O próximo grande passo na tecnologia de petróleo e gás

indústria do petróleo, ao que parece, foi all-in em tecnologia digital, tendo experimentado desde cedo o quanto várias soluções podem influenciar sua disciplina de custos e resultados. No mês passado, o site escreveu como alguns especialistas em tecnologia digital esperavam que a inteligência artificial para a indústria de petróleo e gás passasse da teoria para a realidade este ano. Mas há outro segmento de tecnologia digital que já está fazendo um respingo, e as ondulações deste splash continuarão a se multiplicar este ano: análise preditiva.

Saber o que esperar do futuro em termos de fundamentos e preços do petróleo, mas também o impacto ambiental de suas operações, tornou-se vital para as empresas de petróleo e gás – e os prestadores de serviços de análise de dados estão muito felizes em ajudar.

“O setor de petróleo e gás pode ter saído de sua última crise, mas a pressão sobre as empresas para encontrar novas eficiências operacionais e de capital continua implacável”, disse Mark Venets , diretor de tecnologia da Lloyd’s Register . “Como em outros setores, as demandas também se fortalecem com reguladores e outras partes interessadas para melhorar o desempenho ambiental e a segurança. Tecnologias de dados avançadas, como a análise preditiva, oferecem às empresas de petróleo e gás um meio de navegar por essa paisagem cada vez mais complexa ”.

A análise de dados também pode otimizar a produção no campo prevendo a oferta e a demanda com o objetivo de ajustar a produção, mas também prevendo as necessidades de manutenção de equipamentos que ajudam a agilizar as operações e reduzir ainda mais os custos, segundo a Emerj , uma empresa de pesquisa focada em IA.

No momento, as empresas de petróleo e gás utilizam dois tipos de soluções de análise preditiva: as de manutenção preditiva e de inteligência de negócios, escreve Ayn de Jesus, autor de Emerj. O primeiro tipo tem a ver com qualquer coisa, desde previsões de manutenção de equipamentos até otimização de consumo de energia e solução de problemas específicos, como falhas de bombas. A segunda, business intelligence, compreende soluções que ajudam as empresas de petróleo e gás a estabelecer, por exemplo, padrões de produção e verificar se esses padrões podem ser alcançados e como. O software de business intelligence também fornece insights sobre o futuro da indústria e tendências emergentes, analisando pilhas de dados estruturados e não estruturados.

Três anos atrás, uma pesquisa da Bain and Company sugeriu que os produtores de petróleo e gás poderiam aumentar o desempenho de campo e refinaria em entre 6 e 8%, utilizando tecnologia de análise de dados. Na época, porém, os pesquisadores alertaram que poucas empresas estavam aproveitando todos os dados que a análise poderia oferecer. Agora os números devem estar crescendo à medida que os benefícios se tornam evidentes. O crescimento da Internet das Coisas está alimentando essa mudança à medida que mais e mais dispositivos se conectam às redes de negócios em todos os setores.

Parece que agora que a análise preditiva está ganhando terreno em petróleo e gás, produtores e refinadores estão se aproximando da próxima grande etapa: a análise prescritiva. Prever quando um equipamento precisará de tempo de inatividade para manutenção é bom. Saber por que precisará de manutenção neste momento é melhor.

A análise prescritiva, como um insider da indústria de software colocou em um artigo para a Offshore Technology, “informa ao operador a causa raiz do problema”. O diretor de marketing da indústria de energia da AspenTech, Ron Beck, explica que “pode informar não apenas que o compressor vai falhar, mas também que sua falha iminente está diretamente ligada ao vazamento de líquido nas linhas de gás em uma determinada concentração ou mesmo apenas uma mudança lenta na pressão registrada. ”

No entanto, a indústria de petróleo e gás tem um longo caminho a percorrer para realizar todos esses benefícios potenciais. Como observa a Forbes ‘Venables, embora mais da metade dos 100 maiores participantes da indústria petrolífera tenham demonstrado que usam análise preditiva em suas operações, isso deixa 43% que ainda precisam fazer isso.

Fonte: O Petróleo