Branża paliwowa: korzyści z wykorzystania technologii Big Data (Azure Databricks i Apache Spark)

Technologie z zakresu big data: Apache Spark i Databricks

Apache Spark to oprogramowanie służące do wysoce wydajnego i elastycznego przetwarzania big data. Ten framework typu open-source umożliwia przetwarzanie danych w sposób rozproszony – obliczenia na dużych zbiorach mogą być wykonywane równolegle na klastrze wielu maszyn. Swoją wydajność zawdzięcza przede wszystkim możliwości pracy z dużą ilością danych w pamięci operacyjnej.

Umożliwia to znacznie lepsze wyniki wydajnościowe niż w przypadku tradycyjnego przetwarzania na dyskach (np. w modelu Hadoop — MapReduce dane są zazwyczaj zapisywane na dysku po każdym etapie przetwarzania, co wydłuża czas dostępu do danych). Co więcej, Spark oferuje wbudowane wsparcie dla przetwarzania strumieniowego, co pozwala na analizę danych w czasie rzeczywistym.

Databricks

Databricks to platforma do analizy danych, oparta o Apache Spark i stworzona przez tych samych twórców. Eliminuje konieczność konfigurowania i zarządzania środowiskiem Sparka, co pozwala na szybsze rozpoczęcie pracy z danymi.

Databricks oferuje elastyczne zarządzanie zasobami, pozwalając dostosować infrastrukturę do bieżących potrzeb. W przypadku samego Sparka, zarządzanie zasobami może wymagać większego nakładu pracy. Ponadto Databricks to usługa chmurowa, która dostarcza interfejs graficzny i narzędzia programistyczne do pracy ze Spark, sprawiając, że praca z danymi staje się bardziej intuicyjna. Notatniki dostępne w Databricks pozwalają na interaktywne eksplorowanie danych i łatwe dzielenie się wynikami pomiędzy członkami zespołu. Ponadto platforma umożliwia integrację z narzędziami do uczenia maszynowego, takimi jak MLlib i MLflow, co ułatwia budowanie, szkolenie i wdrażanie modeli.

Analiza danych big data

Apache Spark i Databricks to kluczowe technologie big data, odpowiadające na potrzebę skutecznego analizowania ogromnych ilości danych. Spark oferuje wszechstronne funkcje, które obejmują przetwarzanie wsadowe, strumieniowe, uczenie maszynowe i przetwarzanie grafów — wszytko to sprawia, że jest odpowiedni dla różnorodnych zastosowań.

Natomiast Databricks dostarcza pełne środowisko do pracy ze Spark, eliminując trudności związane z konfiguracją i zarządzaniem klastrami. Zalety tych technologii obejmują znaczną szybkość przetwarzania danych, łatwość użycia dzięki zwięzłym interfejsom programistycznym, skalowalność na potrzeby dużych zbiorów danych oraz zdolność do obsługi różnorodnych zadań analitycznych.

Microsoft Azure jako platforma dla usługi Databricks

Databricks działa w chmurach publicznych, takich jak Azure, AWS i Google Cloud Platform, ułatwiając korzystanie z zasobów chmurowych i integrację z innymi usługami w chmurze. W artykule skupimy się na Azure Databricks, która oferuje szereg korzyści: łatwość integracji, elastyczność skalowania, zaawansowane narzędzia zarządzania i bezpieczeństwo danych.

Wdrożenie Azure Databricks

Proces wdrożenia Azure Databricks rozpoczyna się od stworzenia obszaru roboczego w Azure Portal. Następnie już z poziomu Azure Databricks uruchamiamy klaster. Można dostosować rozmiar klastra i konfiguracje zgodnie z potrzebami projektu, a także korzystać z elastycznego dostosowania zasobów obliczeniowych w zależności od obciążenia. Umożliwia to efektywne zarządzanie kosztami i zapewnienie odpowiedniej wydajności. Azure Databricks ponadto oferuje narzędzia do współpracy wewnątrz zespołu — można łatwo dzielić się kodem, notatkami i wynikami analizy.

Bezpieczeństwo Azure Databrick

Azure Databricks integruje się również z usługą Microsoft Entra ID (Azure Active Directory), co ułatwia zarządzanie dostępem do danych oraz kontrolę uprawnień użytkowników. To ważne zabezpieczenie, zwłaszcza gdy mamy do czynienia z poufnymi danymi. Warto zaznaczyć, że platforma oferuje wbudowane mechanizmy zabezpieczeń, w tym szyfrowanie danych w ruchu (ang. in transit) i w spoczynku. Ponadto, dzięki monitorowaniu i narzędziom diagnostycznym dostępnym w Azure, administratorzy mogą skutecznie śledzić i analizować wydajność swoich klastrów.

