Технологии Data Science и их значение для нефтегазовых производственных компаний

Цифровизация стала неотъемлемой частью стратегии развития предприятий нефтяной отрасли. Внутренняя потребность в увеличении эффективности добычи и глобальные факторы, такие как колебания цен на нефть, требуют использования цифровых технологий на всех этапах от геологоразведки до транспортировки нефтепродуктов. Рассмотрим, как Data Science помогает предприятиям отрасли оптимизировать производство и повышать экономическую эффективность.

Что дает Data Science компании нефтегазового сектора

Вычислительные мощности растут, стоимость датчиков снижается, и их становится больше, как и данных, которые собирают компании нефтегазовой отрасли. У современных буровых платформ может быть до 80 тыс. датчиков, которые генерируют около 15 тыс. Тб данных за весь срок службы актива. Для анализа и интерпретации этой информации все чаще применяют методы и инструменты Data Science.

Data Science — наука о данных. Связана с анализом данных, в том числе с применением методов машинного обучения, искусственного интеллекта и математической статистики.

Эффекты от внедрения Data Science:

Обеспечивается более глубокое и точное понимание информации. За счет этого компании нефтегазовой отрасли обнаруживают неожиданные закономерности и делают более точные прогнозы.
Появляется возможность объединять разные типы данных и анализировать каждую единицу информации. Это помогает нефтегазовым производственным компаниям получить более полное представление о процессах на предприятии. Как следствие, качество данных значительно растет.

Примеры задач Data Science в нефтегазе

Проекты по аналитике данных в компании нефтегазовой отрасли охватывают широкий спектр задач и направлений.

Data Science и анализ данных о процессах бурения и разработки месторождений учитывает геологию и технические ограничения, что помогает создать наиболее эффективные стратегии.
Используя исторические данные, параметры скважин и геологию, можно предсказать объемы добычи нефти и газа. А также оптимизировать производственные планы и управление запасами энергоресурсов.
Прогнозирование спроса на энергоносители возможно при анализе макроэкономических показателей, данных о рыночном спросе и предложении и других факторов.
Инженеры активно используют технологии Data Science для анализа вибрации и температуры для детектирования скрытых угроз отказа оборудования. Отслеживание отклонений от установленных параметров способствует реагированию на потенциальные риски, предотвращая катастрофические сбои и обеспечивая непрерывность технологических процессов.
В геологоразведке анализ накопленных данных о строении пластов может помочь в поиске новых месторождений.

Проблемы использования

Использование технологий Data Science сопряжено с работой с данными. Например, для анализа спроса на нефтепродукты нужно иметь данные о покупках и расходе. При внедрении системы мониторинга движения продуктов нефти, которая упрощает сбор таких данных, потребуется пара лет, чтобы накопить нужный объем. И только по истечении этого срока получится начать полноценно пользоваться системой.

Критически важны структура и чистота данных, а также эффективность алгоритмов подготовки и очистки. С этими задачами справится только опытная команда специалистов. А в сфере Data Science и Machine Learning на российском рынке сохраняется кадровый дефицит.

В то же время некорректность расчетов модели даже специалисты не всегда могут определить. Неверные выводы о состоянии скважин, месторождения, оборудования могут привести к неправильным решениям. Минимизировать этот риск удастся за счет внедрения систем контроля качества и проведения регулярных аудитов процессов сбора и анализа данных и расчетов моделей.

Практика применения Data Science решений в компаниях нефтегазового сектора

С помощью Data Science и искусственного интеллекта British Petroleum смогла предотвратить проблемы с насосами на морских платформах и снизить расходы. Простой снизился, увеличилось время межремонтного обслуживания скважин — компании удалось сэкономить 2 млн долларов.

Газпромнефть использует Data Science и Machine Learning для анализа информации о скважинах (например, из аварийных журналов) и о факторах, влияющих на работу насосов. Это помогает выявлять взаимосвязи в работе оборудования, формировать гипотезы и выявлять причины сбоев.

Также Газпромнефть активно применяет методы Data Science для анализа данных, чтобы непрерывного контролировать потребления газа. Эта мера предотвращает кражу газа. Например, в одном из регионов в год воруют до 3,5 млрд кубометров газа, что наносит ущерб до 16 млрд рублей.

Компания Umbrella IT разрабатывает оказывает услуги в рамках цифровизации нефтегазовых производственных компаний. Чтобы получить бесплатную консультацию по внедрению инноваций, свяжитесь с нами.