La industria del petróleo y el gas es enorme y está altamente diversificada en sus características operativas entre los sectores ascendente, intermedio y descendente de la industria. Incluso dentro de cada sector, existen diferencias claras; las plataformas de gas/petróleo en alta mar tienen un conjunto de requisitos completamente diferente a los de las plataformas de pozos terrestres de la industria de la fracturación hidráulica. Sin embargo, todos los sectores son susceptibles a los ciclos de auge y caída que tradicionalmente han caracterizado a la industria del petróleo y el gas. Todo esto hace que el petróleo y el gas sean ideales para adoptar tecnologías de IoT para abordar una amplia gama de problemas y riesgos, y para suavizar los altibajos del ciclo económico.
¿Dónde están las empresas de petróleo y gas hoy en día con la adopción de la computación perimetral?
Stratus asistió recientemente a la Conferencia sobre IoT en petróleo y gas en Houston, TX, y proporcionó un panorama interesante de la situación del petróleo y el gas, en comparación con gran parte del bombo publicitario que existe en torno al IoT en su conjunto. Si hay un denominador común, es que la implementación del IoT y la analítica es un viaje, no un proyecto. Implica tecnología, pero sobre todo, personas y procesos. Esto quedó admirablemente ilustrado por Aceite Marathon, quienes describieron su viaje de tres años para implementar automatización digital de campos petrolíferos.
El papel de la nube y la periferia
Llevar los datos de la fuente a la nube fue un tema de gran interés. Hubo un acuerdo universal en cuanto a que la nube es el lugar para realizar análisis profundos, especialmente donde las tecnologías de aprendizaje automático e inteligencia artificial se pueden implementar mejor. Sin embargo, transportar los datos del borde a la nube tiene sus desafíos. Aproximadamente el 75% de los usuarios finales que se presentaron indicaron que estaban implementando, probando o evaluando el uso de la computación periférica para optimizar sus análisis basados en la nube. Recurrieron a la computación periférica como ayuda en las tareas relacionadas con el petróleo y el gas, como la recopilación de datos de un solo sitio (por ejemplo, una plataforma de perforación en alta mar, una plataforma de pozo, una estación de compresión o una planta de procesamiento) para limitar la cantidad de conexiones a una nube. Esto es particularmente importante en el petróleo y el gas, donde hay muchos lugares remotos.
También se consideró una aplicación importante el uso de la computación perimetral para el análisis en tiempo real, donde la latencia y el retraso de ida y vuelta harían inviable un enfoque basado en la nube. También se habló sobre el uso de la computación perimetral para filtrar y normalizar los datos antes de enviarlos a la nube. Esto puede disminuir significativamente el uso del ancho de banda y reducir significativamente el costo de computación en la nube.
La mesa redonda en la que participé no versó tanto sobre los avances en la nube, sino que se centró más en la relación entre la nube y el borde. También exploramos la idea de implementar algoritmos de aprendizaje automático en el borde. La parte de «aprendizaje» tendría lugar en la nube, mientras que la implementación algorítmica sería local, lo que permitiría la escalabilidad y las actualizaciones continuas a medida que se aprendan algoritmos nuevos y mejorados.
Hubo un acuerdo universal en cuanto a que la computación perimetral desempeñará un papel clave en la evolución de las implementaciones de IoT en la industria del petróleo y el gas. A medida que los datos se vuelven cada vez más importantes para impulsar las decisiones empresariales, su valor aumentará exponencialmente. En última instancia, será fundamental poder capturar, almacenar y procesar datos localmente con dispositivos simples, protegidos y autónomos.
La hoja de ruta de Edge
En resumen, está claro que estamos en las primeras etapas de los despliegues de IoT y que, al menos desde la perspectiva de esta conferencia, cinco años después, todo el mundo sigue en una curva de aprendizaje pronunciada. En el reciente informe de tendencias de computación perimetral de Stratus, el principal obstáculo para la adopción de la tecnología perimetral era la falta de educación sobre si, cuándo y cómo utilizar la tecnología y las aplicaciones de vanguardia. Por lo tanto, si se encuentra en las primeras etapas y acaba de empezar a pensar en el viaje hacia el IoT y en si la computación periférica puede ayudar, no está solo.
Además del informe de tendencias de Edge Computing, Stratus cuenta con materiales que pueden ayudarle a averiguar dónde se encuentra ahora, adónde debe ir y cómo llegar allí. Tenemos una breve autoevaluación que le indicará en qué etapa se encuentra ahora y un modelo de madurez que puede ayudarlo a pensar en los diversos aspectos que debe tener en cuenta y lo que necesita para una implementación exitosa.
