Sistema de superficie

Equipos de superficie automatizados

Erdos Miller valora la automatización en las plataformas por su capacidad directa para mejorar la seguridad. Los equipos de perforación automatizados pueden funcionar 24 horas al día sin fatiga. Creemos que la simple supervisión de los equipos en el emplazamiento de la plataforma proporcionará un beneficio de reducción del tiempo de inactividad a través de programas de mantenimiento preventivo.

Todos hemos oído hablar del IoT y de la inteligencia artificial. Son palabras de moda que sería difícil evitar. En la industria del petróleo y el gas no es diferente. En particular, el propio emplazamiento de perforación tiene una mezcla de equipos heredados sin sensores y algunas piezas con sensores aislados que solo proporcionan un valor limitado a su fabricante. De los fabricantes capaces de recopilar datos de sus equipos, aún son menos los que los utilizan para tomar decisiones.

Como consultores de ingeniería para la industria del petróleo y el gas, creemos que aportamos una perspectiva única y, además, experiencia para ayudar a las empresas interesadas en rentabilizar su inversión en equipos más inteligentes. No basta con recopilar los datos, también hay que saber cómo almacenarlos para poder interpretarlos. Gracias a la interpretación de las máquinas y la ingeniería, los fabricantes podrán aprovechar las ventajas de añadir sensores a sus equipos incorporando mantenimiento preventivo para las líneas de productos existentes y mejoras para las líneas de productos futuras.

Nuestra experiencia

Nos basamos en las lecciones aprendidas en otros sectores que ya han pasado por esta revolución del IoT y la detección inteligente. Algunas de estas lecciones deberían ser sencillas, pero en muchos casos se pasan por alto. La primera de ellas es en realidad la más olvidada. La interfaz de usuario del dispositivo es uno de sus aspectos más críticos. Aunque dedique miles de horas a diseñar un sistema de adquisición de datos casi perfecto para su equipo, si su personal de campo no puede tomar decisiones rápidas basándose en la información presentada, todo será un desperdicio. Su interfaz de usuario debe ser capaz de asimilar todos los datos, tomar algunas decisiones entre bastidores y presentar al usuario sólo la información más crítica. Los usuarios de campo trabajan largos turnos y deben poder identificar los problemas de inmediato y ser capaces de actuar con rapidez. Además, el equipo de ingenieros debe poder entrar en detalle y depurar los problemas sin entorpecer la visión del personal de campo. Así pues, la interfaz de usuario acaba siendo un acto de equilibrio entre lo práctico y lo técnico que Erdos Miller ha implantado con éxito en muchos tipos de equipos.

La segunda lección que hemos aprendido es que existe un equilibrio entre la potencia de cálculo en el dispositivo y en la nube. Por un lado, la computación en la nube es probablemente el mejor lugar para procesar grandes conjuntos de datos. Muchas empresas de aprendizaje automático desplegarán sus soluciones en la nube para aprovechar la potencia de cálculo y las capacidades de almacenamiento de datos. Sin embargo, el claro inconveniente de este escenario para un fabricante de equipos de perforación es que tendrá que llevar todos sus datos a la nube. Las zonas en las que se desarrolla la industria del petróleo y el gas no suelen estar bendecidas con una gran conexión a Internet. La mayoría de las conexiones a Internet se realizan a través de una tarjeta de teléfono móvil o una conexión por satélite, y enviar todos los datos a la nube supondrá un gasto considerable para el proveedor de la conexión. La lección que hemos aprendido es que hay que realizar parte del procesamiento y las decisiones en el dispositivo antes de enviarlo a la nube. Algunas técnicas serían promediar los datos cuando sea razonable. Un ejemplo fácil es cuando se pueden muestrear datos de presión 1000 veces por segundo y no se producen cambios de presión durante ese tiempo, se puede enviar un solo paquete en lugar de 1000. Otro ejemplo fácil es cuando se muestrea la temperatura, probablemente no se necesiten datos de 1000Hz, por lo que enviar este valor una vez por segundo o incluso minuto suele ser suficiente dependiendo del tipo de equipo.

