石油・ガス業界のイノベーションに関しては、新しいテクノロジーが中心的な役割を果たし、エンジニアがエネルギーを探索、掘削、生産する方法を変えています。デジタル変革の力により、ガスプラントや製油所は安全対策を強化し、生産性を向上させ、コスト削減のためのより革新的な方法を模索しています。
が実施した調査によると アクセンチュア、石油・ガス部門の上流と下流でデジタル技術を採用することで、資本支出を最大20％削減し、キャッシュフローを改善することができます。で概説したあるシナリオでは マッキンゼーレポート、アジアの石油・ガス会社のデジタルトランスフォーメーションにより、3年以内に1億5000万ドルの価値が生まれました。
この記事では、石油・ガス業界で最も一般的な課題と、デジタルトランスフォーメーションのベストユースケースを5つ紹介します。これらの洞察は、デジタル投資、プロセスの最適化、効率の向上、ビジネス戦略の革新の推進に役立ちます。
石油・ガス業界で最も一般的な課題
業務効率とコスト削減
石油・ガス会社は、ガス部門事業における業務効率の向上とコスト削減に努めています。これにより、競争力を維持し、収益性を高め、進化するエネルギー市場の需要に適応することができます。
業務効率化には、探査、掘削、生産、精製、流通の最適化が含まれます。最終的な目標は、バリューチェーン全体で生産性を高め、効率を最大化し、経費を最小限に抑えることです。
この業界は資本集約型であるため、企業は内部リソースを活用し、効率的な戦略を実施することでコスト削減を目指しています。 これらのビジネス戦略には以下が含まれる場合があります。
- サプライチェーン管理の最適化
- サプライヤーとの有利な契約の交渉
- 自動化と効率向上のためのデジタルテクノロジーの採用
- エネルギー効率の向上
- 運用費と保守費の削減
これらの事業戦略を実施することで、生産量を増やすことができます。 1-4%これにより、収益性が向上します。
安全とリスク管理
石油・ガス部門の活動には、揮発性物質の掘削、精製、輸送などの危険なプロセスが含まれます。
石油・ガス部門における効果的な安全リスクと管理には、厳格な安全プロトコル、最先端の技術、積極的な安全文化を網羅した包括的なアプローチが必要です。企業は、潜在的なリスクが拡大する前に予測して軽減するために、高度な監視システム、データ分析、予知保全に多額の投資を行っています。
石油・ガス会社のリスク管理には、関連するさまざまなリスクの特定、評価、軽減が必要です。これらのリスクには、次のようなさまざまな要因が含まれます。
- 機器の故障
- 自然災害
- 地政学的な不確実性
- 規制コンプライアンス
- 市場ボラティリティ
安全性が向上したにもかかわらず、これらのインシデントは依然として発生しています。たとえば、でのガス漏れ事故などです。 メルコヤのハンメルフェストLNGプラント 2023年5月31日、冷却回路のバルブ接続の問題により、プラントの操業が停止し、生産再開の保証はありませんでした。
これらのリスクを積極的に認識し、評価し、対処することで、企業は業務上の危険や外部の不確実性によってもたらされる課題に効果的に対処し、業務の安全性、コンプライアンス、安定性を確保することができます。
データ管理と分析
石油・ガス会社が直面する主な課題の1つは、原油の取得から下流の処理まで、プロセス全体で収集された大量のデータを効率的に管理することです。一例として、原油の組成は抽出場所と条件によって異なります。
データ収集後、石油・ガス会社は結果の分析において別の大きな課題に直面しました。そのため、必要な分析はタイムリーかつ正確に行う必要があり、デジタルツールの助けがなければ、時間がかかり、エラーも多くなります。
温室効果ガススコープ 1/2 排出量削減
気候変動における産業部門の役割が議論されるたびに、石油・ガス部門が最上位にランクされます。これは主に、二酸化炭素排出量の主な原因である化石燃料の利用に対するエネルギー企業の多額の投資によるものです。
によると 気候トレース、 温室効果ガスポテンシャル 2021年の100年間にわたる化石燃料事業のうち、石油・ガスの生産と輸送が占める割合は、56.46％、石油・ガス精製による貢献は11.04％を占めています。石油・ガス会社がその役割を果たすためには、排出量を大幅に削減する必要があります。
共同2 AIを活用した最適化や炭素貯蔵システムなどの新世代技術により、石油・ガス事業の操業中に生産される量を最小限に抑えることができます。
