L'utilisation d'analytiques avancées pour les hydrocarbures : un monde de nouvelles possibilités - Dr Erwin Dijkstra, Atos

L'utilisation d'analytiques avancées pour les hydrocarbures : un monde de nouvelles possibilités  

Dr Erwin Dijkstra, membre de la communauté Scientifique, Atos

 

L'environnement des hydrocarbures est de plus en plus complexe, car il devient de plus en plus ardu de trouver, d'extraire et de traiter ces ressources. Les activités d'extraction doivent désormais tenir compte des eaux profondes, de réservoirs profonds et étroits ; de puits de 5 km de long, de températures supérieures à 130 degrés Celsius, de pressions élevées et de hauts niveaux de choc et de vibrations. Dans ces conditions, le pilotage du réservoir doit être réalisé avec précision, la couche rentable ne faisant souvent que quelques mètres de diamètre.



Il est donc normal que la réussite du forage repose sur des technologies de haut niveau, et que le pilotage et le carottage s'appuient sur les nombreuses avancées matérielles et logicielles. La résilience est essentielle : l'échec d'un seul de ces appareils peut déboucher sur plusieurs jours d'arrêt, qui coûtent très cher et risquent de déteriorer la qualité du forage.

 

 

 

Parmi les récentes avancées majeures dans la technologie du secteur :

Diagnostic et analyse prescriptive de larges quantités de runs


Les outils de carottage et de pilotage sont équipés de plusieurs capteurs et collectent des données à haute résolution des conditions environnementales et opérationnelles du puits. Des plateformes d'analyses big data fournissent l'opportunité d'analyser les informations du diagnostic pour de grands ensembles de runs (entre plusieurs centaines et quelques milliers) à partir de millions de mesures et de centaines d'observables, créant ainsi une vision représentative des chances de réussite ou d'échec au cours de n'importe quelle opération.

L'approche utilisant les big data pour enquêter sur autant de runs dans une seule étude est entièrement nouvelle. L'analyse du diagnostic étudie les conditions opérationnelles qui augmentent le risque d'échec. L'analyse de diagnostic constitue un atout précieux pour l'élaboration de modèles prédictifs, qui auront plusieurs usages :

guidage opérationnel : Les outils de forage conservent les données en mémoire. De petits ensembles de données peuvent alors être renvoyés à la surface par des pulsations de pression à basse fréquence passant par le fluide de forage. Les nouveaux modèles peuvent donner des mises à jour plus précises en temps réel sur les conditions d'exploitation dans le puits et envoyer des indications à la surface au foreur pour lui indiquer les risques potentiels, réduisant ainsi le risque d'échec du forage et limitant le temps non productif.

Maintenance préventive : Les modèles aident également à prédire quels composants spécifiques risquent de tomber en panne et doivent être remplacés. En évaluant les données de forage après chaque tâche, et en surveillant une telle exposition cumulée, nous pouvons suivre et réparer tous les composants à risque avant la panne.

La richesse des données de forage disponibles permet d'autres types d'analyses. Ici, nous ne tenons pas compte des données de formation, mais simplement des données sur les conditions et l'état des outils, les conditions environnementales et opérationnelles et les paramètres. Ces données sont collectées par la société de services pour améliorer ses outils et l'exécution de ses tâches. Il n'est pas courant de les partager avec l'exploitant. Cependant, avec les éclaircissements poussés que permettent les nouvelles évaluations des capacités, il devient utile de partager certaines informations spécifiques avec le propriétaire du champ, l'exploitant et les autres sociétés de services.

Data lake


La construction de puits fait partie d'une grande chaîne de valeur :
• pour le détenteur d'actifs et l'opérateur : de la planification de développement  à la vente d'hydrocarbures
• pour la société de services : de la commande au règlement

Une plateforme big data est indispensable pour l'analyse décrite ici, mais également pour et dans les autres fonctions du secteur.

La combinaison des indicateurs et des moteurs de performance de toutes ces fonctions représente un grand atout pour l'optimisation d'entreprise. Comme vous pouvez le voir dans le diagramme ci-dessous, elle permet aux organisations d'être guidées par les données.

 

Les collaborateurs de différents volets de l'activité peuvent accéder à des informations sur toute la chaîne de valeur de l'entreprise et peuvent prendre de bien meilleures décisions :

Création d'une plateforme de données industrielles

La valeur des données devient un élément de différenciation clé. Les écosystèmes d'entreprise des partenaires cherchent à partager leurs données et leurs analyses de manière sécurisée, avec des autorisations dûment contrôlées pour des fins spécifiques. C'est déjà le cas dans le marché B2C avec les consommateurs connectés. Les avantages potentiels pour un écosystème partenaire B2B sont majeurs. Dans le secteur des hydrocarbures, nous pouvons nous attendre à l'émergence de « plateforme de données industrielles » au cours des années à suivre.

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