石油およびガス

 

石油/ガス産業のための MATLAB & Simulink

 石油/ガス産業の地球科学者や技術者は、次の目的で MATLAB® および Simulink® 製品を選んでいます。

  • 掘削装置のモデル化と最適化
  • 地震データの解析による最適な掘削場所の決定
  • モンテカルロ シミュレーションの実行によるアセスメントリスク評価
  • 貯蔵された石油/ガスの耐用期間を延ばすためのタンクのモデル化
  • GPU クラスターやクラウドへの解析環境の拡張

「当社は、コーディングではなく設計のノウハウと知識でお客様に付加価値を提供しています。Simulink と Embedded Coder を利用すれば、社内のリソースと焦点をコード実装からシステム設計とシステムレベルのテストに移すことができ、開発期間を短縮できます」

Baker Hughes、Ingolf Wassermann 氏

導入事例

予知保全

MATLAB は、その機器特有の運用プロファイルやアーキテクチャ プロファイルに合わせてカスタマイズした、予知保全アルゴリズムを作成するのに役立ちます。Predictive Maintenance Toolbox™ を使用すると、状況インジケーターを設計して、ポンプや圧縮器などの重要機器の残存耐用期間を推定できます。

Baker Hughes が MATLAB を使用して容積式ポンプ用の予知保全プラットフォームを導入し、1,000 万ドル以上のコスト削減に成功した事例をご紹介します。

地球科学、画像処理、ディープラーニング

MATLAB は地球科学分野のアプリケーション (リモートセンシングにおける画像処理、数値標高モデルの生成や処理ど) に利用できます。また、地層特性評価アルゴリズムを開発することもできます。幅広い GIS/地理空間ファイル形式をインポートでき、信号処理、画像解析、曲線近似に関する数百もの組み込み関数を使用できます。

地震特性の検出や到着物の採取にディープラーニングを利用すれば、時間のかかる地震判定作業 (複合塩塊の採取など) を短縮できます。

Shell の地質学者が地下の地質特性を予測するソフトウェアを開発および展開し、意思決定の所要期間を数カ月短縮した事例をご紹介します。

リアルタイム シミュレーションと HIL テスト

Simulink で動的なモデル化とリアルタイムテストを組み合わせると、システム動作を詳しく理解し、プラント設計を開発し、ハードウェア プロトタイプなしで制御アルゴリズムを実装することができます。Simulink Real-Time™ と Speedgoat を利用すると、石油/ガス生産システム (掘削、生産、海中建設、処理用の機器など) のリアルタイム HIL テストを実施できます。

UT Austin のチームが Simulink Real-Time と Speedgoat システムを利用することで、小型の自律掘削リグの開発で必要となるローレベルな制御コードのハンドコーディングを省略、開発の遅延を低減した例を紹介します。

掘削システムのモデル化とデジタルツイン

Simscape™ を利用すると、管理型の圧力掘削などのアプリケーションのような、流体系とこれらの流体を扱うマシンをモデル化できます。Simscape 製品ファミリーでは、マルチドメイン シミュレーションが可能です。そのため、システムレベルの式を派生させて実装しなくても、複数のサブシステム (泥水ポンプや AC モーターなど) のロジックや制御を設計できます。また、IT 部門を介入させなくても、センサーデータを使用してリアルタイムで設備のデジタルツインを自動調整することができます。

Transocean が物理特性ベースの適応型モデルとエッジ分析を使用して、Simscape で海中防噴装置のパイプラムのパフォーマンスをモニタリングした事例をご紹介します。

エネルギー取引とリスク管理

MATLAB では、複数のソースからエネルギーデータをインポートして可視化する、エネルギーに関する時系列データの予測モデルを構築する、査定とリスク評価に関するモンテカルロ シミュレーションを実行するといった、エネルギー取引とリスク管理に伴うタスクを簡素化および自動化できます。

また、R、Python®、Excel® などの他のプログラムから MATLAB アルゴリズムを呼び出して、Power BI、Cloudera®、Hadoop® などのエンタープライズ システムにこれらのモデルを展開することもできます。MATLAB API ではワークフローの部分ごとに最適な言語やプラットフォームを選択でき、MATLAB はそれらすべてを結び付ける役割をします。

RWE が MATLAB を利用して、天然ガスと電力の取引とリスク管理を行う自動システムを開発および導入した事例をご紹介します。

モデルベース デザインと製品開発

MATLAB と Simulink を利用したモデルベース デザインを採り入れると、開発期間を 50% 以上短縮できます。また、社内のリソースと焦点を、コード実装や下位レベルのドライバーのデバッグから、システムの設計とテストに移すことができます。

App Designer と MATLAB Compiler™ を利用すると、カスタム UI を備えたスタンドアロン アプリケーションを作成し、MATLAB の知識がないユーザーともアプリケーションを共有することができます。

Baker Hughes がモデルベース デザインを利用して掘削機器の精度を高め、コストのかかるフィールド テストを最小限に減らした事例をご紹介します。

データ アナリティクスと機械学習

SEGY ファイルの処理やショット記録/走時フィールドファイルの処理など、地震データの処理手順を自動化できます。また、MATLAB の可視化機能を利用して、地下の地質特性を把握することもできます。機械学習、信号処理、動的モデル化手法を 1 つのプラットフォームに組み合わせて、掘削ストリングの振動分析、油田減少率の調査、地震/破砕分析などのアプリケーションに利用できます。

MATLAB link for Petrel を使用した Petrel プロジェクトでは、一部のデータ前処理/後処理ステップが不要になります。

Halliburton が MATLAB で機械学習を利用して、石油探索の安全性を向上させた事例をご紹介します。

デスクトップの枠を超えて

ボタンを押すだけで、ハードウェア上で実行する C、C++、HDL のコードを生成できます。ハードウェアに依存しない IEC 61131-3 ストラクチャード テキストおよびラダー図を作成し、PLC や PAC 上に展開することができます。

プリビルドされたビッグデータ解析技術と専用のツールボックスを使用すると、作成したアルゴリズムをマルチコア プロセッサ、クラスター、NVIDIA GPU 上で実行できます。新たなプログラミング言語を覚える必要はありません。また、再コーディングを行わずにプログラムをクラウド環境にまで拡張することができます。カスタム アーキテクチャを作成せずに、PI Systemから MATLAB 関数を呼び出すことも可能です。

BG Group/Shell が MATLAB を利用して、数テラバイトの地震データセットを処理する実動フレームワークを構築した事例をご紹介します。

「MATLAB を利用すれば、最も短期間かつ高効率で高品質の製品を生産できます」

GeoMechanics International、Daniel Moos 博士

お問い合わせ

詳細についてはお問い合わせください。