¿Cómo obtener valor comercial tangible de la Analítica Predictiva en procesos industriales de Oil & Gas?

Mejorar la confiabilidad, la ejecución, la seguridad ambiental y el resultado final del negocio con la arquitectura IIoT 

 

Hace solo siete años, en 2015 la industria del petróleo y el gas había gastado US$3,500 millones en proyectos relacionados con big data con un crecimiento anual del 31% para el año 2020. Este crecimiento fue impulsado por la capacidad de los productores de petróleo para capturar datos más detallados en tiempo real a costos más bajos para impulsar la eficiencia operativa y reducir los tiempos de interrupción.

Con los últimos avances en tecnología: mayor poder de cómputo, y la reducción de los costos de sensores y almacenamiento de datos: casi todos los aspectos de la empresa industrial pueden ser monitoreados e historizados en grandes volúmenes de Big Data. Pero ¿cómo transforma la industria del Petróleo y Gas esos datos en valor?

 

IoT

 

El Internet industrial de las cosas (IIoT) juega un papel importante en la operación de los campos petroleros en la actualidad. El costo decreciente de la conectividad y del almacenamiento de datos, los procesos en toda la cadena de valor del petróleo y el gas ahora permiten recopilar más datos que nunca de más dispositivos, activos, operaciones y procesos.

 

El impacto de IoT en la economía global podría llegar a los US$62 mil millones para 2025. Fuente: McKinsey Global Institute

 

El poder del análisis predictivo en procesos de Oil & Gas  

 

El análisis predictivo es un tipo de Inteligencia Artificial (IA) que permite hacer modelado empírico multivariado del rendimiento del equipo. Es una de las tecnologías más prometedoras para obtener un valor comercial tangible a partir de los datos existentes de PI System y para comprender el buen comportamiento operativo conocido de un activo.

Los análisis aprovechan el reconocimiento de patrones avanzado, los modelos estadísticos y la tecnología de machine learning para modelar el perfil operativo de un activo y predecir el rendimiento futuro, recomendando acciones apropiadas y oportunas para mejorar el tiempo de actividad de producción y reducir los costos de energía en la producción.

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Aplicaciones desde pozos productores hasta instalaciones de procesamiento

 

Los productores de petróleo y gas adoptan cada vez más el análisis predictivo para ayudar a optimizar las operaciones y reducir el cierre no planificado, generando un mayor flujo de caja y rentabilidad en el volátil entorno empresarial.

Con el avance de la analítica avanzada en la captura y conservación de datos de mayor fidelidad para modelos más precisos de operaciones del mundo real se expanden aplicaciones cada vez más predictivas desde pozos productores hasta instalaciones de superficie para:

  1. Asignación y planificación de la producción de los pozos productores.
  2. Optimización de elevación de gas de inyección para maximizar la producción.
  3. Optimización de la red de recolección para predecir la retención de la tubería y los posibles golpes en la red.
  4. Optimización de activos para reducir las fallas repentinas de los equipos y reducir interrupciones en la producción.
  5. Optimización de procesos para predecir el modelo operativo óptimo en función de las leyes termodinámicas.

Ya sea que el activo sea una estación de bombeo en alta mar, un compresor, una plataforma de perforación o instalaciones de procesamiento, una plataforma de software industrial robusta y escalable permite a los productores implementar análisis especializados, según lo permitan la economía y los recursos.

 

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Un enfoque paso a paso permite a los productores escalar progresivamente para cubrir toda la cadena de valor del petróleo y el gas, impulsando la eficiencia y mejorando la ventaja competitiva en cada paso.

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Fuentes:
Joseph McMullen, Eddy Lek., Delivering Closed-Loop Operations to Reduce Production Costs in Oil and Gas.
Maximize the value of your PI System™ data using Predictive Analytics. AVEVA, 2021.
Optimize Operations with Data Management and Predictive Analytics. AVEVA, 2020.

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