I dati sono una delle componenti chiave per lo sviluppo delle aziende che operano nel settore “petrolio e gas” (Oil & Gas – O&G).
Ogni giorno queste organizzazioni si sforzano di trovare nuovi sistemi per analizzare la grande mole di dati raccolti, che permettono – come abbiamo già visto anche in altri ambiti – di creare soluzioni di valore per la crescita.
Nel settore petrolifero l’analisi dei dati viene utilizzata già da diverso tempo per migliorare il ROI (Return On Investment), e per ottimizzare le misure di sicurezza dei lavoratori e dell’ambiente.
Quando i dipendenti procedono alle perforazioni del terreno c’è sempre il pericolo che dei fumi possano essere inalati, ed è proprio con l’analisi dati che queste aziende individuano nuove fonti di petrolio e gas senza dover eseguire procedure potenzialmente pericolose.
Ad esempio, l’analisi delle rocce viene utilizzata per determinare se un sito è adeguato per lo scavo di pozzi petroliferi.
Altro utilizzo dell’analisi dei dati in questo settore è finalizzato alla manutenzione predittiva, che permette di ridurre i costi e i tempi di fermo.
Quindi l’analisi dei Big Data aiuta a semplificare le principali operazioni petrolifere e del gas nelle quattro aree: esplorazione, perforazione, produzione e consegna.
Shell
Shell è un gruppo globale di aziende energetiche e petrolchimiche con oltre 80.000 dipendenti in circa 70 paesi.
L’azienda utilizza tecnologie avanzate per costruire un futuro energetico sostenibile, e ricerca soluzioni innovative per cercare di produrre energia pulita entro il 2050.
I sistemi digitali, quali AI e Machine Learning, svolgono un ruolo essenziale in questa trasformazione.
Grazie alla Data Science, Shell potrà raggiungere gli obiettivi e rimanere competitiva sul mercato, garantendo un’esplorazione più efficiente, una produzione di energia più affidabile, un commercio più agile e un’esperienza cliente personalizzata.
Foratura di precisione
Shell è coinvolta nella lavorazione della fornitura di petrolio e gas minerario, che vanno dall’estrazione di idrocarburi alla raffinazione del carburante fino alla vendita al dettaglio ai clienti.
Recentemente l’azienda ha incluso l’apprendimento per rinforzo per controllare le attrezzature di perforazione utilizzate nell’estrazione mineraria.
L’algoritmo è progettato per guidare le frese mentre si muovono attraverso la superficie, sulla base dei dati storici dei record di perforazione.
Include informazioni come la dimensione delle punte da trapano, le temperature, le pressioni e la conoscenza dell’attività sismica.
Questo modello aiuta l’operatore umano a comprendere meglio l’ambiente, portando a risultati migliori, rapidi e con la riduzione dei danni ai macchinari utilizzati.
Terminali di ricarica efficienti
A causa dei cambiamenti climatici, i governi hanno incoraggiato le persone a passare ai veicoli elettrici per ridurre le emissioni di anidride carbonica.
Tuttavia, la mancanza di terminali di ricarica pubblici ha per il momento dissuaso le persone al passaggio alle auto elettriche.
Shell utilizza l’intelligenza artificiale per monitorare e prevedere la domanda di terminali per fornire un’offerta migliore.
La ricarica di più veicoli da un unico terminale può creare un carico di rete considerevole, e le previsioni sulle richieste possono contribuire a rendere il processo più efficiente.
Servizio di monitoraggio e stazioni di ricarica
Un’altra iniziativa sperimentata da Shell in Thailandia e Singapore riguarda l’uso di telecamere, che con l’ausilio dell’AI possono segnalare attività potenzialmente pericolose come accendere sigarette in prossimità delle pompe di benzina durante il rifornimento.
Il modello è costruito per elaborare il contenuto delle immagini acquisite, etichettarlo e classificarlo.
L’algoritmo può quindi allertare il personale e ridurre il rischio di incendi.
Abu Dhabi National Oil Company
L’Abu Dhabi National Oil Company (ADNOC) è un gruppo diversificato di società energetiche e petrolchimiche fondato nel 1971.
L’ADNOC produce circa tre milioni di barili di petrolio e 10,5 miliardi cubi di gas grezzo ogni giorno.
L’azienda degli Emirati aveva precedentemente utilizzato un processo ad alta intensità di lavoro per classificare le caratteristiche dei campioni di roccia, che tuttavia portava via tempo ed energie preziose ai geologi.
ADNOC aveva quindi bisogno di un modo più rapido e accurato per classificare i campioni di roccia e aiutare gli scienziati a determinare le migliori strategie di perforazione.
Con l’ausilio di IBM ha implementato una soluzione di classificazione delle rocce, modellandola alla tecnologia già utilizzata per identificare i fiori.
Dopo aver inserito immagini ad alta risoluzione in un database, i geologi hanno utilizzato Watson per analizzare e identificare correttamente le classi di roccia carbonatica.
Ciò ha dato ad ADNOC la capacità di classificare fino a 25.000 immagini di roccia a sezione sottile al giorno.
Conclusioni
L’utilizzo della Data Science è ormai alla base del processo decisionale e produttivo di ogni azienda che opera nel settore Oil & Gas.
È dall’analisi delle informazioni a disposizione che dobbiamo partire per prendere le migliori decisioni possibili.
Ogni PMI deve basare le proprie scelte sui dati, ed è per questo che io e il mio team ogni giorno lavoriamo a fianco di chi ha compreso quanto sia determinante questo fattore.
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