Abu Dhabi, emirat terbesar dari tujuh emirat di Uni Emirat Arab (UEA) dalam hal luas wilayah dan populasi, merupakan salah satu sumber hidrokarbon terkaya di dunia. Hampir sembilan persen dari cadangan minyak dunia yang diketahui dan lima persen dari cadangan gas alamnya terletak di dalam batuan karbonat jauh di bawah gurun dan perairan Abu Dhabi.
ADNOC adalah salah satu produsen minyak dan gas terbesar di dunia. Perusahaan ini mengakui nilai dari penggabungan AI ke dalam proses bisnisnya untuk mengoptimalkan operasi, meningkatkan pemulihan, dan meningkatkan pengambilan keputusan. ADNOC memimpin adopsi AI dengan merampingkan cara mereka mempelajari reservoir hidrokarbon Abu Dhabi.
Produsen minyak seperti ADNOC berusaha memaksimalkan efisiensi perolehan minyak dengan menggunakan sumur yang paling sedikit, jumlah air yang paling sedikit, dan pengeluaran yang paling rendah. Untuk mencapai tujuan ini, para insinyur membuat model simulasi reservoir digital untuk menguji perilaku reservoir, termasuk ruang penyimpanan (porositas), kemampuan mengalir (permeabilitas), dan jumlah minyak (potensi pemulihan). Model-model ini memungkinkan para insinyur untuk mempertimbangkan karakteristik pengembangan yang berbeda, termasuk jarak sumur, jenis sumur, jumlah sumur, dan skema pemeliharaan tekanan.
Kemampuan Tinggi
Solusi IBM Watson® dapat menganalisis 527 per detik
Klasifikasi Gambar
Memberikan ADNOC kemampuan untuk mengklasifikasikan hingga 25.000 gambar per hari
Dasar dari akurasi prediksi simulator reservoir—yang digunakan untuk memandu keputusan pengembangan lapangan bernilai miliaran dolar oleh manajemen—adalah ketepatan model geologi. Geologi mengandalkan deskripsi batuan mikroskopis visual yang diperoleh dengan menggunakan mikroskop optik dalam proses yang lambat dan memakan waktu lama, yang nyaris tidak berubah sejak lahirnya geologi modern pada tahun 1793.
Selain itu, ketika seorang petrografer dengan pengalaman puluhan tahun pensiun, ADNOC kehilangan akumulasi pengalaman orang tersebut. Dan dengan begitu banyak pilihan karier yang serba cepat dan sangat teknis, hanya sedikit anak muda yang memilih untuk menjadi petrografi. Karena alasan ini, ADNOC mencari cara untuk mempertahankan pengalaman para ahlinya dan meningkatkan prosesnya, mungkin di dalam mesin.
Selama beberapa tahun terakhir, IBM telah berfokus pada inisiatif Industri 4.0 di industri minyak, gas, dan petrokimia di Timur Tengah, dengan memimpin program transformasi digital. Bermitra dengan perusahaan-perusahaan minyak nasional di kawasan ini merupakan prioritas utama karena IBM berupaya memberikan nilai melalui kemitraan pragmatis yang berpusat pada AI, pembelajaran mesin, Internet of Things (IoT), keamanan siber, dan blockchain.
Pada saat yang sama, Hani Nehaid, Pemimpin Tim Geoscience ADNOC, dan timnya sedang mempertimbangkan penggunaan AI untuk menambah dan mempercepat proses deskripsi penampang tipis. Jadi, ketika Nehaid, bersama dengan Douglas Boyd, Technical Center Petrophysicist dan Hesham Shebl, Technical Center Geologist (Petrografer), bertemu dengan perwakilan IBM pada acara makan malam industri, potensi pemanfaatan solusi AI dan Watson untuk mengatasi tantangan ini dengan teknologi pengenalan visual menjadi topik yang menarik.
