目次
- エグゼクティブサマリー：2025年以降
- 市場規模と2030年までの成長予測
- 主要ドライバー：エネルギー需要と技術革新
- コア分析手法：トレンドと進歩
- 破砕特性評価におけるデジタル化とAIの役割
- 競争環境：主要企業と戦略的動き
- 規制基準と環境への影響
- 地域のホットスポット：北アメリカ、中東、そして新興市場
- データ統合と解釈における課題
- 将来の展望：新興技術と長期的な機会
- 出典 & 参考文献
エグゼクティブサマリー：2025年以降
破砕コア分析は、エネルギー分野が複雑化する地質条件の中で炭化水素や代替資源を求めていく中で、地下貯留層の特性評価の基盤となっています。2025年以降、先進的な分析手法、デジタル技術、学際的なワークフローの統合が進み、オペレーターが破砕貯留層を理解し、回収戦略を最適化する方法が再定義されることが期待されています。
最近のコア分析の発展は、より高解像度のイメージング、自動化、コアデータとデジタルロック物理学の収束に焦点を当てています。SLB（シュルンバーガー）やベーカー・ヒューズなどの先進的なサービスプロバイダーは、強化されたマイクロCTスキャン、破砕特定のための機械学習アルゴリズム、そして前例のない速度と規模で定量的な破砕特性評価を提供する3Dビジュアライゼーションプラットフォームを展開しています。並行して、Core Laboratoriesのような企業は、非破壊的な破砕マッピングや複雑なネットワークを介した流体の流れのシミュレーションを可能にするデジタルコア分析を含むポートフォリオを拡張しています。
デジタルワークフローへの移行は、クラウドベースのデータプラットフォームとコラボレーションソフトウェア環境の採用が増えることで支援されています。例えば、ハリバートンは、コア分析データと貯留層モデルをリンクさせる統合デジタルソリューションを提供しており、特に非従来型のプレイにおいて破砕貯留層の予測精度を向上させています。また、ヘルメリック＆ペインなどの専門技術サプライヤーは、ターンアラウンドタイムを短縮し、データの一貫性を向上させるための自動コアハンドリングと分析システムを導入しています。
最近のフィールドアプリケーションから得られたデータは、貯留層開発における主要な意思決定のために破砕コア分析への依存が高まっていることを強調しています。北アメリカや中東のオペレーターは、これらの技術を利用して水圧破砕設計を洗練し、自然に破砕された炭酸塩貯留層を評価し、増進油回収（EOR）プロジェクトを改善しています。破砕コアデータセットと地震および井戸ログ情報の統合はますます標準化されており、より正確な地盤工学モデルとリスク評価を可能にしています。
今後の展望として、AI駆動の破砕検出、クラウドベースのコアデータ管理、ラボオートメーションへの継続的な投資が期待されています。技術プロバイダーとオペレーター間の戦略的パートナーシップは、回収を最大化し、環境への影響を最小限に抑え、カーボンキャプチャおよびストレージ（CCS）イニシアティブを支援することに焦点を当てることで、これらの革新の普及を加速させるでしょう。エネルギー移行と資源最適化という二重の課題をナビゲートする中で、破砕コア分析はデータ駆動型の地下貯留層特性評価の重要な促進要因であり続けるでしょう。
市場規模と2030年までの成長予測
地下貯留層特性評価の一環としての破砕コア分析の世界市場は、従来型および非従来型の炭化水素生産における正確な貯留層モデルの需要の高まりにより、2030年までに堅調な成長が見込まれています。2025年の時点で、先進的なコア分析技術の採用が加速しており、特に成熟した石油・ガス田および新たに開発される非従来型のプレイがある地域で顕著です。
SLB（旧シュルンバーガー）、ハリバートン、およびベーカー・ヒューズなどの主要なプレイヤーは、デジタルロック物理学、高解像度のCTスキャン、そして自動画像分析を統合した破砕コア分析サービスを拡充し続けています。これらの技術の進歩は、破砕ネットワーク、孔隙率、および透過性特性をより正確に特定することを可能にし、これらは生産戦略を最適化し、回収可能な埋蔵量を見積もる上で重要です。
