솔루션 데이터와 석유 가스: 미래 기회를 위한 시추작업
리소스로서의 데이터
데이터는 석유 및 가스 산업에서 가장 가치있는 리소스입니다.
석유 탐사 및 생산에서 데이터를 어떻게 캡처하고, 어떻게 활용하는지에 대한 기술적 발전을 고려하면 석유 및 가스 산업은 흥미진진한 시대를 앞두고 있습니다. 업계에서는 오랫동안 해저 유정에서 센서 데이터를 수집하여 자원을 모니터링해 왔으며, 이제는 빅 데이터 애플리케이션을 활용하여 지진, 시추 및 생산 데이터를 분석할 수 있습니다. 그 결과 수익 기회 창출, 시추 및 생산 실적 증대, 운영 효율성 향상, 안전 또는 환경 문제 감소를 이룰 수 있는 새롭고 실행 가능한 통계자료를 제공받게 됩니다.
탄화수소의 발견 및 생산 작업은 대용량 데이터 세트를 생성하는 프로세스로, 데이터를 보다 정확한 통찰력을 가지고 보다 신속하게 해석하는 새로운 스토리지 기술이 필요합니다.
매일 10TB
단일 유정에서 만들어지는 데이터가 현재 하루 10TB를 초과하고 있습니다1
80,000개의 센서
현대식 해저 시추 플랫폼에는 약 80,000여 개의 센서가 있으며 장비의 수명 동안 15PB의 데이터를 생성할 것으로 예상합니다2
TIBCO의 분석 전략 담당 수석 이사인 Shawn Rogers는 분석 플랫폼에 연결할 계획이 없다면 회사가 산업용 사물 인터넷(IIoT) 기술에 투자할 하등의 이유가 없다고 주장합니다. 또한, ‘데이터를 단순히 모으는 것만으로는 그 가치를 발현시킬 수 없다’라고 말합니다.
출처: Edge Computing Comes to the Oil and Gas Industry, SIDNEY HILL, JR. (OIL & GAS ENGINEERING, 2018년 2월 1일)
데이터를 실행 가능하게 변환하는 방법
실시간 의사 결정을 위한 데이터 변환
석유 및 가스 산업이 수집한 데이터의 잠재력을 충분하게 인지하고 보다 빠르게 의사 결정을 하기 위해서는 에지 및 코어 모두에서 데이터를 캡처, 액세스, 보존, 변환할 수 있어야 합니다. 이렇기 때문에 석유 회사는 빅 데이터 분석을 활용하는 스토리지 솔루션에 투자하여 새 수익 창출 기회를 찾고, 운영 효율성을 향상시키며, 비용을 절감하고, 경쟁력있는 차별화를 제공하고자 합니다.
데이터 분석을 통한 석유 가스의 고급화
Western Digital은 데이터를 캡처하여 실용적인 통찰력 및 새로운 수익 창출 기회로 변환시키는 종합적인 제품 포트폴리오를 통해 석유 가스 산업의 발전을 주도하고 있습니다.
빅 데이터 저장소
빅 데이터 저장소
수익성 높은 시추정 식별을 위한 데이터 활용
분쟁과 정치적 이슈는 지진 정보의 업데이트를 어렵게하고, 규제와 수요 증가로 인하여업계는 셰일이나 오일 샌드와 같은 비전통적 자원에 집중할 수 밖에 없습니다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 탐사 회사들은 데이터 자산을 활용하여 과거 데이터를 업데이트된 버전과 비교하여 전체 생산성과 효율성을 향상시킵니다.
지구 물리 및 지구 모델링 파일은 매우 크기 때문에 데이터를 분석, 공유 및 보존하는 데 많은 비용이 듭니다. 미래 지향적 조직은 하이브리드 클라우드 스토리지 솔루션을 활용하여 실시간으로 팀 간에 협업하여 수익성 높은 시추정을 식별하기 위해 효율적인 비용으로 데이터를 온라인에 저장하고 있습니다.
