Equcator से अल्काटेल सबमरीन नेटवर्क बैग अनुबंध

फोटो: विषुव

नॉर्वे में विकसित डिजिटल प्रौद्योगिकी बैरेंट्स सागर में जोहान कास्टबर्ग क्षेत्र से वसूली में सुधार करने में मदद करेगी।

इक्विनोर ने अल्काटेल सबमरीन नेटवर्क को स्थायी जलाशय निगरानी (पीआरएम) के लिए एक अनुबंध दिया है, जिसने बदले में नेक्सन नॉर्वे एएस के साथ उपसे केबल के वितरण के लिए एक पत्र पर हस्ताक्षर किए हैं।

जोहान कास्टबर्ग परियोजना निदेशक नट गजर्टसन कहते हैं, "पीआरएम जोहान कास्टबर्ग के लिए डिजिटल रणनीति का एक केंद्रीय तत्व है और जोहान कास्टबर्ग वसूली दर में सुधार करने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण होगा।"

यह तकनीक नॉर्वे में विकसित की गई है, और इस साल जनवरी में उत्तरी सागर जोहान सेवरड्रप क्षेत्र के लिए इसी अनुबंध पर हस्ताक्षर करते समय हमने पीआरएम पर ढांचे के समझौते में एक विकल्प का उपयोग करके अनुबंध दिया है।

जोहान कास्टबर्ग और जोहान सेवरड्रप पीआरएम परियोजना प्रबंधन साझा करेंगे, जिससे दोनों सहभागिता और बचत होगी। उत्पादन शुरू होने से पहले इस उपकरण को स्थापित करने के लिए जोहान सेवरड्रप और जोहान कास्टबर्ग दुनिया के पहले क्षेत्र हैं।

नेक्सन नॉर्वे एएस जोहान कास्टबर्ग पीआरएम परियोजना पर एएसएन के लिए एक उप-संयोजक है। वे रोग्गन, नॉर्वे में अपनी सुविधाओं पर रीढ़ की हड्डी केबल नेटवर्क और इंटर-स्टेशन केबल का निर्माण करेंगे। आपूर्ति में 200 किमी से अधिक सबसीए केबल शामिल होंगे। यह एक महत्वपूर्ण अनुबंध है जो उत्तर में विषुव की उपस्थिति को मजबूत करता है। कैलाइस, फ्रांस में एएसएन की सुविधा पर भूकंपीय स्टेशनों को केबल्स में शामिल किया जाएगा।

एनसीएस पर इक्विनोर्स के क्षेत्र में विश्व स्तरीय वसूली दर है, और हम 50% वसूली प्राप्त करने के लिए उत्पादन और स्वीकृत क्षेत्रों के हमारे वर्तमान पोर्टफोलियो की अपेक्षा करते हैं। हालांकि, हम अपने तेल क्षेत्रों के लिए आईओआर-पहलों के माध्यम से 60% हिट करने की महत्वाकांक्षा करते हैं।

पीआरएम का तात्पर्य है कि समुद्र तल पर भूकंपीय सेंसर स्थायी रूप से स्थापित होते हैं, जो जलाशय परिवर्तनों की बेहतर छवियों को अधिक बार दर पर प्रदान करते हैं। इस प्रणाली से उत्पन्न जानकारी की मात्रा और कम से कम दोनों गुणवत्ता जोहान कास्टबर्ग क्षेत्र में डिजिटल प्रौद्योगिकी के उपयोग के लिए इक्विनोर्स की योजनाओं में केंद्रीय नहीं होगी। विज़ुअलाइजेशन, मॉडलिंग और धीरे-धीरे पूर्वानुमानित विश्लेषण के संबंध में इस तरह के डेटा की एक बड़ी संभावना है।