“Oil is the New Data”: Energy Technology Innovation in Digital Oil Fields

No.

2011–2014

2015–2017

2018–2020

Keywords

Frequency

%

Keywords

Frequency

%

Keywords

Frequency

%

1

system

704

16.9

system

645

20.0

system

616

18.6

2

process

403

9.7

composition

300

9.3

composition

550

16.6

3

oil

366

8.8

process

266

8.2

process

373

11.3

4

composition

340

8.2

oil

250

7.8

use

240

7.3

5

apparatus

315

7.6

apparatus

229

7.1

device

215

6.5

6

sand

314

7.5

device

223

6.9

apparatus

209

6.3

7

material

288

6.9

sand

222

6.9

material

185

5.6

8

device

278

6.7

material

215

6.7

treatment

145

4.4

9

gas

211

5.1

use

168

5.2

oil

134

4.1

10

use

189

4.5

gas

166

5.1

product

131

4.0

11

production

176

4.2

water

124

3.8

sand

119

3.6

12

water

161

3.9

production

118

3.7

fluid

102

3.1

13

hydrocarbon

154

3.7

product

105

3.3

preparation

96

2.9

14

surface

145

3.5

treatment

101

3.1

production

96

2.9

15

control

124

3.0

surface

93

2.9

hydrocarbon

95

2.9

total

4168

100%

3225

100%

3306

100%

References

1.

Haupt, M. “Data is the New Oil”—A Ludicrous Proposition. Available online:

https:

//

medium.com

/

project-

2030

/

data-is-the-new-oil-a-ludicrous-proposition-1d91bba4f294

(accessed on 7 July 2020).

2.

Hirsch, D.D. The glass house e

ff

ect: Big Data, the new oil, and the power of analogy.

Maine Law Rev.

2013

,

66

, 373.

3.

Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources.

Smart Evaluation Solution for Oil and Gas Field Based on

Integration of Static and Dynamic Data

; KIGAM: Daejeon, Korea, 2019.

4.

Khan, M.Y.; Chetri, H.; Saputelli, L.; Singh, S. Waterflood Optimization and its Impact Using Intelligent

Digital Oil Field (Idof) Smart Workflow Processes: A Pilot Study in Sabriyah Mauddud, North Kuwait.

In Proceedings of the IPTC 2014: International; North Kuwait Petroleum Technology Conference, Doha,

Qatar, 19–22 January 2014; pp. 1–15.

5.

Hussain, A.; Vega, J.C.; Hassane, M.A.S.; Yusaf, S.A.; Abdul-Halim, A.A. Enhancing Smart Completion

Capabilities by Integration with Digital Oil Field Real Time Monitoring System in a Green Field of

ADMA-OPCO. In Proceedings of the Abu Dhabi International Petroleum Exhibition & Conference, Abu Dhabi,

UAE, 7–10 November 2016.

6.

HyunTae, K. The Technology Trend of Upstream Field in Oil. Presented at STEPI Presentation Material,

Sejong, Korea, 22 July 2020.

7.

Qin, H.; Han, Z. Stochastic Resource Allocation for Well Control With Digital Oil Field Infrastructure.

IEEE Syst. J.

2016

,

12

, 1295–1306. [

CrossRef

]

8.

Burda, B.; Crompton, J.; Sardo

ff

, H.M.; Falconer, J. Information Architecture Strategy for the Digital Oil Field.

In Proceedings of the Digital Energy Conference and Exhibition, Huston, TX, USA, 11–12 April 2007.

9.

Tao, Z. IOT’s application in the “Digital Oil Field”.

Telecommun. Sci.

2010

,

4

, 25–32.

10.

Holland, D. Managing the journey to the digital oil field.

Lead. Edge

2004

,

23

, 1137–1138. [

CrossRef

]

11.

Chanana, P.; Soni, T.M.; Bhakne, U. Emerging Technologies and Workflows in Digital Oil Field. In Proceedings

of the O

ff

shore Technology Conference Asia, Kuala Lumpur, Malaysia, 22–25 March 2016.

12.

Taneja, P.; Wate, P. Big data enabled digital oil field.

CSI Commun.

2013

,

37

, 18–20.

13.

Holland, D. Digital Oil Field 2.0: Maturity and Paradigms.

J. Pet. Technol.

2009

,

61

, 56–57. [

CrossRef

]

14.

Rajan, S. Future Technologies of the Oil Field.

Way Ahead

2011

,

7

, 11–14. [

CrossRef

]

15.

Records, L.R.; Shimbo, D.T. Petroleum enterprise intelligence in the digital oil field. In Proceedings of the

SPE Intelligent Energy Conference and Exhibition, Utrecht, The Netherlands, 23–25 March 2010.

---

Energies

2020

,

13

, 5547

13 of 13

16.

Beckwith, R. Apps and the Digital Oil Field.

J. Pet. Technol.

2012

,

64

, 40–46. [

CrossRef

]

17.