40,000피트
지표면 아래
세계 최심 유정과의 거리3
9,920만
배럴/일
2018년 세계 석유 소비 전망4.
빠른 탐사를 위한 실시간 액세스
오브젝트 스토리지 솔루션은 모든 과거 및 신규 탐사 데이터를 온라인에 효율적으로 저장하기 위한 기반을 제공하여 지리적으로 분산된 팀 간에 데이터를 쉽게 공유할 수 있습니다. 전 세계 공유 저장소를 위한 스토리지를 고려할 때 Ultrastar 플랫폼은 테이프에 필적할 만한 적은 비용으로 확장성, 내구성, 접근성을 제공하도록 분산 파일 시스템으로 구성할 수 있습니다.
고성능 컴퓨팅에서 데이터 과부하 제어하기
조사자와 엔지니어가 방대한 양의 데이터를 통찰력으로 변환하여 HPC 환경에서 보다 빠르고 더 나은 결과를 제공할 수 있도록 지원합니다.
IoT 데이터 레이크
IoT 데이터 레이크
IoT를 통한 결함 예측 및 방지
석유 및 가스 산업은 사물인터넷(IoT)의 얼리 어댑터로서 IoT, 머신러닝(ML) 및 클라우드를 결합하여 힘든 지역의 유정을 모니터링하여 왔습니다. 다양한 장비에 배치된 센서는 데이터를 중앙 IoT 데이터 레이크로 전송합니다. 중앙 IoT 데이터 레이크는 분석이 실행되는 곳으로 장비 결함의 예측, 실시간 성능 추적, 그리고 향후 고장 방지를 위한 설계 및 프로세스 개선을 지원합니다. 결함을 사전에 방지한다는 것은 수 백만 달러의 절약을 의미하기도 합니다.
석유 및 가스 회사의 디지털 변혁에는 하이브리드 클라우드 모델이 필요합니다. 이는 확장성이 높고 경제적이면서도 필요에 따라 다양한 환경과 서비스를 사용할 수 있도록 조직에 유연성을 제공합니다.
IoT 데이터 레이크를 위한 스토리지
분산된 IoT 에지 노드에서 수집된 유정, 탱크, 파이프라인 센서 데이터는 중앙 집중식 클라우드 저장소에서 집계, 저장, 처리됩니다. 오브젝트 스토리지 소프트웨어를 제공하여 Ultrastar 스토리지 플랫폼은 데이터 센터에서 클라우드의 이점을 제공할 수 있습니다. 고밀도 공간, 뛰어난 내구성, 우수한 경제성을 통해 더 많은 데이터를 집계하고 평생 데이터 전략의 일부분으로 사용할 수 있습니다.
빅 데이터 및 분석 — 미래의 데이터 레이크 인프라
페타바이트 단위의 데이터 레이크를 최저 TCO로 구축하는 동시에 성능, 확장성 및 신뢰성을 그대로 유지합니다
고성능 아카이브
고성능 아카이브
지진 데이터의 영구적 보호를 위한 과제
고해상도 캡쳐 방식과 새로운 지진 조사 형식으로 데이터 양이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 결과적으로 석유 및 가스 탐사 조직은 현재 그 어느 때보다도 전 세계 여러 위치에 분산된 애플리케이션에서 더 많은 양의 데이터를 영구적으로 관리, 분석, 저장해야 합니다.
기존 NAS로의 백업은 비용이 많이 들고 확장성이 제한되어 기하급수적으로 증가하는 지진 데이터를 저장하기 위해 확장하는 경우 중단이 발생합니다. RAID 기반 시스템에서는 프로젝트가 영구적으로 보관되기 때문에 데이터 손실이나 손상의 위험이 더 큽니다. 반면 테이프는 비용면에서 효과적이지만 데이터는 검색 속도가 느리며, 쉽게 공유할 수 있으나 시간이 지나면 오류가 발생하기 쉽습니다.
