油井用Google翻訳
ある新興企業は、石油会社が自分たちの井戸から得たデータだけでなくデータでもより多くのことができるように、人工知能の世界を利用しようとしています。
ビッグデータは、石油ガス業界に効率と生産の向上という大きな利点を提供する可能性があるとしばしば請求され、事業者が貯水池、井戸およびプロセス機器についてより理解するのを助けます。
しかし、多くの場合、問題がデータにアクセスできない場合は、問題は解決しています。多くの場合、生成された大量のデータは単純には使用されません。例えば、光ファイバケーブルは、現在、産業界で使用されており、坑井内および坑井に沿った分布音響検知（ＤＡＳ）および分布温度検知（ＤＴＳ）を含む。それらは莫大な量の温度と健全なデータを検出することができ、そこから井戸の中の状態について多くの情報を引き出すことができました。
「彼らは、坑井の内側または外側の流体の流れ、地層を流れる流体など、あらゆることを聞くことができます」と、光ファイバーを使って支援するためのツールを業界で創設しているSensalytxのCEO、Graham Gastonは言います。データ解釈検出された音は、水が井戸の中に入ってくる場所を示している可能性があるので、オペレータはその区域を遮断することができ、または砂などの固体が井戸への経路を遮っている場所。それらはまた、井戸の状態を評価するために使用することができるので、オペレーターは栓と放棄操作を最適化することができます。
「可能性は非常に大きいです。アバディーンに本拠を置く石油ガス技術センターのTechX技術アクセラレータプログラムを最近完了したガストン氏は、次のように述べています。世界中で数百万キロメートル以上のケーブルを設置することができ、企業に使用される膨大な量のデータを生み出すことができます。
1時間にわたって記録された分散温度データ。深部の温度が高いほど、表面温度は赤くなり、表面温度は低くなります。 （出典：Sensalytx）
しかし、鶏肉と卵の問題があります、とGastonは言います。現在設置されている光ファイバセンシングシステムから収集されたデータの約5〜10％のみが実際に価値を生み出すために使用されています。これは、このデータを評価するためのツールが非常に少ないためであるため、企業がまだ十分な可能性を経験していないか、利点を見ていないためです。 「新世代の質問ボックスと第2世代のファイバーがそれらをより正確なデータにしている一方で、分析の進歩はまだ不足しています」と彼は言います。
Gastonは長年にわたり業界のコンサルタントを務めていましたが、Sensalytxを設立する前は、ノルウェー沖の油田の井戸からの光ファイバデータを解釈していました。それはゆっくりと痛みを伴うプロセスでした、そして、彼はそれをするより良い方法がなければならないと決心しました。
「完全な解釈には4〜6週間かかり、それは[Microsoft] ExcelおよびPowerPointの手動プロセスでした」と彼は言います。 「遅かったです。それは何テラバイトものデータを処理するのにはうんざりしています。 Gastonはデータ分析、特に人工ニューラルネットワーク（ANN）、つまり脳などの生物学的システムに触発された情報処理の形態に目を向けました。これには、特定の問題を解決するために連携して機能する、相互接続性の高い処理要素が多数含まれています。それは例によって学び、パターン認識とデータ分類を助けます。
「AIがすることは、分析に不可欠なパターン認識の自動化を可能にすることです。 AIまたはANNは私が手動で見つけたパターンを認識することができますが、はるかに速く、そして非主題の専門家がデータの代わりにプレイしてそれから価値を得ることを可能にします。業界は成長していない」とガストン氏は言う。 「これを行うにはソフトウェアが必要でしたが、だれもそれを実行していませんでした。」光ファイバー取得機器を提供している会社（ケーブルや質問機）はありますが、通訳ソフトウェアを提供していませんでした。
Sensalytxが解決しようとしている課題は、解釈時間を6週間から6分に短縮することです。 2017年7月に設立された同社は、アバディーンのRobert Gordon大学の開発者およびデータ科学者と共同で、高度なアルゴリズムの開発に取り組んでいます。
また、ゲームなど、他の業界のテクニックも取り入れています。これは、仮想現実を使用してデータを4Dや5Dにさえ視覚化し、文字通りデータにアクセスして何が起こっているのかを確認できるようにします。
「私たちは、AIを使用してから、ゲーム業界で開発された視覚化機能とバーチャルリアリティ機能を使用して、3、4、5の次元で情報を表示できます」とGastonは言います。 「VRを使えば、データに近づくことができます。」
沖合の坑内光ファイバー設置（写真：Weatherford）
Gaston氏は、処理にはまだ高性能のコンピュータが必要であると認めているが、その技術は到来していると彼は言う。ラップトップと同等のものでこの分析を行うことを可能にすることができるコンピュータ処理装置およびグラフィック処理装置が来ている。 「これらは、大規模なコンピューターではなく、机上で迅速に分析を行えるようにするための段階的な変更です」と彼は言います。 「大量のデータを扱い、それを視覚化することが、より簡単で、より安く、そしてより簡単になるでしょう。
「最終的に、私たちがやりたいことは、オンデマンドの生産最適化を提供することです。私たちはそれをGoogle Translateのウェルと同等のものと呼んでいます。井戸の中に繊維がある場合は、生産流体がどこから来ているか、最適化されているかどうか、どれだけの量の水が含まれているかを知ることができます。
Sensalytxは、新会社の設立を視野に入れて、冗長性の危険にさらされているか、不況時に冗長になった石油およびガス業界の専門家の知識と経験を活用するように設定されたGrey Mattersプログラムから開発されました。
TechXテクノロジアクセラレータに参加している10社のうちの1社であることで、大きな後押しを受けました。このプログラムは、資金調達だけでなく、メンターやオペレーターへのしっかりとしたアクセスを与えています。その結果、Sensalytxは現在、AIのトレーニングを開始するために使用できる井戸データにアクセスするという観点から、2人のオペレーターと協議しています。同社はまた、石油およびガス産業に参入しようとしている鉱業およびその他の産業プロセスで働いている世界的な光ファイバーハードウェアサプライヤーを支援するという意向の書簡を持っています。 Gastonは、よく監視することもSensalytxの始まりにすぎないと言います。現在、繊維は約5つの用途に使用されていますが、彼は少なくとも300以上 - 石油とガスだけで - を識別しています。この技術は他の産業でも使用できます。ファイバーは、パイプラインから鉄道、そして自律走行車の道路に至るまであらゆるものに敷設されています。
SensalytxのCEO、Graham Gaston（写真：Sensalytx）
-154609 "ブラックフォード ドルフィン リグ (クレジット: ドルフィン ドリリング)")
