Öl- und Gasindustrie Großes Potenzial für smarte Optimierung von Prozessen und Wartungsarbeiten

Big-Data-Analysen sind ein entscheidendes Instrumentarium für die Effizienz in der Öl- und Gasindustrie. Die Unternehmen profitieren unter anderem durch Verbesserung des ROI oder der Sicherheitsmaßnahmen. Welche Use Cases bieten sich an? Inwieweit nutzt die Branche bereits moderne Technologien?

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Eine Big-Data-Analyse trägt dazu bei, wichtige Öl- und Gasoperationen in den drei Hauptbereichen Upstream (Erkundung und Förderung), Midstream (Transport und Lagerung) und Downstream (Umwandlung in Fertigprodukte) zu vereinfachen. Einer der IT-Dienstleister ist beispielsweise das Unternehmen Falkonry, das Predictive-Operational-Excellence-Anwendungen für alle drei Bereiche anbietet.

Obwohl die Vorteile von Big-Data-Analysen in der Öl- und Gasbranche erheblich sind, sind jedoch nur rund 35 Prozent der Öl- und Gasunternehmen in Big Data und Analytik investiert. Und nur knapp 15 Prozent von ihnen nutzen die Erkenntnisse aus der Technologie als erweiterte Business-Intelligence-Lösungen. Das unterstreicht die Tatsache, dass viele Unternehmen Big Data und Analytics noch nicht vollständig in ihre Systeme eingebettet haben, sondern nur einen Teil der Technologie anwenden.

Seismische Daten verwalten

Die Suche nach einem Standort für eine Tiefsee-Ölquelle ist sehr kostenintensiv und muss daher sehr genau geplant werden. Die Upstream-Analyse beginnt mit der Erfassung seismischer Daten durch Sensoren in einem Areal, in dem nach potenziellen Erdölquellen gesucht wird. Im Anschluss dazu werden zur Auswahl des besten Standorts die Daten aggregiert, bereinigt, verarbeitet und analysiert. Seismische Daten können ferner mit historischen Daten zu früheren Bohrvorgängen, Forschungsdaten usw. kombiniert werden, um die wahrscheinliche Ölmenge in Lagerstätten zu ermitteln. In der Forschung kommen ebenfalls Big-Data-Lösungen für die Analyse der mikroseismischen Datensätze und der Modellierung der Bruchausbreitungskarten zum Einsatz.

Bohrprozesse und Reservoir-Technik optimieren

Experten zufolge läuft eine Offshore-Plattform nur mit rund 75 Prozent ihrer maximalen Produktionskapazität. Im Durchschnitt entspricht dieser Fehlbetrag einem Jahresumsatz von 200 Milliarden US-Dollar. Ein Hauptgrund für diese Leistungslücke ist die betriebliche Komplexität in Produktions- und Verarbeitungsanlagen. Der Kontrollraumbetrieb einer Offshore-Plattform muss riesige Datenmengen analysieren, die von bis zu 30.000 Sensoren generiert werden. Darunter sind auch eine Vielzahl an Bohrlochdaten oder auch externen Faktoren wie beispielsweise Temperatur, Feuchtigkeit und Wellenhöhen zu berücksichtigen, die die Produktion beeinflussen.

Durch die Analyse dieser Daten kann sichergestellt werden, dass Maschinen ordnungsgemäß funktionieren und Förderung an den Lagerstätten effektiver abläuft. Mithilfe von Big-Data-Analysen können Unternehmen beispielsweise Reservoir-Management-Anwendungen entwickeln, um zeitnahe und umsetzbare Informationen über Änderungen des Reservoirdrucks, der Temperatur, des Durchflusses und der Akustik zu erhalten.

Eine Methode zur Maximierung des Bohrens besteht darin, Vorhersagemodelle anzupassen, die mögliche Fehler in der Ausrüstung vorhersagen. Die Ausrüstung verfügt als Ausgangspunkt über Sensoren zum Sammeln von Daten während des Bohrvorgangs. Diese Daten werden über maschinelle Lernalgorithmen übertragen und mit den Materialinformationen (Modell, Betriebsparameter usw.) kombiniert, um Nutzungsmuster zu erkennen, die möglicherweise zu Pannen führen können. Dadurch kann mehr Kontrolle über den Betrieb gewonnen und die Rentabilität der Reservoirs entsprechend gesteigert werden.

Intelligente Wartungszyklen implementieren

Öl- und Gasunternehmen halten eine Vielzahl komplexer und kritischer Ressourcen in den Upstream-, Midstream- und Downstream-Prozessen im Einsatz. Dazu gehören Offshore-Pumpstationen, Kompressoren, Bohrinseln, Transportausrüstungen, Pipeline-Booster-Stationen usw. Die Überwachung des Zustands und der Performance solcher Anlagen stellt eine erhebliche Herausforderung dar, gerade wenn diese sich im Offshore-Bereich befinden. Genau darauf zielen Predictive-Analysis-Plattformen der vorausschauenden Wartung ab. Sensoren erfassen Live-Daten von Teilen, Bohrern und anderen Geräten sowie Flüssigkeits- und Gasdurchflussraten, Tankfüllstände und Wetterbedingungen oder andere Umweltfaktoren.

Auf diese Weise lässt sich sehr einfach der tägliche Durchsatz und die Leistungsraten der Geräte überwachen sowie Simulationen erstellen, die Wartungsereignisse vorhersagen. Die vorausschauende Wartung kann beispielsweise durchgeführt werden, um die Zuverlässigkeit eines Gaskompressionssystems zu verbessern. Solche Systeme sind eine wesentliche Komponente in vielen Offshore-Anlagen, die zu erheblichen Verlusten durch längere Ausfallzeiten führen können. Konkret lassen sich dadurch Ausfälle mit einer Genauigkeit von mehr als 70 Prozent vorhersagen und damit die Produktivität deutlich steigern. Langfristig können diese Vorhersagen Unternehmen helfen, einen Schritt voraus zu sein, indem sie die Ausfallzeiten für große Wartungsprojekte optimieren.

Logistikprozesse verbessern

Das Hauptproblem der Logistik (Midstream) in der Öl- und Gasindustrie besteht darin, Erdöl zu transportieren und gleichzeitig mögliche Störfälle und Ausfälle zu reduzieren. Damit Gas und Öl sicher transportiert werden können, setzen Unternehmen ebenfalls Sensoren und Predictive Maintenance ein. Es hilft bei der Erkennung von Fehlern in Pipelines und Tankschiffen (Ermüdungsrisse, Spannungskorrosion, seismische Bodenbewegungen usw.). Dadurch soll eine sichere Logistik der Mineralölprodukte gewährleistet werden.

Analytik optimiert Raffinerien

Öl- und Gasunternehmen nutzen Big-Data-Analysen, um Ausfallzeiten zu minimieren und die Wartungskosten für Raffinerieanlagen (Downstream) zu minimieren, wodurch das Anlagenmanagement insgesamt verbessert wird. In einem ersten Schritt analysiert ein Vergleich der vergangenen und gegenwärtigen Betriebsdaten die vorhandenen maschinellen Anlagen bzw. Geräte. Die Leistungsschätzung wird dann gemäß den End-of-Life-Kriterien und Ausfallsituationen des jeweiligen Geräts angepasst. Schließlich lässt sich die geschätzte Effizienz der Ausrüstung abbilden und Wartungsexperten zur Verfügung stellen, um beispielsweise zu entscheiden, ob eine Maschine bzw. Anlage ersetzt werden soll.

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