Вопрос: Что такое анализ нефтяных данных?
Ответ: Под аналитикой нефтяных данных понимается набор инструментов, методов и методологий искусственного интеллекта и машинного обучения, которые используют данные (фактические полевые измерения) в качестве отправной точки, строительных блоков и основы анализа, рабочих процессов. , моделирование и принятие решений.
Вопрос: Какие основные компоненты и технологии входят в состав Petroleum Data Analytics?
Ответ: Основными технологиями, которые интегрируются для формирования аналитики данных о нефти, являются алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения. Некоторые из этих алгоритмов включают (но не ограничиваются ими) традиционную статистику, искусственные нейронные сети, теорию нечетких множеств и генетические алгоритмы.
Вопрос: Что общего между технологиями, входящими в состав Petroleum Data Analytics?
Ответ: Наиболее распространенной темой среди технологий, входящих в состав Petroleum Data Analytics, является их зависимость от данных (фактов - фактических полевых измерений) как основного источника информации. Эти технологии начинаются с наблюдения за поведением явления (через данные), а затем они пытаются понять это поведение (например, обнаруживают закономерности в данных), а иногда (при необходимости) имитируют их поведение в форме моделей.
Вопрос: Какова цель Petroleum Data Analytics?
Ответ: Цель Petroleum Data Analytics - использовать данные для выполнения: описательной аналитики (детальное понимание данных), прогнозной аналитики (разработка [обучение, калибровка и проверка] прогнозных моделей) и Prescriptive Analytics (прогнозирование и оптимизация процессов в нефтегазовой отрасли).
Вопрос: Является ли анализ нефтяных данных новой дисциплиной в нефтегазовой отрасли?
Ответ: Нет. Petroleum Data Analytics не вводит новую дисциплину в нефтегазовой отрасли, помимо текущих дисциплин, таких как бурение, геонауки, разработка месторождений, заканчивание и добыча, искусственный подъем. , и наземные сооружения. Petroleum Data Analytics - это активный инструмент. Это новая технология, используемая профессионалами-нефтяниками. Petroleum Data Analytics предлагает новые подходы к решению технических и инженерных проблем, с которыми ежедневно сталкиваются специалисты-нефтяники.
Вопрос: Относится ли Petroleum Data Analytics к ИТ-дисциплине?
Ответ: Petroleum Data Analytics НЕ является дисциплиной, связанной с ИТ. Как и другие дисциплины в нефтегазовой отрасли, Petroleum Data Analytics является пользователем ИТ-услуг. Однако по своей природе Petroleum Data Analytics является одним из основных пользователей и клиентов ИТ-услуг. Будучи технологией, ориентированной на данные, Petroleum Data Analytics извлекает выгоду из хорошо продуманной, управляемой и реализуемой ИТ-стратегии, которая управляет, стандартизирует и доставляет данные для всей организации.
Вопрос: Какие знания необходимы для анализа данных о нефти?
Ответ: Аналитикой данных по нефти занимаются в первую очередь инженеры по бурению, разработке пластов, заканчивания скважин и добычи, а также ученые-геологи. Самый важный технический уровень, необходимый для специалиста по анализу нефтяных данных в организации, - это опыт в области нефтегазовой инженерии. Кроме того, специалист по анализу данных о нефти должен понимать, быть стихотворным и в конечном итоге стать экспертом-практиком в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Способность эффективно использовать эти технологии для решения повседневных проблем, связанных с бурением, коллекторами, заканчиванием и производственным проектированием, определяет успешного инженера по анализу нефтяных данных (PDAE).
Вопрос: Чем отличается анализ нефтяных данных от других методов, используемых в настоящее время в нефтегазовой отрасли?
Ответ: Нефтегазовая инженерия - это физическая (и геологическая) область науки и техники. Таким образом, он имеет давние традиции и опыт решения сложных проблем. До сих пор все наши «основанные на физике» модели создавались с помощью математических уравнений для моделирования физических явлений. Petroleum Data Analytics создает «физические» модели и решения, основанные не на нашем сегодняшнем понимании физики, а на «фактах» и «реальных полевых измерениях» (данных), которые представляют моделируемые физические явления. В Petroleum Data Analytics данные являются отправной точкой анализа, рабочих процессов, моделей и решений.
Вопрос: Если наши текущие решения на основе физики, основанные на математических уравнениях, работают так хорошо, то зачем отрасли аналитика данных о нефти?
Ответ: Мы успешно добываем нефть и газ последние несколько десятилетий. Тем не менее, многие факторы сделали Petroleum Data Analytics необходимой технологией в нашей отрасли, поскольку мы приступаем к решению новых задач в 21 веке. Одной из основных характеристик Petroleum Data Analytics является избегание «предположений», «упрощений», «предвзятых мнений» и «предвзятости». Сложность многих физических явлений в нефтяной инженерии, которые формулируются с помощью математических уравнений, включают основные допущения и упрощения. Когда дело доходит до нетрадиционных ресурсов (сланца), «предвзятые мнения» и «предубеждения» полностью контролируют базовые физические модели, которые используются с помощью математических уравнений. Будучи технологией, основанной на фактах, Petroleum Data Analytics становится бесспорной необходимостью для организаций, которые хотят оставаться на вершине своей деятельности.
