Big data solutions are changing the game, offering vital insights across exploration, drilling, and production. With these analytics, oil and gas companies can slash environmental risks, improve maintenance, and boost oil recovery rates.

Major players like ExxonMobil and Shell are already investing in big data and AI to set up centralized data management and support data integration across various applications.

I det här blogginlägget fördjupar vi oss i hur big data påverkar olje- och gasindustrin och belyser dess fördelar och verkliga tillämpningar.

Betydelsen av big data inom olja och gas

Att använda stordata håller snabbt på att bli en hörnsten för att nå framgång inom olje- och gasindustrin. Genom att utnyttja avancerade analysmetoder för att snabbt och exakt bearbeta och tolka stora mängder data kan företagen avsevärt minska sina kostnader, förbättra säkerheten och optimera effektiviteten i verksamheten.

Optimering av prospektering och borrning

Övervakning och optimering av produktionen

Kapitalförvaltning och förebyggande underhåll

Optimering av försörjningskedjan och logistiken

Efterlevnad av miljö- och säkerhetsregler

Reservoarhantering och förbättrad utvinning

Optimering av prospektering och borrning

Genom att kombinera ML-algoritmer i realtid med seismiska och geologiska data kan man med hjälp av big data hitta platser med hög potential för borrning och finjustera placeringen av brunnar. Med avancerad modellering och kontinuerlig seismisk analys kan företagen förutsäga geologiska utmaningar och justera borrhålen direkt, vilket ökar precisionen och sänker prospekteringskostnaderna.

Övervakning och optimering av produktionen

Med realtidsdata från sensorer får du insikter i realtid om produktion, utrustning och resursanvändning. Kontinuerlig analys möjliggör snabba åtgärder när problem uppstår, t.ex. fjärrstyrda avstängningar under onormala förhållanden. På så sätt kan du förbättra underhållet, minska stilleståndstiden och se till att produktionen fungerar smidigt.

Kapitalförvaltning och förebyggande underhåll

Genom att analysera historiska prestandadata och hälsoindikatorer i realtid kan big data-system upptäcka mönster som signalerar potentiella problem med utrustningen innan de inträffar. Med förebyggande underhåll kan du schemalägga insatser för att förhindra haverier - vilket minskar stilleståndstiden och förlänger utrustningens livslängd.

Optimering av försörjningskedjan och logistiken

Att väva in big data i leveranskedjan och logistiken leder till mer exakta prognoser för material- och utrustningsbehov, bättre lagerhantering och smartare planering av transportvägar. På så sätt kan företagen avsevärt sänka sina logistikkostnader och främja ett bättre samarbete i hela leveranskedjan.

Efterlevnad av miljö- och säkerhetsregler

Analys av stora datamängder ger organisationer möjlighet att förbättra efterlevnaden av miljölagstiftningen genom att ge detaljerade insikter om deras påverkan och riskprofil. Genom att noggrant övervaka utsläpp, föroreningsnivåer och miljöförhållanden kan de snabbt ta itu med potentiella problem, minska riskerna och säkerställa strikt efterlevnad av regler.

Reservoarhantering och förbättrad utvinning

Med hjälp av stordata kan ingenjörer analysera stora datamängder från brunnsloggar, seismiska undersökningar och sensordata för att skapa en heltäckande profil av varje reservoars unika egenskaper. AI-simuleringar hjälper sedan till att optimera utvinningsplaner, välja de bästa reservoarmodellerna och skapa effektiva borrnings- och kompletteringsstrategier för maximal produktion.

Optimering av prospektering och borrning

Övervakning och optimering av produktionen

Kapitalförvaltning och förebyggande underhåll

Optimering av försörjningskedjan och logistiken

Efterlevnad av miljö- och säkerhetsregler

Reservoarhantering och förbättrad utvinning

Står du inför utmaningar när det gäller effektiviteten i prospektering och borrning?

På Innowise kan vi hjälpa dig att hitta och utvinna mer med mindre.

