Ejemplos en la vida real del Big Data

La industria transita una transformación que modifica todo el estándar con el que venía trabajando. Este es el caso de tres ejemplos de cómo la industria capitaliza la digitalización.

Big data

Se trata de empresas como Shell, Transocean y SBM Offshore. Grandes compañías que se embarcaron en la transformación digital con datos operativos en tiempo real, así lo señala el trabajo realizado por Osisoft, del que se presenta un resumen.

Shell encaminada hacia la analítica avanzada

Durante muchos años, Shell ha sido un innovador y un líder en la aplicación de tecnología digital para mejorar las operaciones de petróleo y gas. Hace dos décadas, instaló un sistema para recopilar datos de sus activos basados en sensores. Para 2009, el PI System estaba en el centro de la solución digital de yacimientos de petróleo de Shell, conocida como “smart fields”, permitiendo el modelado de activos, la contabilidad de hidrocarburos y la colaboración en tiempo real. Hoy la empresa encara una aceleración de la recopilación de datos en toda la empresa.
La compañía reconoce el enorme valor que se puede obtener aplicando análisis avanzados y predictivos a sus datos operativos. Acorde a esto, tiene un equipo de 80 científicos de datos que se enfocan en resolver problemas operativos complejos.

En la práctica, una vez que los datos están contextualizados por el Asset Framework, se entregan al equipo de ciencia de datos para análisis avanzados y Machine Learning. Los resultados del análisis avanzado se implementan en la plataforma Smart Foundation de Shell. De esta manera otras aplicaciones y usuarios aprovechan los algoritmos avanzados y la valiosa información sobre la que pueden actuar.

En lugar de dejar la búsqueda del análisis avanzado exclusivamente a los científicos de datos, los expertos e ingenieros de PI System también se incorporan al proceso. “La magia ocurre en las mezclas de la disciplina”, menciona Dan Jeavons, gerente general de Análisis Avanzado de Shell.

SHELL DEPENDE
TANTO DE ESTA
TECNOLOGÍA, QUE CUENTA CON MÁS DE 7,5 MILLONES DE
DISPOSITIVOS
CONECTADOS Y
REPORTA UN MONTO SIGNIFICATIVO EN RENTABILIDAD.

Uno de los ejemplos, es el proyecto para un sistema de captura y almacenamiento de carbono en Canadá. Este sistema está diseñado para almacenar CO2 inyectado bajo tierra en pozos agotados para minimizar las emisiones de carbono a la atmósfera. Un sensor láser monitorea los niveles de CO2 que suben a la superficie, a la vez que responde a las cambiantes condiciones climáticas, como el viento, la lluvia o la nieve.

El equipo implementó el Asset Framework para estructurar los datos del sensor, que ahora alimenta a las herramientas de análisis de datos de Shell para calcular los niveles de emisión en tiempo real en la superficie. Los modelos matemáticos avanzados se ejecutan detrás de escena, pero el gerente de Operaciones en Canadá ve un tablero simple que muestra la información crítica requerida para asegurar que Shell cumpla con las regulaciones en ese país.

Shell Big data

Transocean y su experiencia “Deepwater 4.0”

A partir de 2017 Transocean se embarcó en una estrategia que involucra a toda la empresa llamada “Performance Through Data” (Rendimiento por datos). Su objetivo es la búsqueda de lo que el grupo llamó “Deepwater 4.0” o el pozo Gold Standard” (estándar de excelencia).

Encarada esta transformación, Transocean, logró ganancias impresionantes con datos en tiempo real, como la reducción del 40 por ciento de tiempo no productivo durante la perforación, incluso en lugares más desafiantes de aguas ultra profundas. Estos resultados, son parte de la visibilidad mejorada de decenas de miles de sensores en su flota. Todos los datos operativos de perforación están centralizados en el PI System y los equipos de la empresa tienen una manera consistente de obtener los datos que necesitan.

De esta manera, el personal técnico examina detenidamente las lecturas del tiempo de inactividad de cualquiera de los pozos del grupo e identifica rápidamente la causa fundamental. Es fácil ver la profundidad de la posición de los bits en cualquier momento, y los ingenieros pueden medir el rendimiento relativo de los equipos de perforación, utilizando tablas de eventos que identifican el funcionamiento de los diferentes turnos de trabajo.

Como señala José Gutiérrez, director de Tecnología e Innovación en Transocean, ese análisis ahora se puede realizar en tierra, lejos del peligroso entorno de perforación, y esto le permite a la empresa llevar a menos personas a altamar.