Boyd menjelaskan: "Kami berdiskusi singkat dengan perwakilan IBM tentang bagaimana kami bisa mengejar aspirasi ini. Kami mulai dengan bekerja sama dengan ilmuwan data mereka untuk melatih platform ini berulang kali. Kemudian kami menyiapkan satu set sampel kecil untuk dianalisis sebagai bukti konsep. Hal ini memberikan hasil yang sangat akurat, setara dengan petrografer kami yang paling berpengalaman. Kami sangat terkesan, dan kami bergerak maju dari sana.”
Dalam hal ini, tim IBM yang terdiri dari perwakilan dari divisi IBM Industry, IBM Services® dan IBM Cloud® bekerja sama dengan ADNOC untuk memulai tahap pertama dari proyek multi-fase. Bersama-sama, mereka bergerak dari tugas-tugas yang sederhana ke tugas-tugas yang semakin sulit, dengan menggunakan elemen-elemen yang digerakkan oleh AI, yaitu pengenalan gambar kognitif, pemrosesan bahasa alami, dan regresi. Tim menghabiskan waktu empat minggu untuk melatih layanan IBM Watson Visual Recognition untuk melabeli gambar batuan dua dimensi (2D) sesuai dengan karakteristik visualnya.
Seiring dengan berlanjutnya proyek ini, tim berencana untuk melatih solusi Watson untuk mengekstrak informasi tambahan dari gambar. Shebl menjelaskan: "Kami ingin memperluas data penampang tipis citra batuan yang kami tangkap dari bawah permukaan Abu Dhabi. Banyak keputusan manajemen dan pengembangan yang kami buat didasarkan pada sifat dan interpretasi yang dibuat oleh petrografer kami. Semakin banyak titik data yang dapat kami gunakan, semakin baik dan efisien model, rencana pengembangan, dan pemulihan hidrokarbon akhir kami. Ini sangat penting untuk kesuksesan industri kami.”
Penggunaan AI oleh ADNOC untuk meningkatkan penelitian geologi telah berhasil. Meskipun pengeboran dan pemindaian sampel batuan harus tetap menjadi proses manual, klasifikasi gambar sekarang jauh lebih cepat dan lebih otomatis. Karena Watson dapat menganalisis 527 gambar per detik, menganalisis semua sampel yang diambil dari satu reservoir sekarang hanya membutuhkan waktu beberapa menit-bukan berbulan-bulan.
Di luar peningkatan kecepatan klasifikasi, Nehaid dan timnya sudah mengalami beberapa keuntungan utama lainnya dari solusi Watson yang digerakkan oleh AI. Dengan waktu analisis berkurang secara signifikan, ADNOC dapat mengevaluasi lebih banyak sampel batuan dari lebih banyak sumur, menghasilkan lebih banyak data deterministik. Ini, pada gilirannya, mengarah ke model bawah permukaan yang lebih akurat dan efektif.
Solusinya juga meningkatkan konsistensi. Kata Nehaid: “Dua ahli geologi yang berbeda dengan tingkat pengalaman yang berbeda akan memberikan tingkat akurasi yang berbeda dalam deskripsi batuan mereka. Dengan IBM Watson, kami memastikan bahwa deskripsi dan interpretasi selalu berada di tingkat ahli dan akan tetap konsisten selama bertahun-tahun." Ia melanjutkan: "Faktor-faktor ini meningkatkan model bawah permukaan kami, yang pada gilirannya secara signifikan mengurangi risiko dan mendukung keputusan investasi yang lebih baik dalam pengembangan lapangan bernilai miliaran dolar."
Library AI IBM Watson memberi ADNOC cara untuk melestarikan pengalaman puluhan tahun para petrografernya tanpa harus menjalani proses bertahun-tahun untuk membawa para ahli baru. Kata Nehaid: "Solusi ini memungkinkan kami membebaskan waktu ahli geologi kami untuk fokus pada pembuatan model, serta mentransfer pengetahuan dan pengalaman para ahli kami ke alat berat sehingga kami dapat memanfaatkan pengalaman mereka setelah mereka pindah."
