BilaHare

  1. Anasayfa
  2. »
  3. Mühendislik
  4. »
  5. Petrol ve Gaz Endüstrisinde Makine Öğrenimi

Petrol ve Gaz Endüstrisinde Makine Öğrenimi

Omr Omr -
243 0
Petrol ve Gaz Endüstrisinde Makine Öğrenimi

Makine öğrenimi, bir algoritmanın verilerden öğrenme ve zaman içinde doğruluğunu artırma yeteneğidir. Günümüzün teknolojik, yenilikçi dünyasında herkesin aklına gelen bir kavramdır.

Verilerdeki kalıpları bulmak için makine öğrenimi kullanılabilir ve bu daha sonra kararlar ve tahminler yapmak için kullanılabilir. Bunu yapmak için kullanılan algoritma, daha fazla veri işledikçe daha doğru hale gelir. Makine öğrenimi, özellikle manuel olarak analiz edilemeyecek kadar büyük veri kümelerinde faydalıdır. 

Finans ve ulaşım sektörleri gibi çeşitli alanlar, operasyonları iyileştirmenin bir yolu olarak makine öğrenimine daha fazla güvenmeye başlıyor. Petrol ve gaz endüstrisi de bunu benimsemeye başlıyor.

Aşağıda, kavramın nasıl daha kolay uygulanabileceği ve hem finansal hem de çevresel açıdan getirebileceği avantajlar araştırılmaktadır.

Petrol ve gaz endüstrisi neden makine öğrenimini kullanmalı?

Küresel nüfus arttıkça enerji talebi de artacaktır. Yenilenebilir enerji kaynaklarına doğru küresel bir değişim başlamış ve önceliklendirilmesi gerekse de, petrol ve gaz, öngörülebilir bir gelecek için dünyaya biraz enerji sağlayacaktır. 2016 yılında küresel enerji talebinin% 55’i petrol ve gaz sektöründen karşılanırken, 2040 yılında bu sayının% 57’ye çıkması beklenmektedir. 

Endüstrinin gelecek yıllarında güvenliği ve verimliliği artırmaya yardımcı olmak için makine öğrenimi petrol ve gazda kullanılmalıdır.

Makine öğrenimi petrol ve gaz endüstrisinde nasıl kullanılabilir?

Petrol ve gaz üretimiyle ilişkili süreçlerin sayısı nedeniyle, makine öğreniminin bu endüstride birçok olası kullanımı vardır. Aşağıda bazı örnekler yer almaktadır.

Öngörücü bakım

Pek çok şirkette, bakım proaktif değil reaktif bir temelde ele alınır. Ekipman, arızalanmadan önce bakımını yapmak yerine arızalandığında onarılır. Reaktif bir yaklaşım, ekipmanın hasar görmesine ve beklenmeyen duruş sürelerine neden olabilir.

Makine öğrenimi, sorunlu ekipmanı bulmak için sensör verilerini modelleyerek şirketlerin tahmini bakıma geçiş yapmasına yardımcı olabilir. Veri setinde, parametreleri dışında çalışan ekipman gibi anormallikler varsa, ekipman zarar görmeden bakımı yapılabilir. Hasarlı ekipman güvenlik sorunlarına ve üretimin azalmasına neden olur.

Kestirimci bakım, çevresel etkiyi de azaltabilir. Bakımlı ekipman daha az arızalanır, bu nedenle daha az dökülme olur. Endüstrideki dökülmelerin tamamen temizlenmesi neredeyse imkansız olabilir ve insanlar, su, hayvanlar ve toprak üzerinde geniş kapsamlı etkileri olabilir.

Veri trendi

Makine öğrenimi, optimum çalışma koşullarını belirlemek için verilerin trendini belirlemek için kullanılabilir. Örnek olarak, buharın ısıtmak için bir yağ rezervuarına enjekte edildiği ve yağı daha az viskoz hale getiren buhar enjeksiyonunu ele alalım. 

Mühendisler, bu buharın akış hızını ve sıcaklığını belirlemekten sorumludur. Hangi buhar akış hızı ve sıcaklık kombinasyonunun en fazla yağı yüzeye çıkardığını belirlemelidirler. Optimum kombinasyon günlük olarak değişebilir. Kombinasyonları sürekli olarak test etmek zorunda kalmak yerine, makine öğrenimi rezervuarı modellemek ve optimum kombinasyonu hesaplamak için kullanılabilir, bu da zamandan ve paradan tasarruf sağlar. 

İyi günlüğe kaydetme

Petrol kuyularının kuyu deliklerine bir ölçüm probu indirildiğinde kuyu kütükleri üretilir. Bu günlükler, kuyu derinliği ve rezervuardaki petrol miktarı (yerinde petrol olarak bilinir) dahil olmak üzere çevredeki çevre hakkında bilgi toplamak için kullanılır.

Kuyu açılmayan bir alanda, bölgede petrol veya gaz olup olmadığını görmek için bir arama kuyusu kullanılır. Bir keşif kuyusunda petrol veya gaz olduğu keşfedilirse, bölgede petrol veya doğalgaz olduğu kanıtlandığı için geliştirme kuyuları olarak adlandırılan daha fazla kuyu açılır.

Ekonomi, petrol ve gaz endüstrisinde önemli bir itici güçtür. Bir petrol kuyusu karlı değilse, operatör genellikle onu terk etmeyi seçecektir. Geliştirme kuyuları her zaman beklentileri karşılamıyor. 

Makine öğrenimi, bir kuyunun üretim potansiyelini daha doğru bir şekilde belirlemeye yardımcı olabilir. Makine öğrenimi tarafından üretilen daha doğru tahminlerle, bir geliştirme kuyusu terk edilirse önemli ölçüde daha az para israf edilir.

