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[供应链·案例篇]石油和天然气行业的数字化转型用例

发布时间: 2022-05-05 文章分类: 企业协同管理
阅读量: 0

导读: 石油和天然气公司,尤其是大型企业,可通过整合这些多样化的数据(使用云技术、数据标准、服务器等),分析和可视化数据(使用机器学习、可穿戴设备和大数据分析),提高运营效率,确定更好的钻探领域,改进资产维护、减少计划外停机时间并优化生产活动。

供应链管理系统

尽管新冠疫情在全球范围内造成了严重的社会、经济和金融混乱,但石油和天然气行业似乎受到的打击最为严重。油气行业遭受了双重打击,即严重的需求中断和市场严重供过于求。

在全球经济低迷的情况下,整个业务领域的行业都转向数字技术来度过难关,改写其运营格局并构建敏捷的基础架构。对于油气行业来说,数字化的潜在好处也很多:节省成本、更安全的运营、提高生产力以及提高弹性以应对不可预测的情况,并在对替代性环保能源的需求不断增长的情况下保持竞争力。

从地震成像、高级地球科学数据分析、复杂地下地层成像、资产绩效管理和开发钻井等上游活动到下游车队和供应链管理,人工智能、云计算、物联网和高级分析等技术重新定义了整个石油和天然气价值链。

尽管取得了这些进步,但石油和天然气行业对数字技术的采用尚未发挥其最大潜力。根据安永石油和天然气数字化转型和 2020 年劳动力调查,58% 的受访者表示新冠疫情使投资数字技术变得更加紧迫,其中29%计划进行大量投资,或相对于他们的总预算而言,51%认为金额适中。然而,在普华永道调查的 200 多家石油和天然气公司中,只有 7% 的公司认为自己是“数字化冠军”。

石油和天然气行业数字化转型的挑战

根据上述安永调查,三分之二的受访者认为无法快速改变是其公司采用数字技术的主要挑战,那为什么呢?石油和天然气公司在整个价值链中很大程度上是由流程驱动的。从上游到下游活动,运营旨在为工作环境带来常规。因此,建立一种支持技术颠覆的创新文化很难实现。

此外,像油气这样的资本密集型企业,尤其是对业务优先级缺乏足够了解的企业,不能依靠试错法或采用多种技术方法来解决业务问题。过时的流程和组织结构、缺乏数字化运营模式以及缺乏促进知识共享和新工作方式的有利文化是石油和天然气行业数字化转型的障碍。

石油和天然气行业的数字化转型之旅

1、利用人工智能、大数据、物联网和分析来推动数据驱动的决策制定

Gartner 的研究表明,石油和天然气的CIO们将人工智能、机器学习 、分析和工业物联网列为2021年最重要的改变游戏规则的技术。石油和天然气公司,尤其是大型企业,围绕地震勘探、微地震数据、储层特征、钻井时间、平均采收率、生产泵的性能、航运和运输数据、石化资产管理以及更多大量此类数据被孤立在不同的地理区域、业务线和单一运营单位中。

通过整合这些多样化的数据(使用云技术、数据标准、服务器等),分析和可视化数据(使用机器学习、可穿戴设备和大数据分析),油气公司可以提高运营效率,确定更好的钻探领域,改进资产维护、减少计划外停机时间并优化生产活动。例如,加强地下评估以提高钻前资源估计的准确性,推进地震数据和储层模型的解释,并提高生产中的资源回收率。

2、利用物联网传感器实现核心资产管理现代化

鉴于物联网的资产密集型性质,石油和天然气公司必须对其核心资产进行现代化改造,包括储罐、管道、井口、钻井平台、设施和平台。智能资产管理要求将重要设备和现场资产与智能传感器和数据发射器连接到物联网平台。人工智能聊天机器人可以生成实时警报和洞察操作和流程,以响应现场条件,远程监控现场操作,并优化生产效率、正常运行时间、设备利用率和维护计划。

此外,数字孪生的发展可以提高油气资产的性能并创造商业价值。数字孪生充当物理对象或过程的实时数字对应物,它们帮助油气行业的参与者整合内部系统、外部生态系统和人类活动,并降低资产维护和维护成本。Rockwell 与 Microsoft 的 IoT 服务合作,以提高 O&G 运营的生产力和可靠性。通过使用连接到云的传感器,Rockwell可以从其位于俄亥俄州克利夫兰的指挥中心监控泵的变速电机,以识别并立即处理问题,从而每天节省高达30万美元的生产成本,而在海上平台上发生故障的潜油泵可能会给公司带来损失。

