SPE Programa de Presentadores Distinguidos

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1 SPE Programa de Presentadores Distinguidos El financiamiento principal proviene de La Fundación SPE a través de donaciones de miembros y una contribución de Europa Costa Afuera La sociedad agradece a aquellas compañías que permiten a sus profesionales servir como presentadores Society of Petroleum Engineers Distinguished Lecturer Program

2 2

3 Enfocándonos en la información Para Tomar Mejores Decisiones, Mayor Productividad y mayor prospectiva Jim Crompton Chevron Global Upstream Society of Petroleum Engineers Distinguished Lecturer Program

4 Resumen Resumen de la situación Retos y Oportunidades Gerencia de la Información Arquitectura de la Información Procesos y estructuras El regreso de la cordura Por qué? Y por que ahora Conclusiones 4

5 La Oportunidad Tiempo: Necesidad de incorporar información relevante Productividad: Mucho tiempo es usado en buscar información Confianza: Falta de consistencia en definiciones Impacto: Necesidad de compartir información Perspectiva: Amplio panorama del desempeño de activos 5

6 Retos del Negocio 30 al 60% del tiempo Buscando información Verificando validez Ajustando la información para su uso 6

7 Retos Técnicos Explosión de la data Fallos de procesos Soluciones ocultas FRADE Upstream Environment Proposed Diagram FPSO 19 July 2007 Rig Interact (Rig) Schlumberger provided real-time well site data Rio Office NetApp Manual Import/export models PNS /UTIL /CHAP /VEND Plot server EasyCopy Cluster (temp space) Frontsim CHEARS Wellview WellView Access db (Rig) on Rig data entry of drilling information Real-time LWD, MWD WITSML Well Information Transfer Standard Markup Language GOCAD models Tracks project location & access Paradigm Name Server Graphical Field life Graphical Input files Operator realtime Scada data Near real-time well site info DCS Siemens Historian Drilling Engineer on Rig Nightly 2 Way Synch Non Real Time Data SyncHost Wellview Web App Server DecisionSpace Strata OpenWorks OPC Seismic inversion GOCAD StratWorks SeisWorks Voxelgeo Canvas, etc. Geolog GeoProbe TecplotRS Sage Firewall Real-time Drilling data Integrated seismic interpretation & analysis Edge, FV, Surfop HMI Training Seismens Historian Offshore Citrix Citrix (redundancy) manual Chevron Toolkit interface Manual export Real Time Data Well Logs (Paradigm & Chevron connect) GeoConnect Collect & mgn well bore data 3D Volume Interpretation Near real-time Scada data GIL PC SCADA Subset, Tagged Data Identify as Frade data Redbook WellCAT Well Plan Stress Check sync GIL PC Casing Seat Compass Wellview SCADA Subset, Tagged Data Openwire Near real-time data transfer tool PEAK Drilling planning, probabilistic estimation Interface link Comparison Link (QC) doesn t exist Fantoft SubSea Simulator CVS File (back-up/qc) manual Well Logs (Chevron connect) PI Historian Onshore SAM Simultaneous Activity Monitor Editing Utility MWD manual Real Time Data GIL PC GIL PC Metered rates, pressures, temperatures SOR for subset of Scada tags, both raw and cleasned Manual Export Production data interface Muchos maestros de data Costos de soporte Comunicación Support Well, well bore, Completion Master Info Public Training Cleansed data, Validated well tests, production DSS Private View of Allocated & Theoretical Production Volumes SOR for working project data, picks, log curves OpenWorks Working Projects Manual Well, well bore, Master Info HMI Cleaned Data Validated well tests Graphical operations for maps, curves, logs, zones, and wellbores EDM view Wellview SOR for drilling, operations, surface equipment Manual Well logs (Chevron connect) May not have CDR interface LogMart Matrikon WPM Cleaned Data Desktop Historian Energy Components Application Energy Components SOR for volumes, downtime, field values, allocated production, etc. Pore pressure Doesn t exist Upgrades Future Well master UWI Well Master Dynamic link Final Picks, Curves Resolution data model view EC Test SOR for raw recorded archival log data ProcessNet ProcessMonitor Welltest, daily allocations, target rates Well master Well status OpenWorks Master Manual Load through flat files Metadata IWM/CAC SOR for UWI, Well Master SOR for well master data, master picks, log curves Read-only Manual Well Master Comparison Link (QC) Frade Project Implementation Team: Jessica Hines, David Percifield, Don Hagan, Barbara Eymard, Carl Bailey, Jason Voss, David Honeycutt Well, well bore, Completion Master Info RMIS Resolution Well mode, production events Well Rates, Validated Well test Downhole pressure vs. time Raw well test data, Cleaned field measurements, equipment state, etc. Production allocation staff Completion Dialog, Completion UWI Future: come from WellView Comparison Link (QC) doesn t exist Comparison Link (QC) doesn t exist Reservoir Name Comparison Link (QC) doesn t exist Well costs Spotfire ProcessGuard Alerts & Events IFM Real-time Calculator SOR for cores and rock properties RAPID interface RMIS RMIS Commercial Data PCReserves Enterprise 1 Corelab RAPID team SOR for production & injection profiles, allocations, predictions; injection & fluid profiles Data analysis Diamant Legend Saphire Pressure Transient Ahalysis Topaze Production Transient Analysis MBAL Material Balance, production profiles GAP Model reservoir & production systems PROSPER Well performance, design & optimaztion Manual Well Master SORs for non-operation Well data SOR for final reserves data (located in San Ramon, CA) SOR for AFEs, contracts, financial (located in Houston) Digital lab report Oracle Database Web service GIL/Windows UNIX/Linux Access Off location Out of ETC Scope

