IoT、AI、エッジコンピューティングが石油産業オペレーションを革新

毎年IoTは新機能を取り込み、新たなフロンティアへ到達範囲を広げており、今や石油産業はデジタル変革の熟期を迎えています。

バルセロナ、IoT Solutions World Congress – 石油産業、特に生産分野では、依然として前世紀に設定された機器と安全基準で運営されています。

安全レベルは向上し、より深刻な事故と環境災害の回避はできていますが、運用パフォーマンスとリソース稼働率は改善されていません。

一部のオペレーターとサービス企業が、新しいデータ収集ツール、クラウド分析、機械学習、エッジコンピューティングを用いて、IoTが予知保全、潜在的故障の特定、より高い安全性、油田の生産パフォーマンス向上をもたらす可能性を見出し始めています。

IoT Solutions World Congressのパネルセッションで、Petrofacの戦略責任者Jonathan Carpenter氏が自社サービスの概要と、IoTと分析が業界のゲームチェンジャーになり得ることを説明。このコンセプトを「Petrolytics（ペトロリティクス）」と呼びました。

ダウンタイムの高コスト

Petrofacは1年前にデジタルツールの価値に気づき、社内で「プラントをより安全に、より低コストで、スケジュール通りに建設・運営し、運営コストもより低くするにはどうすればよいか？」という議論が交わされたとCarpenter氏は語ります。

Carpenter氏によると、多くのPetrofac業務が所在する北海の平均稼働率は現在73%。一方、航空機の平均稼働率は99.9%です。

「石油業界では、商品価格が非常に高いため、73%を平均として受け入れ、その前提で経済性を計算しています。」

このビジョンのもと、Carpenter氏は問いかけます。「建設コスト半分、スケジュール厳守、稼働率100%、運営コスト半分——そんなオファーがあれば、顧客は列をなすのではないか？」

クラウド学習のための故障モデル不足

新技術の潜在力実現における最大の課題の一つは、過去データの不足です。既存プラントの古いセンサーは情報収集・蓄積のためではなく、故障警告のみを目的として設計されていたためです。つまり、機械学習モデルが洞察を得られるような深刻な故障データが不足しています。業界は厳格で保守的な安全基準と手順で運営され、分析したい種類の問題をうまく回避してきたからです。そのため、エンジニアとデータサイエンティストは、現場技術者とエンジニアの知見を活用し、インシデント時に収集され得たデータをシミュレートして、最初はそのようにモデルを訓練せざるを得ません。

生産プラントのほとんどの設備には一次センサーがありますが、接続性は限定的で、これらのセンサーが収集するデータの大半は破棄されています。

Petrofacとクラウド分析で協業するAccenture Labsのマネージングディレクター、Teresa Tung氏は、現場技術者とエンジニアの知識を活用して問題を理解し、インシデント時に収集され得たデータをシミュレートしてモデルを最初に訓練したと語っています。

未来は完全自律プラント

Carpenter氏によれば、「Petrolytics」は超効率運営への道のりにおけるビルディングブロックの一つです。

予知分析の設計・実装経験と、エッジデバイスで収集・処理されたデータを活用することで、AI最適化プラントへ前進可能——運営コスト低減とメンテナンス問題減少。最終的には、デジタルツインで運営を監視し、メンテナンスを事前にスケジュールして100%効率を目指す完全自律プラントについて語り始められるかもしれません。

「世界経済フォーラムの研究によれば、AI、分析、ドローン等の適用により、石油ガス業界だけで7,500億ドル以上の価値を抽出可能。潜在的な数字は莫大です」とCarpenter氏は後に語りました。

石油ガス業界におけるデジタルイニシアチブとテクノロジーの産業・社会への潜在価値

「3年前と比べ、これが概念、アイデア、研究プロジェクトから、実資産での実プロジェクトへ、そして実際にこれらのソリューションが産業化される第1波が始まっていることが認識されています」と同氏は結びました。