Удвоение на цифровом

Платформа Integral digital twin от ix3 контекстуализирует данные, что означает, что они делают данные согласованными, связными и связанными в течение всего срока службы актива. (Изображение: x3)

Компании, успешно снижающие свои капитальные и операционные расходы в реальном мире, часто делают это, используя преимущества цифрового мира.

В разговорах о технологиях и бизнес-планах доминируют такие термины, как большие данные, цифровизация, искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и цифровое нефтяное месторождение. Но что на самом деле означают эти термины? Как компании могут снизить риски кибербезопасности, с которыми они сталкиваются? И как именно эти технологии могут принести пользу нефтегазовой отрасли?

Поставщики, удваивая цифровые технологии, предлагают множество решений в самых разных областях, таких как управление целостностью активов, приложения Интернета вещей (IoT), инженерные разработки и погодные условия.

Переход на цифровой
Цифровизация переносит аналог в цифровой мир, или, как говорит Расс Бодник, принцип Coded Intelligence, «берет реальность вокруг нас и преобразует ее в полезную информацию на компьютере». Это может быть в виде датчиков, измеряющих температуру , показания давления или вибрации и регистрация данных.

Объем цифровизации растет в геометрической прогрессии, отчасти из-за огромного объема данных, генерируемых через устройства Интернета вещей (IoT), говорит Бодник.

«Мы столкнулись с пределами традиционных больших данных», - говорит он. «Машинное обучение зародилось частично по необходимости».

Машинное обучение может контролироваться или не контролироваться людьми. Искусственные нейронные сети, которые представляют собой компьютерные системы, созданные по образцу человеческого мозга и нервной системы, и глубокое обучение также ответственны за достижения в области ИИ.

«ИИ не может выполнять 100% чьей-либо работы. Вообще говоря, AI может сделать более рутинным, более обыденным и более предсказуемым », - говорит Бодник. «ИИ не хорош с контекстом, причинно-следственными связями или познанием».

Все же.

По его словам, в течение следующих 25 лет ИИ, вероятно, сможет сделать больше половины того, что могут делать люди, и обработать более трех четвертей всего этого в следующие 50 лет.

«Творчество является одним из последних бастионов человеческого интеллекта, - говорит он. «ИИ дает людям возможность следовать своим мечтам и свободу взаимодействовать так, как им нравится. ИИ может помочь компаниям. В долгосрочной перспективе это облегчает работу, принимает выгодные решения, снижает риск, дает правильную информацию в нужное время ».

По его словам, ИИ еще не является важной частью информационной безопасности, но он ожидает, что события в этой области будут интересными.

«Самое страшное в том, что безопасность часто реагирует. ИИ делает более убедительные глубокие подделки, облегчает взлом биометрической аутентификации, увеличивает количество вымогателей и другие атаки », - говорит Бодник.

Безопасность в эпоху цифровых технологий
По словам Иэна Брамсона (Ian Bramson), глобального директора по кибербезопасности в американской группе ABS Group, дочерней компании в США, одной из проблем, стоящих перед нефтегазовой отраслью в области кибербезопасности, является то, что безопасность информационных технологий (ИТ) сильно отличается от безопасности операционных технологий (OT). Бюро судоходства (АБС). По его словам, ИТ-атаки часто нацелены на получение финансового преимущества или подрыв деловой активности, в то время как ОТ-атаки направлены на срыв или остановку реальных операций, что может привести к последствиям для безопасности объектов, общественной безопасности и экологической безопасности.

Поскольку нефтяная промышленность соединяет больше систем ОТ, она также создает точки воздействия, что означает больше возможностей для «плохих парней» войти и повлиять на основные операции. «Системы, которые никогда не предназначались или не предназначались для подключения, теперь подключены», - говорит он.

Ясное понимание связности операций является основой надежного плана кибербезопасности. Это означает, что нужно посмотреть, как два предмета связаны как в реальном мире, так и в цифровом, который имеет доступ к каждому, и выяснить потенциальные последствия атаки, говорит он. Следующим шагом является определение того, что делать, если происходит атака.

«Кибербезопасность сводится к двум вещам: видимость и контроль. Могу ли я увидеть, что происходит, и могу ли я что-то с этим сделать?

И это постоянно меняющийся ландшафт, особенно потому, что среда OT является новой как для атакующих, так и для защитников, говорит он.

«Операторы пытаются выяснить, как установить основы и затем опередить их. Кибербезопасность - это не «установи и забудь». По мере того, как вы добавляете цифровизацию, возможности подключения возрастают, и то, как они атакуют, изменится », - говорит он. «Есть активный противник, с которым большая часть этой отрасли никогда не сталкивалась раньше».

