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Cognite Data Fusionにより効率的なスラッグの予測を実現

警告サインを早期に検知するためのアルゴリズムと意思決定支援の仕組みを提供。

スラッグによるパイプライン内の液体と気体の不規則な流れは、監視が困難なため、スラッグは、石油・ガス産業にとって大きな課題です。

チャレンジ

Aker BPの油田であるAlvheimとVolundは、このような典型的なスラギングトラブルが発生しています。スラギングにはいくつかの要因がありますが、要因のなかには、油井を開く、油井を再ルーティングするなどの瞬間的な作業になります。これにより、生産量が制限される可能性もあります。

1つの大きな課題は、これらの問題を物理モデルでリアルタイムに再現することでした。2つの一見類似した条件が異なる結果をもたらす可能性があるためです。Aker BPは、潜在的なスラッグを監視および防止する効果的な方法を必要としていました。

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ソリューション

CogniteのAsset Data Insightは、Solution Seekerと連携することで、スラグの予測に必要な複雑な分析プロセスを実行可能にします。Cognite Data Fusionを介して、Aker BPは数千におよぶリアルタイム、および過去の時系列データへのアクセスを可能にし、かつ継続的にパターン認識分析と統計分析を実行可能にしました。

この統計データは、自己学習機能を備えた機外学習モデルにロードされ、自動予測モデル生成のために場挙動、および相関関係の抽出を行います。その結果、Aker BPは、データにより自動更新可能な最適化モデルの開発を実現しました。生産量の最大化を支援しているエンジニアはリアルタイムで実行可なインサイトを得られるようになりました。

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インパクト

オペレータは、スラグの早期警告サインを提供するアルゴリズムとユーザーフレンドリーな意思決定支援ツールを利用可能になりました。Alvheim油田では、スラグの取り扱いと予測機能の改善により、生産が1%増加しました。

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