BP berjaya tambah 15,000 boe/hari di Atlantis lebih awal jadual. Apa pelajaran untuk Petronas dan projek laut dalam Malaysia dari segi AI & kecekapan operasi?
BP Atlantis: 15,000 boe/hari Dan Isyarat Jelas Tentang Masa Depan Operasi Pintar
15,000 barel setara minyak sehari. Itu tambahan kapasiti yang baru sahaja diaktifkan BP melalui projek Atlantis Drill Center 1 Expansion di Teluk Mexico, dua bulan lebih awal daripada jadual asal.
Untuk dunia minyak dan gas, angka ini bukan sekadar volum. Ia petunjuk: siapa yang paling cekap merancang, menggerudi dan mengoperasi – akan menang. Dan di sini, naratifnya semakin jelas: projek besar yang menang hari ini ialah projek yang dipacu data, AI dan automasi.
Bagi eksekutif dan jurutera di Malaysia – terutamanya di Petronas dan utiliti besar – kisah Atlantis ini sangat dekat dengan agenda harian: bagaimana nak gandakan hasil, turunkan kos, dan kekalkan keselamatan dalam operasi laut dalam yang semakin kompleks.
Dalam artikel ini, saya kupas:
- Apa yang BP lakukan di Atlantis dan kenapa ia patut menarik perhatian pemain di Malaysia
- Bagaimana pendekatan cekap BP boleh diterjemah kepada projek laut dalam Sabah–Sarawak melalui AI dan analitik lanjutan
- Langkah praktikal untuk bawa pelajaran Atlantis ke dalam pelan transformasi digital & AI Petronas dan rakan industrinya
Apa Sebenarnya Yang BP Capai Di Atlantis?
Jawapan ringkas: BP berjaya menambah kapasiti dengan cepat, selamat dan lebih awal daripada jadual – di salah satu medan laut dalam paling mencabar di Teluk Mexico.
Beberapa fakta utama projek Atlantis Drill Center 1 Expansion:
- Tambahan kapasiti: 15,000 boe/hari
- Disiapkan 2 bulan lebih awal daripada jadual asal
- Menghubungkan dua telaga baharu ke hab subsea sedia ada melalui saluran paip baharu
- Sebahagian daripada sasaran BP untuk capai 1 juta boe/hari pengeluaran di AS menjelang 2030
Medan Atlantis sendiri bukan projek kecil:
- Ditemui pada 1998 dan telah beroperasi hampir 20 tahun
- Platform terapung berjangkar paling dalam BP di Teluk AS – kira‑kira 7,074 kaki (lebih 2,100 m) kedalaman air
- Kapasiti puncak diisytiharkan: 200,000 bbl minyak dan 180 juta kaki padu gas sehari
Yang menarik, BP menekankan tiga aspek kenapa mereka boleh siap awal:
- Guna inventori subsea sedia ada
- Penggerudian & penyempurnaan telaga lebih cekap
- Perancangan pelaksanaan offshore yang dipermudah
Bunyi macam biasa? Sebenarnya inilah ruang terbesar untuk AI bermain peranan – daripada perancangan telaga hingga penjadualan kapal dan kru.
Dari Teluk Mexico Ke Sabah–Sarawak: Kenapa Kisah Ini Penting Untuk Malaysia
Realitinya, cabaran teknikal di Teluk Mexico banyak serupa dengan medan laut dalam Malaysia:
- Kedalaman air yang besar
- Persekitaran cuaca yang tidak menentu
- Infrastruktur subsea yang kompleks
- Kos operasi kapal, rig dan FPSO yang tinggi
Bezanya, marginal economics di rantau ini semakin ketat. Ruang untuk ‘trial and error’ makin sempit. Setiap hari kelewatan, setiap jam rig idle – semuanya terus makan OPEX dan CAPEX.
