AI đang thay đổi việc sử dụng Bản sao kỹ thuật số trong ngành Dầu khí như thế nào?

Tác giả: Rick Standish, Chuyên gia tư vấn ngành tại Hexagon Asset Lifecycle Intelligence

Năm 2025 được kỳ vọng sẽ là một bước ngoặt trong cách ngành dầu khí sử dụng Trí tuệ nhân tạo (AI). Trong ba năm qua, AI đã thúc đẩy đáng kể việc sử dụng bản sao kỹ thuật số (digital twins) trong ngành, chuyển đổi chúng từ các công cụ giám sát cơ bản thành các hệ thống dự đoán và tự động hóa tinh vi. Các ứng dụng đa dạng từ việc dùng AI tạo sinh (Generative AI) để phân tích dữ liệu lòng đất, xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho tài liệu, đến huấn luyện các mô hình học sâu (deep learning) cho bảo trì dự đoán. Dù đều thuộc lĩnh vực AI, các sáng kiến này rất khác nhau về công nghệ, tiềm năng và mức độ hoàn thiện.

Khi triển vọng kinh tế của ngành trở nên kém lạc quan hơn do các rào cản thuế quan, nhu cầu suy yếu và giá dầu thô giảm, giai đoạn sắp tới có thể sẽ chứng kiến sự sàng lọc các nỗ lực này. Điều này cũng đòi hỏi sự tập trung lớn hơn vào các trường hợp sử dụng đã sẵn sàng để sản xuất, tận dụng giá trị từ các khoản đầu tư trước đây và phù hợp chặt chẽ với các mục tiêu của tổ chức.

Một trong những trường hợp sử dụng đó là việc dùng AI để mở rộng khả năng và giá trị mà bản sao kỹ thuật số mang lại. Trong một cuộc khảo sát gần đây của Hexagon, 47% giám đốc điều hành trong ngành dầu khí cho biết họ có kế hoạch bổ sung chức năng AI vào các bản sao kỹ thuật số của mình một trong những tỷ lệ cao nhất trong tất cả các ngành được khảo sát.

Di sản từ những Bản sao kỹ thuật số có chức năng hạn chế

Để hiểu rõ hơn về nhu cầu tích hợp AI và những trở ngại cần vượt qua, chúng ta cần nhìn lại kinh nghiệm của ngành với các bản sao kỹ thuật số trong quá khứ. Mặc dù đã được sử dụng trong ngành dầu khí trong nhiều thập kỷ, các bản sao kỹ thuật số thường được thiết kế với mục tiêu khá hẹp: giám sát, bảo trì và mô phỏng các tài sản vật lý hoặc thiết bị chính riêng lẻ.

Trong kịch bản này, bản sao kỹ thuật số thường theo dõi tình trạng và hiệu suất của thiết bị, dự đoán các sự cố hỏng hóc và giúp lên kế hoạch sửa chữa một cách chủ động. Cách tiếp cận này đã chứng tỏ thành công trong việc giúp các nhà vận hành tránh được thời gian ngừng hoạt động tốn kém và các vấn đề an toàn. Trên thực tế, dầu khí là ngành mà các giám đốc điều hành đưa ra ước tính cao nhất về lợi tức đầu tư (ROI) từ các bản sao kỹ thuật số của họ, với lợi nhuận dự kiến là 29% mỗi năm, vượt xa các lĩnh vực khác như hóa chất (24%) hay sản xuất nói chung (19%).

Giải quyết thách thức về dữ liệu chính xác và cập nhật

Tuy nhiên, sự tập trung hẹp vào các thiết bị hoặc hệ thống con riêng lẻ cũng phản ánh những thách thức về dữ liệu. Các cơ sở dầu khí tạo ra khối lượng lớn dữ liệu và tài liệu rất khó để hợp nhất và bối cảnh hóa. Những thách thức này vẫn là ưu tiên hàng đầu hiện nay.

Ví dụ, theo IDC, 65% giám đốc điều hành nhà máy lọc dầu xem việc làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu là ưu tiên hàng đầu trong 24 tháng tới. Nhưng AI đang đóng một vai trò quan trọng trong việc đảm bảo dữ liệu luôn sẵn có, kịp thời và đáng tin cậy. Ví dụ, các dịch vụ liên tục hiện nay có thể bối cảnh hóa dữ liệu phi cấu trúc cũ, số hóa và trích xuất các thẻ từ tài liệu như P&ID, các bản vẽ khác và tài liệu kỹ thuật như bảng dữ liệu.

AI cũng đang thay đổi việc tích hợp và bối cảnh hóa các bản quét laser 3D, mang lại những khả năng mới cho việc trực quan hóa thông tin không gian. Kết quả là các bản sao kỹ thuật số có thể được triển khai với chiều sâu, quy mô và sự kết nối mới.