石油・ガス業界におけるデジタルトランスフォーメーションのユースケーストップ5：
によると 調査 2020年6月にTRUE Global Intelligenceが実施した調査によると、このセクターの企業の約80％が、業界のデジタル変革に適度な量の内部リソースを投資しています。
予知保全のための人工知能
エネルギー企業のデジタル変革により、使用された機器に関する大量のデータを迅速に検査できるため、予知保全が容易になります。石油・ガスの予知保全に人工知能を導入することには、次のようなメリットがあります。
- 計画外のダウンタイムの削減
- 効果的な検査
- 装置と触媒の寿命の延長
- より安全な運用
- 生産性の向上
- 労働力の減少
- リスク管理のための高度な分析
デジタルトランスフォーメーションは、デジタルテクノロジーと高度なアルゴリズムを活用することで、リスクの可能性を大幅に低減します。膨大なデータセットを迅速に分析し、貴重なパターンを解読する機能を備えたデジタルソリューションには、 ベース 2 リスク評価と緩和戦略を強化できます。
データの力を活用することで、企業は潜在的なリスクを積極的に特定し、問題が発生する前に是正措置を講じることができます。 物理AI予測メンテナンス、 これらの問題を予測する精度をさらに高め、一貫した生産とスループットの向上を実現できます。
リアルタイムモニタリングとシミュレーション用の AI モデル
大量の原材料にばらつきや非線形性が見られる膨大な数のデータセットは、中流および上流の石油・ガス企業および下流企業にとって、すべての情報を効果的に管理および追跡する上で課題となっています。
さらに、上流、中流、下流の処理後に得られるデータは、データ量を大幅に増加させます。
リアルタイム監視機能を備えたAIモデルは、データを順番に配置し、グラフなどの使いやすい形式で表示することにより、データの観察と操作を支援します。
さらに、AIは膨大なデータセットと幅広い操作に対応する正確なモデルを提供することでシミュレーションの価値を高め、これらの問題に必要な膨大なエンジニアリング時間を削減します。
クラウドコンピューティングとデータ統合
クラウドコンピューティングは、組織がストレージ、データベース、サーバー、ソフトウェア、ネットワーキングなどのさまざまなコンピューティングサービスにインターネット経由でアクセスして利用できるようにする革新的なテクノロジーです。これにより、大規模なオンプレミスインフラストラクチャが不要になり、コンピューティングリソースへのオンデマンドアクセスが可能になります。
クラウドコンピューティングを活用することで、企業は費用対効果の高いスケーラブルで柔軟なソリューションの恩恵を受けることができます。さらに、クラウドコンピューティングにより、複数の場所での容易なコラボレーションとシームレスなデータ共有が容易になります。
が公開した記事によると グローバルスペック、エクソンモービル、シェブロン、BP、トタル、シェルなど、この分野の主要産業は、競争力を維持し、絶えず変化するグローバル業界に参加するために、クラウドコンピューティングに移行しています。
データ統合ツールを使用すると、さまざまなソースや形式のデータを簡単にマージして、まとまりのある一貫したビューを作成できます。これにより、組織はデータの抽出、変換、ロード (ETL) が可能になり、信頼性、統一性、互換性が確保されます。
データ統合ツールは次の場合に不可欠です。
- データサイエンティストの統合と活用
- 異なるシステムやソースからのデータの調和
- 企業が包括的な洞察を得られるようにする
- 十分な情報に基づいた意思決定
- 新しいビジネスモデルの創造、
- デジタルトランスフォーメーションの加速
- 業務効率の向上
クラウドコンピューティングとデータ統合ツールを組み合わせることで、デジタルトランスフォーメーションが進む組織にとって強力な連携が可能になります。
大量のデータを保存、処理、分析するために必要なインフラストラクチャとコンピューティングリソースを提供します。さらに、スケーラビリティと柔軟性も備えているため、企業はコンピューティングリソースを特定の要件に合わせて調整できます。
エネルギー消費量を追跡および管理するための排出量管理ソフトウェア
排出量管理ソフトウェアには、エネルギー使用量、燃料消費量、輸送、廃棄物管理、石油・ガス会社の事業活動など、さまざまなソースからのデータの収集と統合などの重要な機能が含まれています。
