Entfesseln Sie die Macht der Big Data-Analytik und KI, um die Energiebranche zu modernisieren

Überblick über die Energiebranche

Unsicherheiten sind für die O&G-Industrie nichts Neues. Nach dem drastischen Nachfragerückgang aufgrund der pandemiebedingten Förderausfälle im Jahr 2020 wird nun erwartet, dass die Branche ihre Produktion erhöht und ihre strategischen Reserven öffnet, um den Nachfrageschub zu bewältigen, der auf mehrere Faktoren zurückzuführen ist, darunter die Sanktionen gegen Russland, den größten Ölexporteur der Welt. Infolgedessen steigen die Preise stark an und erreichen ein Allzeithoch von 110 USD pro Barrel. Da die Bedingungen alles andere als ideal sind, stehen die O&G-Unternehmen unter dem Druck, widerstandsfähig zu bleiben und auf jede noch nie dagewesene Situation vorbereitet zu sein.

In den vergangenen zwei Jahren haben die von COVID-19 verursachte Unterbrechung der Lieferkette und die von der Regierung vorgegebenen Emissionsreduktionsziele die Unternehmen dazu veranlasst, Strategien für eine stärkere betriebliche Automatisierung und eine verbesserte Fernüberwachung und -steuerung von Anlagen einzuführen. Außerdem beschleunigten die Unternehmen die Installation von Kapazitäten für erneuerbare Energien, um ihre Position im zukünftigen Energie-Ökosystem zu stärken. Mit Hilfe digitaler Technologien wollen die Energieunternehmen ihr Ressourcenportfolio straffen und optimieren, intelligente Ansätze für die Energiewende entwickeln und ihre Umweltanforderungen erfüllen. Die neuen Entwicklungen und Initiativen haben auch die Beschäftigungszahlen in die Höhe getrieben, da die Unternehmen weiterhin nach neuen Talenten suchen und bestehende Mitarbeiter für die Arbeit in dem neuen Betriebsumfeld schulen.

In dieser Transformationsphase konzentrieren sich führende Energieunternehmen darauf, ihre digitalen Strategien zu integrieren, um die Erträge aus der Energiediversifizierung zu maximieren und bis 2050 einen Netto-Null-Betrieb zu erreichen. Jetzt gilt es, durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien entscheidende Fähigkeiten aufzubauen und konkrete Aktionspläne zu entwickeln, um eine nahtlose Umsetzung zu gewährleisten, um operative Exzellenz zu erreichen und einen Mehrwert für ihre Kunden zu schaffen und gleichzeitig kostenmäßig wettbewerbsfähig zu bleiben.

Auf dem Weg zu intelligenten Energiezielen

Die Energiebranche reitet auf dem digitalen Rückenwind und profitiert von den sich schnell entwickelnden IIoT- und Cloud-Technologien, reduzierten Gerätekosten und staatlichen Anreizen. Aber die Unternehmen haben immer noch mit Engpässen zu kämpfen, wenn es darum geht, die gewünschte Rendite und betriebliche Effizienz zu erreichen. Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Herausforderungen, die ihre sofortige Aufmerksamkeit erfordern:

• Ölexploration - Die Suche nach neuen O&G-Lagerstätten erfordert zeit-, kosten- und fehleranfällige Verfahren, um tiefer in den Meeresboden und andere schwer zugängliche Stellen zu graben
• Vorausschauende Wartung - Gerätekomponenten arbeiten unter extremen Umgebungsbedingungen, wodurch sie einem ständigen Ausfallrisiko ausgesetzt sind.
• Intelligente Integration - Die Protokolle, die zur Synchronisierung der aktuellen Geräte mit den alten Geräten verwendet werden, unterstützen die Kommunikation zwischen den Geräten nicht, was die Ingenieure daran hindert, vorausschauende/proaktive Maßnahmen zu ergreifen.
• Cybersecurity - Die Komplexität des Datenflusses zwischen den verschiedenen Anlagen hat die Cybersecurity der Infrastruktur gefährdet
• Produktionsprognosen - Die komplexe, mehrstufige O&G-Lieferkette - Upstream, Midstream und Downstream - führt häufig zu unvorhersehbaren Situationen, wie Überproduktion oder Unfähigkeit, die Nachfrage zu befriedigen, was zu Umsatzeinbußen führt.

Die Kombination all dieser Herausforderungen und die zunehmenden innovativen Anwendungsfälle haben die Unternehmen dazu gebracht, ihre Lösungen in fortschrittlichen Technologien wie Big Data Analytics, maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) zu suchen.

In den folgenden Abschnitten finden Sie wichtige Anwendungsfälle, bei denen die drei Technologien zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz in den verschiedenen Phasen der Energiewertschöpfungskette eingesetzt werden.

O&G-Exploration

Upstream O&G-Unternehmen nutzen KI und ML bei der Exploration, Bohrung und Förderung. Bei der Exploration verwenden Ingenieure beispielsweise KI-basierte Modelle, um die Gesteinseigenschaften des Reservoirs, seismische Attribute und Leitungsdaten zu bestimmen, um die Bewertung der Effizienz der Kohlenwasserstoffgewinnung zu beschleunigen.

Ein führendes deutsches O&G-Unternehmen setzt ein KI-basiertes Tool ein, um den Zeitaufwand für die manuelle Datensuche zu reduzieren und die Entscheidungsfindung zu verbessern. KI/ML optimieren auch die Bohrpräzision, gewährleisten die Sicherheit der Offshore-Arbeiter und überwachen die Ölqualität in Offshore-Anlagen aus der Ferne.

Ein anderes führendes US-amerikanisches O&G-Unternehmen hat sich mit dem MIT zusammengetan, um KI-Roboter für die Tiefsee zu entwickeln. Die Roboter werden in der Tiefsee eingesetzt, um natürliche Ölaustrittsstellen auf dem Meeresboden zu identifizieren. Der selbstlernende Roboter nutzt seine Intelligenz, um die Anomalien zu untersuchen und sich an sie anzupassen.

Wartungsarbeiten

Industriezweige mit großen Vermögenswerten wie O&G suchen seit langem nach Lösungen zur Verbesserung der Zuverlässigkeit ihrer Anlagen. Das frühere Verfahren "Reparieren, wenn's kaputt ist" hat nur die Ausfallzeiten erhöht und schwere Umsatzverluste verursacht. Die Dieselkatastrophe in Russland im Mai 2020, bei der 20 Tausend Tonnen Öl in die angrenzenden Flüsse gelangten, verdeutlicht die Dringlichkeit einer pünktlichen Wartung. In den letzten Jahrzehnten haben die Unternehmen erkannt, wie wichtig es ist, das IIoT zu implementieren und Sensordaten auszulesen, um potenzielle Ausfälle in naher Zukunft zu erkennen (siehe Abbildung 1).

ML-Algorithmen haben sich zu einer weit verbreiteten Technologie für die vorausschauende und präskriptive Wartung entwickelt. Ingenieure gewinnen Erkenntnisse aus ML-Plattformen, um Ausfallzeiten erheblich zu reduzieren und Betriebszeiten aufrechtzuerhalten

Ein führendes multinationales O&G-Unternehmen hat die Technologie der vorausschauenden Wartung für seine Kompressoren, Turbinen und Pumpen eingesetzt und dadurch mehrere hundert Millionen Dollar eingespart.

Ein Ölexplorations- und Erschließungsunternehmen stattete seine Mehrphasenpumpe mit einem KI-gestützten vorausschauenden Wartungssystem aus. Innerhalb von sechs Monaten half die Technologie dem Unternehmen, Ausfälle zu verhindern, die früher einen Produktionsverlust von 10 Millionen USD verursacht hätten .

 

Entwicklung von Wartungsstrategien in der Öl- und Gasindustrie

Abbildung 1: Zeitleiste zur Entwicklung der Wartungsstrategien in der O&G-Industrie

Der Sektor der erneuerbaren Energieerzeugung hat ebenfalls den Ansatz der vorausschauenden Wartung eingesetzt, um die Gesamteffizienz seiner Kraftwerke zu verbessern.

Ein Unternehmen, das Energie für fast 20 Millionen Haushalte erzeugte, nutzte ML-gestützte vorausschauende Wartung, um den Energieverbrauch um ein Prozent zu senken, indem es Ausfälle von Betriebsmitteln vermied. Diese Zahl mag zwar gering erscheinen, aber die Einsparungen sind aufgrund der Anzahl der betroffenen Verbraucher hoch.

Optimierung der Produktion

Um die betriebliche Effizienz zu steigern, müssen O&G-Unternehmen die Kontrolle über ihre Ölfelder verbessern und eine schnelle Entscheidungsfindung ermöglichen. Der Einsatz von fortschrittlicher Analytik, ML und KI kann ihnen helfen, Produktivitätsengpässe zu beseitigen, Routineprozesse zu automatisieren und die Verfügbarkeit von Ölressourcen und Nachfragetrends vorherzusagen.

Ein großer Offshore-O&G-Konzern nutzte ML-Algorithmen, um Leistungslücken an neun Standorten in Lateinamerika und Afrika zu identifizieren. Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse setzte das Unternehmen an allen Standorten eine vorausschauende Wartungsplattform ein. Dadurch konnten ungeplante Ausfallzeiten um 20 Prozent reduziert und die Ölproduktion um über 500.000 Barrel pro Jahr gesteigert werden.

Zukunftsorientierte O&G-Unternehmen gehen noch einen Schritt weiter und steigern ihre Produktivität, indem sie digitale Zwillinge für die Überwachung, Steuerung und Simulation des Betriebs in Echtzeit einsetzen.

Ein führender O&G-Großkonzern in Saudi-Arabien hat die Technologie des digitalen Zwillings in seinen Kraftwerken implementiert und setzt dabei Big Data-Analysen, KI und andere ergänzende Technologien wie IIoT, Robotik, Cloud, additive Fertigung und AR/VR ein. Zusammen mit einem speziellen Zentrum für die vierte industrielle Revolution (4IR) entwickelt das Unternehmen kontinuierlich fortschrittliche Fähigkeiten, um die Stromerzeugung zu verbessern, die Sicherheit der Menschen zu gewährleisten, zeitaufwändige manuelle Aufgaben zu reduzieren und in Notfällen oder unvorhersehbaren Situationen widerstandsfähig zu bleiben.

Virtuelle Kraftwerke

Da erneuerbare Energien die Erdöl- und Erdgasgewinnung zunehmend ersetzen, investieren Unternehmen in dezentrale Energiemodelle, die es ihnen ermöglichen, Strom sowohl aus nicht-erneuerbaren als auch aus erneuerbaren Quellen zu erzeugen. Aber der Betrieb und die Verwaltung der dezentralen Energieressourcen (DER) werden mit zunehmender DER-Kapazität und wachsendem Bedarf an Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge immer komplexer. Es wird erwartet, dass die weltweite DER-Kapazität bis 2030 auf 3,2 TWh ansteigen wird. Infolgedessen nutzen Unternehmen in Großbritannien, den USA, Australien, Südkorea, Japan und Deutschland virtuelle Kraftwerke (VPP), um die Zuverlässigkeit und Stabilität des Stromnetzes zu verbessern. Es wird erwartet, dass der VPP-Markt von 565 Mio. USD im Jahr 2021 auf 3,3 Mrd. USD im Jahr 2030 ansteigen wird. Als dezentrales Stromerzeugungsmodell machen VPPs die Energieverteilung flexibel, erschwinglich und zuverlässig

Mit KI können VPPs verbessern

• Last- und Erzeugungsprognosen (insbesondere für die unsicheren Photovoltaikzellen)
• Netzwerkplanung
• Optimierung des Gitters
• Verbessertes Management der Stromqualität über alle Knotenpunkte hinweg - einschließlich Energieerzeuger, Verteiler, Verbraucher und Ladestationen für Elektrofahrzeuge

Intelligente Zähler

Der zunehmende Einsatz von intelligenten Zählern zusammen mit DERs ermöglicht die Zentralisierung der Energieverteilung und des Verbrauchsbetriebs.

Ein US-amerikanischer Energieversorger hat herausgefunden, dass die Nachrüstung von Haushalten mit der fortschrittlichen Messinfrastruktur 3,5 Mal mehr Energie einsparen konnte als zuvor. Die End-to-End-Überwachung sorgt nicht nur für eine transparente Kommunikation zwischen Versorger und Haushalt, sondern ermöglicht durch die Nutzung von Big Data-Analysen und maschinellem Lernen die Erkennung von Anomalien im Zähler. Die Unternehmen sind auch in der Lage, den kommenden Energieverbrauch vorherzusagen.

Intelligente Zähler haben das Potenzial, die Kundenbindung weiter auszubauen. KI-gestützte Tools ermöglichen eine Personalisierung durch Verbrauchsanalysen.