Nehaid dan timnya optimis tentang masa depan proyek. Shebl mengatakan: “Pada akhirnya, saya melihat pembelajaran mesin membantu seluruh proses menciptakan model geologi yang representatif dan membantu kami menciptakan pemahaman yang jelas tentang bawah permukaan. Kemitraan teknologi dan inovasi mutakhir memungkinkan kami untuk membuat rencana pengembangan yang membantu kami mencapai tujuan strategis kami: untuk meningkatkan pemulihan di akhir kehidupan lapangan hingga 70%, dan pada akhirnya membantu menciptakan ADNOC yang lebih menguntungkan di hulu.”
IBM juga terdorong oleh keberhasilan keterlibatan ADNOC. Talal Malas, Cognitive and Analytics Practice Leader di IBM Middle East and Africa, menjelaskan: "Kami percaya bahwa AI adalah kemitraan antara manusia dan mesin. Inisiatif dengan ADNOC ini merupakan salah satu kasus penggunaan yang paling menarik dalam industri bahan kimia dan perminyakan-geologi kognitif, yang meniru ahli geologi dan petrofisika dalam mengklasifikasikan sampel batuan dengan akurasi tinggi dalam skala yang sangat besar. Ini adalah contoh sempurna tentang bagaimana AI meningkatkan produktivitas dan membebaskan para ahli yang sangat terampil untuk melakukan aktivitas yang bernilai lebih tinggi."
Yahya Mahmoud, Industry Leader for Industrial Products and Chemicals and Petroleum Industry for IBM Middle East and Africa, menambahkan: "Di IBM, kami percaya akan inovasi yang penting, bagi perusahaan kami dan bagi dunia. Kami berani menciptakan ide-ide orisinal dengan fokus dan dedikasi untuk kesuksesan klien kami. Kemitraan antara ADNOC dan IBM mewujudkan nilai-nilai ini. Seluruh rantai nilai dibangun dari geosains, sangat intuitif untuk memulainya dari sana. Kami memiliki aspirasi yang sama dengan ADNOC untuk mengembangkan solusi lebih lanjut guna memanfaatkan lebih banyak titik data dari bawah permukaan untuk meningkatkan perolehan hidrokarbon."
Didirikan pada tahun 1971, ADNOCTautan Eksternal (tautan berada di luar ibm.com) adalah kelompok perusahaan energi dan petrokimia yang terdiversifikasi. Perusahaan ini memproduksi sekitar tiga juta barel minyak dan 10,5 miliar kaki kubik gas mentah setiap harinya. Kegiatan hulu, tengah, dan hilirnya yang terintegrasi dilakukan oleh 14 anak perusahaan dan perusahaan patungan.
Hukum
© Hak Cipta IBM Corporation 2021. IBM Corporation, IBM Services, New Orchard Road, Armonk, NY 10504
Diproduksi di Amerika Serikat, Juli 2021.
IBM, logo IBM, ibm.com,IBM Cloud, IBM Services, dan IBM Watson adalah merek dagang dari International Business Machines Corp., terdaftar di banyak yurisdiksi di seluruh dunia.Nama produk dan layanan lainnya mungkin merupakan merek dagang dari IBM atau perusahaan lain.Daftar merek dagang IBM saat ini tersedia di web di “Informasi hak cipta dan merek dagang” di https://www.ibm.com/id-id/legal/copytrade.
Dokumen ini adalah yang terbaru pada tanggal awal publikasi dan dapat diubah oleh IBM kapan saja. Tidak semua penawaran tersedia di setiap negara tempat IBM beroperasi.
Data kinerja dan contoh klien yang dikutip disajikan hanya untuk tujuan ilustrasi. Hasil kinerja aktual dapat bervariasi, tergantung pada konfigurasi dan kondisi pengoperasian tertentu. INFORMASI DALAM DOKUMEN INI DISEDIAKAN "SEBAGAIMANA ADANYA" TANPA JAMINAN APA PUN, BAIK TERSURAT MAUPUN TERSIRAT, TERMASUK TANPA JAMINAN UNTUK DAPAT DIPERJUALBELIKAN, KESESUAIAN UNTUK TUJUAN TERTENTU, DAN JAMINAN ATAU KETENTUAN APA PUN YANG TIDAK MELANGGAR. Produk IBM dijamin sesuai dengan syarat dan ketentuan perjanjian yang mengatur penyediaan produk tersebut.