Cognite Data Fusion™はどのようにして石油メジャーのデータ活用までの時間を短縮したのか

あるグローバルな総合エネルギー企業は、Cognite Data Fusion™を含むCogniteのDataOpsプラットフォームを利用し、EDM、Petrel、SiteComなど8つの異なるシステムのデータを統合、コンテキスト化し、坑井計画プロセスを改善しました。

データの解放、コンテキスト化、可視化

Cogniteは、石油・ガス業界の企業がデータからインサイトを引き出し、業務を迅速、安全かつより持続可能なものにできるように支援します。

一例として、Cogniteは、野心的なデジタル化のアジェンダを推進するグローバルな総合エネルギー企業と連携しています。このアジェンダの一環として、Cogniteと同社の専門家チームはEDM、Petrel、SiteComを含む複数のシステムからデータを解放、コンテキスト化し、坑井計画プロセスを改善しました。

これまでユーザーは、過去に掘られた坑井を参照し、分析を行うために8つの異なるデータソース（ケーシングアセンブリ、リスク、掘削データ、軌跡、公開坑井データ、坑井の深さ、坑井ログ、建設文書）にアクセスする必要がありました。共同作業チームは、これらのデータソースからデータを解放し、Cognite Data Fusion™に集約し、クラウド上で簡単かつ安全にアクセスできるようにしました。

データを解放したら、データをコンテキスト化する必要があります。このプロセスでは、構造化データ（地理空間データや坑井データなど）と非構造化データ（文書、画像、レポート、スプレッドシートなどのソースからみつかった情報）を結合します。

開発チームは解放・コンテキスト化された過去に掘られた坑井のデータを、Cognite Data Fusion™上に構築されたアプリケーションに流しました。このアプリケーションによって、異なるデータを閲覧するために複数の異なるシステムにアクセスする必要がなくなり、分析ワークフローが大幅に効率化されました。

たとえば、エンジニアはキーワードを入力するか地図上でポリゴンを描き、過去に彫られた坑井とそれに関連するすべての構造化データと非構造化データを探せます。これらのデータとして、坑井図、同社のデータウェアハウスの坑井ヘッダーデータ、EDMのケーシングセクション情報、Petrel Studioのフォーメーショントップ、SiteComの過去の掘削データなどがあります。

解放、コンテキスト化された構造化データと非構造化データの両方を活用することで、地下作業や掘削作業での当て推量をなくせます。人による偏った見方を排除し、処理時間を短縮し、コラボレーションを強化し、地球科学エンジニア、掘削エンジニア、石油エンジニアをイノベーターにします。

Cognite Data Fusion™とCogniteのビジネスアプリケーションスイートを組み合わせることで、計画と運用を完全に統合し、地下掘削の専門家がデータに基づく決定を下せるようになり、決定から価値を作り出すまでの時間を削減できます。

この事例では、過去に掘削された坑井についてのデータを解放、コンテキスト化することで、いくつかの恩恵がもたらされました：

• データが民主化され、誰もがデータにアクセスしやすくなりました。異なるデータソースの情報に手作業でアクセスしつなぎ合わせるかわりに、ユーザーは業務に必要なすべてのデータを一つの場所で探せます。これにより、坑井計画にかかる時間を数ヶ月から数週間に短縮でき、短縮できた時間を収益につながる活動に再投資できます。
• データが柔軟になりました。単一のユースケースに関連づけデータをサイロに閉じ込めるかわりに、データは他の坑井の建設と地下でのユースケースに再利用できます。これにより、モデルの構築、デプロイ、他のアセットへの拡張にかかるコストを削減できます。
• データベースが監査可能になりました。ユーザーは常にどのデータセットが検証済みで、デジタルワークフローを実行できるか把握できます。これによって、データに対する信頼が増し、専門家が時間と費用を削減するための決定を支援できるようになりました。