ソリューションデータおよび石油&ガス 将来のチャンスを求めて
リソースとしてのデータ
石油&ガス業界で最も価値のあるリソースはデータ
石油探査と生産についてのデータの取得、活用方法におけるテクノロジーの進化を考えると、石油&ガス業界は、このエキサイティングな時代の最前線を進んでいます。地下油田からセンサーデータを収集して資産を監視する長い歴史を持つこの業界は、ビッグデータアプリケーションを活用することによって、地震、掘削、生産データを分析することができるようになりました。その結果、得られた新たな実用的なインサイトによって、収益機会が創出され、掘削と生産のパフォーマンスが向上し、操業効率が上がり、安全性や環境に関する懸念事項が減少しました。
炭化水素の発見と生産のプロセスでは大きなデータセットが生成されるため、より高速にデータを解釈し、より適切、より正確なインサイトを提供する新しいストレージテクノロジーが必要になります。
10TB/日
現在1つの油井の1日あたりのデータ量は10TBを超えている1
80,000台のセンサー
最新の海上石油掘削基地には約80,000台のセンサーがあり、耐用年数中に15PBのデータを生成すると推定2
TIBCOの分析戦略担当シニアディレクターであるShawn Rogersは、分析プラットフォームに接続する計画がないのであれば、IIoTテクノロジーに投資する意味はないと語っています。「単にデータを収集するだけでは、そこに本来備わっている価値は得られない」とロジャース氏は言います。
原典：「Edge computing comes to the oil and gas industry」Sidney Hill, Jr. （Oil & Gas Engineering、2018年2月1日）
データをアクションに変える方法
リアルタイムの意思決定のためにデータを変換
石油&ガス業界においては、収集したデータの潜在力を十分に認識し、より迅速に意思決定を行うためには、エッジとコア内の両方からのデータを取得、アクセス、保存、変換する機能が必要です。そのため、石油会社は、ビッグデータ分析を活用することで、新しい収益機会を発見し、操業効率を向上させ、コストを削減し、競争上の差別化を実現するストレージソリューションに投資しています。
データ分析により発展する石油&ガス業界
Western Digitalは、包括的な製品ポートフォリオにより、データを取り込み、実用的なインサイトと新しい収益機会に変えることで、石油&ガス産業を発展させています
ビッグデータリポジトリ
ビッグデータリポジトリ
データを活用して収益性の高い掘削サイトを特定
紛争や政治的な問題があると地震情報の更新が困難になる一方で、規制や需要の増加により、組織はシェールやオイルサンドなどのこれまでにないソースに重点を置かざるを得なくなります。このような課題に対応するため、探査会社はデータ資産を活用し、履歴データを最新バージョンと比較して、全体的な生産性と効率を向上させています。
地球物理学モデルと地球モデルのファイルは膨大であり、データの分析、共有、保存には多額のコストがかかります。先見の明のある組織は、ハイブリッドのクラウドストレージソリューションを活用して、費用対効果の高い方法ですべてのデータをオンラインで利用できるようにし、収益性の高い掘削サイトを特定するためのチーム間のリアルタイムのコラボレーションを可能にしています。
40,000
フィート（地表面からの垂直距離）
世界最深の油井までの垂直距離3
9920万
バレル/日
2018年の全世界の石油消費量（推定）4
リアルタイムアクセスにより発見までの時間を短縮
オブジェクトストレージソリューションは、すべての掘削に関する履歴および最新データを効率的に保存し、地理的に分散したチーム間でデータを簡単に共有するための基盤になります。世界規模で共有するリポジトリ用のストレージを検討されている場合、Ultrastar プラットフォームなら分散ファイルシステムで構築でき、テープに匹敵するコストで拡張性、耐久性、アクセス性を提供します。
高性能コンピューティングにおけるデータ過負荷を制御
研究者やエンジニアは、HPC環境を利用することによって、膨大な量のデータをインサイトに変換し、より良い結果をより短い時間で手にすることができるようになります。
IoTデータレイク
IoTデータレイク
IoTによる故障の予測と防止
石油＆ガス業界は、モノのインターネット（IoT）を早い時期から採用しており、IoT、機械学習（ML）、クラウドを組み合わせることによって、難度の高い地域にある油井の監視を行ってきました。さまざまな機器に取り付けられたセンサーから中央のIoTデータレイクにデータが送られてきます。そこでデータが分析され、機器の故障の予測、リアルタイムでのパフォーマンスの追跡、将来的な故障を防ぐための設計とプロセスの改善に役立てられます。故障を防ぐことができれば、何百万ドルものコスト削減になります。
石油およびガス会社のデジタル化には、ハイブリッドクラウドモデルが必要です。高い拡張性とコスト効果がもたらされる一方で、組織は必要に応じてさまざまな環境やサービスを使用できる柔軟性を得ることができます。
IoTデータレイク向けストレージ
通常、分散されたIoTエッジノードから収集されたタンクとパイプラインのセンサーデータは、集中型クラウドデータリポジトリで集約、保存、処理されます。Ultrastarストレージプラットフォームをオブジェクトストレージソフトウェアと組み合わせることで、データセンターのクラウドのメリットを享受できます。高密度のフットプリント、究極の耐久性、高い経済性により、より多くのデータを集約し、長期間のデータ戦略の一部として利用できます。
