Цифровизация в нефтегазовом секторе помогает оптимизировать процессы и делать их более эффективными на всех ключевых этапах — от разведки и добычи до переработки и транспортировки.Одним из важных диджитал-решений в этом направлении является предиктивная аналитика.
На любом нефтегазовом производстве работают тысячи датчиков и сенсоров, анализ информации с которых является ценным ресурсом. Инструменты предиктивной аналитики позволяют:
- собирать информацию с различного оборудования,
- обрабатывать ее и хранить большие объемы данных для последующего анализа,
- анализировать данные с применением машинного обучения и искусственного интеллекта,
- представлять актуальные данные по объектам в удобном визуальном интерфейсе, что упрощает работу с информацией,
- принимать более эффективные и взвешенные решения на основе анализа данных.
При работе с простыми системами операторы опираются на предоставленные данные и свои знания в области. Более продвинутые системы могут не только собирать информацию с датчиков, но и объединять ее с базой знаний, а затем рекомендовать четкие действия, а оператор уже проверяет рекомендацию и авторизует ее. Интересно, что большая часть используемых моделей в предиктивной аналитике используются для кластеризации и классификации различного рода данных, при этом на предсказательную часть приходится только 34%.
Области применения предиктивной аналитики:
- создание моделей предсказания добычи нефти и газа,
- выявление потенциальных месторождений,
- анализ климатических и геологических условий в местах добычи,
- оптимизация процессов бурения и повышение производительности на месторождениях,
- анализ работы оборудования, предсказание аварий и необходимости технического обслуживания,
- оптимизация логистики и транспортировки нефти и газа,
- повышение эффективности работы оборудования на предприятиях переработки и т.д.
Предиктивная аналитика позволяет повысить эффективность производства, снизить издержки и обеспечить более высокий уровень безопасности для сотрудников нефтегазовой отрасли.