Doblando hacia abajo en lo digital

La plataforma gemela digital integral de ix3 contextualiza los datos, lo que significa que hace que los datos sean coherentes, coherentes y conectados durante toda la vida útil del activo. (Imagen: x3)

Las empresas exitosas en la reducción de sus costos de inversión de capital y gastos operativos en el mundo real a menudo lo hacen aprovechando el mundo digital.

Hay una razón por la cual los términos big data, digitalización, inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático y el campo petrolero digital dominan las conversaciones sobre tecnología y planes de negocios. Pero, ¿qué significan realmente estos términos? ¿Cómo pueden las empresas mitigar los riesgos de ciberseguridad que enfrentan? ¿Y cómo, exactamente, pueden estas tecnologías beneficiar a la industria del petróleo y el gas?

Los proveedores, que se duplican en digital, están ofreciendo una gran cantidad de soluciones en campos tan diversos como la gestión de integridad de activos, aplicaciones de Internet de las cosas (IoT), ingeniería y el clima.

Yendo digital
La digitalización lleva lo análogo al mundo digital o, como dice Russ Bodnyk, principio de Inteligencia Codificada, "toma la realidad a nuestro alrededor y la traduce en información utilizable en una computadora". Eso podría ser en forma de sensores que toman la temperatura , lecturas de presión o vibración y registro de datos.

La cantidad de digitalización está creciendo exponencialmente, en parte debido al gran volumen de datos generados a través de dispositivos de Internet de las cosas (IoT), dice Bodnyk.

"Nos hemos topado con los límites del big data tradicional", dice. "El aprendizaje automático nació en parte por necesidad".

El aprendizaje automático puede ser supervisado o no supervisado por humanos. Las redes neuronales artificiales, que son sistemas informáticos modelados en el cerebro humano y el sistema nervioso, y el aprendizaje profundo también son responsables de los avances en IA.

“La IA no puede hacer el 100% del trabajo de alguien. Lo que la IA puede hacer, en términos generales, es la más rutinaria, más mundana y más predecible ", dice Bodnyk. "La IA no es buena con el contexto, las relaciones causales o la cognición".

Todavía.

En los próximos 25 años, la IA probablemente podrá hacer más de la mitad de lo que los humanos pueden hacer y manejar más de las tres cuartas partes en los próximos 50, dice.

"La creatividad es uno de los últimos bastiones de la inteligencia tradicional exclusivamente humana", dice. “La inteligencia artificial brinda a las personas la capacidad de seguir sus sueños y la libertad de interactuar de la manera que ya les gusta. Hay muchas maneras en que la IA puede ayudar a las empresas. A largo plazo, facilita los trabajos, toma decisiones rentables, reduce el riesgo, brinda la inteligencia adecuada en el momento adecuado ".

La IA todavía no es una gran parte de la seguridad de la información, dice, pero espera que los desarrollos en ese frente sean interesantes.

“La parte que da miedo es que la seguridad es a menudo reactiva. AI está haciendo falsificaciones profundas más convincentes, facilitando la piratería de autenticación biométrica, aumentando el ransomware y otros ataques ", dice Bodnyk.

Seguridad en la era digital.
Uno de los desafíos que enfrenta la industria del petróleo y el gas con la ciberseguridad es que la seguridad de la tecnología de la información (TI) es muy diferente de la seguridad de la tecnología operativa (OT), según Ian Bramson, jefe global de ciberseguridad para ABS Group, una subsidiaria de la empresa estadounidense. Oficina de Envíos (ABS). Los ataques de TI a menudo apuntan a obtener una ventaja financiera o interrumpir las actividades comerciales, mientras que los ataques OT están destinados a interrumpir o detener las operaciones del mundo real, lo que puede resultar en ramificaciones de seguridad del sitio, seguridad pública y seguridad ambiental, dice.

A medida que la industria petrolera conecta más sistemas OT, también crea puntos de exposición, lo que significa más formas para que los "malos" entren y afecten las operaciones centrales. "Los sistemas que nunca fueron diseñados o diseñados para conectarse ahora están conectados", dice.

Una comprensión clara de la conectividad de una operación es la base de un sólido plan de ciberseguridad. Eso significa observar cómo se conectan dos elementos tanto en el mundo real como en el digital, que tiene acceso en cada uno, y descubrir las posibles consecuencias de un ataque, dice. El siguiente paso es determinar qué hacer si ocurre un ataque.

“La seguridad cibernética se reduce a dos cosas: visibilidad y control. ¿Puedo ver qué está pasando y puedo hacer algo al respecto?

Y es un paisaje en constante cambio, particularmente porque el entorno OT es nuevo tanto para los atacantes como para los defensores, dice.

“Los operadores están tratando de descubrir cómo poner en práctica lo básico y luego cómo adelantarse. La ciberseguridad no es "configurarlo y olvidarlo". A medida que agrega digitalización, la conectividad aumenta y la forma en que atacan va a cambiar ”, dice. "Hay un adversario activo que la mayoría de esta industria nunca ha enfrentado antes".

