Big Data na indústria de Óleo e Gás

A indústria de Exploração e Produção de Petróleo e Gás é uma indústria que demanda uso intensivo de tecnologia, com necessidades específicas em cada fase do ciclo de vida de um campo de petróleo e gás.

Na fase de exploração as companhias precisam realizar análises sísmicas, investigando as áreas do subsolo, de forma que possam identificar possíveis localidades produtoras. A análise sísmica gera uma grande quantidade de dados e o emprego de soluções analíticas avançadas, assim como de soluções de visualização são fundamentais para aumento do potencial de acerto na decisão de realizar perfurações. As companhias precisam maximizar o descobrimento de novas reservas e reduzir o risco de perfurar poços secos, que precisam ser depreciados no balanço da companhia.

Após a exploração inicia-se o desenvolvimento dos campos, que requerem técnicas avançadas de gerenciamento de ativos e portfólios de projetos, gerenciamento do ciclo de vida dos produtos envolvidos, otimização da cadeia logística, desenvolvimento dos fornecedores e parceiros, obtenção e validação das informações obtidas nas atividades de perfuração, desenvolvimento e completação dos poços, etc, sempre buscando reduzir custos e tempo para finalização das atividades. Nesta fase são definidos os recursos que serão utilizados (FPSOs, Risers, Ancoragem, etc), sendo implementada toda a infraestrutura necessária para a produção.

Com o término do desenvolvimento e entrada em operação propriamente dita, o foco passa a ser extrair petróleo e gás, sempre mantendo os níveis de produção estimados para cada fase do projeto do campo, manutenção dos ativos empregados na produção, acompanhamento dos logs gerados (pressão, volume, temperatura) de forma que possam ser tomadas medidas preventivas que garantam a otimização e eficiência dos recursos.

O uso de soluções baseadas em Big Data pode ser largamente empregado nas diversas fases do ciclo de vida de um campo de petróleo.

Na fase de exploração este tipo de solução pode ser usado para processar os logs gerados, reconhecendo padrões a partir de combinações de dados históricos com os dados obtidos durante a campanha de sísmica. As informações não estruturadas podem ser mescladas com informações existentes em bases de dados estruturadas, possibilitando a construção de painéis analíticos que possam auxiliar o trabalho dos geólogos e geofísicos. Na fase de desenvolvimento, durante a perfuração, assim como nas atividades diárias de produção, a análise de dados em tempo real pode auxiliar na prevenção de anormalidades e falhas, garantindo os níveis de produção.

De uma forma geral, uma quantidade muito grande de dados não estruturados são gerados diariamente e o seu processamento e análise pode contribuir para o aumento da eficiência e redução de custos. 

No próximo post começamos a tratar a parte técnica do Big Data, envolvendo inicialmente Hadoop e MapReduce.

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