Ali, Z.; Al-Jasmi, A.K.; Qiu, F. Digital Oil Field Experience: An Overview and a Case Study. In Proceedings

of the SPE Digital Energy Conference, The Woodlands, TX, USA, 5–7 March 2013.

18.

Anderson, R.N. ‘Petroleum Analytics Learning Machine’ for optimizing the Internet of Things of today’s

digital oil field-to-refinery petroleum system. In Proceedings of the 2017 IEEE International Conference on

Big Data (Big Data), Boston, MA, USA, 11–14 December 2017; pp. 4542–4545.

19.

Cramer, R.; Gobel, D.; Mueller, K.; Tulalian, R. A measure of the digital oil field status-is it the end of the

beginning? In Proceedings of the SPE Intelligent Energy International, Utrecht, The Netherlands, 27–29

March 2012.

20.

Blei, D.M.; Ng, A.Y.; Jordan, M.I. Latent Dirichlet allocation.

J. Mach. Learn. Res.

2003

,

3

, 993–1022.

21.

BP, “The Field of the Future technology flagship,” 2014.03. Available online:

www.bp.com

(accessed on 2

July 2020).

22.

Crompton, J. The Digital Oil Field Hype Curve: A Current Assessment the Oil and Gas Industry’s Digital Oil

Field Program. In Proceedings of the SPE Digital Energy Conference and Exhibition, The Woodlands, TX,

USA, 3–5 March 2015.

23.

Devries, S.G. Production Management Information Challenges of the Digital Oil Field. In Proceedings of the

SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Dallas, TX, USA, 9–12 October 2005.

24.

Jafarizadeh, B.; Bratvold, R.B. Strategic Decision Making in the Digital Oil Field. In Proceedings of the SPE

Digital Energy Conference and Exhibition, Huston, TX, USA, 7–8 April 2009.

25.

Bonham, G.M.; Heradstveit, D.; Narvesen, O.; Shapiro, M.J. A Cognitive Model of Decision-making:

Application to Norwegian Oil Policy.

Coop. Confl.

1978

,

13

, 93–108. [

CrossRef

]

26.

De Oliveira, V.L.C.; Tanajura, A.P.M.; Lepikson, H. A Multi-agent System for Oil Field Management.

IFAC Proc. Vol.

2013

,

46

, 35–40. [

CrossRef

]

27.

Lin, L.; Xianmei, L. Design of training system of oil field simulation based on virtual reality technology.

Comput. Technol. Dev.

2012

,

22

, 205–208.

28.

Lim, J.-T.; Park, H.-W.; Lim, J.-S. Classification and Application of Digital Oil Field System.

J. Korean Soc.

Miner. Energy Resour. Eng.

2014

,

51

, 750–756. [

CrossRef

]

29.

Kwarteng, A.Y. Multitemporal remote sensing data analysis of Kuwait’s oil lakes.

Environ. Int.

1998

,

24

,

121–137. [

CrossRef

]

30.

Landro, M.; Solheim, O.A.; Hilde, E.; Ekren, B.O.; Stronen, L.K. The Gullfaks 4D seismic study.

Pet. Geosci.

1999

,

5

, 213–226. [

CrossRef

]

31.

Hatchell, P.; Kawar, R.; Savitski, A. Integrating 4D Seismic, Geomechanics and Reservoir Simulation in the

Valhall Oil Field. In Proceedings of the 67th EAGE Conference & Exhibition, Madrid, Spain, 14–17 June 2005;

p. cp-1-00585.

32.

Zhang, X.; Jiang, X.; Shi, S.; Chi, T. Digital ocean technological advances. In

Remote Sensing and Modeling

;

Springer: Cham, Switzerland, 2014; pp. 195–214.

33.

Zhang, X.; Wang, L.; Jiang, X.; Zhu, C.

Modeling with Digital Ocean and Digital Coast

; Springer International

Publishing: Basel, Switzerland, 2017.

34.

Statista, 2020. Smart Sensors: Global Average Sales Price 2010–2020. Available online:

https:

//

www.statista.

com

/

statistics

/

736563

/

global-average-sales-price-of-smart-sensors

/

(accessed on 3 July 2020).

35.

Holdaway, K.L. Enhance Digital Oil Fields by Plugging the Technological Capability Gap. In Proceedings of

the North Africa Technical Conference and Exhibition, Cairo, Egypt, 14–17 February 2010.

36.

Janakiraman, S. Digital oil fields—Intelligent wells and platforms.

Pet. Eng.

2018

,

16

, 24. [

CrossRef

]

Publisher’s Note:

MDPI stays neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional

a

ffi

liations.

©

2020 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland. This article is an open access

article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution

(CC BY) license (http:

//

creativecommons.org

/

licenses

/

by

/

4.0

/

).

---

Document Outline

• Introduction 
• Materials and Methods 
• Results 
• Discussion 
• Conclusions 
• References