А когда происходят атаки, о них редко сообщают публично из-за риска заражения, отмечает Брэмсон.

Появляются правила, касающиеся безопасности критической инфраструктуры OT, и Брэмсон считает, что это побудит некоторых начать кибернетическую оценку. Но он предупреждает, что есть разница между соблюдением правил, которые могут быть в наличии, и фактической безопасностью.

«Кибербезопасность является основным императивом бизнеса», - говорит он. «Это помогает защитить ваши системы OT, чтобы предотвратить вероятность атаки, а если вы подвергаетесь атаке, это помогает вам ограничить последствия атаки».

Системы мониторинга
Сочетание знаний в предметной области от TechnipFMC с цифровой технологией привело к появлению в отрасли подводного мониторинга состояния условий (CPM), системы наблюдения, которая предоставляет постоянно обновляемые знания об управлении целостностью активов в режиме реального времени. CPM помогает владельцам активов максимизировать операции, избегая простоев, сбоев оборудования и инцидентов, связанных с безопасностью, - говорит Джули Кранга, вице-президент TechnipFMC по цифровым подводным процессам.

По ее словам, CPM обнаруживает причину проблем с оборудованием и прогнозирует отказ оборудования, поэтому профилактическое обслуживание может быть запланировано. CPM делает это, обрабатывая огромные объемы данных, генерируемых многочисленными датчиками на оборудовании.

«Что нравится клиентам в такой системе, как CPM, так это то, что они больше доверяют», - говорит Кранга. «У них больше информации о своих активах. Все данные поступают в диспетчерскую. Они могут видеть в реальном времени, что происходит. Это дает им дополнительную информацию для принятия правильного решения ».

Используя CPM, некоторые из клиентов компании зафиксировали до 30% снижения затрат на специальные проверки, техническое обслуживание и ремонт, а также сократили необходимое количество персонала, отправляемого за границу, говорит она. В одном подводном вмешательстве оператор использовал услуги CPM TechnipFMC, чтобы предотвратить остановку скважины, сэкономив приблизительно 50 миллионов долларов на ремонте и сэкономив производственную отсрочку.

CPM от TechnipFMC предоставляет ценную информацию для поддержки операций. (Изображение: TechnipFMC)

Компания не видит границ в «потенциале цифровизации для того, чтобы делать то, что мы делаем лучше, и иметь возможность открыть некоторые новые возможности», говорит Кранга.

Одним из них является использование силы ИИ для управления запасами.

«Мы в состоянии удовлетворить спрос на материалы при наличии на складе», - говорит она. «Приложение Excess Inventory выполняет миллионы комбинаций, чтобы помочь сопоставить материалы с нашим избыточным запасом».

Эта система управления запасами, запущенная в 2018 году, до настоящего времени позволила TechnipFMC сэкономить более 1,5 миллиона долларов внутри страны, говорит она.

«Сегодня у нас есть как доступ к данным, так и технологии для их использования», - говорит она. «Еще несколько лет назад цифровая инфраструктура, возможности подключения и вычислительная мощность были недоступны».

Развертывание IoT
Baker Hughes, компания GE, и специалисты по ИИ C3.ai создали совместное предприятие (СП) в июне для объединения областей информационных технологий (ИТ) и операционных технологий (OT). Совместное предприятие под названием BakerHughes C3.ai предназначено для предоставления технологий цифрового преобразования с целью повышения производительности труда в нефтегазовой отрасли.

Эд Аббо, президент и технический директор C3.ai, говорит, что компания помогает компаниям ускорить проектирование, разработку и развертывание приложений AI и IoT для преобразования бизнеса, в том числе нефтегазового.

«Большинство данных не анализируются и не обрабатываются. Его собирают и игнорируют », - говорит Аббо. Он считает, что эти данные являются ключом к огромному потенциалу: снижению безубыточной цены на нефть и повышению безопасности и надежности операций.

По словам BHGE, AI в нефтегазовом сегменте помогает повысить общую производительность, поглощая огромные объемы данных, узнавая конкретные операционные среды и прогнозируя проблемы до их возникновения, чтобы операторы могли улучшить планирование, укомплектование персоналом, источники и безопасность.

Дэн Бреннан (Dan Brennan), вице-президент BHGE по цифровым технологиям, говорит: «Искусственный интеллект и технологии машинного обучения действительно могут помочь значительно повысить ценность» в таких категориях, как надежность оборудования и оптимизация производства. Он обещает, что AI может помочь компаниям «извлечь выгоду из постоянного притока оперативных данных, а также данных, которые были потеряны 10 лет назад», - говорит он.

Shell долгое время использовала BHGE JewelSuite для моделирования резервуаров и в 2018 году объявила об использовании платформы C3.ai для ускорения цифрового преобразования компании, сосредоточившись на использовании искусственного интеллекта и машинного обучения для улучшения общих операций, начиная с прогнозного обслуживания.