Big data-lösningar för olje- och gassektorn

Med hjälp av analys av stora datamängder kan företagen identifiera tekniska trender och optimera varje steg i verksamheten - från prospektering till produktion. Detta tillvägagångssätt ökar effektiviteten, sänker kostnaderna och förbättrar säkerheten avsevärt genom att minska sannolikheten för olyckor och förfina arbetsflödena.

Stora datamängder för prospekteringshantering

Prospekteringsteamen använder seismiska, geofysiska och geokemiska data för att skapa 3D-modeller av formationer under markytan. Med hjälp av ML-algoritmer och analys av stora datamängder utvinner de insikter från dessa modeller för att förbättra förutsägelsen av mineral- och kolvätefyndigheter, minska riskerna med torra brunnar och optimera borrplatserna.

Stora datamängder för reservoarteknik

Genom att analysera stora volymer realtidsdata om reservoarförhållanden - som tryck, temperatur och vätskesammansättning - får ingenjörerna ovärderliga insikter om formationer under markytan. Med ML och data mining bearbetar de dessa data i realtid för att skapa prediktiva modeller som förfinar utvinningsstrategier och maximerar utvinningseffektiviteten.

Stora datamängder för borrningshantering

Genom att övervaka och analysera hastighet, tryck och temperatur kan operatörerna optimera borrningsprocessen direkt. Genom att kombinera dessa data med avancerade brunnskontrollsystem och sensorer kan man göra exakta justeringar av borrbanan, tidigt upptäcka problem som utblåsningar och bottenhålsproblem samt minska kostnaderna avsevärt.

Big data för produktionsstyrning

Med realtidsanalys av sensor- och automationsdata kan du effektivt upptäcka avvikelser, förutse sannolika fel och justera driftparametrar med precision. Detta ökar inte bara systemeffektiviteten utan minskar också underhållskostnaderna, vilket resulterar i en smidigare och mer kostnadseffektiv produktionsverksamhet.

Plattformar för dataintegration Genom att förena data från olika källor - ERP, GIS och IoT-enheter - skapar dessa plattformar en robust grund för välgrundat beslutsfattande. Denna integration uppnås genom ETL-processer, datavirtualisering och molnbaserade integrationstjänster. Med ett förbättrat datalandskap kan företag genomföra sofistikerade analyser, generera insiktsfulla rapporter och fatta välgrundade beslut i rätt tid.

Prediktiv analys och ML Tillämpa statistiska algoritmer och maskininlärningsalgoritmer på både historiska data och realtidsdata för att förutse trender, upptäcka avvikelser och förutse potentiella problem innan de stör din verksamhet. Denna datadrivna strategi ger dig möjlighet att optimera processer, minimera stillestånd, minska kostnader, förbättra säkerheten och avsevärt öka den totala effektiviteten.

IoT och sensornätverk Placera ut sensorer i hela infrastrukturen för att samla in realtidsdata om utrustningens prestanda, miljöförhållanden och produktionsmått. Du kan dra nytta av realtidsövervakning, förebyggande underhållsfunktioner och möjligheten att reagera snabbt på problem.

Geospatial analys Med hjälp av fjärranalys, LiDAR och GIS kan du analysera rumsliga data för att upptäcka geografiska mönster, optimera resursfördelningen och bedöma miljöpåverkan. Med kartläggning och visualisering kan du fatta välgrundade beslut för optimalt val av plats, effektiv markanvändning och minskat miljöavtryck.

Olje- och gasindustrin genomgår en omvälvande förändring, där big data utvecklas från ett digitalt verktyg till en strategisk katalysator för nya affärsmodeller. Genom att kombinera vår djupgående branschexpertis med banbrytande teknik som ML, AI och prediktiv modellering levererar vi heltäckande lösningar för att maximera värdet av dina data, från optimerad prospektering till effektivisering av produktionsprocesser.

Philip Tihonovich

Chef för Big Data på Innowise

Upptäck alla fördelar med stora datamängder inom olja och gas

Olje- och gasindustrin befinner sig mitt i en digital omvandling, men endast 30% av företagen har framgångsrikt skalat upp sina digitala tillverkningsprocesser. Big Data Analytics erbjuder avancerade lösningar för att påskynda denna övergång och skapa betydande värde. De specifika fördelarna kan variera beroende på organisationens mål, men det finns flera viktiga fördelar som alltid realiseras.