2025年現在、北アメリカは依然として最大の市場であり、パーミアン盆地での持続的な活動や、タイトオイルおよびシェールガス貯留層における増進油回収（EOR）の研究が進行中です。中東およびアジア太平洋地域でも採用が増加しており、国営石油会社は炭酸塩貯留層からの出力最大化を目指し、複雑なタイトガスの形成を管理しようとしています。サウジアラムコによれば、デジタルコア分析や破砕特性評価への投資は、広範な貯留層管理および生産最適化イニシアティブの中心となっています。
市場成長は、低炭素エネルギーソリューションへの移行によってさらに支持されています。例えば、排出された炭化水素貯留層のカーボンキャプチャーおよびストレージ（CCS）への再利用は、長期的なCO2保持を評価するために詳細な破砕特性評価に依存しています。また、エクイノールのような企業は、北海でのCCSプロジェクトを進めており、包括的なコア破砕分析を活用してストレージサイトの完全性を評価しています。
2030年に向けて、市場は高い単一桁の年平均成長率（CAGR）で成長する見込みであり、フィールドの再開発、地下ワークフローのデジタル化、そして貯留層管理および環境安全に対する規制の強化が支援しています。マイクロCTイメージングやAI駆動の破砕検出などのコア分析技術の進化は、さらなる応用拡大を促進し、破砕コア分析が炭化水素抽出と新興エネルギー貯蔵セクターにおける貯留層特性評価の重要な要素であり続けることを確実にします。
主要ドライバー：エネルギー需要と技術革新
地下貯留層特性評価における先進的な破砕コア分析の需要は、2025年において、世界のエネルギー需要と複雑化する地質条件から炭化水素回収を最大化する必要性によって高まっています。エネルギーセクターの持続的な移行により、石油とガスが世界のエネルギーミックスにおいて重要な役割を果たしていることが強調されており、これは自然および誘発された破砕についての高解像度分析を通じてのみ実現できる正確な貯留層モデルの必要性を示しています。シェルによると、タイトな形成や非従来型の貯留層は上流投資のより大きな割合を占めており、オペレーターは生産を最適化し、環境への影響を最小限に抑えるために洗練された破砕特性評価を実施することを余儀なくされています。
技術革新は、破砕コア分析の範囲と精度を拡大する主要なドライバーです。主要な油田サービスプロバイダー各社のデジタルトランスフォーメーションの取り組みは、自動コアスキャン、機械学習、高解像度イメージング技術の統合をもたらしました。例えば、SLB（シュルンバーガー）は、CTスキャンとデジタル画像分析を使用して破砕ネットワーク、アパーチャー、接続性について定量的な洞察を提供するデジタルロック分析プラットフォームを進展させています。これらの技術は、リアルタイムの意思決定を可能にし、コアの回収から実行可能な貯留層モデルへのターンアラウンドタイムを短縮します。
自動化とロボティクスは、ラボコア分析の能力をさらに拡大しています。ベーカー・ヒューズなどの主要なラボは、今やロボットによるサンプルハンドリングとAI駆動の解釈ワークフローを装備しており、データの一貫性と再現性を向上させています。これは、業界がより深く、多様な形成に対処する中で特に重要であり、自然破砕の特性が増進油回収（EOR）戦略やカーボンキャプチャおよびストレージ（CCS）サイトの評価に直接影響を与えるためです。
一方、国際エネルギー機関（IEA）などの組織による世界的なエネルギー需要予測は、今後数年間にわたり従来型および非従来型の資源に対する持続的な需要があることを示しています。これは、オペレーターが探査および開発キャンペーンのリスクを低減するために破砕コア分析への投資を継続することを支えています。さらに、特にCCSや地熱プロジェクトを進める地域において、徹底的な地下特性評価に関する規制要件が、国営および独立した石油会社の間で高度な破砕マッピング技術の採用を促しています。