Ein solches Tool, das von der Carnegie Mellon University entwickelt wurde, vergleicht die Angebote verschiedener Energieversorger und empfiehlt dem Kunden die zu diesem Zeitpunkt besten Angebote. Mit der Zeit lernt das Tool die Präferenzen des Kunden und trifft selbständig Wechselentscheidungen. Das Tool meldet auch den Bedarf an den Erzeuger zur Anpassung des Angebots.

KI ist bereits ein integraler Bestandteil von Energieunternehmen geworden, da sie in der Lage ist, aus allen Bereichen des Energie-Ökosystems einen messbaren Wert zu ziehen. Sei es bei der Umstellung auf erneuerbare Energien zur Verringerung des CO2-Ausstoßes, bei der Optimierung des Netzbetriebs, bei der Verwaltung der Nachfrageseite, bei der Entdeckung von Materialien oder bei der Koordinierung zwischen den verschiedenen und verteilten Anlagen. Der Einfluss der KI hat das Potenzial, den Wert und die Rendite in Zukunft mit Innovationen auf autonomer Ebene weiter zu steigern. Doch während neue Anwendungen weiterhin enorme Chancen bieten, bleibt die Akzeptanz begrenzt.

Bewältigen Sie die Herausforderungen der KI-Einführung mit dem richtigen Ansatz

Während die Energieunternehmen kurzfristige Lösungen erfolgreich umgesetzt haben, sind sie sich über die langfristigen Prioritäten noch nicht im Klaren. In einem Artikel von McKinsey wurden fünf Faktoren hervorgehoben, die die Einführung von KI behindern oder fördern könnten: Daten, Partner, Menschen, Einsatz und Governance. Die folgenden Überlegungen werden notwendig sein, um den Einfluss von KI auf die Modernisierung der Energiebranche zu erweitern:

• Die Unternehmen müssen ihre Daten demokratisieren, damit sie an vorderster Front genutzt werden können
• Allianzen mit den richtigen Technologiepartnern können helfen, Innovationen zu beschleunigen und die richtige Richtung für die Zukunft vorzugeben
• Die Einstellung oder Bindung der richtigen Mitarbeiter ist ein wichtiger Schritt zur nachhaltigen Verbesserung der Abläufe
• Die Entwicklung einer soliden Einführungsstrategie und die darauf aufbauenden Maßnahmen werden zu erfolgreichen Anwendungsfällen führen.
• Die Unternehmensführung ist nach wie vor der Dreh- und Angelpunkt jeder Technologieeinführung. Die Unternehmensleitung muss eine klare Vision und einen Fahrplan für die Transformation haben.

Auch wenn KI als magische Lösung für alle Herausforderungen der Energiebranche dargestellt wird, ist sie das nicht. Aber die wachsende Komplexität, der Umfang und die Notwendigkeit der Energiewende weltweit verlangen von den Verantwortlichen, die Vorteile von KI und ML nicht länger zu ignorieren. Richtig eingesetzt kann KI zum entscheidenden Hebel für die Schaffung von Werten, die Ausweitung der Kundenreichweite, die Neukonzeption von Dienstleistungen, den Aufbau von Widerstandsfähigkeit und die Förderung umweltfreundlicher und erschwinglicher Energiesysteme werden.

Verwandeln mit Xebia

Xebia verfügt über ein robustes Ökosystem aus Produkten, Dienstleistungen, Kompetenzträgern, Beschleunigern, Allianzen und Lösungspartnern, um die aktuellen Herausforderungen von Unternehmen aus den Bereichen O&G und erneuerbare Energien anzugehen. Ob in den Bereichen Integration, Data Engineering, Data Lake, RPA, Data Science, ML oder KI - wir sind ständig bestrebt, neue technologische Grenzen zu erforschen und Lösungen zu entwickeln, die einen nachhaltigen Wert schaffen. Unsere Datenintelligenzexperten sind bereits mit der Lösung von Problemen in der Energiebranche beschäftigt. Und wir erleben die Entwicklung und die Erfolge von KI/ML jeden Tag aus erster Hand. Es ist an der Zeit, dass Energieunternehmen den Sprung mit KI/ML wagen und die Chancen nutzen, um eine nachhaltige Transformation zu gewährleisten.

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