ビックデータと分析 — 未来のためのデータレイクインフラストラクチャ
最低レベルのTCOで、パフォーマンス、拡張性、信頼性を損なうことなく、ペタバイト規模のデータレイクを構築します。
ハイパフォーマンスアーカイブ
ハイパフォーマンスアーカイブ
地震データを永久に保護することの課題
より高解像度のキャプチャ方法と新しい地震調査形式のため、データ量は指数関数的に増加しています。その結果、石油およびガスの探査組織は、世界中の多くの地域にわたって分散しているアプリケーションから収集される、かつてないほど大量のデータを常に管理、分析、保存する必要があります。
従来のNASへのバックアップはコストがかかるうえに、拡張性が乏しく、指数関数的に増加する地震データを保存するための拡張を行おうとすると、障害の原因となってしまいます。プロジェクトは永久にアーカイブされるため、RAIDベースのシステムでは、データ損失や破損のリスクが高くなります。テープはコスト効率が高い一方で、データの取得に時間がかかり、容易に共有できてしまい、時間の経過とともにエラーが発生しやすくなります。
ハイパフォーマンスアーカイブ
Ultrastarストレージプラットフォームを分散ファイルシステムソフトウェアと組み合わせて、拡張性と耐久性に優れたアーカイブを構築すると、テープに匹敵するコストで高速データアクセスを実現できます。
自動階層化とアーカイブによりデータ管理を単純化
その寿命の間に適切なデータを適切なストレージテクノロジーで利用すれば、組織はコストを削減でき、データの価値を最大限に高めることができます。
探査
探査
石油およびガス探査の大量のデータからインサイトを収集
掘削と抽出作業の流動的な分析には、現場でのリアルタイムの意思決定が必要になります。さらに、海上あるいは海中であれ砂漠であれ、石油やガスの探査における過酷な環境や激しい気温差のもとでは、高速で動作可能な耐久性と信頼性の高い大容量データストレージが必要になります。
探査はエネルギー生産の中で最もコストがかかる部分です。そのコストを最小限に抑える方法は、既存のデータを使用し、常に利用可能にしておくことです。これは、そのデータがハードディスクドライブなどのライブメディアに存在する場合にのみ可能です。経済が変化し、テクノロジーが進歩しても、現在利用できるデータをそのまま、新規および既存の埋蔵量の検出と抽出に使用できます。
$1億
以上
石油&ガス探査で新たな深海の井戸を掘削するためのコスト5
石油&ガス探査の信頼できるパートナー
エネルギー探査には、大容量かつ高速のストレージが必要です。ビッグデータを保存するための大容量のハードディスクドライブと、リアルタイムでの分析と視覚化を行うための高速のNVMe SSDにより、現場とデータセンターの両方で使用できる完全なソリューションを提供します。
石油&ガス — 探査
探査の詳細については、以下のリンクからメッセージを送信してください。
石油＆ガスのエキスパートが認める
キャプチャされたさまざまな種類のデータは、地下5,000～35,000フィートの地球の構造や地層のモデルや画像を作成するために使用されるとともに、機械のパフォーマンス、石油の流量、圧力など、井戸自体に関する活動を説明するのに使用されます。米国だけでも現在約100万の井戸で石油またはガスを生産していますが、パフォーマンスを監視するゲージの数はさらに多く、そのデータセットは日々増大しています...
原典：「How big data is changing the oil & gas industry」Adam Farris（Analytics、2012年11/12月）
石油事業には2万社以上の関連企業があり、そのほとんどが石油とガスのライフサイクル全体で、データ分析と統合型テクノロジーを必要としています。
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開示情報
1. 原典：データ：「Is the oil and gas industry’s most valuable resource being overlooked?」Nathan Amery、IHS Markit、2018年2月21日 2. 原典：「Global Big Data in Oil and Gas Exploration and Production Market-Analysis of Growth, Trends and Forecasts (2018-2023)」Orbis Research 3. 原典：「Sakhalin-1 Project Drills World’s Longest Extended-Reach Well」プレスリリース（ExxonMobil、2011年1月28日） 4. 原典：「IEA Cuts 2018 Oil Demand Forecast as $70 Crude Takes a Toll」Grant Smith（Bloomberg、2018年5月16日） 5. 出典：「Role of Data Analytics in the Oil Industry」Deena Zaidi（Towards Data Science、2017年10月25日）
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