Kötüleşen küresel iklim krizine rağmen, petrol ve gaz şirketleri, daha katı düzenlemeler yürürlüğe girene ve petrol ve gaz şirketlerinin sondaj fiyatlarından düşene kadar kuyu açmaya devam edecekler. Makine öğrenimi daha iyi kuyuların seçilmesine yardımcı olduğundan, terk edilmek üzere daha az kuyu açılacaktır.

Uyarı sistemleri ve anormallik algılama

Petrol kuyularındaki kirletici maddeler endüstride önemli bir sorundur. Kuyuları tıkayarak üretimde yavaşlamaya neden olabilirler. Makine öğrenimi, kirletici konsantrasyonlarını modellemek ve bir sorunun kaynağını belirlemek için kullanılabilir.

Örneğin, makine öğrenimi Norveç kıyılarında sadece bu amaçla kullanıldı. Deniz suyundaki tebeşir siltleri kuyuları tıkıyordu ve mevcut modeller gelecekteki tıkanmalar hakkında doğru tahminler yapmak için yeterince spesifik değildi. Daha iyi bir model geliştirmek için makine öğrenimi kullanıldı, böylece tebeşir birikimi başlar başlamaz tespit edilebilirdi. Bu, üretim oranlarını yükseltti ve ekipmanın hasar görmesini engelleyerek kuyu operatörünü yılda 15 milyon dolara kadar tasarruf ettirdi.

Saha çalışanları için risk tanımlama ve azaltma

Petrol ve gaz endüstrisi, özellikle ön saflardaki saha çalışanları için tehlikelerle dolu. Örneğin zehirli gazlara maruz kalabilirler veya makinelere yakalanabilirler.

Neyse ki, bu riskleri azaltmak için makine öğrenimi kullanılabilir. Riskin sahada nasıl ortaya çıktığı anlaşılabilir ve bu da potansiyel risk kaynaklarının belirlenmesine olanak tanır. Bu risk kaynakları daha sonra güvenlik potansiyelini en üst düzeye çıkarmak için ele alınabilir. Örneğin, makine öğrenimi, sızıntıların oluşmaya devam ettiği bir yer olup olmadığını görmek için video görüntülerini izleyebilir. Daha sonra bu sızıntıları gidermek için saha çalışanlarını koruyacak daha iyi bir protokol geliştirilebilir.

Enerji verimliliği

Petrol ve gaz ve birçoğunu üretmek için enerji gerekir. Örneğin enjeksiyon kuyularında kullanılan buhar, hammadde olarak doğal gaz kullanılarak üretilir. Elektrik, yine doğalgaz kullanılarak üretilen türbinlerin buharla çalıştırılmasıyla üretilir.

Maalesef, sektörde enerji verimliliği% 100 değil. Bir süreçte ısının kaçmasına izin vermek veya sera gazlarını yakıp havalandırmak gibi çok fazla boşa harcanan enerji vardır.

Makine öğrenimi, eksiklikleri tespit ederek verimsizlikleri ve israfı azaltmaya yardımcı olabilir. Örneğin, petrol işleme sürecinde kullanılmayan bir petrol rezervuarından gelen ısı gibi enerji atığı kaynakları tanımlanabilir ve düzeltilebilir, böylece enerji daha fazla petrol veya gaz üretmek için kullanılabilir. Daha az sera gazı tahliye edilecek ve bu da hava kalitesini artıracaktır.

Ekipman muayenesi

İyi durumda olduğundan emin olmak için ekipman düzenli olarak incelenmelidir. Güvenlik ve bütünlük endişeleri için gerekli olmasına rağmen, bu denetimler başka yerlerde daha iyi kullanılabilecek çok zaman alabilir.

Örnek olarak boru hatlarının muayenesini ele alalım. Birisinin, saatlerce sürebilen anormallikleri kontrol etmek için bir boru hattı boyunca yürümesi gerekir. Öte yandan bir drone, boru hattını daha kısa sürede inceleyebilir. Ancak dronlar, bir boru hattının uzunluğunu takip etmede her zaman insanlar kadar iyi değildir. Bir boru hattının kesin rotasını belirlemek için makine öğrenimini kullanmak, dronun boru hattını düzgün bir şekilde inceleyebilmesini ve bir insan operatörünün diğer görevleri yapmak için daha fazla zamana sahip olmasını sağlar.

Petrol sızıntılarını belirleme

Deniz tabanındaki kırılmalardan ham petrol sızdığında, bir petrol sızıntısı meydana geldi. Bu yağın sudan çıkarılması zordur ve deniz yaşamı ve çevre için etkileri vardır.

Makine öğrenimi, bu sızıntıları tespit etmeye yardımcı olabilir, böylece etkileri en aza indirilebilir. 2016 yılında, petrol sızıntılarını tespit etmek için ExxonMobil tarafından yapay zeka robotları kullanıldı. Bu nedenle keşif riski önemli ölçüde azaltılır ve deniz yaşamına verilen zarar azalır.

Petrol ve gaz endüstrisi için çıkarımlar İster karada ister denizde, makine öğreniminin petrol ve gaz endüstrisinin tüm yönleri için önemli etkileri vardır. Bu endüstri, yenilenebilir enerjiye doğru yavaş geçiş nedeniyle önümüzdeki yıllarda önemli bir oyuncu olacak. Bu nedenle, çevresel etkiyi ve güvenlik endişelerini azaltmaya yardımcı olmak için, petrol ve gaz endüstrisinde makine öğreniminin kullanımının yaygınlaşması halkın, petrol ve gaz şirketlerinin ve çevrenin  yararına olacaktır.

İlgili Yazılar

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir