AI-beoordeling van risico's en kosten bij het buiten gebruik stellen van putten

Over de klant

Onze klant levert robuuste, datagedreven oplossingen voor effectief beheer van verplichtingen en risico’s in de olie-, gas- en energiesector. Hun dienstverlening leunt op data-integriteit, analytische precisie en financiële vooruitziendheid, wat verantwoord assetbeheer en strategische besluitvorming borgt.

Scope van het project

In nauwe samenwerking met branchespecialisten ontdekten we een kans en kwamen we stap voor stap tot de technische doelstelling van het project. Het technische team ontwierp en bouwde een AI- en ML-aanpak om de risicofactoren en kosten van het buiten gebruik stellen van putten in te schatten. Daarmee kunnen putbeheerders budgetten en middelen binnen het proces van het buiten gebruik stellen van putten preciezer plannen.

Wereldwijde putdata structureren, opschonen en analyseren

Data is het fundament van elk AI- en ML-project. Daarom werkte ons team als eerste aan het verrijken en opschonen van de data, met aandacht voor consistentie en nauwkeurigheid. We brachten uiteenlopende gegevensbronnen samen tot één dataset voor diepgaandere analyse.

EDA en feature engineering

We stelden een uitgebreid en gedetailleerd rapport op over de beschikbare data, mogelijke verbanden en oorzaken, datakwaliteit en verdelingen rond het afdichten en buiten gebruik stellen van putten. Door diepgaande domeinkennis te combineren met geavanceerde hulpmiddelen voor data-analyse en feature engineering maakten we een vlakke dataset die geschikt is voor verder AI- en ML-werk.

Keuze en training van het AI-/ML-model

We ontwierpen en bouwden een opzet voor iteratieve experimenten met AI/ML en feature engineering. Op basis daarvan maakten we onderbouwde keuzes over de voorbewerkingsstappen, de set kenmerken en het modelontwerp.

Voorspellingen van de putstatus en datavisualisatie

De ontwikkelde aanpak is met succes gebruikt om de risicofactoren en kosten van het afdichten en buiten gebruik stellen van oliebronnen te schatten. Die aanpak leverde zowel resultaten met hoge zekerheid als een uitleg daarvan, wat de vakspecialisten zeer waardeerden.

Resultaten en behaalde doelen

Ons team rondde de PoC-fase met de klant succesvol af. De oplossing liet sterke voorspellende prestaties zien, met consistente resultaten over uiteenlopende puttypen in een specifieke regio. De AI-oplossing voor het buiten gebruik stellen van putten is nu al schaalbaar, en de uitrol via een API maakt efficiënte koppeling met operationele processen mogelijk.

AI-PoC klaar voor lancering

Stemmen van wie met ons bouwt

We gebruikten 100.000 afgeronde P&A-putten om het model te bouwen en te trainen, en 50.000 afgeronde P&A-putten om de voorspellingen en de nauwkeurigheid van het model te toetsen. Ik wil het team van Crunch-IS bedanken voor hun harde werk van de afgelopen maanden.

DWA Consultants

AI-beoordeling van risico’s en kosten bij het buiten gebruik stellen van putten [olie en gas]