Năm 2025 được cho là sẽ đánh dấu một bước ngoặt trong cách ngành dầu khí sử dụng AI. Trong ba năm qua, AI đã thúc đẩy đáng kể việc sử dụng bản sao số trong ngành dầu khí, chuyển từ các công cụ giám sát cơ bản sang các hệ thống tinh vi, có khả năng dự đoán và tự hành — từ việc sử dụng AI tạo sinh để phân tích dữ liệu dưới bề mặt, áp dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên vào tài liệu, đến việc huấn luyện các mô hình học sâu để bảo trì dự đoán. Mặc dù được xếp chung dưới tên gọi AI, các sáng kiến này rất đa dạng về công nghệ, tiềm năng và mức độ hoàn thiện.
Khi triển vọng kinh tế của ngành ngày càng trở nên u ám trong bối cảnh thuế quan, nhu cầu suy yếu và giá dầu thô giảm, giai đoạn sắp tới có thể sẽ sàng lọc những nỗ lực này. Điều này cũng sẽ thúc đẩy sự tập trung nhiều hơn vào các trường hợp sử dụng đã sẵn sàng cho sản xuất, hiện thực hóa giá trị từ các khoản đầu tư trong quá khứ 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 từ các bản sao số.
Trong một cuộc khảo sát gần đây của Hexagon, 47% giám đốc điều hành dầu khí cho biết họ có kế hoạch bổ sung chức năng AI vào các bản sao số của mình — một trong những tỷ lệ phần trăm cao nhất trong tất cả các ngành được khảo sát.
Di sản của các bản sao số có chức năng hạn chế
Để hiểu được nhu cầu về chức năng AI lớn hơn và những trở ngại cần vượt qua, chúng ta cần nhìn lại kinh nghiệm trong quá khứ của ngành với các bản sao số. Mặc dù đã được sử dụng trong ngành dầu khí trong nhiều thập kỷ, các bản sao số thường được thiết kế với mục tiêu tương đối hẹp là giám sát, bảo trì và mô phỏng các tài sản vật chất riêng lẻ hoặc các thiết bị chính.
Trong kịch bản này, bản sao số thường giám sát tình trạng và hiệu suất của thiết bị, dự đoán các hỏng hóc và giúp lập kế hoạch sửa chữa một cách chủ động. Cách tiếp cận này đã được chứng minh là 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) của các bản sao số của họ, với lợi tức đầu tư dự kiến là 29% mỗi năm, cao hơn nhiều so với các lĩnh vực khác như hóa chất (24%) hoặc sản xuất nói chung (19%).
Giải quyết thách thức về dữ liệu chính xác, cập nhật
Tuy nhiên, sự tập trung hẹp vào các trường hợp sử dụng 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 đó vẫn là ưu tiên hàng đầu hiện nay.
Ví dụ, theo IDC, 65% giám đốc điều hành nhà máy lọc dầu cho rằng 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 tính sẵn có của dữ liệu một cách kịp thời và đáng tin cậy. Ví dụ, các dịch vụ liên tục hiện có thể bối cảnh hóa dữ liệu phi cấu trúc cũ, số hóa và trích xuất các thẻ từ các tài liệu như P&ID, các bản vẽ khác và các tài liệu kỹ thuật như bảng dữ liệu.
Nó cũng đang chuyển đổi việc tích hợp và bối cảnh hóa các bản quét laser 3D, mang lại những khả năng mới cho việc hiển thị thông tin không gian. Kết quả là một chiều sâu, quy mô và sự kết nối mới mà các bản sao số có thể được triển khai.
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 các 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 được 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 một 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 thảo luận với các chuyên gia vận hành và bảo trì, họ thường báo cáo mất nhiều thời gian để tìm kiếm thông tin. Tuy nhiên, nhiều công ty dầu khí đã phải đối mặt với những thách thức khi triển khai các tác nhân ngôn ngữ tự nhiên kiểu ChatGPT do các vấn đề về độ chính xác, độ tin cậy và tính xác thực của thông tin chi tiết. Nhưng, khi các tác nhân này truy cập 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 của chúng, biến chúng thành các công cụ hiệu quả và đáng tin cậy để sử dụng trong 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 các 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 số được hỗ trợ bởi AI
Các ứng dụng của bản sao 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 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 số sử dụng máy học để phân tích các xu hướng 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 hỏng hóc trước hai tuần — cho phép các đội bảo trì hành động chủ động và tránh ngừng hoạt động tốn kém.
Ngoài việc tránh chi phí, AI còn thúc đẩy tăng trưởng doanh thu. Bản sao số mô phỏng các kịch bản vận hành và điều chỉnh các thông số sản xuất trong thời gian thực — tối ưu hóa áp suất và tốc độ dòng chảy của thiết bị phân tách để cải thiện hiệu quả, giảm sử dụng năng lượng và tối đa hóa sản lượng.
Đối với giám sát từ xa, các nhóm ngoài khơi và trên bờ truy cập vào bản sao 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 số liên tục giám sát rò rỉ khí, khí thải và các hệ thống quan trọng về an toàn. AI phát hiện các điểm bất thường gần ống khói đốt và tự động kích hoạt các quy trình ứng phó, tăng cường tuân thủ quy định và giảm thiểu rủi ro môi trường.
Những khả năng như thế này cho thấy sự phát triển của các bản sao số được hỗ trợ bởi AI có thể chuyển đổi hoạt động dầu khí như thế nào — mang lại độ tin cậy của tài sản, tối ưu hóa chi phí, tăng trưởng doanh thu, cũng như sự nhanh nhạy và khả năng phục hồi mà ngành cần trong thời kỳ biến động.
Tác giả: Rick Standish, Chuyên gia tư vấn ngành cấp cao tại Hexagon Asset Lifecycle Intelligence
Nguồn https://aithority.com/natural-language/how-ai-is-transforming-the-use-of-digital-twins-in-oil-gas/
Bình luận