Y cuando ocurren ataques, rara vez se informan públicamente debido al riesgo de exposición, señala Bramson.

Están surgiendo regulaciones sobre la seguridad OT de la infraestructura crítica, y Bramson cree que eso impulsará a algunos a comenzar las evaluaciones cibernéticas. Pero, advierte, hay una diferencia entre cumplir con las regulaciones que pueden estar vigentes y ser realmente seguras.

"La ciberseguridad es un imperativo comercial central", dice. "Ayuda a proteger sus sistemas OT para evitar la probabilidad de un ataque, y si lo atacan, lo ayuda a limitar las consecuencias del ataque".

Sistemas de monitoreo
La combinación de conocimiento de dominio de TechnipFMC con tecnología digital trajo a la industria submarina Condición de Monitoreo del Desempeño (CPM), un sistema de vigilancia que proporciona conocimiento actualizado continuamente sobre la gestión de integridad de activos en tiempo real. CPM ayuda a los propietarios de activos a maximizar las operaciones mientras evita el tiempo de inactividad, fallas en los equipos e incidentes de seguridad, dice Julie Cranga, vicepresidenta de TechnipFMC para Digital Subsea.

CPM descubre la causa raíz de los problemas del equipo y predice la falla del equipo para poder planificar el mantenimiento preventivo, dice ella. CPM hace esto al procesar grandes volúmenes de datos generados por numerosos sensores en los equipos.

"Lo que les gusta a los clientes con un sistema como CPM es que tienen más confianza", dice Cranga. “Tienen más información sobre sus activos. Todos los datos llegan a la sala de control. Pueden ver en tiempo real lo que está sucediendo. Les da información adicional para tomar la decisión correcta ".

Utilizando CPM, algunos de los clientes de la compañía han documentado reducciones de hasta un 30% en costos específicos de inspección, mantenimiento y reparación y han reducido el número requerido de personal enviado al extranjero, dice. En una intervención submarina, un operador utilizó los servicios de CPM de TechnipFMC para evitar el cierre de un pozo, ahorrando aproximadamente $ 50 millones en reparaciones y ahorrando aplazamiento de producción.

CPM de TechnipFMC proporciona información valiosa para apoyar las operaciones. (Imagen: TechnipFMC)

La compañía no ve límites al "potencial de la digitalización para hacer lo que hacemos mejor y poder desbloquear algunas nuevas posibilidades", dice Cranga.

Uno de ellos es aprovechar el poder de la IA para administrar el inventario.

"Podemos satisfacer la demanda de materiales con disponibilidad de stock", dice ella. "La aplicación Exceso de inventario está realizando millones de combinaciones para ayudar a unir los materiales con nuestro exceso de existencias".

Ese sistema de gestión de inventario, lanzado en 2018, hasta ahora ha ahorrado a TechnipFMC más de $ 1.5 millones internamente, dice ella.

"Hoy tenemos la capacidad de acceder a los datos y la tecnología para aprovechar estos datos", dice ella. "Hasta hace unos años, la infraestructura digital, la conectividad y la potencia informática no estaban disponibles".

Implementar IoT
Baker Hughes, una compañía de GE, y los especialistas en inteligencia artificial C3.ai crearon una empresa conjunta (JV) en junio para unir los dominios de tecnología de la información (TI) y tecnología operativa (OT). El JV, llamado BakerHughes C3.ai, está destinado a ofrecer tecnologías de transformación digital para impulsar nuevos niveles de productividad para la industria del petróleo y el gas.

Ed Abbo, presidente y CTO de C3.ai, dice que la compañía ayuda a las compañías a acelerar el diseño, desarrollo y despliegue de aplicaciones de IA e IoT para transformar negocios, incluidos el petróleo y el gas.

“La mayoría de los datos no se analizan ni procesan realmente. Está recogido y descuidado ”, dice Abbo. Él cree que estos datos son la clave de un enorme potencial: reducir el precio de equilibrio del petróleo y mejorar la seguridad y la fiabilidad de las operaciones.

Según BHGE, la inteligencia artificial en el segmento de petróleo y gas ayuda a mejorar el rendimiento general al ingerir cantidades masivas de datos, volverse inteligente sobre entornos operativos específicos y predecir problemas antes de que ocurran para que los operadores puedan mejorar la planificación, el personal, el abastecimiento y la seguridad.

Dan Brennan, vicepresidente de Digital de BHGE, dice: "La inteligencia artificial y la tecnología de aprendizaje automático realmente pueden ayudar a agregar un valor significativo" en categorías como la confiabilidad de los equipos y la optimización de la producción. La promesa de AI es que puede ayudar a las empresas a "liberar valor de la afluencia constante de datos operativos, así como de datos que han quedado varados desde hace 10 años", dice.