このソフトウェアにより、組織は排出量データを一元化して統合し、環境パフォーマンスを総合的に理解することができます。
さらに、排出量管理ソフトウェアは多くの場合、シナリオのモデリングと予測の機能を提供します。これにより、組織はさまざまな排出削減戦略の潜在的な結果をシミュレートし、さまざまなイニシアチブの有効性を評価し、十分な情報に基づいた意思決定を積極的に下して環境への影響を軽減することができます。
のレポートによると BCG 2021年9月に発表された、エネルギー効率の観点から生産プロセスを最適化することで、生産目標を達成しながらエネルギー消費量を最大15％削減できます。
場合によっては、このセクターからの排出量を削減するための最も安価で最速の方法の1つと見なされています。
石油/ガスのプロセス最適化を簡素化する方法
ベース 2 革新的で最新のプラットフォームにより、世界の石油・ガス業界のデジタル変革を大きく前進させています。プロセスの上流、中流、下流のオペレーションを迅速に把握し、伝達するために、さまざまなデジタルテクノロジーとスキームを組み込んだ最適化された運用戦略を提供します。
Basetwoは、電力負荷を予測することによるエネルギー消費の最適化とコスト削減に不可欠です。複数のデータソースを接続して活用できます。 機械学習 (ML) アルゴリズム これにより、エネルギー生産および貯蔵システムの要件が事前に通知されます。電力、時間、コスト消費、温室効果ガスの排出量を削減します。
さらに、原材料や条件のばらつきや非線形性により、運用全体で大きな懸念事項となる複雑な変換プロセス（改質やガス化など）を実際に理解することができます。
複雑なO&Gプロセスの最適化におけるBasetwoの役割
汎用性と多目的最適化機能により、BasetwoはLNG液化、ガス甘味化、蒸留などの複雑なプロセスを支援できます。
液化天然ガス (LNG) 液化
LNG液化は、冷凍および圧縮セクションがあるため、エネルギーを消費し、コストもかかります。さらに、原材料の品質はさまざまであるため、最終製品の品質の維持も大きな懸念事項です。
Basetwoの多目的最適化により、この複雑なプロセスを非常に簡単に処理できます。たとえば、コンプレッサーの入口/出口圧の調整、冷凍ループの適応調整、熱交換器の流量を同時に調整して温度を維持し、製品の品質を向上させることができます。
LNG液化プロセスは、デジタルトランスフォーメーションから大きなメリットを享受できます。高度なプロセスモデリング、最適化アルゴリズム、リアルタイムのデータ分析を活用することで、事業者は液化ユニットの運用を最適化できます。
最適化には精度が含まれます コントロール、冷凍サイクルの自動監視、ロボットによるプロセス自動化、エネルギー効率の向上、自動追跡、およびプロセス効率のためのデータ分析の強化。デジタルツールを導入することで、LNG液化事業における生産能力の増加、運用コストの削減、収益性の向上が可能になります。
ガス甘味料
ガス甘味料は、天然ガスを水素などの不純物として使用するための重要なプロセスです。2SとCO2 下流処理で触媒に損傷を与える可能性があり、莫大な費用がかかります。
とはいえ、プロセスを最適化するには、吸収体の触媒床を可能な限り長く維持しながら、望ましいガス品質を確保するために、プロセスを深く理解し、外乱が発生した場合に即座に対応する必要があります。
Basetwoは、供給ガスの組成と条件（圧力や温度など）を収集するための複数のリアルタイムソースを接続し、MLモデルを開発して、生成ガスの品質と触媒の長寿命をリアルタイムで保証します。
石油・ガス業界のガス清浄事業では、デジタルトランスフォーメーションとスマートセンサーを通じて、センサーと高度な分析データを使用したリアルタイムの監視と制御を活用できます。
これにより、運転条件の正確な調整、化学物質の使用と機器の利用の最適化が可能になり、エネルギー消費量を最小限に抑え、二酸化炭素排出量を削減し、効率とコスト削減を強化できます。
ガス甘味料化では、硫化水素 (H) などの酸性ガスを除去します。2S) と二酸化炭素 (CO)2）、天然ガスから。
蒸留
蒸留は、この分野で知られている中で最もエネルギー集約的なプロセスの1つです。さらに、上流のプロセスには非直線性と不確実性があるため、望ましいプロセス効率を得ることがより困難になっています。
Basetwoのモデリングおよび最適化機能は、上流工程で直面する非線形性の解消に役立ちます。上流側の外乱に基づいて運転プロセスの状態を迅速かつ正確に予測して生成できるため、エンジニアはそれに応じて対応できます。