Integracja z usługami Azure

Korzystanie z Azure Databricks umożliwia także integrację z innymi usługami Azure, takimi jak Azure Data Lake Storage, Azure Synapse czy Azure Machine Learning. To otwiera drzwi do budowy kompleksowych rozwiązań analitycznych, obejmujących różne aspekty przetwarzania danych, uczenia maszynowego i raportowania.

Poniższa grafika przedstawia koncepcyjny przepływ danych, jaki można zbudować z udziałem Databricks:

Przykłady projektów Azure Databricks w branży paliwowej

Projektowanie rozwiązań z wykorzystaniem Databricks otwiera pole do wielu potencjalnych inicjatyw w sektorze energetycznym, obejmujących m.in. optymalizację zużycia energii, monitorowanie parametrów pracy infrastruktury czy predykcję awarii, co pozwala na skuteczne zarządzanie i podniesienie wydajności w tej branży. 

Analiza danych geologicznych i geochemicznych

Apache Spark może być wykorzystywany do przetwarzania danych sejsmicznych pozyskiwanych w trakcie badań geofizycznych. Platforma umożliwia integrację danych z różnych źródeł, takich jak sensory, urządzenia pomiarowe czy analizy obrazów.

Jesteśmy w stanie przeprowadzać transformacje i analizy potrzebne do zrozumienia struktury geologicznej pod powierzchnią ziemi. Przewagą Sparka i Databricks jest możliwość efektywnego przetwarzania naprawdę ogromnych ilości danych. Analizy mogą pomóc w identyfikacji nowych miejsc eksploatacji ropy naftowej i gazu ziemnego.   

Dane LiDAR

Dane LiDAR (ang. Light Detection and Ranging) zawierają informacje o topografii terenu. Mogą być wykorzystywane w badaniach geologicznych, a Spark świetnie poradzi sobie z ich wydajnym przetwarzaniem. Usługa Databricks będzie użyteczna w ekstrakcji informacji dotyczących struktury geologicznej, np. do analizy nachylenia terenu czy identyfikacji uskoków. 

Uczenie maszynowe

Z pomocą algorytmów uczenia maszynowego dostępnych w Sparku można przeprowadzać klastrowanie danych geologicznych, uzyskując grupy obszarów o podobnych właściwościach – przykład przeprowadzania procesu klastrowania dostępny jest tutaj.

Można także wykorzystać algorytmy klasyfikacji do identyfikacji konkretnych typów geologii na podstawie danych obrazowych czy spektralnych. Integracja danych geologicznych z geograficznymi pozwala na lepsze zrozumienie związków między informacjami geotermalnymi a strukturą terenu.

Uczenie maszynowe

Apache Spark pomoże także z przetwarzaniem danych z badań geochemicznych (takich jak analiza składu próbek skał czy gleb). Za pomocą usługi Databricks można analizować związki chemiczne, identyfikować anomalie i wykrywać wzorce w tych danych. Spark może być używany do analizy danych geochemicznych w czasie, a przetwarzanie danych historycznych może pomóc w identyfikacji trendów, np. zmian wskutek procesów erozyjnych czy geotermalnych.

Optymalizacja procesów wydobycia

Implementacja algorytmów uczenia maszynowego w Azure Databricks może z powodzeniem służyć do optymalizacji procesów wydobycia paliw. Platforma pozwala na analizę dużej ilości danych historycznych, pomagając w identyfikacji wzorców, mogących poprawić wydajność i efektywność operacji wydobycia.

Analizę należy rozpocząć od zebrania danych operacyjnych związanych z działaniami eksploatacyjnymi z tego obszaru. Informacje mogą obejmować dane na temat wydajności maszyn, zużycia energii, parametrów geologicznych, składu surowców i innych kluczowych wskaźników operacyjnych. Poniżej opisanych jest kilka pomysłów na optymalizację procesów wydobycia paliw dzięki podejmowaniu decyzji w oparciu o dane.

Analiza danych sensorów i IoT

Integracja danych z sensorów i urządzeń IoT (ang. Internet of Things) używanych w procesach wydobycia. Databricks umożliwia efektywne przetwarzanie ogromnych ilości danych z sensorów, co pozwala na analizę trendów, wykrywanie anomalii i bieżące reagowanie.

Predykcyjna konserwacja (ang. Predictive Maintenance)

Algorytmy uczenia maszynowego dostępne w Databricks można wykorzystać do opracowania modeli predykcyjnej konserwacji. Modele te mogą prognozować momenty awarii maszyn, co umożliwia planowanie konserwacji i minimalizację czasu przestojów.

Optymalizacja tras i logistyki

Z pomocą Databricks przeprowadzane są analizy danych dotyczących transportu surowców czy gotowych produktów. Dzięki kompleksowym obliczeniom można optymalizować trasy transportowe, minimalizować koszty logistyczne i zwiększać efektywność dostaw.