Förbättrad prospekterings- och produktionseffektivitet

Kostnad för nya brunnar cirka $7 miljoner per styck, varav cirka 30% enbart för borrning. Det är därför det är så viktigt att hitta den optimala platsen. Beväpnade med analys av stora datamängder, AI, ML och molnteknik, som de används av ShellFör att identifiera den mest lovande platsen analyserar geosteeringsteamen stora datamängder. Övervakning av produktionsdata i realtid optimerar dessutom utvinningen, ökar utbytet och effektiviteten samt minskar miljöpåverkan.

Förutseende underhåll och minskad stilleståndstid

Oplanerade driftstopp på en offshoreplattform med en kapacitet på 200.000 fat per dag (bpd) kan leda till förluster på upp till $8 miljoner för varje 12 timmars tomgångstid. Förutseende underhåll minskar denna risk genom att analysera data för att upptäcka driftavvikelser och utrustningsproblem i ett tidigt skede. Detta bidrar till att minimera underhållsfrekvensen, undvika oplanerade driftstopp och sänka onödiga kostnader för förebyggande underhåll.

Kostnadsminskning och operativ effektivitet

Effektivisering av nyckelprocesser som borrning och hantering av produktionsflöden kan leda till betydande minskningar av resurs- och energikostnader. McKinsey framhåller till exempel att offshoreoperatörer kan sänka kostnaderna genom att 20-25% per fat - omfattar både drifts- och kapitalkostnader - genom att utnyttja uppkoppling för att implementera digitala verktyg och analyser

Säkerhet och riskhantering

Med hjälp av stordataanalys, ML och IoT kan företag granska sensordata och övervaka systemets prestanda, identifiera avvikelser och minska sannolikheten för fel. Dessa analyser möjliggör grundliga riskbedömningar genom att korrelera olika datapunkter - som vädermönster, utrustningshistorik och mänskliga faktorer - för att identifiera potentiella faror och utveckla strategier för att minska riskerna.

Miljöövervakning och hållbarhet

Ansvarig för cirka 10% av de globala utsläppenMed hjälp av big data-lösningar kan olje- och gasindustrin kraftigt minska sitt koldioxidavtryck. Avancerad dataanalys gör det möjligt för organisationer att optimera processer, minimera slöseri och säkerställa efterlevnad av miljöbestämmelser. Dessutom ger big data en solid grund för att övergå till renare energikällor.

Lämna inga möjligheter outnyttjade

Resurserna utvecklas ständigt - låt oss se till att dina analyser håller jämna steg.

Utmaningar med stora datamängder inom olja och gas

Låt oss vara ärliga: att implementera och utnyttja big data innebär betydande utmaningar. Den stora mängden data från sensorer och utrustning kräver en skottsäker infrastruktur och betydande dataresurser för lagring och bearbetning, vilket kan vara ganska dyrt.

Kombinationen av strukturerad och ostrukturerad data gör dessutom integration och analys mer komplicerad. Ofta kan dessa data vara felaktiga eller ofullständiga, vilket kräver att man anstränger sig lite extra för att förbereda dem. Det är också mycket viktigt att skydda kritiska data från de ökande cyberhoten, eftersom alla kompromisser kan leda till allvarliga driftsstörningar och ekonomiska förluster. Sist men inte minst finns det en brist på kvalificerade dataexperter i branschen, vilket hindrar att big data används fullt ut.

På Innowise är vi skickliga på att övervinna alla utmaningar med integration av stora datamängder, från att hantera stora volymer och integrera olika datakällor till att säkerställa oklanderlig datakvalitet. Med hjälp av förstklassig dataanalys och beprövade infrastrukturlösningar garanterar vårt team av högkvalificerade experter datanoggrannhet och säkerhet samtidigt som vi maximerar dess strategiska potential.