Cada tipo de equipo aporta nuevos retos y lecciones aprendidas. No somos expertos en todos los equipos de perforación, pero puedo apostar a que podemos ahorrarle algunas lecciones aprendidas si nos embarcamos juntos en un proyecto para su equipo específico. Una breve lista de algunos tipos de equipos con los que tenemos experiencia directa son:

• Centrifugadoras
• Top Drives
• Bombas de lodo
• Bombas de fracturación
• Herramientas de torsión (Iron Roughnecks)
• Preventores de reventones (BOP)
• Equipos de superficie MWD
• Sistemas EDR

Para los que saben embarcarse solos

Algunas empresas tendrán experiencia suficiente para embarcarse solas en proyectos de IoT/sensores inteligentes. Eso no significa que tengan que resolver todos los problemas que han resuelto las empresas que les precedieron. Tenemos algunas herramientas gratuitas que ofrecemos a aquellos ingenieros valientes que deseen desarrollar proyectos internamente. Utilizamos estas herramientas cuando lanzamos líneas de productos, así que ¿por qué no ayudar a otros para que todos podamos empezar a resolver juntos algunos problemas mayores? Permítenos presentarte algunas herramientas que te ayudarán a no reinventar la rueda y te permitirán centrarte en resolver grandes problemas.

¿Ya está recopilando datos?

Seguramente ya se lo habrá dicho algún directivo trajeado:

El proyecto es sencillo:

Es posible que ya haya pensado: "Vale, pero ¿qué quiere decir con 'utilizar' ? Nosotros tuvimos la misma experiencia la primera vez que añadimos sensores a los equipos. De hecho, enseguida nos dimos cuenta de que los datos se volvían abrumadores. Imagínese intentar interpretar o representar gráficamente millones de puntos en Excel. Desarrollamos internamente una herramienta basada en LabVIEW que ayuda a correlacionar diferentes conjuntos de datos en un solo lugar. WAVE es nuestro software de visualización e interpretación de datos que ofrecemos gratuitamente a nuestros colegas ingenieros y analistas de datos. Si desea obtenermás información, haga clic aquí .

¿Necesita una interfaz con otros sistemas de la plataforma?

En Norteamérica, el protocolo estándar utilizado se denomina Especificación de Transferencia de Información de Pozos o WITS ( Wellsite Information Transfer Specification ). Este protocolo permite a los operadores y a las empresas de servicios desarrollar sistemas y disponer de un medio estándar de comunicación entre ellos. Para los desarrolladores curiosos tenemos una entrada de blog que entra en más detalleaquí. Para el resto de nosotros, WITS es importante porque si se espera que su equipo proporcione datos al EDR debe utilizar este protocolo .

Además de comunicarse con el EDR, algunos sistemas dependen de los datos de otros para tomar decisiones. Un ejemplo de sistemas que senecesitan mutuamente son los sistemas de superficie MWD. Proporcionan información de perforación recogida en el fondo del pozo al EDR y permiten al perforador direccional tomar decisiones en tiempo real. Una de las mejoras que se conocen para mejorar un sistema MWD de superficie es conocer la profundidad real. En la mayoría de los sistemas esto depende de que el usuario introduzca la información de profundidad, pero algunos sistemas tienen una entrada de un sensor de carga de gancho o incluso un puerto WITS para recibir esa información para una entrada más fiable de la profundidad del pozo al MWD. Imagínese que la bomba delodo pudiera enviar información del sensor a la centrifugadora cuando hay demasiados sólidos en la bomba. Esto no es ciencia espacial, es un escenario muy realista gracias a WITS.

Si usted está desarrollando la interfaz de software para hablar WITS y prefiere probar en el laboratorio en lugar de en un sitio de perforación, entonces estás de suerte. Para ellohemos desarrollado una aplicación de software llamada Simulador WITS .A pesar de lo divertidas que resultan las pruebas en plataformas reales, nos gusta validar todo lo posible antes de ponerlas en marcha para no afectar al rendimiento de la plataforma ni introducir potencialmente tiempo no productivo (NPT). El simulador de WITS le permitirá generar y recibir tráfico WITS para probar su aplicación en un entorno con aire acondicionado a baja presión. Para obtener más información sobre esta herramienta gratuita, haga clic aquí.

Nuestra limitación

Si ha leído hasta aquí puede que piense que somos expertos. Aunque tenemos experiencia y hemos aprendido muchas lecciones, aún nos quedan muchas por aprender. Un área en la que no somos expertos es en la ciencia de datos. Aunque no somos científicos de datos, hemos sido la interfaz entre el fabricante y la empresa de aprendizaje automático. Preferimos ceñirnos a los proyectos previos y dejar que las empresas de aprendizaje automático/inteligencia artificial hagan lo que mejor saben hacer. Esto nos permite centrarnos en recopilar los datos y empaquetarlos para entregarlos de forma correcta y coherente .