JMP データ分析ソフトウェアを使用すると、石油およびガスのリーダーは、新しいデータ ソースからインテリジェンスを作成し、型にはまらない坑井での探査の最適化からダウンホール プロセスの効率の改善まで、すべてをコーディングを学ぶ必要なく管理できます。
石油およびガス産業の生産 – だから何?
石油とガスによる産業生産には、探査、掘削、井戸の完成、生産、分離と処理、保管と輸送、加工、販売、使用などの膨大な数の活動が含まれます。
石油とガスは、全世界のエネルギーの 57% 以上に貢献しています。 エネルギーインフラや輸送システムを含む私たちの現代文明は、主に石油とガス産業に基づいています。
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化学製品の生産は、石油とガスの重要な部分です。 約7万種類の化学製品が石油から生まれています。 これらの製品は、農業、運輸、機械、電子機器、繊維、照明、建設、地質学、建材などの産業に欠かせないものです。
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石化製品生生産の流れ絵_文档下载 (docsou.com)JMPの活動
極めて重要な石油およびガス産業は、JMP で最も困難な科学的および工学的問題にどのように取り組んでいますか?
地球物理学者と貯留層エンジニアは、石油生産を本格的に開始する前に、必要な定量分析を実行する必要があります。そのため、JMP を使用して貯留層の性質を理解し、炭化水素の回収を最適化し、坑井ログと地震データを活用して情報を解釈し、生産を改善します。決定。
掘削と仕上げ エンジニアは、坑井の性能を最大化しながらコストを削減するというプレッシャーにさらされています。 彼らは JMP を使用して分析掘削戦略を構築し、効率を改善して不要なコストを削減し、機器の故障を検出して掘削のダウンタイムを短縮し、完了効率を改善しています。
化学者は、化学製品の製造に関連する品質、収率、および製造コストに影響を与える複雑な要因を理解するために、下流プロセスの製造工程を定期的に調査しています。 JMP を使用することで、原油とガスのプロセスをより効果的に監視して、一貫した製品品質を確保し、潜在的なバッチ障害をより迅速に特定し、分析ワークフローを自動化して、プロジェクト関係者向けのステータス レポートと概要レポートを準備する時間を節約できます。
Brazca の Stephen Brammer が証言しているように、複雑な地理空間情報を評価してアフリカでの鉱物採掘の機会を判断するという課題に直面して、彼らは JMP から大きな価値を得てきました。スティーブンと彼のチームは、JMP スクリプト言語 (JSL) を使用して、地理統計クラスター分析の新しい方法を構築しました。JMPスクリプトだけで実装された彼らの斬新なアプローチは、時間とお金を節約し、地質条件の変化に応じて、より迅速で実用的なビジネス上の意思決定につながりました。 彼らのソリューションの拡張アプリケーションには、自然科学や、画像処理、ロジスティクス、マーケティング、パターン認識など、データの空間位置が重要な他の分野の無数の分野が含まれる可能性があります。
「The OG」業界におけるJMPのお客様の成功事例と販売実績
ExxonMobil は、小規模な地域企業から、世界最大の上場企業の 1 つに成長し、デジタル トランスフォーメーションの先駆的な初期提唱者になりました。 最近、アジア太平洋地域の ExxonMobil Operations は、多変量プロセスの監視と分析について概説しました。
JMP のシステムにより、エンジニアリング チームは、プロセス監視に対するより予測的または規範的なアプローチに移行するというビジョンを実行できます。
この取引により、合計で年間 500 万ドルを超える価値提案と、プロセス監視分析時間の 30% 削減が達成されました。
現在、OG には JMP を使用している企業の例が数多くあります。
ExxonMobil は、JMP を利用して組織の大幅な節約と継続的なプロセスの改善を行っている業界の企業のおそらく最良の例です。
- JMP のカスタマイズにより、極端な価値を分析するための使いやすく拡張可能なツールが作成され、検査プロセスを最適化し、人的エラーを排除することができました。このイニシアチブにより、年間 20 万ドルの節約が実現し、極端な価値分析を含むあらゆるアプリケーションのスケールアップの可能性が大きくなりました。
- 段階的な品質改善が必要になったとき、Global Surface Spot Team は JMP の Functional Data Explorer (FDE) プラットフォームと主成分分析 (PCA) および異常値分析 (Explore Outliers) を使用して、年間 200,000 ドルの節約を実現しました。