Philip Tihonovich

Chef för Big Data på Innowise

Användningen av big data inom olja och gas: Innowise verkliga fall

För att verkligen förstå hur big data kan förändra olje- och gassektorn kan vi titta närmare på ett verkligt exempel på hur Innowise samarbetade med en av de ledande aktörerna i branschen. Leverantören brottades med frekventa strömavbrott, långsamma svarstider vid incidenter och skyhöga driftskostnader. Roten till dessa problem ligger i ett föråldrat nätövervakningssystem som inte kan ge insikter i realtid.

För att se över nätförvaltningen migrerade våra experter inom datavetenskap företagets gamla SCADA-lösning till AWS och förbättrade den med avancerade dataplattformar och användarvänliga instrumentpaneler.

Projektet innehöll flera viktiga delar:

Integration av data: Vårt team konsoliderade data från olika gridkomponenter till en enda, enhetlig plattform med hjälp av AWS S3 och Apache Kafka. Denna integration garanterar noggrannhet och tillförlitlighet för data i realtid, med AWS EMR och Apache Spark som hanterar den komplexa databehandlingen. IoT-sensorer och gateways ger en omfattande och kontinuerlig övervakning av hela elnätet, vilket ger en tydlig och aktuell bild av systemets prestanda.

Avancerat varningssystem: Vi implementerade ett robust varningssystem för övervakning av nätets prestanda i realtid och upptäckt av problem. Anpassade algoritmer, i kombination med Apache Kafka för dataströmning, möjliggjorde automatiska meddelanden om avvikelser. Detta minskade behovet av konstant manuell övervakning och möjliggjorde prioritering av varningar baserat på deras allvarlighetsgrad, vilket hjälpte operatörerna att hantera kritiska problem mer effektivt.

Intuitivt användargränssnitt: React.js-baserade anpassade instrumentpaneler ger operatörerna tydliga visualiseringar av nätstatus, inklusive live-data, historiska trender och prediktiva analyser som drivs av AWS EMR och Spark. Med sömlös navigering och omfattande rapporter kan operatörerna fatta välgrundade beslut snabbare och mer effektivt.

Projektet gav anmärkningsvärda resultat. Genom att implementera ett avancerat analyssystem lyckades kunden minska driftstoppet i elnätet med 20%, vilket avsevärt förbättrade driftsäkerheten. Effektiviserade processer och effektiv teknikintegration ledde till betydande kostnadsbesparingar och förbättrad systemstabilitet. Dessutom minskade den genomsnittliga svarstiden för incidenter med 40%. Tillgång till data i realtid och sofistikerade analyser gjorde det möjligt för operatörerna att fatta välgrundade beslut, vilket ökade den totala effektiviteten i verksamheten.

För att se hur vi har hanterat liknande utmaningar och drivit framgång i andra projekt, vänligen utforska våra fallstudier.

Kämpar du med att optimera produktionen eller sänka underhållskostnaderna?

Vi erbjuder datadrivna lösningar som hjälper dig att återfå kontrollen och förnya din verksamhet.

Framtiden för stora datamängder inom olje- och gasindustrin

Investeringar i smarta tillgångar understryker den ökande betydelsen av datadrivna insikter för att uppnå operationell excellens. År 2028 kommer över 50% av olje- och gasbolag förväntas anpassa sina strategier efter detta fokus. År 2024 förväntas IT-kostnaderna inom sektorn växa med 8.1% till $29 miljarderoch betonade teknikernas kritiska roll.Trots betydande framsteg inom datainsamling kvarstår utmaningar relaterade till datakvalitet, integration och säkerhet. För att övervinna dessa och ta vara på nya möjligheter kommer följande tekniktrender att forma framtiden för big data.

Tillväxt inom trådlösa IIoT-enheter

Genom att fjärrövervaka kritiska parametrar - som tryck, volym, flöde, temperatur och utrustningsstatus - genererar IIoT-enheter dagligen terabyte med data. Med hjälp av denna mängd data och avancerade analyser kan du fatta smarta affärsbeslut, förnya verksamheten och förfina förvaltningen av tillgångar. Från och med 2023 uppgår marknaden för trådlösa enheter inom olje- och gassektorn - inklusive mobil-, satellit- och LPWA-anslutningar - till 7,8 miljoner enheter. Denna siffra väntas växa kraftigt och uppgå till 18,8 miljoner enheter år 2028med en CAGR på 19,3%.

AI- och ML-analys

För att bryta ner de komplexa datamängderna vänder sig olje- och gasbolagen till AI och ML. Dessa tekniker hjälper till att förutsäga fel på utrustningen och förbättra borrningsprocesserna, vilket minskar stilleståndstiden, ökar produktionen och sänker kostnaderna. Framöver förväntas generativ AI förbättra produktiviteten för 30% av olje- och gasbolag år 2026. Denna teknik kommer att automatisera rutinuppgifter och förbättra beslutsfattandet. År 2025 kommer 10% av de företag som tillämpar bästa praxis för AI sannolikt att generera minst tre gånger mer värde från sina investeringar jämfört med de 90% som inte gör det.

Kvantberäkningar

År 2030 kommer kvantdatorerna att kombinera klassiska högpresterande datorsystem med ny teknik. Bortom 2030förväntas denna teknik påskynda databehandling, hantera komplexa algoritmer och lösa storskaliga optimeringsproblem som nuvarande system inte kan hantera. Denna potential har uppmärksammats av branschjättar som ExxonMobil, Skal, och BP investerar redan i kvantteknik för att driva på innovation och förbättra hållbarheten.

Digitala tvillingar

Framöver har digitala tvillingar potential att automatisera borrningsverksamheten när de kombineras med robotteknik och autonoma system. Dessutom kan de förbättra smarta nät i gasdistributionsnät, vilket leder till mer tillförlitliga och effektiva leveranskedjor. Till exempel, Chevron utvecklar virtuella repliker av sina anläggningar för att diagnostisera och förutse verkliga scenarier. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt för dem att övervaka och förutsäga utrustningens prestanda i realtid, oavsett om det är på plats eller över hela världen.

Cloud computing

Den exponentiella tillväxten av seismiska data från prospektering och produktion överväldigar traditionella datahanteringssystem. Det är här cloud computing kommer in i bilden och erbjuder skalbara och budgetvänliga lösningar för att hantera och analysera dessa enorma datamängder. År 2022 steg intäkterna från cloud computing inom olje- och gassektorn till $27,8 miljarder dollar, med prognoser som visar en tillväxttakt på över 15% CAGR från 2022 till 2026. Framför allt är det SaaS-lösningar som står för den största delen av denna tillväxt.

Datastyrning

År 2024 har datastyrning och datasäkerhet blivit ett måste inom olje- och gasindustrin. Den ökande komplexiteten i data, i kombination med den snabba utvecklingen inom AI-teknik, kräver robusta kontrollåtgärder och moderna styrningsstrategier. Immutas rapport om läget för datasäkerheten visar att cirka 35% av dataproffsen fokuserar på att förnya datastyrning och säkerhetsåtgärder. Denna förändring drivs av växande oro för att känsliga data ska exponeras genom AI-meddelanden, en oro som delas av 56% av branschens respondenter.

Slutsats

Genom att utnyttja stordata och avancerad dataanalys kan olje- och gasföretag fatta välgrundade beslut, förbättra sina processer, ta en större del av marknaden och få sina vinster att skjuta i höjden. För att effektivt utnyttja potentialen i big data krävs dock att man övervinner komplexa utmaningar som kräver specialiserad expertis och strategisk planering. Därför är det avgörande att välja rätt utvecklingspartner för att kunna navigera i tekniken och nå konkreta resultat.

Vanliga frågor

Vilka tekniker används för att analysera stora datamängder inom olje- och gasindustrin?