Di sinilah pelajaran Atlantis jadi relevan untuk Petronas dan operator lain:
-
Penggunaan aset sedia ada secara maksimum
BP tak bina semuanya dari kosong. Mereka ikat telaga baharu ke hab subsea sedia ada. Dalam konteks Malaysia, banyak medan matang dan infrastruktur lama boleh dilanjutkan hayatnya dengan reka bentuk yang bijak – dibantu model digital twins dan simulasi AI. -
Eksekusi projek sebagai ‘mesin data’
Kalau setiap fasa – geologi, drilling, completion, subsea, marine logistics – dijadikan sumber data tersusun, AI boleh bantu:- Ramal risiko non‑productive time (NPT)
- Optimumkan turutan aktiviti offshore
- Kurangkan konflik jadual antara kapal, rig dan crew
-
Fokus kepada kecepatan yang selamat, bukan sekadar kecepatan
Menyiapkan projek 2 bulan awal hanya berbaloi kalau rekod HSE kekal kukuh. Di sinilah sistem monitoring masa nyata berasaskan AI (contoh: fatigue detection, collision avoidance, gas leak anomaly detection) mula membezakan ‘fast & safe’ berbanding ‘fast but lucky’.
Tiga Dimensi AI Yang Boleh Memangkin Projek Laut Dalam
Jika kita pecahkan pelajaran Atlantis kepada keperluan teknologi, saya nampak sekurang‑kurangnya tiga dimensi utama AI yang relevan untuk Petronas dan rakan kongsi di Malaysia.
1. AI Untuk Perancangan & Reka Bentuk Medan (Upstream Planning)
Perancangan awal selalunya menentukan 60–70% kos sepanjang hayat aset. Di sinilah AI & analitik lanjutan boleh beri impak besar:
-
Pemodelan reservoir AI
Menggabungkan data seismik, log telaga dan data produksi sejarah untuk ramal:- Zon paling produktif
- Reka bentuk corak telaga optimum
- Kesan pelbagai senario injection (seperti waterflood yang bakal digunakan BP di Atlantis Major Facility Expansion)
-
Pengoptimuman lokasi telaga & laluan paip
Algoritma boleh menilai beribu senario:- Jarak ke platform
- Risiko geohazard
- Kos pemasangan subsea
- Kesan kepada keupayaan future tie‑back
-
Digital twin untuk senario projek
Sebelum satu meter paip dipasang, pasukan boleh “uji” berpuluh kombinasi:- Susun atur manifold
- Kapasiti pemprosesan topside
- Strategi pengembangan fasa kedua dan ketiga
Saya pernah lihat satu kes syarikat operator serantau jimat lebih 10% CAPEX hanya kerana model AI cadangkan konfigurasi paip yang lain dari “rule of thumb” biasa.
2. AI Untuk Penggerudian, Penyempurnaan & NPT Reduction
Atlantis Drill Center 1 disiapkan lebih awal antaranya kerana penggerudian dan completion yang lebih cekap. Dalam praktik, ini biasanya datang daripada dua perkara: pengalaman jurutera… dan kualiti data.
AI boleh bantu di sini melalui:
-
Real‑time drilling analytics
Sistem memantau parameter seperti WOB, RPM, ROP, torque, mud weight – dan mengesan corak awal yang menunjukkan:- Kecenderungan stuck pipe
- Lost circulation
- Kick berpotensi
-
Model ramalan NPT
Berdasarkan sejarah ratusan telaga, model boleh jawab soalan mudah tapi mahal:
“Dengan set‑up ini, di blok ini, pada musim ini – apa probabiliti NPT kita dan di mana punca utama?” -
Pengoptimuman program completion
AI menilai prestasi completion lepas untuk:- Pilih kombinasi perforation dan sand control terbaik
- Ramal decline curve lebih tepat
- Sesuaikan strategi artificial lift lebih awal
Dalam konteks Malaysia, ini sangat relevan untuk operasi HPHT, deepwater dan brownfield sidetrack di Sabah dan Sarawak.
3. AI Untuk Operasi & Penyelenggaraan Platform Laut Dalam
Atlantis bukan hanya tentang telaga. Ia juga tentang platform terapung terdalam BP di Teluk AS – struktur kompleks dengan ribuan aset kritikal.
Untuk aset sebegini, tiga aplikasi AI yang nyata memberi ROI:
-
Predictive maintenance untuk rotating equipment
Analitik getaran, suhu, tekanan dan trend operasi mengenal pasti kegagalan bearing, pump, compressor minggu sebelum ia berlaku.
