Google Translate для нефтяных скважин

Распределенные акустические данные регистрируются за четыре минуты. Громкий звук - желтый, а красный и синий - тихие. (Источник: Sensalytx)

Стартап стремится использовать мир искусственного интеллекта, чтобы помочь нефтяным компаниям делать больше с данными, а также с нефтью, которую они получают из своих скважин.

Большие данные часто объявляются как потенциальные, которые могут предложить нефтегазовой промышленности огромные преимущества в повышении эффективности и производительности, помогая операторам лучше понимать свои резервуары, скважины и технологическое оборудование.

Но в большинстве случаев проблема не в доступе к данным, а в том, что с ним сделали. Слишком часто большие объемы полученных данных просто не используются. Например, в настоящее время в промышленности используются оптоволоконные кабели, в том числе для распределенного акустического зондирования (DAS) и распределенного зондирования температуры (DTS), внутри и вдоль стволов скважин. Они способны обнаруживать огромное количество температурных и звуковых данных, из которых можно получить много информации об условиях в скважине.

«Они могут слышать все, в том числе поток жидкости внутри или снаружи ствола скважины, например, поток жидкости через пласт, - говорит Грэм Гастон, генеральный директор Sensalytx, начинающей компании, создающей инструменты для отрасли, чтобы помочь им с оптоволоконными кабелями. интерпретация данных. Обнаруженные звуки могут показать, где вода поступает в скважину, поэтому операторы могут отключить эту зону или там, где твердые частицы, такие как песок, блокируют путь в скважину. Они также могут быть использованы для оценки состояния скважины, поэтому операторы могут оптимизировать операции по забивке и оставлению.

«Потенциал огромен. На сегодняшний день в отрасли установлено всего 5000 километров волокна, и он производит примерно 1,2 петабайта данных в год », - говорит Гастон, недавно закончивший программу ускорения технологий TechX в нефтегазовом технологическом центре в Абердине. В глобальном масштабе могут быть проложены еще многие миллионы километров кабелей, что дает огромные объемы данных для использования компаниями.

Распределенные данные о температуре записываются в течение часа. Более высокие температуры на более глубоких глубинах показывают как красный, а более холодные температуры поверхности - синий. (Источник: Sensalytx)

Но есть проблема с курицей и яйцом, говорит Гастон. Только около 5-10% данных, собранных из установленных в настоящее время волоконно-оптических сенсорных систем, фактически используются для создания ценности. Отчасти это связано с тем, что инструментов для оценки этих данных немного и они далеко друг от друга, поэтому компаниям еще не удалось в полной мере ощутить потенциал или увидеть преимущества, а это означает, что они не торопились с принятием оптоволоконной установки. «В то время как блоки допросов нового поколения и волокна второго поколения дают им более точные данные, в анализе все еще нет прогресса», - говорит он.

Гастон был консультантом отрасли в течение многих лет, и до того, как основать Sensalytx, он обнаружил, что интерпретирует волоконно-оптические данные из скважин на месторождении у берегов Норвегии. Это был медленный и болезненный процесс, и он решил, что должен быть лучший способ сделать это.

«Полная интерпретация заняла от четырех до шести недель, и это был ручной процесс в [Microsoft] Excel и PowerPoint», - говорит он. «Это было медленно. Это тяжелая работа, проходящая через терабайты данных. Я думал, что должны быть лучшие способы сделать это ». Гастон обратился к анализу данных, в частности, к искусственным нейронным сетям (ANN), форме обработки информации, вдохновленной биологическими системами, такими как мозг. Он включает в себя большое количество сильно взаимосвязанных элементов обработки, которые работают в унисон для решения конкретных проблем. Он учится на примере и помогает распознаванию образов и классификации данных.

«То, что делает ИИ, это позволяет автоматизировать распознавание образов, что очень важно для анализа. AI или ANN могут распознавать шаблоны, которые я нашел, вручную, но гораздо быстрее, и позволяют экспертам, не являющимся предметом исследования, играть с данными и получать их ценность вместо того, чтобы сидеть с очень немногими специалистами, поэтому (волокно ) индустрия не растет », - говорит Гастон. «Для этого нам требовалось программное обеспечение, но никто этого не делал». В то время как есть компании, предлагающие оптоволоконное оборудование для сбора данных - кабели и опросчики, - они не предлагали программное обеспечение для интерпретации.

Это задача, которую Sensalytx пытается решить - сократить время устного перевода с шести недель до шести минут. Компания, созданная в июле 2017 года, работает с разработчиками и учеными в Университете Роберта Гордона в Абердине над разработкой передовых алгоритмов.

Это также привносит методы из других отраслей, например, из игр, которые помогут визуализировать данные 4D и даже 5D, используя виртуальную реальность, чтобы люди могли буквально войти в данные, чтобы увидеть, что происходит.

«Мы можем использовать ИИ, а затем возможности визуализации и виртуальной реальности, разработанные в игровой индустрии, чтобы показывать информацию в третьем, четвертом и пятом измерениях», - говорит Гастон. «С помощью VR вы можете приблизиться к данным».

Скважинная волоконно-оптическая установка в море (Фото: Weatherford)

Гастон признает, что для обработки все еще потребуются высокопроизводительные компьютеры, но, по его словам, технология идет впереди. Скоро появятся компьютерные процессоры и графические процессоры, которые позволят провести этот анализ на ноутбуке. «Это поэтапные изменения, которые позволят быстро провести анализ на столе, а не на большом компьютере», - говорит он. «Будет проще, дешевле и проще справляться с объемами данных и визуализировать их.

«В конечном итоге мы хотим предложить оптимизацию производства по требованию. Мы называем это эквивалентом Google Translate для скважин. Если в скважине есть волокно, вы сможете определить, откуда поступает эксплуатационная жидкость, оптимизирована ли она, сколько воды в ней содержится, и вы можете использовать ее для повышения эффективности добычи и максимального извлечения из пласта ».

Sensalytx была разработана в рамках программы Grey Matters, которая была создана для использования знаний и опыта профессионалов нефтегазовой отрасли, которые подвергались риску увольнения или были уволены во время спада с целью создания новых компаний.

Затем он получил значительную поддержку, будучи одной из 10 компаний, участвующих в технологическом ускорителе TechX. Программа предоставила фирме доступ к финансированию, а также наставникам и операторам. В результате Sensalytx в настоящее время ведет переговоры с двумя операторами с целью получения доступа к данным скважины, которые можно использовать для начала обучения ИИ. Фирма также имеет письмо о намерении поддержать глобального поставщика волоконно-оптического оборудования, работающего в горнодобывающей промышленности и других промышленных процессах, который пытается войти в нефтегазовую отрасль. Гастон говорит, что наблюдение - это только начало для Sensalytx. В то время как волокно используется приблизительно для пяти применений в настоящее время, он идентифицировал по крайней мере еще 300 - только в нефти и газе. Технология также может быть использована в других отраслях. Волокно устанавливается во всем, от трубопроводов до железных дорог и на дорогах для автономных автомобилей.

Генеральный директор Sensalytx Грэм Гастон (Фото: Sensalytx)