今後数年は、クラウドベースのデータプラットフォーム、エッジコンピューティング、およびデジタルツイン技術のさらなる統合が期待されています。これにより、学際的なチームがコア破砕分析をリモートでほぼリアルタイムで共同作業できるようになります。デジタルおよび分析能力が成熟するにつれて、破砕コア分析は貯留層性能の向上とエネルギーの安全保障および環境保護の二重目標の支援において中心的な役割を果たし続けるでしょう。
コア分析手法：トレンドと進歩
破砕コア分析は地下貯留層特性評価の基礎となる技術であり、最近の進展によりデータ取得の精度とスケールが変革されています。2025年には、オペレーターは高解像度のデジタルコアイメージング、自動化された破砕特定および定量的な破砕属性抽出を統合し、貯留層の透過性、接続性、および貯蔵性をより良く理解しています。非従来型やタイトな貯留層が重要視される中、詳細な破砕分析は水圧破砕戦略の最適化や流体の流れの予測においてますます重要となっています。
一つの大きなトレンドは、コアサンプルをマイクロCT（コンピュータ断層撮影）および高解像度イメージングを用いてスキャンし、破砕ネットワークの三次元モデルを生成するデジタルロック分析の採用です。このアプローチは、SLBやハリバートンなどの技術開発者によって推奨されており、マイクロスケールで開口、密閉、部分的に癒合した破砕の視覚化と定量化を可能にします。これらのデジタルワークフローからのデータは、ペトロフィジカルログや動的テスト結果と直接統合されており、コアから貯留層モデルへのアップスケーリングの改善が実現されています。
自動化された破砕マッピングも急速に進展しています。機械学習アルゴリズムは、今や高解像度のコア画像を処理し、破砕セットを特定、分類、および測定することで、主観性と手作業を減少させています。Core Laboratoriesのような企業は、スラブ加工されたコア画像や全体のコア画像から破砕の検出、方向の測定、および開口の推定を合理化する専用ソフトウェアを展開しています。この自動化は、水平井からの大量のコア材料や複雑な岩相に対処する際に特に有益です。
近年、破砕コア分析と他の地下データストリームの統合に向けた動きが見られています。例えば、ベーカー・ヒューズは、コアベースの破砕データをボアホール画像ログ、地震属性、および生産履歴と組み合わせた学際的なワークフローを提供しています。このホリスティックなアプローチは、破砕駆動の流れ、区画化、およびスイートスポットの特定に対するより堅牢な理解を促進します。
今後数年は、インシチュコアスキャンツールの広範な展開が予想されており、井戸現場でのリアルタイムの破砕分析を可能にします。ポータブルX線CTおよびハイパースペクトルイメージングの進展は、迅速な掘削キャンペーンにおけるターンアラウンドタイムをさらに加速するでしょう。また、デジタルツイン技術が登場しており、貯留層スケールのモデルが新しい破砕データで継続的に更新され、動的な意思決定を可能にしています。この開発は、主要なサービスプロバイダーによって積極的に追求されています。
成熟した貯留層や非従来型貯留層からの回収を最大化する世界的な移行に伴い、破砕コア分析手法はますます自動化され、統合され、データが豊富になることが期待されており、より正確な貯留層特性評価と開発計画を支援しています。
破砕特性評価におけるデジタル化とAIの役割
デジタル化と人工知能（AI）は破砕コア分析を迅速に変革し、地下貯留層特性評価の精度、効率、スケールを向上させています。2025年には、オペレーターやサービス企業が高度なイメージング技術、機械学習アルゴリズム、そしてクラウドベースのデータ管理システムを導入し、コアサンプルからより意味のあるインサイトを引き出しています。このシフトは、手動での解釈、データの断片化、そして伝統的な破砕分析におけるスケーラビリティの制限という持続的な課題に対処しています。
高解像度のデジタルコアスキャンの最近の進展—マイクロCTやX線コンピュータ断層撮影など—は、破砕の形状、開口、および接続性を三次元で正確に視覚化することを可能にしています。これらの膨大なデータセットは、AI駆動の画像分析プラットフォームを使用して日常的に処理されています。例えば、SLBは、破砕の検出と分類を自動化するためにAIとコンピュータビジョンを統合しており、人為的なエラーとターンアラウンドタイムを大幅に削減しています。
機械学習モデルは、ペトロフィジカルデータや地質データに基づいて破砕特性と分布を予測するためにも適用されています。ハリバートンは、コア、ログ、フィールド生産からのデータを統合して破砕ネットワークをモデル化し、その貯留層性能への影響を推定するデジタルロック分析ソリューションを提供しています。これらのプラットフォームは、掘削および開発の過程でリアルタイムの意思決定を可能にし、破砕関連の不確実性をより高い信頼で定量化することができます。
クラウドベースのコラボレーション環境は高まっており、多学際的なチームがどこからでもコア由来の破砕データにアクセスし、共有し、解釈できるようにしています。ベーカー・ヒューズは、研究室の結果をフィールドデータと統合するために、安全なデジタルプラットフォームを活用しており、継続的なモデル更新と横断的なワークフローをサポートしています。このデジタルエコシステムは、プロジェクトのサイクルを短縮し、運用の機敏性を向上させます。
今後、生成AIと高度な分析の統合は破砕コア分析をさらに革命的に変えると予想されています。サンドビックのような企業は、膨大な歴史データから学習する自動破砕認識ソフトウェアを開発しており、さらに強力で偏りのない破砕特性評価を約束しています。今後数年のうちに、デジタルツインの広範な採用が見込まれ、デジタル化された破砕データが新しい情報が利用可能になるにつれ継続的に更新され、資産ライフサイクル全体を通じてコア分析の価値を最大化することが可能になります。
要約すると、デジタル化とAIは破砕コア分析の進化に中心的な役割を果たし、2025年以降の貯留層特性評価のためのより高解像度、迅速な解釈、そしてより実用的なインサイトを提供しています。
競争環境：主要企業と戦略的動き
地下貯留層特性評価のための破砕コア分析における競争環境は、主要な油田サービスプロバイダーや技術企業が高度な分析能力に投資することで急速に進化しています。2025年の時点で、正確な破砕特性評価のための世界的な需要が高まり、非従来型貯留層の複雑さが増し、炭化水素回収を最適化しつつ環境への影響を最小限に抑える必要性が高まっています。
SLB（旧シュルンバーガー）、ハリバートン、およびベーカー・ヒューズなどの主要企業は、統合されたコア分析サービスで市場をリードし続けています。これらの企業は、破砕分析の解決策の包括的なスイートを提供するためにコアラボやデジタルプラットフォームを拡張し、高解像度CTスキャン、高度な岩石学的分析、および破砕の検出と定量化を自動化する機械学習アルゴリズムを統合しています。例えば、SLBは、デジタルロック物理学と画像分析を組み合わせて破砕ネットワークの理解を深め、その透過性への影響を強化する独自のサービスを提供しています。
2023年と2024年に、ハリバートンとベーカー・ヒューズは、コア分析のワークフローを自動化された破砕マッピングやリアルタイムデータ配信を統合し、フィールド開発における迅速な意思決定をサポートするためのアップグレードを発表しました。これらの戦略的な強化は、デジタルトランスフォーメーションへの徐々に高まる強調に対応しています。
Core Geologic Groupやウェザーフォードなどの専門サービスプロバイダーも、微細破砕イメージング、コアスケールの水圧破砕実験、およびタイトな破砕層用のカスタム分析のようなニッチな機能に注力することで競争力を強化しています。特にウェザーフォードは、独自の地質的条件に合わせた地域特化型の破砕分析ソリューションを提供するために、世界的なラボネットワークを活用しています。
企業間の提携や技術協力がますます一般的になり、企業は専門的な専門知識にアクセスし、革新を加速させることを求めています。例えば、コア分析ラボとデジタル技術プロバイダー間の提携により、クラウドベースの破砕データプラットフォームの展開が進み、地下チーム間の共同解釈が促進され、オペレーターにとっての価値提案が向上しています。
今後数年にわたって、競争環境はデジタルコア分析のさらなる進歩、自動化の増加、および人工知能の統合によって形成され、破砕特性評価の精度向上が期待されます。市場リーダーは、技術提供と地理的な展開を拡大するために研究開発と戦略的な買収に投資を続け、変化する貯留層の課題やエネルギー業界全体のデジタル化のトレンドに対応することが期待されます。
規制基準と環境への影響
地下貯留層特性評価のための破砕コア分析を規制する法律環境は急速に進化し続けており、環境保護、データの透明性、そして運営の安全性が増している関心を引き続けています。2025年の時点で、アメリカ合衆国環境保護庁（EPA）や安全環境執行局（BSEE）などの機関は、特に水圧破砕や非従来型資源を含むコアサンプルの取り扱いや分析、報告に直接影響を与える基準を強化しています。
最近の規制の更新は、特にシェールプレイやタイトな形成からのコア資料の抽出や取り扱いにおけるトレーサビリティの必要性を強調しています。EPAの地下注入および抽出実務に関する継続的な見直しは、流体の移動や汚染の潜在的な経路を評価するために、詳細な破砕コア分析を含む基準データの収集の強化をもたらしました（アメリカ合衆国環境保護庁）。
国際的にも、イギリスの北海移行機関（NSTA）などがコア処理プロトコルに対する監視を強化し、破砕特性の文書をより厳しく要求しています。2025年には、これらの組織が高解像度デジタルイメージング、ペトロフィジカルログ、および地盤工学的テスト結果を含む破砕コア分析を行うように義務化するガイドラインを導入することが期待されています（北海移行機関）。
環境の観点から、破砕コアの収集と分析は、地下の汚染リスクを理解し、それを緩和する上で重要と見なされています。オペレーターは、破砕コアデータを利用して誘発された地震活動、地下水保護、およびキャップロックの完全性に関するリスク評価を行うことが期待されています。例えば、カナダ石油生産者協会（CAPP）は、オペレーターに対して、環境影響評価および監視プログラムに破砕コア分析結果を統合することを奨励するガイダンスを発表しています（カナダ石油生産者協会）。
今後の見通しとして、規制機関は国境を越えたデータ共有やベンチマーキングを促進する調和のとれた基準に向けた動きを示しています。これは、共同する地質盆地を有する地域で特に強く、デジタルコアリポジトリや高度な分析へのさらなる投資を促進すると考えられます。その結果として、破砕コア分析は今後数年にわたり、コンプライアンスと持続可能な資源管理の中心的な存在となるでしょう。
地域のホットスポット：北アメリカ、中東、そして新興市場
破砕コア分析は、地下貯留層特性評価の基礎となる技術であり、地域のダイナミクスが技術の採用の焦点とペースを形成しています。2025年の時点で、北アメリカと中東は依然として主要なホットスポットであり、選定された新興市場は従来型および非従来型資源開発によって急速に活動を増加させています。
北アメリカ、特にアメリカ合衆国とカナダでは、破砕コア分析がパーミアン盆地、イーグルフォード、およびモントニーなどのシェールプレイで集中的に適用されています。オペレーターは、先進的なコアイメージング、デジタルロック分析、マイクロCTスキャンを活用して破砕ネットワーク、オリエンテーション、および接続性を解読し、水圧破砕設計や増進油回収（EOR）プロジェクトの最適化のための重要な要素となっています。SLBやハリバートンなどの企業は、貯留層の配置および完成戦略を情報提供するために、統合された破砕コア分析ワークフローを提供しています。
