Gaswinning op windstroom: stap naar een slimme, groene Noordzee

Gaswinning op windstroom: waarom dit project ertoe doet

De nieuwste gasputten op de Noordzee draaien straks op windstroom. ONE-Dyas heeft de elektriciteitskabel van windpark Riffgat naar het N05-A platform gelegd, zodat de gaswinning elektrisch – en dus grotendeels emissievrij – kan verlopen. Voor een sector die bekendstaat om fakkels en dieselaggregaten is dat een flinke trendbreuk.

Dit project is meer dan een technisch hoogstandje. Het raakt aan drie grote discussies tegelijk: energiezekerheid, klimaatdoelen én de rol van AI in de Nederlandse energietransitie. Want zodra gasproductie, windenergie en netbeheer digitaal met elkaar worden verbonden, wordt het speelveld voor AI in de energiesector ineens veel interessanter.

In deze blog kijk ik naar wat er precies gebeurt op de Noordzee, waarom ‘gas op groene stroom’ geen contradictie is, en hoe data en AI dit soort hybride projecten slimmer, schoner en winstgevender kunnen maken.

Wat gebeurt er bij ONE-Dyas op de Noordzee?

De kern is simpel: het nieuwe winningsplatform N05-A van ONE-Dyas wordt niet langer aangedreven door gasmotoren of diesel, maar door elektriciteit uit een nabijgelegen windpark. De kabel naar windpark Riffgat ligt er, waardoor zowel het productieplatform als een toekomstig boorplatform elektrisch kunnen draaien.

Dat heeft drie directe effecten:

1. Minder CO₂-uitstoot op het platform zelf (geen of veel minder lokale verbranding van gas/diesel).
2. Minder methaanverliezen, omdat je geen gas hoeft af te fakkelen of als brandstof te gebruiken.
3. Betere integratie tussen gas- en windinfrastructuur op de Noordzee.

Tegelijk is dit niet zomaar een technisch project. De aanleg is vertraagd door juridische procedures en weerstand van milieuorganisaties. Het politieke debat in Den Haag is fel: is nieuwe gaswinning nog wel gewenst na 2030? Dit soort elektrificatieprojecten maakt het gesprek niet zwart-wit, maar juist complexer: we spreken hier over relatief ‘schoon gas’ dat de komende tien à vijftien jaar elders fossiele importen kan verdringen.

Waarom gaswinning op windstroom toch past in de energietransitie

Hier is het spanningsveld waar veel bedrijven over struikelen: Nederland wil van fossiel af, maar tegelijk willen we leveringszekerheid, zeker nu elektriciteitsverbruik hard groeit door warmtepompen, datacenters, elektrisch rijden en industrie.

Gaswinning op windstroom past wél in die puzzel, als je het scherp kadert:

• Het gaat om tijdelijke, aflopende productie: gericht op de periode tot 2040–2050.
• Het platform draait op hernieuwbare elektriciteit, wat de uitstoot per geproduceerde kuub sterk verlaagt.
• Regionaal geproduceerd gas verkleint afhankelijkheid van import uit bijvoorbeeld LNG-markten.

Of je het moreel prettig vindt, is een andere vraag. Maar vanuit systeemperspectief geldt: als je toch nog gas gebruikt in Nederland, is lokaal geproduceerd, emissiearm gas de minst slechte variant. Zeker zolang de vraag naar gas (bijvoorbeeld als grondstof of flexibele back-up) nog niet op nul staat.

De verborgen motor: data, digitalisering en AI op zee

Elektrische platforms zijn in de praktijk datacenters op zee. Alles wat draait op stroom, kun je meten, sturen en optimaliseren. Dáár komt AI voor energie om de hoek kijken.

1. Slim asset management: minder storingen, lagere kosten

Een elektrisch aangedreven platform zit vol sensoren: motoren, pompen, compressoren, transformatoren, kabels. Al die apparatuur genereert continu data over trillingen, temperatuur, stroomsterktes en spanningen.

Met predictive maintenance op basis van AI kun je:

• vroegtijdig slijtage detecteren;
• onderhoud plannen op rustige productiemomenten;
• onnodige inspecties schrappen;
• de levensduur van dure assets verlengen.

Voor een offshore-installatie kan één dag productiestop al tonnen kosten. Als AI-analyses de ongeplande uitval met bijvoorbeeld 20–30% verminderen, betaal je de investering in data-infrastructuur en modellen vaak binnen een paar jaar terug.

2. Energie-optimalisatie: wind, kabel en compressoren

Een platform dat stroom krijgt via een kabel van een windpark, moet continu balanceren:

• hoeveel elektriciteit komt er van het windpark;
• wat is de belasting van compressoren en pompen;
• hoeveel reservecapaciteit is er nodig vanuit het net of noodgeneratoren.

AI-gestuurde optimalisatie-algoritmen kunnen hier het verschil maken. Ze berekenen per kwartier:

• de ideale setpoints voor compressoren;
• wanneer tijdelijk afschakelen slim is;
• hoe je piekbelastingen vermijdt die de kabel of transformator overbelasten.

Het resultaat is een lager elektriciteitsverbruik per geproduceerde kubieke meter gas én minder risico op black-outs op het platform.

