IoT、AI、エッジコンピューティングは、石油業界を変革しています

毎年、IoTは進化して新しい機能を採用し、その範囲を新しいフロンティアにまで広げています。現在、石油業界はデジタル変革の機が熟しています。

バルセロナ、IoTソリューション世界会議 –石油産業、特に生産分野では、前世紀に設定されたほとんどの機器と安全基準で現在も稼働しています。

安全レベルが向上し、業界はより深刻な事故や環境災害を回避することに成功していますが、その運用パフォーマンスとリソースの稼働時間は改善されていません。

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備えた一部のオペレーターやサービス会社は、予知保全、潜在的な障害の特定、安全性の向上、油田の生産パフォーマンスの向上を実現するIoTの可能性を認識し始めています。

IoT Solutions World Congressでのパネルセッション中に、Petrofacの戦略責任者であるJonathan Carpenterが、顧客へのサービスの概要と、IoTと分析が業界のゲームチェンジャーになる方法について説明しました。彼はその概念を「Petrolytics。」と呼びました。 」

ダウンタイムのコストが高い

ペトロファクは1年前にデジタルツールの価値に気づき始め、カーペンター氏は次のように質問する社内の会話を交わしました。運用する場合、運用コストは低くなりますか？」

カーペンター氏は、多くのペトロファック事業が行われている北海の平均稼働時間は、今日73パーセントであると述べました。比較すると、旅客機の平均稼働時間は99.9％です。

「石油業界では、商品の価格が非常に高いため、平均73％を受け入れており、その仮定に基づいて経済を運営しています。」

カーペンター氏は、そのビジョンに基づいて、ペトロファク氏は次のように自問しました。運用コストの？」

クラウド学習の失敗モデルはほとんどありません

新しいテクノロジーの可能性を実現するための最大の課題の1つは、既存のプラントの古いセンサーが情報を収集して保存するように設計されておらず、誤動作を警告するためだけに設計されているため、履歴データが不足していることです。つまり、機械学習モデルが洞察を得ることができる重大な障害に関するデータが不足しているということです。正当な理由で、業界は厳格で保守的な安全基準と手順に取り組み、分析したい種類の問題を回避することに成功しています。そのため、エンジニアとデータサイエンティストは、基本的にブラインドでクラウド機械学習モデルをトレーニングする必要があります。

生産工場に設置されているほとんどの機器にはいくつかのプライマリセンサーがありますが、接続は制限されており、それらのセンサーが収集するデータの大部分は破棄されます。

クラウド分析でペトロファクと協力しているアクセンチュアラボのマネージングディレクターであるテレサトゥング氏は、問題を理解し、インシデントを発生させ、最初にそのようにモデルをトレーニングします。

未来は完全に自律的な石油プラントです

カーペンター氏によると、「Petrolytics」は、超効率的な運用に向けた同社の構成要素の1つです。

予測分析の設計と実装の経験、およびエッジデバイスによって収集および処理されたデータを活用することで、運用コストとメンテナンスの問題を減らして、AIに最適化されたプラントに進むことができます。最終的に、カーペンター氏は、エンジニアがデジタルツインを使用してその運転を監視し、100％の効率に達するように事前に保守作業をスケジュールする、完全に自律的なプラントについて話し始めることが可能であると述べました。

「世界経済フォーラムが行った調査によると、私たちの業界だけでも、AI、分析、ドローンなどのアプリケーションによって抽出できる価値は7500億ドルを超えています。その数は潜在的に膨大です。」カーペンターは後で言った。

業界と社会にとっての石油とガスのデジタルイニシアチブとテクノロジーの潜在的価値

「これがコンセプト、アイデア、研究プロジェクトから実物資産の実際のプロジェクトに移行したという認識が今日と3年前にあり、実際にこれらのソリューションの最初の波が工業化され始めています」と彼は言います。結論。