一家初创公司正在寻求利用人工智能的世界来帮助石油公司更多地利用他们从井中获得的数据以及石油。
大数据通常被认为有可能为石油和天然气行业提供提高效率和生产的巨大好处,帮助运营商更多地了解其水库,水井和工艺设备。
但是,很多时候问题是无法访问数据,这就是用它做的事情。通常,不会使用大量生成的数据。例如,光纤电缆现在正在工业中使用,包括分布式声学传感(DAS)和分布式温度传感(DTS),井内和井眼。它们能够检测大量的温度和声音数据,从中可以获得关于井中条件的大量信息。
“他们可以听到一切,包括井筒内部或外部的流体流动,流经地层的流体,例如,”Sensalytx的首席执行官格雷厄姆加斯顿说道,他是一家为行业提供工具的初创公司,帮助他们使用光纤数据解释。检测到的声音可以显示水进入井中的位置,因此操作员可以关闭该区域,或者沙子等固体阻塞进入井中的路径。它们还可用于评估井的状况,因此操作员可以优化堵塞和放弃操作。
“潜力巨大。到目前为止,该行业目前仅安装了5,000公里的光纤,每年产生大约1.2 PB的数据,“加斯顿说,他最近完成了位于阿伯丁的石油和天然气技术中心的TechX技术加速器项目。数百万公里的电缆可以在全球安装,产生大量数据用于公司。
但加斯顿说,这里有一只鸡和鸡蛋的问题。目前安装的光纤传感系统中只有大约5-10%的数据实际上用于创造价值。这部分是因为评估这些数据的工具很少,因此公司尚未充分发挥潜力或看到好处,这意味着他们没有快速接受光纤安装。 “虽然新一代审讯盒和第二代光纤为他们带来了更准确的数据,但在分析方面仍然缺乏进展,”他说。
加斯顿多年来一直是该行业的顾问,在创立Sensalytx之前,他发现自己正在解读挪威近海油田的光纤数据。这是一个缓慢而痛苦的过程,他决定必须有一个更好的方法来做到这一点。
“完整的解释需要四到六周,这是[微软] Excel和PowerPoint中的手动过程,”他说。 “这很慢。这是一种苦差事,经历了数TB的数据。我认为必须有更好的方法来做到这一点。“加斯顿已经转向数据分析,特别是人工神经网络(ANN),这是一种受大脑等生物系统启发的信息处理形式。它涉及大量高度互连的处理元件,它们协同工作以解决特定问题。它通过示例学习并帮助模式识别和数据分类。
“AI所做的是允许模式识别的自动化,这对分析至关重要。人工智能或人工神经网络可以识别我手动找到的模式,但速度要快得多,并且允许非主题专家使用数据并从中获取价值而不是与少数专家坐在一起,这就是为什么(光纤) )业界没有增长,“加斯顿说。 “我们需要软件才能做到这一点,但没有人这样做。”虽然有些公司提供光纤采集设备 - 电缆和阅读器 - 但他们并没有提供解释软件。
这是一个挑战,Sensalytx正在寻求解决 - 将解释时间从六周缩短到六分钟。该公司成立于2017年7月,与位于阿伯丁的罗伯特戈登大学的开发人员和数据科学家合作开发高级算法。
它还引入了其他行业的技术,例如游戏,这将有助于使用虚拟现实可视化数据4D甚至5D,以便人们可以真正地进入数据,看看发生了什么。
“我们可以使用人工智能,然后使用游戏行业开发的可视化和虚拟现实功能,在第三,第四和第五维度显示信息,”加斯顿说。 “借助VR,您可以接近数据。”
加斯顿承认,处理仍然需要高性能的计算机,但他表示技术即将到来。计算机处理单元和图形处理单元即将推出,可以在笔记本电脑上完成相同的分析。 “这些步骤变化将使分析能够在桌面上快速完成,而不是通过大型计算机完成,”他说。 “它将更简单,更便宜,更容易处理大量数据并将其可视化。
“最终,我们想要做的是提供按需生产优化。我们将其称为等效的Google Translate for wells。如果井中有纤维,您将能够确定生产流体的来源,是否优化,含有多少水,您可以使用它来提高生产效率并最大限度地从油藏中回收。
Sensalytx是在Grey Matters计划下开发的,该计划旨在利用石油和天然气行业专业人士的知识和经验,这些专业人员在经济衰退期间面临裁员风险或被裁员,以期组建新公司。
之后,作为TechX技术加速器的10家公司之一,它得到了很大的推动。该计划使公司获得资金,但也有导师和经营者。因此,Sensalytx现在正在与两家运营商进行谈判,以便访问可用于开始培训AI的井数据。该公司还有一份意向书,以支持一家全球光纤硬件供应商,该供应商致力于进入石油和天然气行业的采矿和其他工业流程。加斯顿表示,良好的监控也只是Sensalytx的开始。虽然光纤目前用于大约五种应用,但至少还有300种应用 - 仅用于石油和天然气。该技术还可用于其他行业。从管道到铁路以及自动驾驶汽车的道路都在安装光纤。