Hasilnya:- Lebih sedikit shutdown tak dirancang
- Perancangan spare parts lebih tepat
- Kerja penyelenggaraan boleh diselaraskan dengan tingkap cuaca baik
-
Pengoptimuman tenaga & fuel gas
Model AI boleh cadangkan:- Kombinasi turbin & generator paling efisien
- Pelarasan beban untuk kurangkan fuel gas dan CO₂ intensity per boe
-
Pemantauan keselamatan & integriti struktur
Dari kamera video yang dianalisis secara AI (contoh: PPE compliance, kerja di ketinggian) hinggalah model yang memantau fatigue struktur dan mooring line berdasarkan data ombak & angin.
Untuk utiliti besar di Malaysia, konsep yang sama digunakan pada loji jana kuasa gas, hidro dan grid elektrik – menjadikan pelaburan AI lebih mudah “disatukan” merentas kumpulan.
Bagaimana Petronas Boleh “Menyerap” Pelajaran Atlantis Ke Dalam Strategi AI
Petronas memang sudah jauh ke hadapan dari segi pelaburan digital & AI. Tetapi projek seperti Atlantis memberi beberapa penanda aras yang boleh dijadikan rujukan.
Berikut pendekatan praktikal yang saya rasa realistik untuk 2026–2028:
1. Jadikan Projek Offshore Baharu Sebagai “AI-First Project”
Bukannya tambah AI di hujung, sebaliknya:
- Masukkan keperluan data dan analitik sejak FEL (Front-End Loading)
- Tetapkan KPI projek bukan hanya pada tarikh first oil, tapi juga:
- Peratus aktiviti yang dipantau secara real-time
- Pengurangan NPT sasaran hasil penggunaan analitik
- Pengurangan intensiti karbon per boe
2. Wujudkan “Playbook Atlantis Versi Malaysia”
Satu playbook praktikal boleh meliputi:
- Corak projek di mana tie‑back ke infrastruktur sedia ada paling menguntungkan
- Senarai keputusan reka bentuk yang mesti disokong simulasi AI/digital twin
- Template dashboard untuk pemantauan progres projek (drilling, subsea, fabrication, commissioning) dalam satu paparan
Playbook ini bukan hanya dokumen – ia boleh dihidupkan sebagai portal digital yang disambung terus ke data operasi sebenar.
3. Perkukuh Kerjasama Operator–Service Company–Vendor AI
Kejayaan jenis Atlantis jarang datang dari satu pihak sahaja. Di Malaysia, saya nampak tiga pihak perlu duduk semeja:
- Operator (contoh: Petronas) – pemilik aset & data
- Service company & EPC – pemilik domain knowledge teknikal yang mendalam
- Vendor AI & cloud – pemilik teknologi dan keupayaan pemprosesan data
Model kerjasama yang berkesan biasanya:
- Berkongsi data secara terkawal tetapi bermakna
- Menetapkan outcome perniagaan yang jelas (cth: -20% NPT, +5% uptime)
- Menggunakan struktur insentif berasaskan prestasi, bukan sekadar T&M
Di Mana Semua Ini Sesuai Dalam Naratif Lebih Besar “AI in Oil & Gas”?
Hakikatnya, Atlantis hanyalah satu titik data dalam trend yang lebih besar: medan yang paling menguntungkan dalam 5–10 tahun akan datang ialah medan yang paling “digital” dan paling “AI-native”.
Untuk Malaysia, naratif yang sedang terbina ialah:
- Petronas sebagai peneraju transformasi digital upstream dan utilities
- Operator dan utiliti lain menumpang gelombang yang sama – dari reservoir modelling AI hingga optimisasi grid & tenaga
- Ekosistem vendor, universiti dan startup teknologi yang semakin matang
Atlantis memberikan contoh hidup bagaimana:
- Penggunaan aset sedia ada
- Eksekusi projek yang dipermudah
- Pengembangan kapasiti tanpa menunggu infrastruktur baharu besar-besaran
…boleh menghasilkan nilai nyata – dalam bentuk 15,000 boe/hari, siap 2 bulan lebih awal.
Bagi pasukan di Malaysia yang sedang merancang projek laut dalam seterusnya, soalan yang wajar ditanya sekarang bukan lagi “Patutkah kita guna AI?” tetapi:
“Di fasa mana kita sanggup tidak guna AI – dan berapa kos peluang yang kita sanggup terima?”
Jika jawapannya “sangat sedikit”, maka sudah tiba masanya menjadikan projek seterusnya anda sebagai “Atlantis versi Malaysia” – dipacu data, disokong AI, dan diurus dengan disiplin operasi yang mantap.