Cách Tận Dụng Phân Tích Dữ Liệu Lớn trong Ngành Dầu Khí

Thanh Tâm 4 tháng ago 6 min read

The oil and gas industry faces increasing challenges that can be overcome by utilizing deep insights generated from the massive amount of data produced by these companies. Challenges often include poor visibility into complex operational activities, logistics issues, compliance with environmental regulations, managing equipment lifecycles, and improving efficiency. Today, we will share some information with you about how big data analytics can be used to give you an advantage in the oil and gas industry. Before you start reading this article, why not take a quick look at two interesting reads on practicing the left shift approach to test and the salesforce cloud certification. Big data analytics helps streamline operations in the upstream, downstream, and midstream sectors. For upstream, experts note that big data solutions can be used in the following areas: managing seismic data, optimizing drilling processes, and improving reservoir performance. In downstream, oil and gas companies utilize sensors to ensure the safe transportation of their products, while software maintenance programs can detect and predict anomalies in oil tankers and pipelines to prevent accidents. Lastly, in midstream, predictive data analytics can help improve asset management by visualizing the estimated performance of equipment and making decisions on whether to keep or replace. For example, Royal Dutch Shell PLC, a leading oil and gas company, uses big data analytics in various aspects of their operations, including measuring exploration area, predicting oil production, extending equipment lifespan, improving logistics efficiency, and reducing carbon emissions. Big data analytics can be incredibly useful for the oil and gas industry in reducing operational costs, extending equipment lifespan, minimizing environmental impact, and making smart decisions.

Những thách thức công nghiệp ngày càng tăng mà ngành dầu khí phải đối mặt có thể được khắc phục bằng những hiểu biết sâu sắc được tạo ra từ lượng lớn dữ liệu do các công ty này tạo ra. Những thách thức thường là khả năng hiển thị kém trong các hoạt động vận hành phức tạp, các vấn đề về hậu cần, đáp ứng các quy định về môi trường, quản lý vòng đời thiết bị và các vấn đề về cải thiện hiệu suất.

Hôm nay, chúng tôi sẽ chia sẻ một số thông tin với bạn về cách sử dụng phân tích dữ liệu lớn để tạo lợi thế cho bạn trong ngành dầu khí. Nhưng trước khi bạn bắt đầu bài viết này, tại sao bạn không đọc nhanh hai bài đọc thú vị này thực hành để thực hiện phương pháp dịch chuyển trái để thử nghiệm Và lực lượng bán hàng chứng nhận đám mây bán hàng.

Phân tích dữ liệu lớn và ngành dầu khí

Phân tích dữ liệu lớn giúp hợp lý hóa các hoạt động trong ba lĩnh vực, cụ thể là: thượng nguồn, hạ nguồn và trung nguồn.

Thượng nguồn

Các chuyên gia lưu ý rằng các giải pháp dữ liệu lớn có thể được sử dụng trong các lĩnh vực sau trong lĩnh vực thượng nguồn.

Quản lý dữ liệu địa chấn: Các khu vực quan tâm có tài nguyên dầu mỏ tiềm năng được tìm kiếm dữ liệu địa chấn khi bắt đầu phân tích ngược dòng. Dữ liệu được thu thập, xử lý và sau đó được phân tích để xác định vị trí khoan.

Dữ liệu địa chấn có thể được kết hợp với các bộ dữ liệu khác để xác định lượng khí và dầu có tại vị trí đó.

Tối ưu hóa quy trình khoan: Điều chỉnh mô hình dự đoán, dự đoán lỗi thiết bị trong tương lai là một phương pháp để tối ưu hóa quy trình khoan. Ban đầu thiết bị được gắn cảm biến khi nó được sử dụng trong khoan. Dữ liệu này cùng với siêu dữ liệu khác của thiết bị được chạy thông qua thuật toán máy học để khám phá các kiểu sử dụng sẽ dẫn đến hư hỏng.
Cải tiến kỹ thuật hồ chứa: Sản xuất hồ chứa có thể được cải thiện khi sử dụng các loại cảm biến hạ cấp khác nhau. Các công ty có thể phát triển các ứng dụng sẽ thông báo cho họ kịp thời về những thay đổi trong hồ chứa để họ có thể thực hiện hành động thích hợp ngay lập tức.

giữa dòng

Một mối quan tâm lớn trong ngành công nghiệp dầu khí là hậu cần. Vận chuyển an toàn tài nguyên dầu mỏ mà không có bất kỳ rủi ro nào là rất quan trọng. Các công ty sử dụng cảm biến để đảm bảo sản phẩm của họ được vận chuyển an toàn. Các chương trình phần mềm bảo trì có thể phát hiện và dự đoán những bất thường trong tàu chở dầu và đường ống để tránh tai nạn cũng được sử dụng.

Hạ lưu

Để giảm chi phí bảo trì và chi phí thiết bị lọc dầu, các doanh nghiệp xăng dầu có thể sử dụng các phân tích dự báo dữ liệu lớn. Điều này cải thiện quản lý tài sản. Điều đầu tiên là tìm hiểu xem thiết bị đang hoạt động như thế nào so với trước đây. Hiệu suất ước tính của thiết bị được trực quan hóa và hiển thị cho chuyên gia. Sau đó, họ đưa ra quyết định cuối cùng về việc giữ và thay thế chúng.

Ví dụ

Để thuyết phục bạn hơn nữa, hãy để chúng tôi cung cấp cho bạn một ví dụ về công ty xăng dầu nổi tiếng, Royal Dutch Shell PLC, sử dụng phân tích dữ liệu lớn trong hoạt động của họ. Dưới đây là một số cách:

Trong công tác đo đạc, quan trắc diện tích thăm dò dầu khí.
Trong dự báo sản lượng xăng dầu.
Trong việc tăng tuổi thọ của thiết bị.
Trong việc nâng cao hiệu quả logistics.
Trong việc giảm lượng khí thải carbon.

Từ cuối cùng

Phân tích dữ liệu lớn có thể rất hữu ích cho ngành dầu khí khi giảm chi phí vận hành, tăng tuổi thọ thiết bị, giảm tác động có hại đến môi trường và đưa ra các quyết định thông minh khác.