3、通过智能健康、安全、安保和环境 (HSSE) 应用程序和更加互联的劳动力来减轻职业危害

结合人工智能、机器学习、大数据分析、增强现实、机器视觉和物联网平台(可穿戴设备和智能可穿戴设备),油气公司可以监控潜在的致命现场迹象,例如危险气体水平和未经授权的人员进入。

因此,人工智能聊天机器人可以在潜在的威胁和不安全情况以及健康或停工紧急情况下发出实时警报,在员工触手可及的情况下发送自动现场工作许可,并通过创建更多环境来提高可靠性和效率连接的现场工作人员。物联网和人工智能可以通过主动检测、故障排除和解决问题来提高运营效率,因此只有在需要时才会派出技术人员到现场。

4、使用智能企业资源规划应用程序开发互联供应链

通过将人工智能和机器学习、智能追踪技术、基于云的平台和大数据分析与 ERP 应用程序相结合,油气公司可以通过智能补货、运输透明度和数字类别管理。此外,智能物联网设备可以监控和传输交付车队中的车辆数据,包括车辆性能、燃料库存和燃料消耗。这种分析可用于按时安排车辆维护并防止设备故障。

例如,Rockwell 利用 Microsoft 的强大技术来自动测量 LACT单位,即“滑轨”。LACT单位估算从一个容器转移到另一个容器的产品量,因为它向下游移动。它通常是一项孤立的手动任务,仅使用纸质记录完成,因此容易出现不准确和错误。既然我们已经了解了现代技术在石油和天然气行业的各种用例,让我们深入了解石油和天然气巨头英国石油 (BP) 和壳牌如何利用 Microsoft 技术在其业务运营中启动重大数字化转型。

英国石油 (BP) 使用 Microsoft Azure AI 来提高员工安全、提高效率并推动运营成功

英国石油 (BP) 已采用 Microsoft Azure AI 和 Azure 机器学习来转变其石油和天然气业务。BP 信息技术和服务战略、架构和规划副总裁 Diana Kennedy 表示:“我们转型的一个关键部分是采用云计算以及随之而来的数字解决方案和服务。这包括对人工智能和机器学习的深入研究,我们正在使用它们来重新设计我们在现场和办公室的流程,以使其更安全、更高效、更有条理。”

BP 开发了一种智能运营概念,该概念利用公司的海量数据和工程师的丰富经验,并将其编入人工智能解决方案,促进预测性维护。BP 正在与 Microsoft 合作创建自主平台,员工可以在其中更安全地使用 AI 远程管理日常运营。通过机器学习,BP 希望改进有关调度运输船的决策,以提高效率并降低能源消耗。

BP 对 Microsoft AI 解决方案的另一个利用是一个利用自动化机器学习来预测潜在油气藏的采收率的项目,即他们可以从地下矿床中提取的碳氢化合物的百分比,这个过程通常需要分析一个包含近 200 种不同储层特性的数据库:岩石、流动、地质和地理特性,并将它们与以前项目的已知数据进行比较。

壳牌使用虚拟知识捕获助手帮助地球科学家保存隐性知识

地球科学家收集了大量有价值的石油和天然气勘探和钻井知识,并将这些数据解释并转换为有意义的、可操作的见解。然而,捕获和存储这些数据是一项繁琐、耗时的手动任务,高度依赖于人工参数。为了新加入组织的人员的利益,这些数据应该很容易被发现,并且如果现有的地球科学家离开,这些数据也不应该丢失。

利用微软著名的对话式人工智能、语音和自然语言技术,我们在 Acuvate 开发了一种虚拟知识获取助手,可以从地球科学家那里获取大量知识,其核心功能包括:实时语音输入,可选择输入文本、注释、链接和文件;自定义语音和语音模型(声学模型、语言模型、语音模型);解释地质/地球科学术语并将其转换为文本;使用相关关键字标记文本及与现有系统集成以进行知识存储、搜索和管理。

 

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文章来源:智慧能源之窗

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