Monitorowanie jakości surowców

Implementacja analizy jakości surowców za pomocą Databricks pomaga monitorować i kontrolować jakość wydobywanych materiałów. Warto przeprowadzić analizy danych geologicznych, geochemicznych i innych parametrów, które wpływają na jakość wydobywanego surowca.

Modelowanie geofizyczne w czasie rzeczywistym

Z Databricks istnieje możliwość przetwarzania danych geofizycznych w czasie rzeczywistym. Umożliwia to monitorowanie struktury geologicznej na bieżąco, co może pomóc w lepszym zrozumieniu warunków pod ziemią.

Monitoring i utrzymanie infrastruktury

W branży paliwowej monitoring i utrzymanie infrastruktury mają kluczowe znaczenie dla zapewnienia niezawodności, bezpieczeństwa oraz efektywności operacyjnej. Odpowiednie procedury minimalizują ryzyko awarii sprzętu, a także pozwalają na szybką reakcję na ewentualne nieprawidłowości, co z kolei przekłada się na ciągłość dostaw i minimalizowanie strat produkcyjnych.

Dodatkowo innowacyjne rozwiązania technologiczne, takie jak wykorzystanie platformy Azure Databricks do analizy danych operacyjnych, mogą znacząco podnieść skuteczność procesów monitoringu, umożliwiając bardziej precyzyjną identyfikację obszarów wymagających uwagi i optymalizacji.

Konserwacja predykcyjna z Databricks

Świetny przykład opisany jest na oficjalnej stronie Databricks w artykule o konserwacji predykcyjnej z pomocą Databricks (Make Your Oil and Gas Assets Smarter by Implementing Predictive Maintenance with Databricks). Tekst opisuje złożone wyzwanie związane z utrzymaniem sprężarek — kluczowych elementów wydobycia paliw, które są szeroko wykorzystywane na platformach wiertniczych na całym świecie. Każdego dnia sprężarki generują ogromne ilości danych, a awarie urządzeń mogą prowadzić do znaczących strat finansowych z powodu przestojów i strat produkcyjnych. Jak można przeczytać w podlinkowanym artykule, usługa Databricks z użyciem przetwarzania strumieniowego oraz uczenia maszynowego doskonale poradziła sobie z kompleksowością problemu.

Internet Rzeczy

Nawiązując do wspomnianego już przetwarzania strumieniowego, Azure Databricks można wykorzystać do analizy danych z sensorów i urządzeń IoT. Celem może być monitorowanie infrastruktury wydobywczej, rurociągów i terminali paliwowych. Spark umożliwia szybką analizę danych w czasie rzeczywistym, identyfikację awarii, planowanie konserwacji oraz optymalizację procesów utrzymania ruchu.

Azure Event Hub czy Azure IoT Hub mają możliwość bezpośredniego połączenia z Databricks (storage layer nie jest konieczny). Poniżej widzimy przykładowy przepływ integracji Databricks z urządzeniami internetu rzeczy:

Ochrona danych

Dla organizacji ważne jest zapewnienie bezpieczeństwa danych. Databricks oferuje funkcje zapewniające ich ochronę, takie jak szyfrowanie danych w spoczynku i w ruchu, zarządzanie dostępem oparte na rolach (RBAC), monitoring dostępu do danych oraz integrację z usługami Microsoft Entra ID (Azure Active Directory), co zabezpiecza te informacje przed nieautoryzowanym dostępem, a także ich utratą, uszkodzeniem czy ujawnieniem.

Prognozowanie cen surowców

Wykorzystanie zaawansowanych analiz predykcyjnych w Azure Databricks pomoże w prognozowaniu cen ropy naftowej i gazu ziemnego. Czynniki, które warto wziąć pod uwagę to chociażby popyt, podaż, trendy rynkowe czy sytuacje geopolityczne. Predykcja cen może pomóc w podejmowaniu lepszych decyzji biznesowych i zarządzaniu ryzykiem.

Eksploracyjna analiza danych i modelowanie predykcyjne

W celu zrozumienia wzorców w danych, identyfikacji istotnych zmiennych oraz oceny korelacji między różnymi czynnikami a cenami surowców, przeprowadza się eksploracyjną analizę danych. Warto wykorzystać algorytmy uczenia maszynowego dostępne w Databricks i zbudować modele predykcyjne. Popularne techniki obejmują regresję liniową, regresję wielomianową, maszyny wektorów nośnych (SVM) czy algorytmy drzew decyzyjnych. Databricks pozwala na efektywne przetwarzanie i trenowanie modeli na dużej ilości danych.