Para Transocean, el viaje de Deepwater 4.0 es solo el comienzo. Al darse cuenta de que la información por sí misma no necesariamente da como resultado mejores decisiones, la compañía ahora pone todos sus datos operativos en varias etapas de refinamiento. Primero, los datos brutos se limpian y normalizan. Luego se estructura y contextualiza utilizando el Asset Framework (AF), que hace que los datos sean más significativos para los equipos. Finalmente, los datos se interpretan y se convierten en el tipo de conocimiento que va directamente al resultado final.

LOS EQUIPOS DE
TRABAJO PUEDEN VER LOS DATOS COMO
ACTIVIDADES
OPERATIVAS
SIGNIFICATIVAS
MIENTRAS RECIBEN INFORMACIÓN SOBRE LOS PROCESOS
CRÍTICOS.

Los resultados de Transocean incluyen:
Visibilidad mejorada de sensores.
Datos operativos de perforación centralizados.
Lecturas de datos en tiempo real.
Mediciones de rendimiento y análisis de desplazamiento más sencillos.

Veolia y SBM Offshore, una asociación creativa

Hace dos años, SBM Offshore, el operador de arrendamiento más grande del mundo (operador de 14 grandes unidades flotantes de producción, almacenamiento y descarga -Floating Production Storage and Offloading, FPSO), comenzó a pensar en nuevas formas de desplegar la tecnología digital.

Un área de mejora fue el tratamiento del agua y las instalaciones de inyección esenciales para la producción de aguas profundas, un proceso en el que como dice la industria, “si entra agua, sale petróleo”.

Big data 1

Un sistema, una fuente de verdad

Veolia y SBM Offshore necesitaban “un sistema con una versión de la verdad en todos nuestros equipos regionales” explica David Lothian, director de servicios de Upstream en Veolia.

SBM tenía todos los datos del equipo de tratamiento de agua de alta mar en su PI System y Veolia necesitaba los datos en su propio PI System en la sede central en tierra firme. Para eso implementaron el servicio PI Cloud Connect para unir las dos compañías y facilitar el intercambio seguro en tiempo real de los datos operativos.

Esta asociación creativa ha llevado a una gran cantidad de datos enriquecidos, que permiten a ambas compañías pasar de análisis reactivos a predictivos para gestionar el tratamiento del agua. Como resultado: mayor tiempo de actividad de inyección de agua y reducción de OPEX para SBM, que ahora puede aprovechar la experiencia de Veolia de forma remota. Una clara situación ventajosa para todos los involucrados.

Mantenimiento basado en condiciones

Dado el intercambio de datos entre SBM Offshore y Veolia, continuó la construcción de un sistema de mantenimiento vasado en condiciones en el propio PI System de Veolia usando el Asset Framework (AF) como base para el análisis y la automatización de flujos de trabajo.

Puesta en marcha la estructuración de los datos en una jerarquía estándar de activos, el PI Notifications proporcionó actualizaciones en tiempo real sobre problemas que surgen con los equipos de tratamiento de agua.

Big data 2

En un caso, un sistema offline no se había fusionado correctamente, creando un alto riesgo de incrustación de sal en la membrana. Este evento anormal se detectó automáticamente y se emitió una notificación automática a los equipos de SBM Offshore y Veolia, lo que les permitió colaborar para detallar el mejor curso de acción para evitar riesgos adicionales. Con el problema identificado como un evento, la tripulación pudo tomar medidas preventivas casi de inmediato.

Además, el PI Vision permitió a los ingenieros poner todo en una pantalla en tiempo real para cuantificar fácilmente la efectividad de cada operación de limpieza con inyección de agua y definir mejoras, como el uso de productos químicos alternativos o procedimientos de limpieza.
A medida que los datos estuvieron disponibles en ambas organizaciones, cada una vio aumentos de eficiencia en una gran cantidad de departamentos, desde el establecimiento de objetivos de inyección por parte de los equipos técnicos hasta el pedido de materiales por parte del personal de compras. La homogeneidad de los datos a través de la flota de FPSO ahora conduce a conocimientos compartidos y permite mejoras cuantificables.

A pesar de ser diferentes, estas empresas lograron beneficios importantes en un período de tiempo notablemente corto debido a su capacidad de recopilar y procesar datos en tiempo real de manera que mejoran el rendimiento operacional.

En lugar de verse abrumados por oleadas de información aparentemente sin relación, los operadores de petróleo y gas están aprendiendo cómo aprovechar el poder de los datos para sus propios objetivos, a fin de obtener beneficios significativos para todo su ciclo de vida operacional.

Con el paso de los años, las necesidades de datos de la industria han crecido y evolucionado constantemente. Los datos en tiempo real deben ser accesibles en cualquier dispositivo, ser predictivos y estar organizados para facilitar la colaboración.

Más información: www.osisoft.com

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