中東では、成熟した炭酸塩貯留層の再開発と非従来型資源の開発が進む中で、破砕コア分析が急増しています。サウジアラビア、アラブ首長国連邦、オマーンの国営石油会社（NOCs）は、複雑な自然破砕の炭酸塩中でのスイープ効率を向上させ、水生産を管理するために破砕特性評価に投資しています。例えば、サウジアラムコは、自社の破砕コア分析の専門知識を発展させ、大規模なフィールド開発を支援するためにサービスプロバイダーや研究機関と協力して、地域の地質に合わせたイメージングおよび解釈技術を進展させています。
アルゼンチンのバカ・ムエルタ、中国の四川盆地、サハラ以南のアフリカの選定されたプレイなどの新興市場では、探査および評価活動を強化する中で破砕分析能力が向上しています。アルゼンチンではYPFが技術供給者と提携してデジタルコア分析や破砕マッピングを展開し、地質的不確実性を減少させ、タイトな形成における回収を最適化しようとしています。同様に、中国のCNPCは、国内の盆地の複雑な貯留層を特性評価するために、破砕コアラボやデジタルペトロフィジックスプラットフォームに投資しています。
今後、地域における破砕コア分析への投資は2025年以降も強化される見込みです。コア由来の破砕データをリアルタイムのワイヤラインログ、機械学習、貯留層シミュレーションと統合することへの関心が高まっています。この統合は、特に北アメリカで強く進展しており、デジタル化と自動化が急速に進んでいます。中東や新興市場では、コア分析の能力を構築し、特定の地質的課題に合わせたワークフローをカスタマイズすることに引き続き焦点が当てられており、NOCs、国際的なサービス企業、そして学術パートナーとの協力が続いています。オペレーターが世界中で回収を最大化し、貯留層のリスクを管理しようとする中で、地域のホットスポットが破砕コア分析技術の革新と展開を引き続き推進するでしょう。
データ統合と解釈における課題
破砕コア分析は地下貯留層特性評価の基礎であり、炭化水素や地熱貯留層における流体の流れを促進する破砕ネットワーク、孔隙率、透過性についての直接的な洞察を提供しています。しかし、データの統合と解釈は、業界が2025年に進歩する中で複雑な課題のままです。コアのイメージングやCTスキャンからボアホール画像ログや露頭のアナログに至るまで、データの量と多様性は学際的なコラボレーションと堅牢なデジタルワークフローを必要とします。
一つの重要な課題は、コアスケールの破砕観察を大規模なペトロフィジカルおよび地震データと調整することです。コアプラグで観察される破砕属性が、貯留層全体のそれと必ずしも一致しない場合があり、アップスケーリングにおいて不確実性を生じさせます。SLBやハリバートンなどの企業は、高解像度のイメージング、機械学習、クラウドデータ管理を組み合わせたデジタルコア分析システムを導入し、統合プロセスを改善しています。それでも、コアデータとログデータの間の解像度や方向性の違いは、破砕の解釈やモデリングを引き続き複雑にしています。
データの異質性は、コアサンプルの品質や保存状況の違いによってさらに悪化します。破砕は掘削や取り扱い中に誘発または変化することがあり、自然の特性と人工の特性の区別を曖昧にします。ベーカー・ヒューズなどの革新者は、破砕検出の精度を改善することとコアの保存状態の向上を目指す高度なCTスキャンおよびデジタルロック分析ワークフローを開発しています。しかし、コアの乱れを完全に排除することは依然として難しく、下揚げ測定ツールとの慎重なキャリブレーションが必要です。