Walidacja i tuning modeli

Przy budowaniu algorytmów predykcyjnych warto skorzystać z technik walidacji krzyżowej i podziału zbioru danych na dane treningowe i testowe. Pomaga to dobrze ocenić wydajność modeli. Następnie, aby uzyskać optymalne wyniki, przeprowadza się analizę błędów prognoz, ocenę skuteczności modelu i efektywne dostosowanie parametrów. Dodatkowo wykorzystuje się techniki dostrajania modeli, takie jak optymalizacja hiperparametrów w celu zoptymalizowania wydajności modeli predykcyjnych. Databricks umożliwia automatyzację tego procesu za pomocą narzędzi do hiperparametryzacji.

Monitorowanie i predykcja w czasie rzeczywistym

W miarę zbierania nowych danych i zmieniających się warunków rynkowych warto przeglądać i aktualizować modele w celu utrzymania ich skuteczności. Świetnym rozwiązaniem jest skorzystanie z funkcji strumieniowania Spark w celu obsługi danych na żywo i dostosowania prognoz w czasie rzeczywistym.

Eksploracja wpływu czynników na ceny i dostosowanie prognoz do scenariuszy

Przy budowie predykcji cen można zastosować techniki interpretowalności modeli, takie jak SHAP (ang. SHapley Additive exPlanations). Pomaga to zrozumieć, jakie czynniki najbardziej wpływają na prognozy cen surowców. To z kolei pozwoli na lepsze zrozumienie rynku i podejmowanie bardziej świadomych decyzji. Warto przygotować modele do prognozowania cen surowców w różnych scenariuszach makroekonomicznych — Databricks umożliwi dostosowywanie modeli do różnych warunków rynkowych.

Analiza efektywności energetycznej i danych operacyjnych

W Azure Databricks możemy analizować dane dotyczące zużycia energii na różnych etapach produkcji, transportu i przetwarzania paliw. To pozwala na identyfikację obszarów o największym zużyciu energii oraz wprowadzenie działań mających na celu zwiększenie efektywności energetycznej. Analiza danych operacyjnych w tym kontekście pozwala na identyfikację konkretnych obszarów wymagających optymalizacji.

Zgodność z normami środowiskowymi

Spark Streaming w Databricks umożliwia monitorowanie na bieżąco operacji, co pozwala szybko reagować na zmiany warunków rynkowych i wprowadzać działania mające na celu zwiększenie efektywności energetycznej. Analiza danych operacyjnych w czasie rzeczywistym umożliwia monitorowanie emisji na platformach przemysłowych. Dzięki temu branża paliwowa może lepiej zarządzać zgodnością z normami środowiskowymi i unikać potencjalnych kar finansowych.

Analiza danych operacyjnych

Użycie Sparka do analizy danych operacyjnych, takich jak dane z rurociągów, tankowania czy przesyłania paliw może z kolei pomóc w identyfikacji wzorców operacyjnych, optymalizacji tras dostaw czy też minimalizacji strat paliwa.

Wykorzystanie modeli uczenia maszynowego

Zastosowanie modeli uczenia maszynowego w połączeniu z serwisem takim jak Azure Machine Learning pozwala prognozować i optymalizować zużycie energii na podstawie wcześniejszych danych. Natomiast platforma Databricks Delta Lake skutecznie zarządza danymi operacyjnymi, zapewniając trwałość i skalowalność. Algorytmy uczenia maszynowego w analizie danych operacyjnych pozwalają na automatyczne identyfikowanie obszarów do optymalizacji, szczególnie w kontekście efektywności energetycznej.

Databricks w branży paliwowej. Podsumowanie

Dzięki możliwości sprawnej pracy z bardzo dużymi zbiorami danych, wykonywania skomplikowanych obliczeń i analiz, a także dzięki swojej elastyczności, Spark i Databricks są technologiami docenianymi w wielu organizacjach chcących podejmować decyzje biznesowe w oparciu o dane.

Branża paliwowa dostrzegła w tego typu rozwiązaniach wiele wartości i od lat z powodzeniem wdraża w swoich organizacjach projekty oparte o technologię big data, zwiększając tym samym zyski firmy.

Dla potwierdzenia tej tezy warto zapoznać się z artykułem „Safer oil exploration with AI”, w którym to Paul Bruffett, Data and Analytics Architect z firmy Devon Energy, opowiada jak wiele korzyści uzyskano z implementacji technologii Databricks w organizacji. Usługa pomogła znacznie zwiększyć wydajność potoków danych oraz skomplikowanych obliczeń, co przeniosło się na realne rezultaty w postaci efektywniejszego odkrywania i wydobywania ropy naftowej.

Co warto podkreślić, znacznie wzrosła również produktywność w zespołach. Potwierdza to, że technologia Databricks jest wartym rozważenia krokiem w rozwoju organizacji z branży paliwowej.