Olje- och gasindustrin ligger i framkant när det gäller att använda avancerad teknik för att analysera och hantera stora mängder data från olika källor, t.ex. sensorer, borrning och produktionsanläggningar. Avancerade verktyg som Hadoop och Apache Spark underlättar bearbetningen av stora datamängder. ML- och AI-algoritmer hjälper till att avslöja komplexa mönster och relationer i data. NLP används för att extrahera värdefulla insikter från ostrukturerade texter, t.ex. rapporter och loggar. Dessutom analyserar datorvisionstekniker bilder som fångats av satelliter och drönare.

Hur påverkar big data beslutsfattandet inom olje- och gasindustrin?

Big data förändrar beslutsfattandet inom olje- och gasindustrin genom att tillhandahålla djupgående och detaljerade analyser och prognoser. Med big data på plats kan du förbättra produktionsprocesser, finjustera underhållsstrategier och kraftigt öka utrustningens effektivitet. Dessa insikter gör det möjligt för organisationer att fatta smartare beslut - vilket leder till bättre operativa resultat och effektivare resursanvändning.

Kan stora datamängder bidra till att minska olje- och gasverksamhetens miljöpåverkan?

Analys av stora datamängder inom olje- och gasindustrin är en robust lösning för att minska verksamhetens miljöpåverkan. Genom att utnyttja omfattande data som samlas in från sensorer, utrustning och satellitbilder får organisationer detaljerad insikt i sina aktiviteter, vilket möjliggör mer exakt övervakning av växthusgasutsläpp och tidig upptäckt av metanläckage genom avancerade analysmetoder. Dessutom hjälper prediktiv modellering till att identifiera potentiella miljörisker, t.ex. spill eller markföroreningar. Med hjälp av denna information kan operatörerna vidta åtgärder i god tid, optimera resursanvändningen och avsevärt minska sitt ekologiska fotavtryck.

Hur förändrar big data upstream-, midstream- och downstream-verksamheten inom olje- och gassektorn?

Big data förbättrar dramatiskt noggrannheten i geologiska modeller i upstream-sektorn, vilket leder till mer exakt borrning och prospektering, minskar osäkerheten och optimerar resursutvinningen. I midstream-sektorn spelar big data en avgörande roll när det gäller att förfina transportvägar och förbättra lagerhanteringen. Detta leder till en mer strömlinjeformad logistik, ökad effektivitet och färre driftstörningar. För downstream-sektorn förbättrar big data-analyser raffineringsprocesserna, säkrar produktkvaliteten och optimerar resursallokeringen. Som ett resultat uppnår organisationerna större effektivitet och sänker omkostnaderna.

Vilka framtida trender förväntas när det gäller användningen av big data inom olje- och gasindustrin?

Framöver kommer big data att förändra olje- och gasindustrin i grunden. Genom att utnyttja avancerade algoritmer, AI och ML kommer företagen att dramatiskt förbättra sitt sätt att förutse framtida trender och underhålla utrustning. Dessutom kommer integrationen av big data med NLP och IoT att skapa en helhetssyn på verksamheten, vilket leder till bättre analyser och riskhantering. Blockchain-tekniken förväntas också stärka datasäkerheten och transparensen. I grund och botten kommer big data att driva branschen mot en mer datacentrerad och insiktsfull framtid.

Dmitry Nazarevich Chief Technology Officer på Innowise

Datum: 24 december 2024

Dmitry Nazarevich Chief Technology Officer på Innowise

Datum: 24 december 2024

Innehållsförteckning

Kontakta oss

Boka ett samtal eller fyll i formuläret nedan så återkommer vi till dig när vi har behandlat din förfrågan.

Namn

Företag

E-post

Telefon

Meddelande Vänligen inkludera projektinformation, varaktighet, teknologistack, IT-proffs som behövs och annan relevant information

Spela in ett röstmeddelande om ditt projekt för att hjälpa oss att förstå det bättre

Bifoga ytterligare dokument vid behov

Ladda upp filen

Du kan bifoga upp till 1 fil på totalt 2 MB. Giltiga filer: pdf, jpg, jpeg, png

Observera att när du klickar på knappen Skicka kommer Innowise att behandla dina personuppgifter i enlighet med vår Integritetspolicy för att ge dig lämplig information.