고성능 아카이브
Ultrastar 플랫폼은 테이프의 낮은 비용으로 빠른 속도의 데이터 액세스를 제공하는 확장성과 내구성이 뛰어난 아카이브를 제공하기 위해 분산 파일 시스템 소프트웨어와 결합할 수 있습니다.
자동 계층화 및 아카이브를 통한 데이터 관리 간소화
수명기간 동안 올바른 데이터를 올바른 스토리지 기술에 적용하면 조직은 비용을 절감하고 데이터의 가치를 극대화할 수 있습니다.
탐사
탐사
석유 및 가스 탐사의 대용량 데이터에서 통찰력 확보
시추 및 추출 작업의 모바일 분석을 위해서는 실시간 현장 의사 결정이 필요합니다. 또한, 해상 또는 건조한 사막 기후에서 석유 및 가스 탐사와 관련한 거친 환경과 폭넓은 온도 변화는 내구성과 신뢰성을 갖춘 고속으로 작동 가능한 대용량 데이터 스토리지를 필요로 합니다.
탐사는 에너지 생산에 있어 가장 비용이 많이 소요되는 부문입니다. 이 비용을 최소화하는 방법은 기존 데이터를 사용하면서 사용 가능한 상태로 유지하는 것입니다. 이는 해당 데이터가 하드 드라이브 등 가동 중인 미디어에 있는 경우에만 가능합니다. 경제가 변화하고 기술이 발전함에 따라 사용 가능한 데이터는 새 매장량과 기존 매장량에서 계속해서 탐지하고 추출하는데 사용될 수 있습니다.
+$1
억달러
석유 및 가스 탐사 시 새 심층 유정에 대한 시추 비용5
오일 및 가스 탐사 분야의 신뢰할 수 있는 파트너
에너지 탐사는 대용량과 빠른 속도를 모두 갖춘 스토리지가 필요합니다. 실시간 분석 및 시각화를 위하여 빅 데이터 및 고속 NVMe SSD를 저장하도록 대용량 하드 드라이브를 제공하여 현장에서 또는 데이터 센터에서 사용하는 완벽한 솔루션을 제공할 수 있습니다.
석유 및 가스 — 탐사
탐사에 관하여 더 자세한 정보가 필요하면 아래 링크를 사용하여 메시지를 보내 주세요.
석유 및 가스 전문가가 동의합니다.
많은 종류의 캡처 데이터는 지표면 아래 5,000~35,000 피트의 지구 구조 및 지층의 모델과 이미지를 만들고, 기계 성능, 석유 유속 및 유압 등 유정 주변의 자체 활동을 묘사하는 데 사용됩니다. 현재 미국에서만 약 100만 개의 유정에서 석유와 가스를 생산하고 있으며, 더 많은 게이지가 성능을 모니터링하고 있으며 이 데이터 세트는 매일 증가추세에 있습니다.
출처: How Big Data is Changing the Oil & Gas Industry, Adam Farris(ANALYTICS, 2012년 11월/12월)
20,000개 이상의 기업이 석유 사업과 연관되어 있으며 이들 중 대부분의 기업이 석유 및 가스 수명 주기 동안 데이터 분석 및 통합 기술을 필요로 합니다.
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공개 정보
1. 출처: 데이터: s the oil and gas industry’s most valuable resource being overlooked? Nathan Amery, IHS Markit, 2018년 2월 21일 2. 출처: Global Big Data in Oil and Gas Exploration and Production Market-Analysis of Growth, Trends and Forecasts(2018년~2023년), Orbis Research 3. 출처: Sakhalin-1 Project Drills World’s Longest Extended-Reach Well, 보도자료 (ExxonMobil, 2011년 1월 28일) 4. 출처: IEA Cuts 2018 Oil Demand Forecast as $70 Crude Takes a Toll, Grant Smith(Bloomberg, 2018년 5월 16일) 5. 출처: Role of Data Analytics in the Oil Industry, Deena Zaidi(Towards Data Science, 2017년 10월 25일)
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