3. Integratie met het Nederlandse elektriciteitsnet

Bij voldoende netkoppeling kan een geëlektrificeerd platform een rol spelen in de bredere netbalancering:

• In perioden met veel wind kan het platform maximaal produceren.
• Bij schaarste aan stroom kan de productie tijdelijk omlaag.

AI-modellen voor vraag- en aanbodvoorspelling (forecasting) kunnen die flexibiliteit inplannen op basis van:

• weerdata (wind, temperatuur);
• marktprijzen;
• netcongestie-informatie;
• onderhoudsplanningen van windparken en platforms.

Dat maakt het mogelijk om gasproductie, windstroom en netcapaciteit veel beter op elkaar af te stemmen dan nu gebeurt.

Van eiland naar ecosysteem: de Noordzee als AI-gedreven energiesysteem

De tijd dat elk platform een ‘eiland’ was, ligt achter ons. De Noordzee verandert in een verweven energie-ecosysteem met windparken, waterstofplannen, CO₂-opslag en nu ook elektrische gasplatforms.

Voor beleidsmakers en energiespelers betekent dat drie concrete AI-opgaven.

Opgave 1: systeemplanning met scenario’s

Als je tientallen windparken, netverzwaringen, gasplatforms en waterstofprojecten tegelijk plant, is Excel kansloos. Hiervoor zijn AI-ondersteunde scenario- en optimalisatiemodellen nodig die vragen beantwoorden als:

• Waar leg je kabels en pijpleidingen zodat je niet twee keer dezelfde route openbreekt?
• Welke platforms kun je het makkelijkst elektrificeren op basis van afstand en verwachte resterende productiejaren?
• Waar is conversie naar waterstof of power-to-x logisch?

Modelresultaten zijn geen absolute waarheid, maar ze geven een veel scherper beeld van kosten, baten en risico’s dan klassieke rekenmethodes.

Opgave 2: realtime coördinatie tussen assets

Op de korte termijn (uren tot dagen) draait alles om operationele sturing. Denk aan:

• toewijzing van beschikbare windstroom;
• het schakelen tussen verschillende productieniveaus;
• veilig op- en afschakelen van assets bij storm of storingen.

Hier komen AI-gestuurde control systems in beeld, die met duidelijke veiligheidskaders beslissingen kunnen automatiseren. Menselijke operators houden het stuur in handen, maar laten de algoritmes het rekenwerk doen.

Opgave 3: transparantie en draagvlak

Projecten als N05-A liggen politiek en maatschappelijk gevoelig. Dat verandert niet vanzelf. Wel kun je data en AI inzetten om het gesprek eerlijker te voeren:

• objectieve berekeningen van CO₂-besparing door elektrificatie;
• scenario’s met en zonder binnenlands gas, inclusief importafhankelijkheid;
• inzicht in ecologische risico’s en mitigerende maatregelen.

Zolang aannames, modellen en uitkomsten transparant zijn, helpt dit om discussies te voeren op basis van feiten in plaats van alleen sentiment.

Wat organisaties hiervan kunnen leren (en direct toepassen)

Je hoeft geen offshore bedrijf te zijn om iets te hebben aan dit verhaal. De lessen van een geëlektrificeerd gasplatform gelden net zo goed voor netbeheerders, warmtebedrijven, industrie en grote energieverbruikers.

1. Elektrificeer én digitaliseer tegelijk
Alleen overstappen op stroom is niet genoeg. De grootste winst zit in de combinatie van:

• elektrificatie;
• verregaande meting (IoT-sensoren);
• een data- en AI-strategie voor onderhoud en optimalisatie.

2. Begin met één duidelijke AI-use case
In plaats van een vaag ‘AI-programma’ te starten, werkt het beter om te kiezen voor een scherp gedefinieerde case, bijvoorbeeld:

• voorspellen van storingen op kritieke assets;
• optimaliseren van belastingprofielen om netcongestie te vermijden;
• dynamische sturing van flexibele verbruikers.

3. Werk samen over de keten heen
De Noordzee laat zien dat de grenzen tussen producent, netbeheerder en afnemer vervagen. Dezelfde trend zie je op land: gezamenlijke dataplatformen en AI-modellen leveren vaak veel meer op dan ieder voor zich.

Hoe dit past in ‘AI voor Nederlandse Energie: Duurzame Transitie’

Onze blogserie draait om één vraag: hoe kan AI de Nederlandse energietransitie sneller, betaalbaarder en betrouwbaarder maken? Het project van ONE-Dyas laat zien dat AI niet alleen gaat over hippe start-ups en dashboards, maar ook over klassieke energie-assets zoals gasplatforms.

Elektrische gaswinning op de Noordzee is geen eindstation, maar een transitietechnologie. Tegelijk is het een realistisch praktijkvoorbeeld van hoe AI, data en elektrificatie samenkomen:

• minder emissies per eenheid fossiele energie;
• betere integratie tussen offshore wind en gas;
• meer flexibiliteit voor het Nederlandse energiesysteem.

Wie nu investeert in data, AI en slimme sturing rond dit soort projecten, bouwt kennis op die straks net zo hard nodig is voor waterstofproductie, grootschalige opslag en volledig hernieuwbare energiesystemen.

De vraag is dus niet óf we AI inzetten in deze hybride fase van de energietransitie, maar hoe snel en hoe slim. Organisaties die dat serieus oppakken, lopen straks vóór wanneer fossiel echt uitfaseert en het hele systeem op hernieuwbaar draait.