Умная нефтедобыча: как большие данные меняют отрасль: часть 2

Мы продолжаем рассказывать о том, как большие данные помогают нефтегазовым компаниям сокращать издержки и риски, принимать правильные стратегические решения, повышать безопасность и заботиться об экологии. В первой части мы уже писали, как устроена система аналитики Big Data, как это работает в отрасли и как с помощью нее оптимизировать бизнес. В этой части покажем на примерах, для чего, как и кто может использовать аналитику больших данных в нефтегазовом секторе.

В процессе добычи нефти важно одновременно увеличивать производство и уменьшать затраты. Большие данные помогают в этом, анализируя в реальном времени информацию с датчиков и систем наблюдения. Это позволяет регулировать, например, давление, температуру и дебит скважин. Так компании могут повысить коэффициент извлечения нефти (нефтеотдачу).

В поиске новых запасов нефти и газа Big Data помогает анализировать сейсмические и геологические данные, информацию о бурении за прошлые периоды. Так можно точно определять более перспективные места для бурения.

Аналитика больших данных дает понимание о логистических процессах, закупках и об уровне запасов. Анализируя данные из разных точек цепочки поставок, компании могут выявлять «пробелы», прогнозировать спрос и лучше управлять запасами.

С помощью аналитики данных с датчиков, камер и систем мониторинга компании могут отслеживать, насколько соблюдаются правила безопасности и как работа влияет на природу. Это позволяет быстро выявлять потенциальные опасности и своевременно принимать меры для предотвращения аварий. Кроме того, аналитика помогает обеспечить соответствие нормативным требованиям, гарантируя соблюдение компаниями стандартов безопасности и охраны окружающей среды.

Анализ больших данных помогает управлять нефтяным пластом: создавать их точные модели и повышать нефтеотдачу. Для этого компаниям нужно проанализировать данные добывающих скважин, геологические модели и результаты моделирования. Так можно значительно увеличить добычу ресурсов и продлить срок службы резервуаров.

Энергопотребление — большая статья расходов в нефтегазовой отрасли. Аналитика больших данных позволяет компаниям отслеживать его структуру. Выявляя неэффективное использование, предприятия могут внедрять энергосберегающие меры.

Понимание динамики рынка важно для принятия стратегических решений, повышения конкурентоспособности. В этой области можно анализировать рыночные тенденции, поведение клиентов и экономические показатели конкурентов. Эта информация пригодится для прогнозирования спроса, корректировки цен и принятия стратегических решений.

Аналитика больших данных помогает оценить эффективность разных методов повышения нефтеотдачи благодаря диагностике данных нефтяных пластов и результатов моделирования. Это позволяет компаниям выбирать самые действенные методы.

За счет мониторинга сетевого трафика, поведения пользователей и обнаружения потенциальных угроз компании могут применять передовые меры безопасности. Так организации защитят свои данные.

Компания Royal Dutch Shell применят предиктивную аналитику: отслеживает работу оборудования в режиме реального времени, чтобы предсказать и предотвратить поломки.

В области поиска и добычи Shell использует большие данные для анализа геологической информации. Так компания с высокой точностью определяет богатые нефтью участки.

Компания Bharat Petroleum (BPCL) использует аналитику больших данных для повышения качества обслуживания клиентов. Анализируя поведение клиентов и модели потребления топлива, BPCL разрабатывает персонализированные маркетинговые стратегии и программы лояльности.

BPCL также использует большие данные для оптимизации процессов логистики и управления запасами, снижая затраты и повышая общую операционную эффективность.

Нефтегазовые компании часто сталкиваются с проблемой интеграции разных данных, например, информации о буровых работах, производственных системах, геологических исследованиях. Это затрудняет составление единой картины деятельности.

Централизованная платформа данных собирает и объединяет информацию из многих систем. Такая платформа поддерживает разные форматы и источники данных.

Чтобы вовремя принимать решения, нужно быстро обрабатывать данные. Однако часто случаются задержки и проблемы с вычислительными требованиями.

Технологии вычислений для обработки данных можно использовать ближе к их источнику. Это позволяет сократить задержки.

С увеличением объемов сбора и анализа данных нефтегазовые компании сталкиваются с рисками киберугроз.

Внедрение комплексных систем кибербезопасности поможет защитить данные от несанкционированного доступа и утечек. Также для защиты стоит использовать шифрование, многофакторную аутентификацию и регулярные аудиты безопасности.

Неточные или неполные данные могут привести к ошибочным решениям и неэффективной работе. Поэтому важно, чтобы они были надежными.

Чтобы обеспечить точность и надежность проверки и очистки данных, стоит выработать четкие регламенты этих процессов. Внедрение автоматизированных проверок качества данных поможет оперативно выявлять и устранять ошибки. Регулярное обучение методам управления данными также может повысить их качество.

Работу в нефтегазовом секторе сегодня оптимизируют следующие технологии:

Мы в Platforma разработали продукт Прогноз спроса, который применяет передовые технологии анализа больших массивов информации. Наше решение помогает управлять поставками нефти, газа и находить современные технологии в секторе, которые уже используют конкуренты. Благодаря продуктам Platforma цифры превращаются в ощутимые для бизнеса результаты.