Harbour Energy, một nhà sản xuất dầu khí lớn của châu Âu, đã chứng minh điều này trên quy mô lớn. Trong vòng ba tháng, công ty đã số hóa, làm sạch và phân loại hơn năm triệu tài liệu kiểm soát được gắn thẻ siêu dữ liệu phù hợp với hệ thống phân loại tài sản. Đồng thời, họ đã tích hợp hơn 20.000 điểm quét laser vào môi trường trực quan hóa của mình. Điều này đã mở khóa thông tin vốn không thể truy cập trong nhiều năm và giờ đây có thể được tận dụng để duy trì sự tuân thủ và tối ưu hóa hiệu suất tài sản.

Bối cảnh hóa là yếu tố thành công quan trọng

Việc bối cảnh hóa này là một yếu tố hỗ trợ quan trọng cho cả người vận hành và các công cụ AI. Khi trò chuyện với các chuyên gia vận hành và bảo trì, họ thường cho biết mất rất nhiều thời gian để tìm kiếm thông tin. Nhiều công ty dầu khí đã gặp khó khăn khi triển khai các tác nhân ngôn ngữ tự nhiên kiểu ChatGPT do các vấn đề về độ chính xác, độ tin cậy của thông tin chi tiết.

Tuy nhiên, khi các tác nhân này truy cập vào dữ liệu đã được bối cảnh hóa trước, chúng có thể điều hướng dữ liệu công nghiệp hiệu quả hơn nhiều, giúp cải thiện đáng kể chất lượng và độ tin cậy của các phản hồi. Điều này biến chúng thành công cụ hiệu quả và đáng tin cậy cho việc sử dụng thực tế. Với nền tảng dữ liệu này, AI tạo sinh học được cách các điểm dữ liệu được kết nối với nhau. Ví dụ, điều này cho phép người dùng dễ dàng yêu cầu tất cả tài liệu và điểm dữ liệu liên quan đến một thẻ cụ thể, so sánh dữ liệu trên nhiều tài sản và hơn thế nữa.

Mở rộng khả năng của Bản sao kỹ thuật số được hỗ trợ bởi AI

Các ứng dụng của bản sao kỹ thuật số được hỗ trợ bởi AI vượt xa các truy vấn thông tin đơn giản. Hãy xem xét một nhà điều hành dầu khí ngoài khơi sử dụng bản sao kỹ thuật số để tối ưu hóa hoạt động, giảm thời gian ngừng hoạt động và tăng cường an toàn trên một giàn khoan nước sâu.

Tài sản này đã đổi chủ ba lần, phụ thuộc vào nhiều hệ thống để đảm bảo an toàn quy trình và tính toàn vẹn của tài sản. Nhà điều hành đã có thể mở rộng khả năng AI của mình trên các lĩnh vực bảo trì, tối ưu hóa quy trình, giám sát từ xa và tuân thủ.

• Trong bảo trì dự đoán: Bản sao kỹ thuật số sử dụng học máy (machine learning) để phân tích các xu hướng về độ rung và nhiệt độ từ các máy nén khí và máy bơm. Khi phát hiện các dấu hiệu sớm của sự mài mòn ổ trục, hệ thống sẽ dự đoán các sự cố hỏng hóc trước hai tuần cho phép các đội bảo trì hành động chủ động và tránh các lần ngừng hoạt động tốn kém.
• Ngoài việc tránh chi phí, AI còn thúc đẩy tăng trưởng doanh thu: Bản sao kỹ thuật số mô phỏng các kịch bản vận hành và điều chỉnh các thông số sản xuất theo thời gian thực tối ưu hóa áp suất máy tách và tốc độ dòng chảy để cải thiện hiệu quả, giảm sử dụng năng lượng và tối đa hóa sản lượng.
• Đối với giám sát từ xa: Các đội ngũ ngoài khơi và trên bờ truy cập vào bản sao kỹ thuật số thông qua một nền tảng dựa trên đám mây. Các kỹ sư sử dụng tìm kiếm ngôn ngữ tự nhiên và hình ảnh 3D để chẩn đoán sự cố và mô phỏng các giải pháp.
• Về an toàn và tuân thủ: Bản sao kỹ thuật số liên tục giám sát rò rỉ khí, khí thải và các hệ thống quan trọng về an toàn. AI phát hiện các bất thường gần tháp đốt và tự động kích hoạt các quy trình phản ứng, tăng cường tuân thủ quy định và giảm thiểu rủi ro môi trường.

Những khả năng như vậy cho thấy sự phát triển của các bản sao kỹ thuật số được hỗ trợ bởi AI có thể biến đổi hoạt động dầu khí mang lại độ tin cậy cho tài sản, tối ưu hóa chi phí, tăng trưởng doanh thu, cùng sự linh hoạt và khả năng phục hồi mà ngành công nghiệp cần trong thời kỳ biến động.

Nguồn https://aithority.com/natural-language/how-ai-is-transforming-the-use-of-digital-twins-in-oil-gas/.