de.wedoany.com-Bericht: Die Abu Dhabi National Oil Company (ADNOC) hat in Zusammenarbeit mit SLB (Schlumberger) die Einführung eines KI-gestützten „Real-Time Operations Center (RTOC)"-Systems auf ihrer Flotte von über 120 Bohranlagen an Land und auf See angekündigt. Das Ziel des Systems ist es, die Effizienz der Bohrarbeiten zu steigern, das Tempo operativer Entscheidungen zu beschleunigen und ungeplante Stillstandszeiten zu reduzieren.
Diese Ausweitung des KI-Einsatzes ist Teil der Strategie von ADNOC, Betriebsabläufe zu optimieren und digitale Lösungen in allen Phasen der Exploration und Produktion zu verstärken. Derzeit beschleunigt die globale Energiebranche die Einführung intelligenter Anwendungen, um Produktivität und Anlagenverwaltungseffizienz zu steigern.
Das neue System verbindet die einzelnen Bohranlagen mit einer einheitlichen Plattform, sodass Betriebsingenieure die Leistung in Echtzeit überwachen und Betriebsdaten analysieren können. Das System bietet sofortige Visualisierungen, die helfen, potenzielle Probleme zu erkennen, bevor sie sich verschlimmern, und ermöglicht schnellere und präzisere operative Entscheidungen. Laut ADNOC kann das System herkömmliche Werkzeuge zur Verwaltung von Bohrarbeiten teilweise ersetzen und den technischen Arbeitsaufwand um 30 bis 40 Prozent reduzieren. Mithilfe automatisierter Dashboards und KI-Analysen können Ingenieure gleichzeitig zwei- bis dreimal so viele Bohranlagen überwachen wie zuvor, ohne dass die Überwachungseffizienz darunter leidet. Das System kann außerdem große Mengen an Bohrdaten in analysier- und entscheidungsfähige Informationen umwandeln und die Erstellungszeit für Betriebsberichte von mehreren Tagen auf wenige Stunden verkürzen. Die Echtzeit-Datenanalyse kann die Reaktionszeit bei Betriebsstörungen um 4 bis 12 Stunden verkürzen und in manchen Fällen dazu beitragen, Betriebsunterbrechungen von 1 bis 2 Tagen zu vermeiden, wodurch die Auswirkungen auf Produktionskontinuität und Betriebseffizienz verringert werden.
Musabbeh Al Kaabi, CEO der Explorations-, Entwicklungs- und Produktionsabteilung von ADNOC, erklärte, dass das System künstliche Intelligenz in den täglichen Bohrbau integriert, kontinuierlich operativen Mehrwert schafft und Teams dabei hilft, in großem Maßstab schnellere und effektivere Entscheidungen zu treffen. Das System wurde in den VAE entwickelt, und die Daten werden in der unternehmenseigenen Cloud-Umgebung im Inland gehostet, um Datensicherheit und operative Flexibilität zu erhöhen und den Aufbau einer unabhängigeren digitalen Infrastruktur zu unterstützen.
Rakesh Jaggi, Leiter des Digital Solutions-Geschäftsbereichs von SLB, erklärte, dass die DrillOps-Technologie Bohrdaten in Echtzeit erfassen und in operative Informationen umwandeln kann, um technischen Teams zu helfen, die Leistung zu optimieren und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Die Bereitstellung dieser Technologie in der souveränen Cloud-Umgebung von ADNOC schafft eine skalierbare digitale Grundlage zur Unterstützung KI-gesteuerter Abläufe.
Das RTOC-System basiert auf der von SLB entwickelten DrillOps-Lösung und bündelt Daten von verschiedenen Bohranlagen auf einer Betriebsplattform, um die Anlagenleistung zu verfolgen, potenzielle Risiken proaktiv zu überwachen und die Koordination zwischen Betriebs- und Ingenieurteams zu verbessern. Das System kann Analysen, die früher einen ganzen Tag in Anspruch nahmen, in wenigen Minuten durchführen; seine Grundlage ist die Kombination aus Betriebsdaten, fortschrittlicher Analytik und KI-basierten Erkenntnissen.
Die Ankündigung erfolgt zu einem Zeitpunkt, an dem die Öl- und Gasindustrie zunehmend KI- und Automatisierungstechnologien einsetzt, um die Betriebseffizienz zu steigern, Betriebskosten zu senken und Stillstandszeiten zu reduzieren, während gleichzeitig ein hohes Sicherheitsniveau und eine hohe Produktivität aufrechterhalten werden. Große Energieunternehmen arbeiten daran, digitale Technologien in alle Wertschöpfungskettenbereiche von Exploration und Bohrung bis hin zu Produktion und Anlagenverwaltung zu integrieren, um den Wettbewerb um Effizienzsteigerung und verbesserte Betriebsnachhaltigkeit zu bewältigen.
