Apport des Big Data & Internet des Objets à l’optimisation des opérations de l’amont pétrolier

Introduction

Les compagnies pétrolières opèrent dans un environnement très compétitif et extrêmement réglementé. Dans ce contexte incertain, caractérisé par une perpétuelle nécessité de renouvellement des réserves de ressources naturelles, une fluctuation de la demande et une volatilité des prix, ces compagnies ont besoin d’augmenter leur production tout en optimisant les coûts et en réduisant l’impact des risques environnementaux.

L’amont pétrolier est un secteur particulièrement complexe, dont les activités sont guidées essentiellement par les données collectées, traitées et analysées et dont le volume augmente de façon exponentielle.

Les activités de l’amont pétrolier ont besoin des données structurées et non structurées qu’ils collectent au quotidien et en temps réel. De ce fait, ils ont plus que jamais, du mal à gérer, stocker, analyser et obtenir des informations utiles à partir de ces énormes volumes de données. Dans de telles conditions, les outils d’analyse traditionnels sont incapables de réussir un tel challenge. Il est donc nécessaire de se tourner vers des infrastructures et outils appropriés, afin d’obtenir une valeur mesurable à partir de ces données.

Vers une définition des Big Data …

La première définition des Big Data a été développé par Meta Group (actuellement Gartner) en décrivant trois principales caractéristiques dites “3V“: Volume, Vélocité et Variété. Alors qu’IBM axe son intérêt sur la qualité des données en rajoutant un quatrième V qu’elle a baptisé Véracité, Oracle a insisté sur un autre aspect des Big Data qu’est la Valeur. Ce cinquième V souligne la valeur ajoutée des Big Data.

La littérature actuelle insiste sur les changements opérés sur ces données dans le temps et donc sur sa Variabilité mais aussi sur le fait qu’il est nécessaire de visualiser ces données pour voir les interactions  existantes, les réseaux formés. Cette Visualisation permet d’extraire les informations utiles permettant de découvrir de nouvelles connaissances.


Big Data est définie donc (à l’heure actuel), par sept caractéristiques appelées “7V”: Volume, Vitesse, Variété, Variabilité Véracité, Visualisation et Valeur.

Les technologies Big Data décrivent une nouvelle génération de technologies et d’architectures, basées essentiellement sur le projet Apache ™ Hadoop®.

Big Data & Amont pétrolier

Le secteur de l’Amont dans l’industrie “Oil & Gas”, n’est pas de tout étranger aux Big Data et à l’Internet des Objets (IoT). En effet, les différents processus de l’amont, utilisent des milliers de capteurs installés dans les puits et les installations de surface pour collecter en continu, des données en temps réel pour la surveillance et le contrôle des actifs.

Les volumes de données proviennent des capteurs et des divers appareils de mesure. Les données “structurées” sont manipulées avec des applications spécifiques utilisées pour gérer la planification de l’exploration, la modélisation du réservoir, optimiser la production ainsi que d’autres activités. Mais, il s’avère qu’une grande partie de ces données sont “non structurées” ou “semi-structurées» tels que les fichiers LOGs et l’imagerie qui doivent être traités avec des outils spécifiques aux Big Data.

Afin d’apporter une aide à la prise de décision en temps réel, les entreprises pétrolières ont besoin d’outils qui intègrent diverses sources de données comme un seul ensemble unifié. Être en mesure de traiter les Big Data signifie être en mesure de découvrir les connaissances qui permettent une bonne compréhension des relations qui font surface lorsque toutes les sources de données sont traitées comme un seul ensemble. Mais pour déverrouiller cette valeur, les compagnies pétrolières doivent avoir accès à la technologie, aux outils et aux expertises appropriés.

Exactement comme les Big Data génériques, les données de l’amont sont également caractérisées par les 7V :

Selon le processus de l’amont, la visualisation des données se fait à travers des cartographies, des chartes, des logs ou tout autre moyen visuel.

Les compagnies pétrolières devraient profiter de leurs centres de recherche et de développement (CRD) ou à travers une étroite collaboration avec des centres indépendants existants pour explorer le potentiel des Big Data afin de pouvoir résoudre les problématiques et les complexités techniques qu’ils rencontrent durant les opérations quotidiennes et de capitaliser les connaissances dans le but d’améliorer leurs performances. Ils doivent dans ce cas, mettre en place les conditions propices pour un environnement collaboratif partagé permettant de canaliser les flux de production des connaissances des groupes de travail ainsi constitués.

Pour résoudre les problèmes posés par l’industrie pétrolière, les groupes de travail R&D devraient avoir en permanence, un œil sur la richesse informationnelle contenues dans les bases de données de brevets afin de s’en inspirer. Ces bases de données sont ce véritables Open Big Data.

La traditionnelle étape de prétraitement de données (nettoyage de données dans le traitement de l’information conventionnelle), doit être bannie lors du traitement de grands volumes de données géophysiques et géologiques.
La raison est simple ! Souvent, à travers notre biais cognitif, nous excluons toute donnée qui ne rentre pas dans notre cadre «scientifique» établi. En conséquence, nous manquons une belle occasion de découvrir une nouvelle visualisation de phénomènes inexpliqués.

Les Big Data contribuent de manière significative, à optimiser les coûts d’exploitation et à réduire les risques liés à la santé, la sécurité et l’environnement:

  • Prévenir les événements indésirables durant les forages des puits tels que les éruptions ;
  • Prédire les temps arrêts et de maintenance ;
  • Optimiser les paramètres de forage afin de réduire les coûts et les délais en améliorant la qualité de l’ouvrage ;
  • Utiliser les données météorologiques ou de planification des effectifs afin éviter la genèse des conditions dangereuses pour les opérateurs et l’atténuer les risques environnementaux.

Conclusion

Les compagnies pétrolières doivent créer de nouvelles stratégies qui leurs permettent de manipuler ces grands volumes de données afin de pouvoir assister les experts dans leurs processus métier et les managers dans leur prise de décisions.

Les compagnies pétrolières leaders ont déjà lancé des projets de déploiement des technologies Big Data. Ceci leur permettra de suivre de nouvelles opportunités commerciales, de réduire leurs coûts et de réorganiser leurs opérations.

En reconnaissant la valeur contenue dans les actifs de données inexploitées et leurs apports avérés dans la prise de décisions fondées sur les faits, ces compagnies réalisent des cas réels d’utilisation des Big Data. De là, ils peuvent créer une valeur ajoutée accrue basée sur l’innovation, capable de conduire vers un avantage concurrentiel durable.

Pour cela, les compagnies pétrolières doivent d’abord procéder à une analyse des leurs lacunes afin de déterminer les principales exigences en matière des technologies et des compétences humaines dans le domaine du data-management. Cela permet un investissement ciblé aussi bien dans les technologies matures et éprouvées que dans les personnes qui devront faire face à la croissance exponentielle des volumes de données.

Réferences

  1. Baaziz A. & Quoniam L. (2014). How to use Big Data technologies to optimize operations in upstream petroleum industry. 21st World Petroleum Congress, Moscow. June 19, 2014.
  2. Baaziz, A. & Quoniam, L. (2013). How to use Big Data technologies to optimize operations in Upstream Petroleum Industry. International Journal of Innovation – IJI, 1(1), 19-25. doi:10.5585/iji.v1i1.4 .

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