自動化と人工知能は、コア画像やログからの破砕の特定を加速し、標準化するためにますます利用されています。ウェザーフォードやCore Laboratoriesが開発したツールは、主観的な解釈を最小限に抑えるのを助けていますが、これらのシステムは特に曖昧な破砕特性を持つ複雑な形成において専門的な監視が必要です。今後数年では、AI駆動のアプローチのさらなる洗練が見られ、クラウドベースの地質モデリング環境においてマルチスケールおよびマルチソースデータセットの深い統合が進むでしょう。
今後の展望として、リアルタイムデータの統合と自動解釈の推進が優先事項となるでしょう。これは、特にエネルギーセクター全体でデジタルトランスフォーメーションが加速する中で重要です。目標は、解釈の不確実性を削減し、貯留層管理の意思決定を向上させるシームレスな学際的なワークフローを構築することです。しかし、データの標準化、品質保証、およびモデルのキャリブレーションにおける継続的な課題は、熟練した地球科学者が自動化システムの文脈と検証を提供する必要性を強調しています。
将来の展望：新興技術と長期的な機会
地下貯留層特性評価における破砕コア分析の将来の展望は、急速な技術の進歩と進化する業界の要件によって形成されています。エネルギー分野がますます複雑な貯留層（非従来型プレイや深部炭酸塩系統など）をターゲットにする中、2025年以降、高解像度で統合された破砕分析の需要が高まることが期待されています。
破砕コア分析を再形成する可能性のある新興技術には、デジタルコア分析の増加や、AI駆動の画像処理の導入が含まれます。企業は、高解像度X線コンピュータ断層撮影（CT）やマイクロCTスキャンへの投資を進めており、サブミリメートルスケールでの破砕の非破壊的な三次元視覚化を可能にしています。例えば、SLBやハリバートンは、CTデータを自動破砕検出と統合したデジタルコアワークフローを進展させており、破砕マッピングの迅速化と精度の向上を図っています。
機械学習アルゴリズムは、破砕特定、オリエンテーション分析、および開口の定量化にますます利用されており、人間のバイアスや主観を軽減しています。これは、大規模コアデータセットの迅速処理を可能にする自動画像セグメンテーションの進展によって補完されています。例えば、ウェザーフォードは、画像ベースの破砕特性評価を簡素化するためにAIを適用するプラットフォームを開発しており、貯留層技術者に実行可能なインサイトを提供しています。
コア分析と他の地下データセット（ボアホール画像ログ、地震属性、形成試験など）との統合は、破砕ネットワークの包括的な理解を得るための標準的な実務となりつつあります。ベーカー・ヒューズのような企業は、コアおよびログベースの破砕データを統一された貯留層モデルの中で融合させたエンドツーエンドのデジタルソリューションを提供しており、破砕の接続性と流動特性の予測を向上させています。
今後数年、ラボワークフローにロボティクスと自動化を導入することで、破砕分析の再現性とスループットがさらに向上することが期待されています。次の数年間には、コアの取り扱いや切断、イメージングのための高度なロボティクスの統合が行われ、測定の標準化とサンプルの損傷最小化が実現される方向で進められています。
長期的には、デジタルツイン技術と破砕コア分析との相乗効果が重要な機会を提供します。リアルタイムのデータストリームや物理ベースのモデリングを活用することで、オペレーターは様々な開発シナリオの下で貯留層の挙動をシミュレーションし、刺激や生産戦略を最適化することができます。エネルギー移行が加速する中、これらの能力は炭化水素貯留層だけでなく、CO2貯蔵や地熱プロジェクトにおいても重要であり、破砕の挙動を理解することが封じ込めと持続可能性を確保するための鍵となります。
出典 & 参考文献
- SLB（シュルンバーガー）
- ベーカー・ヒューズ
- Core Laboratories
- ハリバートン
- ヘルメリック＆ペイン
- エクイノール
- シェル
- 国際エネルギー機関
- サンドビック
- ウェザーフォード
- 安全環境執行局
- 北海移行機関
- カナダ石油生産者協会
- YPF