継続的なプロセスデータ分析などのデジタルツールを利用することで、最適な運転条件を予測し、重要なパラメータを動的に調整することができます。この最適化プロセスにより、分離効率が最大化され、エネルギー消費量が削減され、プラント全体のパフォーマンスが向上します。
蒸留プロセスに適用されるデジタルツールにより、それぞれの沸点に基づいて炭化水素成分をより正確かつ効率的に分離できます。
ベース 2 特徴:
Basetwoは、エンジニアが生産プロセスをリアルタイムで最適化できるようにするローコードAIプラットフォームです。Basetwoを使用することで、エンジニアは自社の生産、品質、メンテナンスのデータベースに接続し、そのデータを使用して堅牢なシミュレーションモデルを構築し、機器やプロセスの運用方法に関する推奨事項を受け取ることができます。
- ユーザーフレンドリーなインターフェース：プログラミングの経験がなくても、シンプルなドラッグアンドドロップインターフェイスでデータを簡単にクリーニングしてシミュレーションを作成できます。
- コラボレーションの強化: クラウドでプロセスモデルのライブラリを構築および管理し、反復開発を通じてチームのサイロを解消することで、シームレスなコラボレーションを促進します。
- 多彩なモデル構築: 資産やプロセスからプラント全体に至るまで、さまざまなシステムのメカニズム、機械学習、またはハイブリッドモデルを構築できるようユーザーを支援します。
- リアルタイム接続: データレイクに接続し、複数の資産のほぼリアルタイムのデータを活用して、正確で最新のプロセスシミュレーションを実行します。
これまで、フォーチュン500のメーカーがサイクルタイムと運用コストを 40% 以上削減すると同時に、エネルギー消費量とスコープ1/2の排出量を 25% 削減できるよう支援してきました。
結論
石油・ガス業界は、主に効率、安全性、意思決定能力の向上の追求を背景に、デジタルトランスフォーメーションへの顕著な移行期を迎えています。
業界は、老朽化したインフラストラクチャや複雑な運用など、デジタルトランスフォーメーションのビジョンを加速させる上でさまざまなハードルに直面していますが、デジタルトランスフォーメーションテクノロジーを活用することの利点に対する認識は次第に高まっています。
デジタルトランスフォーメーションとデジタル成熟化の流れの中で、石油・ガス部門が直面する一般的な課題をいくつか検討しました。
これらの障害は依然として競争力がありますが、新しいテクノロジーの可能性を活用するさまざまなデジタル成熟度および変革戦略を実施することで効果的に対処できます。
Basetwoを選んで、石油・ガス産業の現代時代を旅してください。 デモをご希望の場合は、今すぐお問い合わせいただき、確実に最適化を開始してください 掘削作業。
よくある質問
1。石油・ガス業界におけるデジタルトランスフォーメーションとは
石油・ガス業界におけるデジタルトランスフォーメーションとは、さまざまな産業活動にデジタルテクノロジーを導入し、業界の効率性と俊敏性を高めることで成長市場に対応できるようにすることで、セクターの改善と発展を指します。石油・ガス産業におけるデジタル変革には、産業用モノのインターネット (IoT)、ビッグデータ分析、人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、自動化などのデジタル技術の活用が必要です。その目的は、イノベーションの促進、効率の向上、資産パフォーマンスの最適化、安全性の向上、データ主導の意思決定の促進です。
2。石油・ガス産業におけるデジタル化のメリットとは？
石油・ガス産業におけるデジタル化の利点には、人工知能（AI）、データ分析、自動化などの貴重なデジタル技術による生産性、プロセス効率、安全性の向上、作業負荷とコストの削減が含まれます。
3。デジタルトランスフォーメーションの 4 つの段階とは
デジタル変革の4つの段階は、計画、実装、促進、測定です。
4。これらのテクノロジーパートナーシップは、石油・ガス業界のデジタル変革をどのように加速させるのでしょうか。
石油・ガス業界のデジタルトランスフォーメーションは、次の方法で加速できます。
- 従業員のデジタルリテラシー向上のためのトレーニングの提供
- ユーザーのデジタルトランスフォーメーション体験の監視と改善
- デジタルトランスフォーメーションの影響の活用と適用に関する透明なコミュニケーション
よくある質問
