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Cairn Oil & Gas是如何使用IT来克服一项项业务挑战的?
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石油和天然气行业目前正面临三大挑战:商品价格波动巨大、资本密集型流程和长交货期以及管理产量下降。Cairn Oil & Gas公司首席数字和信息官Sandeep Gupta正在使用最先进的技术来克服这些挑战并实现业务目标。

​Cairn Oil & Gas是印度一家主要的石油及天然气勘探和生产公司,目前占印度国内原油产量(约28.4 MMT)的25%。该公司计划在未来三年内花费3160.9亿卢比(316 亿卢比)将产量提升至总产量的50%。

石油和天然气行业目前正面临三大挑战:商品价格波动巨大、资本密集型流程和长交货期以及管理产量下降。

Cairn Oil & Gas公司首席数字和信息官Sandeep Gupta正在使用最先进的技术来克服这些挑战并实现业务目标。该公司介绍称,“我们采用以价值为中心的方法来部署技术解决方案。同时,我们还与多家OEM和服务集成商合作,在整个价值链中部署高度可扩展的项目。”

通过无人机、人工智能和边缘计算降低运营成本

由于商品价格和地缘政治环境动荡,石油和天然气行业面临巨大的价格波动。在这种情况下,企业管理成本变得至关重要。

持续的石油生产依赖不间断的电力供应。然而,管理输电线路本来就是一项高成本、资源密集型的任务。对于Cairn来说,这意味着需要管理250公里、分布在3111平方公里的电力线。它们负责为该公司的Mangala、Bhagyam和Aishwarya油田及其在拉贾斯坦邦的Rageshwari气田供电。

为了降低运营成本,该公司决定使用无人机。无人机拍摄的图像通过人工智能图像识别系统运行。该系统会分析电力线的潜在破损情况,预测可能的故障点,并提出预防措施,从而推动数据驱动的决策,而非基于操作员的主观判断。

Gupta表示,“卷积神经网络(convolutional neural network)等算法对架空电力线在理想状态下运行时捕获的图像进行了训练。然后,当捕捉到任何异常时,该算法会比较每隔六个月拍摄的后续图像。随后将观察结果放入门户,以便维护团队采取纠正和预防措施。”

Cairn公司与维护供应商签订了基于服务的合同,其中对220kV电力线每两年进行一次监测,对500kV电力线每年进行一次监测。

Gupta介绍称,“自实施基于无人机的检查以来,平均故障间隔时间已从92天延长至182天。这已将石油损失减少到每年2277桶,从而节省了价值约1.2亿卢比的成本。此外,鉴于它能够使员工有效地进行维护活动,一个小团队也可以更有效地工作,也就意味着所需的人力也减少了。”

运营地点偏远,外加生成的海量数据(Cairn每天产生约300GB 数据)使得石油和天然气行业非常适合使用基于边缘的设备进行计算。借助智能边缘设备,可以在远程位置存储和处理关键参数。这些设备安装在通过MQTT协议发送数据的现场,其中蜂窝网络连接可用。它们在Microsoft Azure云上存储高达250GB的数据,使用机器学习算法执行分析,并提供智能警报。

如果没有这些设备,生成的数据将被传输到遥远的数据中心,从而阻塞网络带宽。Gupta解释称,“边缘计算有助于降低我们的IT基础设施成本,因为较低的带宽足以处理大量数据。这些部署的设备正在跟踪关键的操作参数,例如压力、温度、排放和流速。没有边缘计算的机会成本将导致更高的网络带宽需求,这将相当于当前网络成本的2倍左右。”

通过云优先战略缩短交货时间

石油勘探过程的交付周期约为三到五年,需要巨额资金投入。在这三到五年中,石油技术专家(地质学家、地球物理学家、石油工程师和油藏工程师)花费了大量时间来模拟需要大量计算能力的模型。

石油技术工作流程需要评估地下储层特征以确定钻井位置。这些工作流程由石油技术专家通过多套软件应用程序执行,这些应用程序可以帮助确定待钻井的位置和轨迹。

Gupta表示,“由于交付时间长,未来勘探的资本分配和规划风险更大。为了实现我们的目标,提高计算能力至关重要。为此,我们采用并执行了云优先战略。目前,Cairn已将石油技术工作流的工作负载完全迁移到云端。这种迁移消除了本地计算能力的限制。结果,首次上油的时间减少了近30%。”

通过预测分析管理产量下降

Cairn公司拥有来自生产、勘探和管理的不同来源的大量多样化数据。Gupta介绍称,“使用这些数据,我们部署了多个大型项目,包括预测分析、模型预测控制(MPC)和油藏管理,这些项目已在多个站点进行扩展。”MPC是一种技术,负责监控设备的各种运行参数,然后在特定范围内运行以获得最大效率,同时保持系统中的约束。

其核心在于Disha——一项商业智能(BI)计划,使用仪表板驱动关键的可操作见解。Gupta解释称,开发Disha的理念是在正确的时间向正确的人提供正确的数据。我们希望删除基于文件的数据共享和报告,因为创建这些报告需要花费大量时间。我们将来自各种来源的数据(例如 SAP HANA、Historian、Microsoft SharePoint、Petrel、LIMS和Microsoft Azure云)连接到单个Microsoft PowerBI生态系统,在该生态系统中可以创建自定义报告。

Disha是内部团队和分析提供商花费3年时间以混合模式开发的。它提供了200多个定制仪表板,包括一个良好监控仪表板、一个生产优化仪表板、一个CEO和CCO仪表板以及一个钻机调度仪表板。

Gupta补充道,我们可以利用Disha监控处理油和水的电子潜水泵的参数和输出。它有助于我们跟踪通过MPC实施所取得的成果。所有这些都有助于做出更好的决策,并实现以优化的方式分配资源,从而控制生产力的下降情况。

展望未来,Cairn公司计划与几家大型分析提供商合作,并根据业务需求构建一个单一平台,以帮助对其数据进行情境化并部署微型解决方案。它将是一个低代码平台,使各个团队能够自行构建解决方案。其他一些举措还包括人工举升系统监测、油井监测和试井验证等。所有这些举措都旨在维持产量水平,同时减少首次出油的时间。

责任编辑:赵宁宁 来源: 企业网D1Net

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