エネルギッシュ

OPC-UA情報モデル:掘削と生産

概要

上流の石油・ガス産業では、事業会社は、彼らのために測定を行い、井戸を掘削する石油・ガスサービス会社、彼らを規制する政府機関、学界、そしてお互いに、ロスなく技術情報を交換する必要がある。これらの業界関係者や、アプリケーションや分析アルゴリズムを構築するシステムインテグレーターは、ソフトウェアやハードウェアシステムに関して、それぞれ独自の要件やルールを持っています。

1990年、オペレーターとサービス会社は、分析と視覚化のための技術データの伝送と長期管理を容易にすることを目的とした非営利コンソーシアムを設立した。1999年には、掘削業界向けにこれらのプロセスを定義するグループが発足し、WITSML標準が策定された。同様のグループは、生産業務に関する石油・ガス特有の標準の定義も開始した。これらの標準はすべて、市場で何年も使用され、採用した企業に価値をもたらしている。

年月が経つにつれ、石油・ガス生産業務はより高度化し、オペレーターのIT業務や下流(改良 )業務との統合が進んでいる。これと並行して、石油・ガスの掘削という危険なプロセスも自動化され、最終的には完全に自律化されることを視野に入れている。これらのトレンド(掘削システムの自動化と改良 資産との統合)により、石油・ガス上流業界は、OPC Foundation の領域であるプロセス制御の世界との緊密な統合を模索している。

業界関係者は、OPC UAを閉ループプロセス制御のための将来的な技術として選択し、リグや現場でのより多くのシステムにOPC UAを搭載し始めました。そのため、OPC UAが既存のWITSMLやPRODMLのデータソースやデータ送信先と調和して動作する必要性が出てきました。

技術コンテンツ

このプロジェクトでは、OPC UAがPRODMLとWITSMLのデータをどのように利用し、標準的な方法で生成するかを記述した3つの標準規格を作成する予定です。これらのうち最初に作成されるのは、ETPとともにWITSML v2.0に対応する標準です。

これらの仕様には以下が含まれる:
– 共通用語の説明
– サポートされるアーキテクチャ
– エナジスティクスMLの構造を表す情報モデル
– 情報の流れで使用されるメソッド。

背後にある企業

エナジスティクスの会員は100社を超えるが、ここには掲載されていない。特に、
– Baker Hughes – a GE company
– Infosys
– Kongsberg
– Statoil
– Total
– Yokogawa この取り組みを特に積極的に支援しているエナジスティクスとOPC Foundation の会員がいる。

石油学会掘削システム・オートメーション技術部会会員。

詳細情報

連絡先

  • WITSMLやPRODMLに関するご質問、プロジェクト全般に関するお問い合わせは、Energistics CTOのJay Hollingsworth(ジェイ・ホリングスワース)までご連絡ください。
  • OPC UA に関するご質問は、Energistics Companion Specs の OPC コンサルタントであるPaul Hunkar(DS Interoperability) までお問い合わせください。Paul.Hunkar[at]dsinteroperability.comまでご連絡ください。

エナジスティクスについて
エナジスティクスは、石油・ガス上流業界におけるオープンな技術データ交換標準の開発・採用の促進、管理、提唱を行う世界的な非営利会員制組織である。中立的かつ協力的な促進環境で、上流業界の専門家を結束させることを目的としています。エナジスティクスの会員は、総合石油会社、独立系石油会社、国営石油会社、油田サービス会社、ハードウェアおよびソフトウェアベンダー、システムインテグレーター、規制機関、グローバルな標準ユーザーコミュニティで構成されています。

WITSML標準は、坑井や掘削関連データの一貫した高品質な転送を提供する。WITSMLの商業的用途としては、坑井現場からリアルタイムのオペレーションセンターへのデータ転送、アプリケーション間での坑井関連データの移動、掘削作業のリアルタイムな利用可能性、掘削作業のアーカイブ履歴などがある。

PRODML標準は、生産井からの生産関連データの一貫した高品質な転送を可能にします。これには、生産監視センターへのデータ転送、データベースやアプリケーション間での生産関連データの移動、生産作業のアーカイブなどが含まれる。PRODML標準によって移動されるデータの種類は、流体配管ネットワークの静的な記述、パートナーや規制当局への生産量の通常の報告、分散ファイバーセンシングからのペタバイトスケールの高密度技術データなど、最も多様です。