ユーザー事例

Halliburton が MATLAB とニューラル ネットワークを使用して石油探査の安全性を強化

課題

坑井の穿孔に使用される爆薬の爆発の検出精度を向上

ソリューション

MathWorks ツールを使って、現場の機械のノイズから爆発信号を取り出す、適応型予測ニューラル ネットワーク フィルターを開発

結果

  • デスクトップでの本格的なシミュレーション
  • 正確な量産標準アルゴリズム
  • 劇的な時間短縮

「MATLAB や MATLAB Compiler を使用すると、Visual Basic や C 言語と比較して、アプリケーションの開発スピードが 100 倍以上速くなります。MATLAB で開発した当社初のアプリケーションでも、時間を大幅に短縮することができました。そのメリットは、導入コストをはるかに上回っています」

Roger Schultz, Halliburton Energy Services

Halliburton Energy Services は、サイト候補の初期評価から掘削、井戸のメンテナンスまで、世界中の石油およびガス探査と生産のための製品やサービス、ソリューションを提供しています。

油井の採掘は坑井の掘削から始まります。次に、鋼製ケーシングを掘削孔に挿入し、所定の位置にセメントで固定します。石油が坑井に流れるように、鋼製ケーシングやセメント、周囲の含油地層は、穿孔銃の装薬によって穿孔します。

安全上の理由から、起爆装置が表面に戻り、坑井から取り除かれる前に、爆薬がすべて爆発したかどうかを把握することが極めて重要です。Halliburton の研究エンジニアである Roger Schultz 氏は、坑井現場の安全性を確保するために、穿孔爆発の監視精度の向上に着手しました。

課題

坑井の深さは 2 ~ 3 マイルに及ぶこともあり、多くの場合、装薬が正常に爆発したことを示す信号を聞き取ることは困難です。Schultz 氏は、爆発信号を強めるために、坑井上部に取り付けられた加速度計 (センサー) が、穿孔銃が発射されたときにパイプを通じて伝達される音響応力波を捕捉して増幅するシステムを設計しました。

しかし、加速度計が高精度だったため、ポンプや発電機だけでなく、坑井上部周辺の他の装置からの信号も捕捉していることが分かりました。そのため、加速度センサーの信号からこのような不要な環境音を分離するフィルターを開発する必要がありました。また、このフィルターをスタンドアロンのアプリケーションに組み込み、現場で簡単に使用できるようにする必要がありました。

ソリューション

機械からのノイズは一般的に反復的であるのに対し、爆発物から発生する信号の性質は瞬間的である傾向があります。Schultz 氏は、MATLAB® を使用して、混入した反復ノイズの信号を除去する適応型予測非線形ニューラル ネットワーク フィルターを開発し、瞬時的な成分だけが残るようにしました。これには、地下の爆発によって生成される信号が含まれます。

8 年以上 MATLAB を使用している Schultz 氏は、MATLAB がこのプロジェクトに最適なツールであるという確信がありました。「MATLAB の最大のメリットは、行列計算を非常に高速に行うことができる点です。ニューラル ネットワークは行列で定式化されているため、最適です。それだけでなく、必要な数学ツールの大部分がすでに用意されています。本当に素晴らしいツールです。」

同氏は、Deep Learning Toolbox™ に付属するモデルに基づいてニューラル ネットワークのコードを作成しました。また、フィルタリング アルゴリズムを開発するために、データファイルを取得してデジタル化し、MATLAB を使用してニューラル ネットワークの構造を完成させました。MATLAB の対話型環境では、このような微調整を簡単に行うことができます。そして、坑井の現場のコンピューターで使用できるスタンドアロンのアプリケーションを作成することができました。

Schultz 氏は、MATLAB Compiler™ によって、アプリケーションを素早くコンパイルしてデスクトップで実行しました。同氏は、MATLAB Compiler 導入前の状況を次のように振り返っています。「アルゴリズムを完成させることはほんの手始めに過ぎませんでした。アプリケーションを作成するために、以前は、使用した関数を振り返り、Visual Basic® プログラムを起動して、コードを入力し、デバッグソフトをインストールする必要がありました。MATLAB や MATLAB Compiler の導入により、アルゴリズムの微調整にかけられる時間が増えました」

そして、次のようにも述べています。「MATLAB に組み込まれた数学関数を利用でき、ユーザー インターフェイスやプロットなどと一緒に完全なグラフィカル プログラムとしてコンパイルできることは、本当に素晴らしいことです。現に今では Visual Basic や C 言語でのプログラムに悩むことはなくなりました。C 言語のプログラムは、何か月も記述していません」

Schultz 氏は、実行可能なプログラムを手に入れたことで、MATLAB の関数 sound を使って、フィルタリングされた信号を坑井の現場のコンピューター上の音響システムで再生することができるようになりました。同氏は次のように述べています。「ノイズの多い環境で録音し、オフィスに持ち帰ってフィルタリング プログラムでフィルタリングした後、MATLAB の関数 sound を使って音を確認しています」一般的に、この機能は、ノイズの多い環境で音を聞き分ける必要がある場合などに特に役立ちます。

試行テストが正常に完了したことを受けて、適応型ニューラル ネットワーク フィルターは、適応型ニューラル ネットワークを使用した他のプロジェクトの基礎として使用されており、Halliburton はこの技術の特許権保護に取り組みました。

結果

  • デスクトップでの本格的なシミュレーション。Schultz 氏は、MATLAB によって、データを取り込むスクリプトを記述し、信号をフィルタリングして再生することができました。これらはすべて 1 つのプログラムで実行されました。「これは非常に素晴らしいことです」と同氏はコメントしています。

  • 正確な量産標準アルゴリズム。Schultz 氏は、MATLAB で実行したときと全く同じように機能するという確信を持って、スタンドアロン アプリケーションを開発することができました。「MATLAB を使用すれば、細かい部分を気にせずに問題の本質に取り組むことができます」と同氏は述べています。

  • 劇的な時間短縮。Schultz 氏は、次のように述べています。「MATLAB や MATLAB Compiler を使用すると、Visual Basic や C 言語と比較して、アプリケーションの開発スピードが 100 倍以上速くなります。MATLAB で開発した当社初のアプリケーションでも、時間を大幅に短縮することができました。そのメリットは、導入コストをはるかに上回っています」

使用製品

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