Недавно BHGE и C3.ai объявили о запуске приложения BHC3 Reliability с поддержкой AI, которое использует исторические данные и данные в реальном времени из целых систем для выявления аномальных условий, которые приводят к отказу оборудования и нарушениям процесса.

Инженерные практики
«Нефть и газ постоянно оцифровываются. Модели пластов, сейсмические, но никто не оцифровывает верхние части », - говорит Дин Уотсон, главный операционный директор и исполнительный вице-президент Aker Solutions по подводным сервисам жизненного цикла.

Частично проблема заключалась в том, чтобы получить смысл из этих данных, потому что производители в цифровом виде относятся к оборудованию по-разному, а операторы используют разные соглашения об именах для оборудования, такого как компрессоры на объекте. Кроме того, различные программные системы представляют данные по-разному, что затрудняет интеграцию и извлечение данных.

«Несмотря на то, что они похожи, они разные», - говорит Аре Фоллесдал Тьонн, который возглавляет ix3, компанию по разработке программного обеспечения и цифровых услуг, которая позволяет операторам ускорить проекты по разработке месторождений и оптимизировать производительность активов, которые Aker Solutions запустила в мае. «Нам было необходимо решение, в котором мы могли бы извлекать данные из многих источников и концептуализировать их, придавать им смысл согласованным и последовательным образом в разных источниках и клиентских базах».

По своей сути ix3 посвящен различным способам классификации данных, поэтому команда потратила много времени и усилий на создание семантической сети и создание семантической модели промышленного актива.

По его словам, одной из проблем, с которой сталкиваются подрядчики EPC, является возможность использовать историю морской установки для поиска информации о том, как была решена проблема, поэтому компания создала приложение Engineering Assistant, которое по сути является «поисковой системой для инженеров». извлекать данные из предыдущих проектов гораздо быстрее, чем раньше.

«Это позволило нам разработать совершенно новые решения для того, как мы проводим концептуальные исследования, FEED и инженерные проекты», экономя недели или месяцы инженерного времени, - говорит Тьонн.

Прогнозирование
Большие данные даже меняют прогноз погоды. Роб Берглунд, ведущий специалист по энергетическим решениям в The Weather Company, подразделении IBM, заявил, что десять лет назад TWC прогнозировал 100 000 различных точек по всему миру. Для этого требовались основные таблицы, которые синоптики по всему миру использовали для выпуска прогнозов, которые они обновляли в течение дня.

«Это был огромный, невероятный объем данных для управления», - говорит Берглунд.

Теперь TWC выделяет около 24 терабайт в день для создания гипер-локальных прогнозов, чтобы прогнозировать 2,2 миллиарда местоположений каждые 15 минут, говорит он. Для этого TWC пришлось отказаться от использования только данных с датчиков Федеральной авиационной администрации в аэропортах и буях в океане. Теперь данные поступают из разных источников. TWC использует добровольный краудсорсинг метеорологических датчиков по всему миру, даже включая датчики давления на мобильных телефонах с разрешения пользователя. Авиакомпании отправляют данные о высших атмосферных условиях, с которыми сталкиваются самолеты, пролетая над океанами. TWC затем использует искусственный интеллект, чтобы разбить все данные.

TWC предоставляет своим оффшорным клиентам приборную панель, основанную на погоде, которая управляет оповещениями. Компания также продает радары, чтобы помочь заполнить пробелы в оффшорных зонах с недостаточным зондированием. Он отправляет отзыв на панель оператора, где его можно интерпретировать.

Компания Weather предоставляет своим оффшорным клиентам приборную панель, основанную на погоде, которая управляет оповещениями. (Изображение: The Weather Company)

«Это больше, чем просто отдаленное предположение. У вас есть информация в активе, который вас действительно волнует », - говорит он.

Способы использования искусственного интеллекта развиваются. По его словам, возможно обучить спутниковые снимки обнаружению утечек газа, объединить это изображение с погодой и ветром и определить, откуда произошла утечка.

«Мы могли бы научить спутниковые снимки продвигаться вперед в отношении того, как выглядит газовая утечка из космоса в масштабе, и они могут сделать это во всех глобальных активах», - говорит Берглунд.

В дальнейшем он полагает, что изображения в реальном времени, передаваемые с «миллионов мобильных устройств», могут еще больше улучшить прогнозирование.

«Представьте себе моделирование, которое вы можете выполнять, где бы вы ни находились, в отдаленных районах», - говорит Берглунд. Искусственный интеллект может анализировать «изображения в реальном времени с миллионов мобильных устройств, объединять их и говорить, что это то, что происходит в этой области».