Dalla individuazione di nuovi giacimenti all’arrivo del prodotto raffinato sul mercato, i dati sono sempre stati fondamentali nelle operazioni delle industrie del settore Oil&Gas. Gli ultimi anni hanno visto un picco nella capacità dell’industria energetica di produrre dati, dovuto non solo alla digitalizzazione dei processi, ma anche all’impiego sempre più diffuso di nuovi sensori capaci di generare dati interessanti sia per numero che per varietà. Un incremento tale che, ad oggi, un’azienda del settore Oil&Gas può vedere il volume dei propri dati raddoppiare nel corso di un solo anno.
Un’attenta analisi di Bain & Company, definita da Forbes “una delle più ambiziose società di consulenza strategica al mondo”, ha rivelato che le aziende che fanno un migliore uso dei Data Analytics hanno il doppio delle possibilità di essere tra le prime del loro settore industriale, sono capaci di prendere decisioni più rapidamente delle loro concorrenti e sono tre volte più portate a eseguire le decisioni pianificate. Un vantaggio che si esprime in tutti i momenti della filiera energetica, e che può portare le industrie data-driven del settore Oil&Gas ad aumentare la produzione dell’8%.
Big Data geofisici e sismici
Le possibilità di impiego dei Big Data Analytics nel settore Oil&Gas partono dalla fase di ricerca e accesso ai giacimenti. L’esplorazione del sottosuolo e dei fondali marini ha da sempre richiesto una gestione avanzata delle informazioni raccolte, e i dati sismici e geofisici generati dalle operazioni di ricerca sono aumentati in modo significativo. Grazie ai Data Analytics, possiamo oggi analizzare questi dataset per individuare i giacimenti in modo più accurato e trivellare con maggiore precisione, riducendo così non solo il costo delle operazioni, ma anche l’impatto sull’ambiente.
Oltre che nell’individuare i giacimenti, i Data Analytics si sono rivelati utili nella fase di trivellazione, anche grazie alla quantità di dati disponibili: un solo pozzo può arrivare a disporre, oggi, di più di sessanta sensori capaci di registrare diversi parametri nelle operazioni di scavo. Per esempio, i dati provenienti da sensori di vibrazioni sotterranee possono essere usati per capire le dinamiche incontrate dalla colonna di perforazione e sviluppare modelli capaci di ridurre il rischio di fallimento della trivellazione e i suoi costi complessivi.
Manutenzione e sicurezza
L’impiego dei Big Data Analytics nel settore Oil&Gas si estende ulteriormente e arriva a includere l’identificazione di potenziali rischi di sicurezza nelle operazioni sul campo. Un modello per fare esattamente questo è stato sviluppato nel 2019, e la sua applicazione si articola in sole sei fasi. La prima fase consiste nella preparazione e bonifica dei dataset, l’ultima produce un’analisi prescrittiva capace di offrire indicazioni immediatamente applicabili sul campo.
Altri modelli di Data Analytics hanno permesso di ridurre il rischio di incidenti negli impianti onshore di liquefazione dei gas naturali e sono stati capaci di predire i guasti alle attrezzature SIS (safety instrumented system), ossia i sistemi di sicurezza fondamentali utilizzati nelle industrie chimiche, nelle centrali nucleari e nelle raffinerie di petrolio.
La capacità di predire il guasto di macchinari e attrezzature è, del resto, un vantaggio che gli Analytics sono in grado di offrire al settore Oil&Gas, ma che ha già dimostrato il suo impatto positivo sul vasto mondo della produzione industriale. I modelli di analisi predittiva sono capaci di individuare i macchinari che necessitano di manutenzione prima ancora che si guastino, ed evitano in questo modo costosi ritardi e interruzioni che danneggiano la produttività complessiva della filiera energetica.
Approvvigionamento
L’impatto dei Big Data Analytics nel settore Oil&Gas non si ferma a metà della filiera energetica, ma arriva downstream, nelle fasi di distribuzione e di acquisizione del prodotto raffinato.
I gruppi di distribuzione di servizi energetici hanno spesso bisogno di gestire centinaia di fornitori localizzati in aree vaste e talvolta remote, che producono una quantità di dati impossibile da analizzare efficacemente senza soluzioni tecnologicamente avanzate.
Applicati su dataset interni – bonificati – ed esterni – affidabili –, i Data Analytics sono oggi in grado di supportare il processo di acquisto. Con gli Analytics possiamo monitorare i fornitori sulla base di metriche rigorose, analizzare l’oscillazione dei prezzi – spesso significativa nel settore energetico – e, infine, prevedere potenziali interruzioni alla linea di approvvigionamento.
Ti interessa saperne di più? Scopri come abbiamo estratto valore dai dati di acquisto di un gruppo attivo nella produzione e distribuzione dei servizi energetici, con una rete di oltre 5000 punti vendita.