Shell ha utilizado durante mucho tiempo el JewelSuite de BHGE para el modelado de yacimientos, y en 2018 anunció el uso de la plataforma C3.ai para acelerar la transformación digital de la compañía, centrándose en el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático para mejorar las operaciones generales, comenzando con el mantenimiento predictivo.

Recientemente, BHGE y C3.ai anunciaron el lanzamiento de la aplicación de confiabilidad BHC3 habilitada para IA, que utiliza datos históricos y en tiempo real de sistemas completos para identificar condiciones anómalas que conducen a fallas en los equipos y alteraciones del proceso.

Prácticas de ingeniería
“El petróleo y el gas se han digitalizado desde siempre. Modelos de yacimientos, sísmicos, pero nadie está digitalizando realmente las partes superiores ”, dice Dean Watson, director de operaciones y vicepresidente ejecutivo de Aker Solutions para servicios de ciclo de vida submarino.

Parte del problema se debe a que los datos tienen sentido porque los fabricantes se refieren digitalmente al equipo de diferentes maneras y los operadores usan diferentes convenciones de denominación para equipos como los compresores en una instalación. Además, varios sistemas de software representan datos de diferentes maneras, lo que dificulta la integración y extracción de datos.

"Aunque son similares, son diferentes", dice Are Føllesdal Tjønn, quien dirige ix3, la compañía de software y servicios digitales para permitir a los operadores acelerar los proyectos de desarrollo de campo y optimizar el rendimiento de los activos que Aker Solutions lanzó en mayo. "Necesitábamos una solución en la que pudiéramos extraer datos de muchas fuentes y conceptualizarlos, darle significado de manera coherente y consistente en diferentes fuentes y bases de clientes".

En su forma más básica, ix3 trata sobre diferentes formas de clasificar los datos, por lo que el equipo dedicó mucho tiempo y esfuerzo a construir la web semántica y a crear un modelo semántico de un activo industrial.

Uno de los desafíos que enfrentan los contratistas de EPC es la capacidad de aprovechar la historia de una instalación en alta mar para buscar información sobre cómo se resolvió un problema, dice, por lo que la compañía creó la aplicación Engineering Assistant, que es básicamente "un motor de búsqueda para ingenieros". extraer datos de proyectos anteriores mucho más rápido que antes.

"Eso nos ha permitido desarrollar soluciones completamente nuevas para la forma en que hacemos estudios de conceptos, FEED y proyectos de ingeniería", ahorrando semanas o meses de tiempo de ingeniería, dice Tjønn.

Previsión
Big data incluso está cambiando el pronóstico del tiempo. Rob Berglund, líder de soluciones energéticas de The Weather Company, una empresa de IBM, dijo hace una década que TWC pronosticaría 100,000 puntos diferentes en todo el mundo. Para hacerlo, se necesitaban hojas de cálculo importantes que los pronosticadores de todo el mundo usaban para presentar pronósticos que actualizaban a lo largo del día.

"Fue una cantidad enorme e increíble de datos para administrar", dice Berglund.

Ahora, TWC dedica aproximadamente 24 terabytes al día a generar pronósticos hiperlocales, con el pronóstico de 2.2 mil millones de ubicaciones cada 15 minutos, dice. Para hacer eso, TWC tuvo que dejar de usar datos de sensores de la Administración Federal de Aviación en aeropuertos y boyas en el océano. Ahora los datos provienen de una variedad de fuentes. TWC depende del crowdsourcing voluntario de sensores meteorológicos en todo el mundo, incluso de sensores de presión en teléfonos móviles con permiso del usuario. Las aerolíneas envían datos sobre las condiciones atmosféricas superiores que encuentran los aviones al sobrevolar los océanos. TWC luego usa inteligencia artificial para desglosar todos los datos.

TWC ofrece a sus clientes offshore un panel de control basado en el clima que genera alertas. La compañía también vende radares para ayudar a llenar los vacíos en áreas costa afuera con sensores inadecuados. Envía los comentarios al tablero del operador, donde puede ser interpretado.

The Weather Company ofrece a sus clientes offshore un panel de control basado en el clima que genera alertas. (Imagen: The Weather Company)

“Es más que una simple suposición remota. Tienes información sobre el activo que realmente te importa ”, dice.

Las formas en que se puede usar la inteligencia artificial están evolucionando. Es posible, dice, entrenar imágenes satelitales para detectar fugas de gas, combinar esa imagen con patrones climáticos y de viento, y determinar dónde se originó la fuga.

"Podríamos entrenar las imágenes satelitales en el futuro en cuanto a cómo se ve una fuga gaseosa, desde el espacio a escala, y pueden hacerlo en todos los activos globales", dice Berglund.

En el futuro, cree que las imágenes en tiempo real compartidas desde "millones de dispositivos móviles" podrían mejorar aún más la previsión.

"Imagine el modelado que puede hacer, sin importar dónde se encuentre, en áreas remotas", dice Berglund. La inteligencia artificial podría analizar "imágenes en tiempo real de millones de dispositivos móviles, unirlas y decir, esto es lo que está sucediendo en esa área".