Reduzca el riesgo de perforación de calor bajo el mundo con el progreso impulsado por la IA.

La perforación sigue siendo uno de los principales costos del desarrollo del calor bajo el mundo. Lo que significa que todavía ofrece muchas oportunidades de mejora en este artículo, escrita por Gary Hickin de NovVeremos el éxito del éxito de la compañía. Perforación de creencias y análisis Plataforma para la perforación térmica bajo Europa Un estudio de caso del uso de tecnología de procesamiento de datos avanzada para sugerencias de tiempo real y soluciones proactivas de problemas que pueden ocurrir.

La construcción del agujero de calefacción bajo el mundo ha recibido más motivación en el lugar al ser respaldada por fuentes de energía confiables que manejan la sostenibilidad en todo el mundo y el objetivo de reducir el carbono.

Sin embargo, los toques con los recursos energéticos más profundos y calientes, los desafíos de muchas perforaciones, incluida la buena incertidumbre y la pérdida de líquido. Estos desafíos se incluyen en áreas remotas, en las que la supervisión de tiempo real es una inspección limitada y tradicional.PezNiques no puede detectar riesgos de manera efectiva.

Se acercó el proveedor de servicios de calor en Europa en Europa. Nov Desarrollar una inspección y alivio proactivos que ayuden a aumentar la eficiencia de la seguridad y la confiabilidad. Nov propone soluciones a problemas respaldados por la inteligencia artificial (IA), que incluye el análisis de datos y el aprendizaje de la máquina para analizar continuamente datos de alta frecuencia, separar los informes de datos de forma y en profundidad que son más rápidos y precisos que los métodos de análisis generales.

Nov desarrolló una solución de perforación impulsada por IA para operaciones de petróleo y gas. La solución utiliza información de perforación en tiempo real para crear un índice de probabilidad o el sistema de creencias que evalúa la probabilidad de la situación como globo, paquete cerrado, acumulación, corte o rotación. El equipo de perforación ha sido alertado para proceder con la solución apropiada, lo que ayuda a reducir los problemas y permitir que la perforación continúe.

Uso de IA en el calor del mundo a través de métodos ordenados

Apoyado por los resultados de la predicción del sistema AI sobre los datos de perforación tradicionales. El operador acordó usar la solución de perforación de IA de noviembre en el estudio de dos agujeros bajo el mundo. En particular, la resolución de problemas se centrará en la detección de la pérdida de presión anormal, lo que puede indicar daños por la formación de líquido o incertidumbre.

Nov sigue el método de estructura para ajustar la solución AI para el piloto de calefacción bajo el mundo. El sistema se conecta a los racimos que están disponibles en el pedestal de perforación de calor de dos calentados. Cada uno tiene un conjunto de sensores y un sistema de perforación electrónica (EDR). Estos sistemas proporcionan información de alta resolución sobre los parámetros, incluidos los pesos en Bitwari, la presión rotativa y las posiciones de bloque.

Cada poros perforadores también incluye el dispositivo de cálculo de borde combinado con las corrientes de transmisión EDR del pedestal de perforación, que ha sido procesado y operaciones procesadas y contextos de tiempo real. (Incluida la información sobre el conjunto de ensamblaje inferior y líquido) que actúa como una entrada para el modelo AI.

El sistema AI utiliza una arquitectura híbrida que está específicamente diseñada para lidiar con las anormalidades del calor bajo el mundo. Arquitectura, incluida la red Bay que cifra el conocimiento, los expertos en perforación para facilitar el razonamiento que probablemente sea además, el algoritmo de toma de decisiones también sacó el conocimiento del calor bajo el pasado y los pozos de petróleo y gas analógicos para recordar el formato.

Estos componentes permiten que el sistema AI combine el comportamiento de los datos que se aprende con el conocimiento de un experto en codificar con precisión en predicciones, condiciones de perforación y detección anormal.

El sistema utiliza los resultados para crear una calificación de 0 a 1, lo que representa la probabilidad de varios trastornos. Los operadores verán estos puntajes en el tablero personalizado y establecerán el valor de notificación que actúa como un “toque en el hombro”. Advertencias anteriores sobre el problema que puede ocurrir, pueden proceder con las soluciones apropiadas para evitar la producción o el daño a la perforación o el daño.

Demuestre el potencial de la IA en los pilotos.

Durante la adaptación en dos pilotos, la solución AI se compila y procesa más de 70,000 datos de realidad por hora por hora de perforación. La resolución de problemas muestra la capacidad de detectar y señalar signos de presión anormal, como la pérdida de lodo y diferentes convulsiones.

El operador observa muchas operaciones adicionales de la solución alimentada por IA, incluida ::

• Reduzca el tiempo de notificación oculta con la arquitectura. El cálculo de la advertencia del operador de los trastornos de la presión es tan alto como 45 minutos antes del sistema de auditoría general.
• Reducción de NPT a través de correcciones anteriores y más precisas. Evitar el aumento de las bajas de las bajadas y debe resolverse más tiempo y más caro.
• Las predicciones anteriores son gracias a la capacidad de la IA para detectar rápidamente las tendencias, especificar la causa de la raíz y proponer la corrección correcta.

El ajuste exitoso del problema de la información de perforación de petróleo y gas para la perforación de calor bajo el mundo muestra la versatilidad y el potencial en el sector energético de la IA. Se ha demostrado que la capacidad del aprendizaje y la adaptación al contexto de las nuevas operaciones es efectiva para rastrear y aliviar los desafíos de la perforación en los pilotos europeos. Al detectar la pérdida de presión anormal y la presentación en información profunda que se puede operar, la solución ayuda a aumentar el rendimiento y la seguridad al tiempo que respalda los esfuerzos ambientales del operador.

Al final, este proyecto piloto demuestra el potencial de la IA en la revolución en la encuesta de energía calentada por calor, que es una impresión verde para el uso futuro en la región.

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