Вопрос: Как лучше всего включить и внедрить аналитику нефтегазовых данных в организации (NOC, IOC, независимые компании, сервисные компании…)?
Ответ: Внедрение и включение Petroleum Data Analytics в организации требует поддержки высшего руководства. Однако важно, чтобы высшее руководство не подвергалось фиктивной и неверной рекламе о инженерном применении искусственного интеллекта и машинного обучения, которое в настоящее время является такой важной характеристикой этой технологии в нашей отрасли. Аналитика нефтяных данных должна быть органично интегрирована в организацию. Высшее руководство должно поддерживать профессионалов в своей организации, чтобы они познакомились и прошли обучение по инженерному применению искусственного интеллекта и машинного обучения.
Хотя искусственный интеллект и машинное обучение в настоящее время преподаются во многих университетах, ни один из нынешних факультетов нефтяной инженерии не включает в себя какие-либо курсы или обучение таким технологиям в контексте проблем, связанных с нефтью и газом (надеюсь, это скоро изменится, поскольку Petroleum Data Analytics становится потенциальной чисто онлайн-степенью магистра в Университете Западной Вирджинии). Поэтому отсутствие знаний по этим предметам и некоторый скептицизм относительно их применимости можно рассматривать как естественное. Следует помнить, что Petroleum Data Analytics - это революционный (нетрадиционный) способ решения физических проблем, и поэтому некоторым может быть нелегко принять его в быстром темпе. Изменения всегда трудны. Включение анализа нефтяных данных в организацию должно включать следующие шесть шагов:
1. Создавайте истории успеха
Выполняйте проекты на основе аналитики на основе данных, создавайте портфель успешных проектов и документируйте все детали. Используйте эти истории успеха, чтобы создать необходимый импульс в организации. Убедитесь, что с ними хорошо общаются внутри организации.
2. Обучите профессионалов
Заручитесь помощью отраслевых экспертов Petroleum Data Analytics и обучите профессионалов своей организации основам технологии, чтобы она не воспринималась как нетехническая волшебная палочка.
3. Создайте потребность в инфраструктуре
Используйте истории успеха и обучение, чтобы подтвердить аргумент о необходимости прочной инфраструктуры для аналитики, основанной на данных. Эта инфраструктура может иметь множество форм, включая наем новой крови, покупку необходимых программных инструментов и т. Д.
4. Внедрение в масштабах всей организации
Внедряйте аналитику данных о нефти в нескольких областях в организации, создавая конкуренцию за большее количество историй успеха, и делитесь ими внутри организации.
5. Обеспечьте ИТ-поддержку
К настоящему времени должен появиться большой импульс для надежной ИТ-инфраструктуры, способной поддерживать все действия, связанные с данными в организации. Развивайте необходимые ИТ для всей организации.
6. Сделайте из этого культуру.
Сделайте анализ данных о нефти повседневной технологией для бурения, оценки пластов, испытаний скважин, разработки резервуаров, моделирования резервуаров, управления резервуарами, оптимизации заканчивания, оптимизации добычи, анализа искусственного подъема, моделирования и оптимизации, наземного оборудования, финансового анализа, здравоохранения, окружающей среды и Безопасность и др.
Вопрос: Каковы основные проблемы Petroleum Data Analytics?
Ответ: Эксперты по анализу данных по нефти также могут называться инженерами по анализу данных по нефти (PDAE). Чтобы специалист-нефтяник соответствовал этому званию, он / она, прежде всего, должен быть инженером-нефтяником со специальными знаниями в одной из традиционных дисциплин нефтегазовой отрасли. Другими словами, она / она должны быть геологом или инженером по бурению, разработке пластов, заканчиванию или добыче. Кроме того, инженер-аналитик нефтяных данных должен обладать опытом и навыками, которые отличают его / его от традиционного инженера-нефтяника и геолога. Эти знания включают практические знания в области статистики, интеллектуального анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.
Инженер по анализу данных о нефти решает повседневные проблемы, связанные с нефтяной инженерией, что помогает организации производить больше углеводородов и увеличивать добычу. Они делают это, используя данные буровых работ, чтобы уменьшить NPT, увеличить скорость проходки и повысить безопасность буровых работ. Инженер по анализу данных резервуара разрабатывает технологии, управляемые данными, чтобы лучше характеризовать сложные резервуары, строить модели резервуаров на основе данных, интеллектуальные прокси числовых моделей, инструменты управления резервуарами на основе данных, а инженер по анализу производственных данных использует управляемые данными технологии для анализа, моделирования и оптимизировать заканчивание (гидравлический разрыв пласта) и повысить эффективность искусственного подъема (это лишь небольшой набор технологий, разработанных и / или используемых инженером по анализу данных по нефти).
Инженер по анализу данных о нефти решает основные технические проблемы, возникающие в сфере разведки и добычи, сочетая свои ноу-хау в нефтяной инженерии с современными технологиями, основанными на данных, с целью повышения эффективности и создания совершенно новых решений с использованием данных в качестве основных строительных блоков. их решений.
