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Aker BPがハイブリッド機械学習を用いて生産の最適化を実現

機械学習自体は、アセットの多い企業にとって特効薬ではありませんが、機械学習と物理学の組み合わせによって、大規模に大きなインパクトをもたらします。

Aker BPがより効率的な水質汚染の検出により年間600万ドルの削減を実現

概要

Aker BPは、機械学習と物理学および特定分野の専門知識を組み合わせて、生産水質を監視および改善し、生産損失を削減することに取り組んでいます。

How Aker BP is taking-01
600万ドル
推定年間削減
How Aker BP is taking a hybrid machine-learning approach to optimizing production-02
200の物理センサーと100のデジタルセンサーを統合
How Aker BP is taking a hybrid machine-learning approach to optimizing production-03
1つのシステムがすべての関連データをホスト

チャレンジ

生産された水処理は、高遮水井を備えた石油およびガス施設の多くの課題の1つです。生産水中の油汚染レベルを環境限界以下に保つには、効率的な分離プロセスが必要です。このプロセスは、一連の複雑な物理的相互作用によって管理されています。水中油レベルが高い状態のトラブルを対処するには生産を遅くする必要があるため、大きな生産損失が生じます。

aker-bp-machine-learning-challenge

ソリューション

Aker BP、Expert Analytics、およびCogniteは、水質汚染のトラブルシューティングに関連するすべてのデータを視覚化するスマートモニタリングシステムを実装し、現在、高濃度の水中油濃度に関連する大きな原因を特定するための基礎となる機械学習モデルを備えた推奨システムを開発しています。

スマートモニタリングシステムは、Cognite Data Fusion(CDF)からのほぼリアルタイムのデータを表示し、直感的なGrafanaダッシュボードで視覚化されます。さらに、センサー値とシミュレーター出力を組み合わせた計算により、エンジニアは仮想センサーと、物理的特性をエンジニアに提供します。

開発中のレコメンダーシステムは、CDFからのデータが供給される機械学習モデルに基づいています。モデルは、生産井および生産水に関連する機器の約200個のセンサーの履歴データに基づいており、履歴データに基づいて水中油濃度を予測するようにトレーニングされ、生産の各パラメーターまたはプロパティに関連する重要性を決定します。これは、水質汚染に関連する一番の問題を特定するために使用できます。

200個の物理センサー値に加えて、モデルには約100個の仮想センサー値も供給されます。1つの例は、熱力学の法則と流体組成の情報を適用して、圧力および温度センサーを流体特性に変換する方法です。モデルは、多相流シミュレーターから取得した仮想センサー値も考慮します。個々のウェルからの流量は、多相流シミュレータから収集されます。

インパクト

スマートモニタリングシステムは、水汚染に関連する問題のトラブルシューティングに関連するすべてのデータを1か所で提供し、状況認識を高めます。これにより、ユーザーは利用可能なデータに基づいて情報に基づいたアクションを実行し、問題をより迅速に解決できます。提案された推奨システムが導入されると、現在の水中油濃度にどの施設が大きな影響を与えているのか、監視システムの不可欠な部分になります。

これは、問題を調査するための最初のステップとして機能し、水汚染に関連する緩和措置を特定するための非常に高速なアプローチです。Aker BPは、緩和アクションの発見に費やす時間を短縮すると、年間収益が600万ドルになると推定しています。このシステムは、環境へプラスの影響ももたらす可能性があります。

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