- JMP で開発されたカスタマイズされたテイク オア ペイ契約最適化ツールは、エクソンモービルの契約交渉担当者に 1,000 万ドルものコスト削減の可能性を提供し、契約交渉中に大きな競争上の優位性をもたらしました。
Well-Trace アドインを使用した業界ショーケース
この例は、強力でありながら比較的シンプルなアプリケーション (ユーザーが掘削の軌跡をすばやく簡単に視覚化し、独自の 3D 座標データを作成できるようにする) が、JMP の動的で高速な視覚化機能を利用することで、製品の「粘着性」を高める方法を示しています。
JMP のシステム エンジニアである Peter Polito が開発した Well-Trace アドインを使用すると、3 つの入力だけで、ドリル ビットがたどった 3 次元の掘削経路全体を再構築して、油井抽出のために効率的にアクセスして掘削することができます。
必要な 3 つの入力は、方向調査によって収集されたもので、深さ、傾斜角、方位角です。深さは、本質的に井戸に掘削された総距離です。 傾斜は、基本的に増分階段 (0 ～ 90 度の増分) に従う調査ポイント間の坑井です。方位角はコンパスの方向、つまり真北に対する相対的な方向です。これら 3 つの入力だけを考えると、加えるJMP で 3 次元 (X、Y、Z 方向。ウェル トレースとも呼ばれます) で取得した掘削パスをすばやく簡単に再構築するために使用できます。
入力が生成され、JMP で報告され、XYZ 座標が生成され、Scatterplot 3D Platform (Graph > Scatterplot 3D) を介してアドインでプロットされた次の例を考えてみましょう。
井戸の視覚的な痕跡を再構築するために使用される幾何学的計算に関する追加情報は、参照記事にあります。 1 . 以下に示す分析は、サンプル データ ファイルからのものです。 WellTraceExampleData.jmpここに直接リンクされています。また、JMP ユーザー コミュニティでも利用できます。 ( 2 ）。
JMP で利用可能なデータ フレームのプレビュー: (n=123 観察)
アドインの開始ダイアログ ウィンドウ内で、深さ、傾斜角、方位角の変数をそれぞれの役割にキャストし、[OK] をクリックして 3D 散布図を起動します。
選択した行にカスタム カラーを割り当てて、視覚的に区別しやすくすることができます。
たとえば、4,963 フィートから 6,108 フィートの深さでは、TVD の変化率は比較的一定であり (赤でマークされた点で示されます)、その後 (深さが増加する方向に) 急激な増加を開始することがわかります。約 8,401 フィート (紫色でマークされたポイントで示されます):
グラフ領域を右クリックして [設定] (3D 表示設定) を選択するだけで、視覚化を強化するために 3D 散布図をさらにカスタマイズできることに注意してください。
最後に、グラフ ビルダー プラットフォーム ([グラフ] > [グラフ ビルダー]) を使用し、JMP の動的リンク機能を使用して、変数間の関係を確認することで、深さ、傾斜角、および方位角の間の関係の追加の側面を JMP で調べることができます。
[選択された行] の下の右クリック オプションとしてデータ ビューを呼び出して、ユーザーがアクティブに選択したデータ テーブル内の行のみを表示できます (これらは、以下に示すように、別のリンクされたデータ テーブル ビューで開かれます)。
競争環境におけるデータ分析: なぜ JMP なのか?
今日利用可能な分析ソフトウェア ツールやプログラミング言語は、Python、Matlab、Tableau、Spotfire、R など、他にもたくさんあります。JMP が、石油およびガス業界のお客様にとって強力なソリューションである理由は何ですか。 ?
JMP は、ポイント アンド クリック インターフェースで高速かつ簡単に使用でき、インタラクティブな視覚化を提供するため、顧客はデータを見て触ることができます。この機能は、問題にアプローチするのとほぼ同じ方法で、相互作用と探索を通じてデータを理解したいと考えている石油およびガスの科学者やエンジニアにとって、ソフトウェア アーキテクチャのおそらく最も素晴らしい部分です。
最後に、JMP は強力な最先端の統計手法を提供します。これらはコードなしで簡単に展開でき、Python などの一般的なプログラミング言語との統合と拡張が容易です。
謝辞:
感謝いたします@ChuckBoiler 、 @ピーター_ポリート、 と@ジェイソン_ウィギンズJMP Statistical Discovery, LLC の思慮深い貢献と、石油とガスに関する業界独自の視点に対して。また、石油およびガス業界での経験を JMP にもたらしてくれた @NicholasShelton の功績にも感謝します。
参考文献:
