Hướng dẫn ASME STB-1-2020, có tiêu đề “Hướng dẫn về Quy trình làm việc và ứng dụng chuyển đổi kỹ thuật số / Dữ liệu lớn cho ngành dầu khí”, cung cấp một khuôn khổ toàn diện để sử dụng phân tích dữ liệu và học máy/trí tuệ nhân tạo (ML/AI) trong lĩnh vực dầu khí. Nó được thiết kế để giúp các chuyên gia giải quyết nhu cầu kinh doanh một cách hiệu quả, tạo ra giá trị thông qua thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu. Dưới đây là những điểm nổi bật chính của hướng dẫn:

Mục đích và phạm vi

• Tài liệu phác thảo quy trình làm việc và ứng dụng để tận dụng Dữ liệu lớn trong các hoạt động thượng nguồn, trung nguồn và hạ nguồn trong ngành dầu khí1.

• Nó cung cấp mô tả về các kỹ thuật phân tích dữ liệu khác nhau, các công cụ được đề xuất và quy trình làm việc để giải quyết các vấn đề kinh doanh mà không yêu cầu chuyên môn nâng cao về thống kê hoặc khoa học dữ liệu1.

Đối tượng mục tiêu

Hướng dẫn được điều chỉnh cho phù hợp với các nhóm người dùng khác nhau:

• Nhà khoa học dữ liệu công dân: Các chuyên gia về kỹ thuật, vận hành, chuỗi cung ứng hoặc quản lý dự án, những người cần thông tin chi tiết hữu ích từ dữ liệu1.

• Kỹ sư mới bắt đầu: Các chuyên gia trẻ đang tìm cách nâng cao kỹ năng giải quyết vấn đề của họ với phân tích dữ liệu1.

• Chuyên gia Data Scientist: Các nhà khoa học dữ liệu giàu kinh nghiệm nhằm áp dụng chuyên môn của họ vào những thách thức độc đáo trong lĩnh vực dầu khí1.

Các tính năng chính

1. Kỹ thuật dữ liệu lớn: Hướng dẫn mô tả các kỹ thuật như phân tích dự đoán, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và các mô hình ML có thể mở rộng có thể tối ưu hóa quy trình làm việc và giảm sự kém hiệu quả12.

2. Khuôn khổ chuyển đổi số: Nó cung cấp một cách tiếp cận có cấu trúc để tích hợp các công cụ kỹ thuật số vào các quy trình hoạt động, nhấn mạnh vào việc giảm chi phí, nâng cao hiệu quả và tự động hóa12.

3. Ứng dụng phổ quát: Hướng dẫn này được áp dụng cho tất cả các phân khúc của vòng đời dầu khí — thăm dò, sản xuất, lọc dầu, vận chuyển và lưu trữ1.

Tạo ra giá trị

Tài liệu nhấn mạnh cách các công nghệ Dữ liệu lớn có thể:

• Dự đoán hiệu suất khoan.

• Giảm thời gian không hiệu quả bằng cách phân tích dữ liệu phi cấu trúc.

• Tự động hóa quy trình làm việc để giảm chi phí và tăng hiệu quả23.

Bối cảnh ngành

Ngành dầu khí đã và đang áp dụng các chiến lược chuyển đổi kỹ thuật số với tốc độ nhanh chóng. Điều này bao gồm tận dụng các giải pháp đám mây lai như iEnergy và khám phá các công nghệ tiên tiến như điện toán lượng tử cho các giải pháp dự đoán23. Hướng dẫn phù hợp với những xu hướng này bằng cách cung cấp thông tin chi tiết hữu ích để kết nối các thực hành kỹ thuật truyền thống với các phương pháp tiếp cận khoa học dữ liệu hiện đại.

Hướng dẫn này đóng vai trò là nguồn tài nguyên quan trọng cho các chuyên gia nhằm mục đích vượt qua những thách thức của chuyển đổi kỹ thuật số trong ngành dầu khí đồng thời tối đa hóa giá trị tài sản dữ liệu của họ1.