Big data e IoT aumentarán el bombeo de las compañías petroleras

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Aunque los precios del petróleo se han recuperado a más de 60 $ por barril en los últimos meses, los productores de petróleo y gas continúan muy concentrados en reducir sus costos de operaciones para reducir sus precios de equilibrio, con el fin de mantenerse a flote en este mercado tan volátil y además tan sensible a las fiebres económicas globales; las empresas deben continuar realizando inversiones para mejorar las eficiencias operativas a fin de mantener y mejorar su rentabilidad en un entorno empresarial altamente explosivo.

 

¿En donde se están enfocando para reducir estos costos?


Según el Grupo Asesor de ARC, las empresas petroleras y sus derivados podrían perder hasta un 5 % de la producción debido a un tiempo de inactividad no planificado. El impacto promedio del tiempo de inactividad no programado ha causado que las empresas procesadoras de crudo y derivados pierdan más de 20 mil millones de $ en producción no alcanzada anualmente.

Como los activos de producción en los campos petrolíferos, ya sea en altamar o en tierra firme, siempre y sin distinción están expuestos a entornos hostiles, mantener el equipo en buen estado para mantenerse al día con la producción suele ser otro de los sinfín de desafíos que estos campos tienen. Las turbo maquinaria es uno de los equipos operativos críticos en cualquier instalación de petróleo y gas. Debido a la naturaleza intensiva de uso de los activos de la industria, cualquier ligera mejora en la utilización de los capitales puede generar un gran aumento en la productividad y por lo tanto en los ingresos y en los flujos de caja. Por lo tanto, mantenerlos al 100 % y en funcionamiento el mayor tiempo posible con una cantidad de fallas mínimas es clave para mejorar la rentabilidad y maximizar el rendimiento de los proyectos. Sin embargo, mantener el tiempo de actividad de estos activos pueden volverse más difícil con el tiempo, debido a los cambios en los perfiles de carga cuando las tasas de producción de petróleo y gas disminuyen.

 

Están usando la Big Data para reducir estos “tiempos de inactividad no planificado”.


Las compañías de petróleo, gas y sus derivados han generado enormes cantidades de datos operativos, o macro datos, durante muchas décadas, mucho antes de que se acuñara el termino de IIoT (internet industrial de las cosas). Sin embargo, la mejora reciente en la tecnología de servicios en la nube, análisis y poder de cómputo ha permitido la transformación de datos en ideas, pueden proporcionar un soporte de decisiones significativo tanto para los equipos operativos como las procesos, ayudando a las empresas a obtener el siguiente nivel de eficiencia operativa.

Debido a la claridad en los casos de uso y alto ROI demostrado, el análisis predictivo ha estado recibiendo mucha atención en la industria del petróleo y el gas. Por ejemplo, Predictive Analytics analiza los datos de rendimiento de un activo cualquiera, utilizando algoritmos y instantáneamente crea una réplica digital del modelo operativo para predecir sus comportamiento de rendimiento.

Por otro lado, AVEVA’s Predictive Asset Analytics, permite modelar el rendimiento de los equipos de turbo maquinaria utilizando algoritmos avanzados de reconocimiento de patrones y auto aprendizaje de las maquinas, para identificar y diagnosticar posibles problemas operativos días o incluso semanas antes de que ocurran estos fallos. Los modelos operativos que incluyen las condiciones de carga ambientales y el historial de operaciones pasadas, se crean a través de un modelado y simulación de procesos avanzados.

Se crea una firma de activos única para cada tipo de equipo petrolero, como turbinas, compresores, bombas o cualquier otro equipo crítico. Los datos de operación en el tiempo real se comparan con estos modelos para detectar cualquier desviación sutil del comportamiento esperado del equipo, lo que permite un monitoreo mucho más confiable y efectivo de los diferentes tipos de equipos, al instante y sin la necesidad de una programación extra, o de la intromisión del factor humano.

Otra solución que ha venido como mantequilla al pan tostado, es la notificación de alerta temprano, lo cual permite que el equipo de confiabilidad y mantenimiento evalúe, identifique y resuelva los problemas antes de que estos ocurran o siquiera existan,  evitado un colapso mayor que puede costar, sin dudas, a las empresas millones de dólares en paradas de producción. Además, la configuración de análisis para los diferentes activos petroleros, se hace de manera automática no requiere programación por parte de ninguna persona. Esto permite a estos equipos de mantenimiento se centren en lo que hacen mejor, mantener los equipos vitales en sanos y operativos para no afectar la rentabilidad y la productividad.

 

Los beneficios ya son más que notables y las compañías petroleras están apostando en grande en la Big Data y en la IoT.


Las grandes petroleras ya han estado cosechando beneficios bastante significativos utilizando la recolección de data gracias a la interconexión de las máquinas mediante el IoT y el IIoT, y a la vez de los análisis predictivos para detectar etas fallas antes de que ocurran, gracias a la inversión en tecnologías de macro datos.

Estas tecnologías han trasformado sin duda alguna sus estrategias de mantenimiento “de reactivas a proactivas”, reduciendo efectivamente el tiempo de inactividad no planificada y la utilización mejorada de los activos.