8 Por que estamos aquí? Reducción de personal y fusiones Consecuencias de la crema de las tecnologías Poderosas herramientas de escritorio Algunas soluciones nunca mueren, hasta que el usuario se retira Explosión de Información Ausencia de estándares 8

9 Tenemos que ver todo el escenario Un plan de ciudad es la arquitectura empresarial Zonificación Utilidades Carreteras Servicios Como proyecto es la arquitectura para resolver: Fundación Enmarcación Plomería, cableado 9

10 La Ruta de la Información Coleccionar Data Buscar& Analizar Tomar Decisiones Automatizacion de campos Colección de data en tiempo real Facilidades bien equipadas Sobrecarga de Informacion Acceso, formateo y control de calidad Falta de consistencia de la data Falta de intercambio de estándares Capacidad de Modelaje y Simulacion Modelos mas detallados ( económicos, geofísicos, geológicos, simulación, etc. 10

11 Arquitectura de la Informacion Información tiene un sistema identificado de registros El modelo de información soporta compartir e integración Calidad adecuada de Información Información entregada a través de la arquitectura orientada de servicios 11

12 Regreso a la Cordura Iniciar con decisiones claves, entendiendo el proceso de trabajo Establecer la información de control de calidad y los sistemas estándares de registro Establecer datos de gobernabilidad Utilizar la integración de datos y el sistema de visualización de la información 124

13 Proceso y Estructura Planificación Mejoramiento de la calidad Identificar oportunidades para incrementar el valor Estableciendo normas para la calidad, propiedad y el intercambio Demostrar la cadena de valores para la información CLAVE 15

14 Modelo de un Flujo de Trabajo

15 Datos Gobernantes Requieren cambios de organización, procesos y tecnología que se expandan en la Información Técnica y la gerencia de datos del negocio 17

16 Información de Gerencia de Calidad Datos de gobernabilidad y modelo de gestión Clara delimitación de responsabilitdades para productores y consumidores (personas, aplicación) Procesos documentados y autoridades (línea de negocio) de funciones cruzadas Estructura de control de la calidad de los datos No puede gobernar lo que no puedes ver necesitas medidas Las medidas son consistentes, cuantitativas y no arbitrarias Agente de Cambios Descomponen datos de fortaleza Remueven datos como un impedimento para el cambio y la innovación Independent es de cualquier software de a picación específica Almacén de metadatos Control de medida propiamente almacenado y fácilmente accesible El análisis es multidimensional 18

17 El Premio: El Aumento del Valor de la Información Hacer más datos disponibles para la toma de decisiones Hacer que los datos sean más fáciles de encontrar Proporcionar mejores herramientas de análisis Integración de datos en flujos de trabajo estándares Mejora de la calidad de datos Sistemas de registro claramente identificados Mejora de la precisión, aumento de la confiabilidad Integración / Interoperabilidad Los datos se almacena una vez y se vuelven a utilizar Minimizar el reingreso de los datos Operaciones efectivas de los sistemas de gerencia de datos Responder rápidamente las solicitudes del cliente Usar sistemas amigables 19

18 Por qué? Ser bueno en la gerencia de la información puede ser una de las últimas ventajas competitivas a la izquierda Reconocer una oportunidad de exploración Aumentar el recobro de yacimientos existentes Cumplir con los requisitos de organismos reguladores y socios Tomar las mejores decisiones requiere buenos datos 20

19 Por qué ahora? Ellos están esperando una respuesta IT Consumerización Me encanta Wikipedia. Quiero algo similar aquí donde pueda encontrar rápidamente información confiable. Entrando en el Milenio de la Fuerza Laboral Como nueva empleada, necesito mejores herramientas de abordaje para ponerme al día rápidamente IT Consumerización Como gerente, me preocupa que mis empleados utilicen herramientas fuera de la empresa para discutir los asuntos internos. Fuerza Laboral Mundial Quiero un sistema que me permita una mayor comunicación con mi equipo del proyecto y las partes interesadas. La Sobrecarga de la Información Estoy abrumada por correo electrónico. Podríamos utilizar una mejor manera para comunicarnos. Tripulación de Cambio Tengo 35 años de experiencia. Por qué no crear un lugar donde puedo compartir mis conocimientos y contribuir después de que me jubile? 21

20 Para llevartakeaways Nuestra capacidad para recopilar datos está creciendo, pero nuestra capacidad para utilizar estos datos se ve limitada Debe comenzar por entender su proceso de negocio y las decisiones claves Aplicar los principios de la arquitectura de la información 22

21 Conclusión Si somos capaces de sobrevivir al diluvio de datos, podemos volver al trabajo IF WE CAN TAME THE DATA MONSTER WE CAN GET BACK TO BUSINESS 23

22 22

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