Além disso, o cofundador e diretor de tecnologia da MindMesh, Raju Gandikota, juntou-se à Nabors como diretor do grupo de controles e automação.
Estão em andamento planos para integrar várias tecnologias de modelagem e visualização digital complementares ao Smart Suite de produtos de automação e digitalização de perfuração da Nabors.
Brett Schellenberg, vice-presidente de soluções digitais da Nabors, diz: “As tecnologias que Raju e sua equipe desenvolveram irão aumentar rapidamente nossa capacidade de prever disfunções de perfuração em tempo real, melhorar a experiência do cliente e gerar uma vantagem competitiva.
“Há um grau significativo de variabilidade que ainda existe na perfuração. Esse é um desafio que precisamos vencer. MindMesh tem um produto que pode ser integrado e aprimorado em nossas ferramentas de desempenho existentes.”
Gandikota diz que está “animado” com as possibilidades: “Existem infinitas oportunidades para alavancar os vastos dados da Nabors para criar valor comercial acionável”.
Nabors trabalhou com Gandikota e sua equipe MindMesh por quase uma década. A plataforma de engenharia digital da MindMesh, RiMo, consome dados críticos e aproveita a física, modelos baseados em IA e ML e visualização de dados.
A plataforma RiMo Real-Time Digital Twin executa perfeitamente vários fluxos de trabalho: desde o planejamento até o uso de simulação baseada em dados e análise preditiva para resolver disfunções de perfuração em tempo real. O RiMo também oferece análises pós-trabalho em um fluxo de trabalho consistente.
Schellenberg diz: “Um objetivo para 2023 é incorporar uma estação de trabalho de engenharia básica aproveitando o MindMesh no ecossistema RigCLOUD”.
A plataforma aberta RigCLOUD da Nabors foi projetada exclusivamente para hospedar software de perfuração e análise no local da plataforma, na web e em dispositivos móveis.
A maior parte da modelagem hoje depende de usuários inserindo informações; desenvolver um produto preditivo e prescritivo permite testes mais robustos em um ambiente de laboratório.
Schellenberg diz: “Testar em um ambiente de laboratório acelera a inovação, economiza custos e melhora o tempo de lançamento no mercado.
“Além disso, clientes menores com menos benefícios de capital podem reduzir o risco de um projeto antes que qualquer perfuração ocorra.”
Outro componente crítico da modelagem e simulação é a capacidade de entender a saúde do equipamento e melhorar sua confiabilidade e desempenho no campo.
Gandikota diz: “Coletamos muito mais dados do que precisamos e podemos dimensionar o software com mais facilidade do que o hardware para fechar a lacuna de conhecimento.
“A ideia é chegar ao TD o mais rápido possível sem quebrar ferramentas. O objetivo é contar a história, construir modelos baseados em computador com o tempo em mente, prever a atividade do poço e o desempenho da perfuração com informações básicas e desenvolver roteiros de perfuração acionáveis perfurando poços digitalmente em um computador.”
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