AI und maschinelles Lernen werden als Werkzeug in der Ölförderung eingesetzt, um die Produktion von Kohlenwasserstoffen zu optimieren und Ausfälle vorherzusagen. Ingenieure müssen jedoch immer noch Anpassungen vornehmen, um den optimalen Einsatz von Technologie und menschlicher Intervention zu finden, wie auf der Konferenz der Society of Professional Engineers (SPE) zur künstlichen Fördertechnik und Ausstellung am 20. August diskutiert wurde.
Fortgeschrittene Datenanalysen liefern die notwendigen Informationen zur Gestaltung künstlicher Fördersysteme. Dennoch zeigt die komplexe Datenlage, dass die Branche immer noch weit davon entfernt ist, komplett “hands-off” zu sein, wie Courtney Richardson, Ingenieurin bei Occidental Petroleum, auf der Konferenz betonte.
Obwohl Software und verwandte Algorithmen hilfreich sind, gibt es immer noch keinen Ersatz für menschliche Eingaben, so Richardson. Sie betonte jedoch, dass Occidental AI und ML dort einsetzt, wo es möglich ist, wie bei der Überwachung und Optimierung.
Die Hochfrequenz-Datenerfassung und Cloud-Computing transformieren die Art und Weise, wie “wir unsere Ausfälle klassifizieren, und revolutionieren die Art und Weise, wie wir diese Ausfälle designen und mildern”, so Richardson. Diese Technologien haben bisher unbekannte Brunnen-Dynamiken enthüllt und ermöglichen es der Branche, aktiver bei der Fehlerminderung vorzugehen.
Das Ziel ist es letztendlich, Fähigkeiten zu entwickeln, um spezifische Feldanforderungen und Ingenieurprobleme anzugehen, wenn sie auftreten. Darüber hinaus versucht Occidental, den Energieverbrauch durch den Einsatz synchroner Elektromotoren zu optimieren, wie Richardson erklärte.
Die Zukunft der künstlichen Fördertechnik wird durch digitale Technologien und fortschrittliche Überwachungsmethoden geprägt sein, um sich an eine sich ständig ändernde Landschaft anzupassen, wie es von Industrieexperten betont wurde. Es wird betont, dass die Branche eine ganzheitliche Herangehensweise annehmen muss, um effektiv die komplexen Herausforderungen zu bewältigen.