Si prevede che il mercato globale dei Big Data nel settore petrolifero e del gas crescerà a un ritmo costante nel periodo di previsione 2024-2028.
I Big Data, noti anche come analisi dei Big Data, sono una tecnologia relativamente nuova che può essere utilizzata per gestire enormi set di dati che presentano sei caratteristiche chiavevolume, varietà , velocità , veridicità , valore e complessità . I processori in queste tecnologie affidabili devono essere molto rapidi e precisi. Il settore petrolifero e del gas ha recentemente subito una significativa trasformazione intensiva dei dati a causa dell'uso diffuso di dispositivi di registrazione dei dati nei processi di esplorazione, perforazione e produzione. Le applicazioni dei Big Data nel settore petrolifero e del gas includono il miglioramento della caratterizzazione/simulazione dei giacimenti, la riduzione dei tempi di perforazione, l'aumento della sicurezza delle perforazioni, l'ottimizzazione delle prestazioni delle pompe di produzione, il miglioramento della gestione delle risorse petrolchimiche, il miglioramento delle spedizioni e dei trasporti e il miglioramento della sicurezza sul posto di lavoro. Inoltre, i Big Data offrono alle aziende petrolifere e del gas una serie di vantaggi, tra cui la possibilità di estrarre più petrolio e gas dalle riserve di idrocarburi, ridurre i costi di capitale e operativi, aumentare la velocità e l'accuratezza delle scelte di investimento, migliorare la sicurezza e la salute dei lavoratori e ridurre le preoccupazioni ambientali.
Grande quantità di funzionalità di gestione dei dati dell'analisi dei Big Data che guida la crescita del mercato
Numerosi settori si stanno ancora adattando al concetto di Big Data e analisi. Tuttavia, il settore petrolifero e del gas è stato uno dei maggiori utilizzatori di questi servizi poiché utilizza molti dati per raggiungere decisioni tecniche. Per comprendere le dinamiche e presentare nuove tecnologie al mercato, varie aziende energetiche hanno investito molto in strumenti di visualizzazione, software sismici e altre tecnologie digitali negli ultimi anni.
Poiché l'analisi dei Big Data è uno degli obiettivi principali per oltre l'88% delle aziende, solo circa un terzo delle aziende è pronto a fornire il servizio. Grandi quantità di dati sono uno dei principali fattori che guidano il settore globale dei Big Data. Le aziende hanno bisogno di soluzioni big data per registrare automaticamente il comportamento e le prestazioni dei dati conservati nei loro sistemi informatici. La maggior parte delle aziende utilizza l'analisi big data per monitorare i propri asset e le proprie attrezzature, identificare problemi operativi e facilitare le riparazioni. Oltre il 60% ha imposto l'automazione di rete per assemblare una grande quantità di dati in ambienti diffusi come lungo oleodotti o fattorie remote.
Le aziende petrolifere e di benzina possono passare dal tradizionale monitoraggio in tempo reale a una previsione in tempo reale più rapida con le giuste soluzioni tecnologiche. Producono anche approfondimenti tattici che aiutano a incrementare la produzione e le prestazioni di perforazione, evitando al contempo i problemi esaminando rapidamente i dati tecnici e aziendali in arrivo e implementando tali informazioni in modelli complessi in tempo reale. Per i motivi sopra menzionati, si prevede che il mercato crescerà ulteriormente durante il periodo di previsione.
Crescente preoccupazione per l'ambiente e la sicurezza pubblica
Come accennato in precedenza, il settore petrolifero e della benzina genera una notevole quantità di dati dalle operazioni quotidiane. Ci sono molte sfide nel processo di ottimizzazione di petrolio e gas. Ad esempio, trovare petrolio sotto la superficie è un processo molto difficile, i giacimenti sono generalmente a 5.000-35.000 piedi sotto la superficie terrestre. Gli unici modi per localizzare e descrivere i giacimenti sono attraverso immagini a bassa risoluzione e costosi registri di pozzo (dopo che i pozzi sono stati perforati). Mentre i fluidi stessi sono intricati con una varietà di caratteristiche chimiche e fisiche, spostarsi attraverso la roccia verso il pozzo è una sfida difficile. Per eliminare questo problema, aziende e governi di varie nazioni si stanno muovendo verso la tecnologia dei big data. A causa di questi fattori, si prevede che il mercato registrerà un CAGR elevato durante il periodo di previsione.
Costa molto generare petrolio dall'area sotterranea. Costo, quantità e accessibilità al mercato devono essere tutti considerati durante la produzione di un barile di petrolio, che richiede una notevole quantità di scienza, attrezzature e manodopera. Durante l'esplorazione petrolifera possono sorgere preoccupazioni per l'ambiente e la sicurezza pubblica. Pertanto, per risolvere questo problema le persone stanno adottando la tecnologia Big Data, grazie alla quale si prevede che il mercato registrerà un CAGR elevato durante il periodo di previsione.
I Big Data riducono drasticamente i rischi e ottimizzano i costi associati alle operazioni e alla salute, sicurezza e ambienteaiutano a evitare risultati indesiderati durante la perforazione, come calci, previsione della manutenzione/tempo di fermo della perforazione, miglioramento dei parametri di perforazione, prevenzione di esplosioni, schivata di condizioni di lavoro pericolose prodotte e riduzione dei rischi ambientali utilizzando dati meteorologici o informazioni sulla pianificazione della forza lavoro.
Crescente investimento nel settore petrolifero e del gas alimenta la crescita del mercato
Ad oggi, la crescente domanda di petrolio e l'aumento degli investimenti nel settore petrolifero e del gas stanno guadagnando terreno, grazie alla quale anche la necessità di Big Data nel settore petrolifero sta crescendo rapidamente. Ad esempio, per l'attuale anno finanziario, Indian Oil Corp. e Bharat Petroleum (BPCL) hanno superato i loro obiettivi di spesa in conto capitale. Secondo i dati del ministero del petrolio, tra aprile e febbraio, India Oil ha speso 152,4 milioni di dollari (31.800 crore di rupie) rispetto al piano di capitale dell'intero anno di 3.476 milioni di dollari USA, e BPCL ha speso 1.251,6 milioni di dollari, superando il suo obiettivo di 1.217,5 milioni di dollari (10.000 crore di rupie). Inoltre, nonostante l'OPEC (Organizzazione dei paesi esportatori di petrolio) stia limitando la sua produzione, Abu Dhabi investirà 448 miliardi di dirham (122 miliardi di dollari) in petrolio e gas naturale per aumentare la capacità produttiva, nei prossimi cinque anni. Abu Dhabi è il primo importante investimento di Aramco dalla sua quotazione alla fine del 2019, quando il governo saudita ha venduto una quota di minoranza nella società per 29,4 miliardi di dollari nella più grande offerta pubblica iniziale al mondo. Grazie a ciò, la necessità globale di analisi dei big data sta crescendo nel settore petrolifero e del gas.
Sviluppi recenti
Da marzo 2020, Quantzig, azienda leader mondiale di analisi e consulenza sui dati, ha iniziato a offrire soluzioni di analisi fruibili. L'azienda ha dichiarato che i suoi servizi di analisi dei big data all'avanguardia per il settore petrolifero e del gas avrebbero aiutato le organizzazioni a sviluppare strategie che mirassero efficacemente ai potenziali mercati e riducessero i rischi coinvolti nelle operazioni di esplorazione e perforazione petrolifera.
Secondo i dati sul petrolio del Mare del Nord, a settembre 2019, un ultimo progetto ha visto i ricercatori utilizzare l'intelligenza artificiale per aiutare a sbloccare un "tesoro" di big data nel settore petrolifero e del gas del Mare del Nord. Si prevede che i ricercatori dell'Università di Aberdeen colmeranno il divario tra gli enormi volumi di big data trovati nel settore petrolifero e petrolifero. L'Oil & Gas Innovation Centre (OGIC), la società di ricerca e sviluppo software HyperDAP e The Data Lab, l'hub scozzese per l'innovazione dei dati e dell'intelligenza artificiale, hanno tutti contribuito alla fondazione del progetto.
Elaborazione dei dati sismici proof-of-concept di Chevron tramite Hadoop (IBM Big Insights). Utilizzando software open source per analizzare meglio gli enormi volumi di dati che potenzialmente rivelano risorse petrolifere, l'azienda prevede di ridurre i costi di distribuzione di navi di perforazione in acque profonde nell'oceano. Chevron attualmente genera oltre 1,5 gigabyte di traffico interno ogni giorno.
Il progetto "Field of Future" di BP è stato lanciato nel 2003. L'attenzione iniziale del programma in corso era rivolta all'impegno e alla distribuzione, con l'obiettivo di distribuire tecnologie di base in un numero limitato di asset come mantenere il track record. Gettare le basi tecniche e architettoniche per le prossime "mosse più grandi". In questo progetto sono inclusi il framework applicativo Big Data, CoRE (Collaborative Real Time Environment) e ACE (Advanced Collaboration Environment Centre).
Per i dati dei sensori sismici, Shell sta sperimentando Hadoop nell'Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC). Il "giacimento petrolifero digitale del futuro" è al centro del programma globale di Shell denominato Smart Fields, una risorsa che Shell può migliorare costantemente 24 ore su 24.
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Segmentazione del mercato
Il mercato globale dei Big Data nel petrolio e nel gas è suddiviso in
Attori del mercato
Principali attori del mercato nel
| Attributo | Dettagli |
| Anno base | 2022 |
| Dati storici | 2018 – 2022 |
| Anno stimato | 2023 |
| Periodo di previsione | 2024 – 2028 |
| Unità quantitative | Ricavi in milioni di USD e CAGR per il 2018-2022 e il 2024-2028 |
| Copertura del report | Previsione dei ricavi, quota aziendale, fattori di crescita e tendenze |
| Segmenti coperti | Componente Applicazione Tipo di dati |
| Ambito regionale | Nord America, Asia-Pacifico, Europa, Sud America, Medio Oriente & Africa |
| Ambito nazionale | Stati Uniti, Canada, Messico, Cina, India, Giappone, Corea del Sud, Indonesia, Germania, Regno Unito, Francia, Russia, Spagna, Brasile, Argentina, Arabia Saudita, Sudafrica, Emirati Arabi Uniti, Egitto e Israele |
| Aziende chiave profilate | Accenture PLC, Cisco Systems, Inc, Dell EMC, Hewlett-Packard Enterprise, IBM, Microsoft, Oracle Corporation, SAP Group, SAS Institute Inc, Teradata, Hitachi Vantara |
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