Smartere databruk og AI kan kraftig øke verdiskapingen på norsk sokkel. Lær hvordan bedre dataforvaltning gir grunnlag for prediksjon, sikkerhet og lavere utslipp.
I norsk petroleumsnæring har vi i flere tiår vært verdensledende på teknologi under havoverflaten. Nå flytter konkurransen seg opp i datalagene: De selskapene som lykkes med smartere databruk og kunstig intelligens (AI), vil stå sterkest i en mer krevende energi- og klimafremtid.
Denne artikkelen bygger videre på initiativet fra Oljedirektoratet (nå Sokkeldirektoratet) om smartere databruk, og setter det inn i dagens kontekst: en norsk sokkel som skal levere høy verdiskaping, lavere utslipp og bedre sikkerhet – samtidig. Vi ser på hvordan bedre dataforvaltning kombinert med AI kan bli en nøkkelfaktor i den digitale transformasjonen av norsk olje og gass.
Du får:
- en praktisk gjennomgang av hvorfor datakvalitet og tilgjengelighet er avgjørende
- konkrete eksempler på hvordan AI kan skape verdi fra sokkeldata
- anbefalte første steg for selskaper som vil ta databruk og AI til neste nivå
Hvorfor smartere databruk er blitt kritisk nå
På få år har mengden tilgjengelige data på norsk sokkel eksplodert: seismikk, brønndata, produksjonsdata, sanntids sensordata, inspeksjonsvideo, logistikk, HMS-hendelser og mye mer. Samtidig forventes det at næringen leverer:
- høyere utvinningsgrad fra modne felt
- lavere driftskostnader
- dokumenterte utslippskutt
- bedre risikostyring og beredskap
Da holder det ikke lenger å bare ha data. Verdiskapingen kommer først når data:
- er lett tilgjengelige på tvers av systemer og fagdisipliner
- har kjent og tilstrekkelig kvalitet
- kan brukes direkte i analyser, simuleringer og AI-modeller
«Å ha de riktige dataene tilgjengelige på riktig tid og i riktig format kan ha stor betydning for framtiden til norsk sokkel.»
– May Karin Mannes, direktør for sokkelanalyser og dataforvaltning
I 2021 tok Oljedirektoratet initiativ til dialog og workshops med rettighetshavere og bransjeorganisasjoner for å styrke bruken av data. Siden den gang har både datamengdene, AI-teknologien og kravene til dokumentasjon økt kraftig. Det gjør denne problemstillingen enda mer aktuell nå i 2025.
Fra dataforvaltning til AI-drevet verdiskaping
Smartere databruk handler ikke bare om å rydde i databaser. Det handler om å legge grunnlaget for AI i norsk olje og gass – fra prediktivt vedlikehold til avansert reservoaranalyse.
1. God dataforvaltning er første steg
Før et selskap kan hente verdier ut av AI, må grunnmuren være på plass:
- Standardiserte formater og begreper på tvers av felt og systemer
- Tydelig eierskap og roller rundt data (hvem vedlikeholder hva?)
- Metadata og datakataloger som gjør det mulig å finne og forstå data
- Automatisert kvalitetssikring (valideringsregler, konsistenskontroller)
Uten dette ender data scientists og ingeniører raskt med å bruke 70–80 % av tiden på å vaske og forstå data – og bare resten på faktisk analyse og modellutvikling.
2. Når datagrunnlaget er klart – da kommer AI til sin rett
Når data er tilgjengelige, strukturerte og pålitelige, kan AI begynne å skape konkret forretningsverdi. Typiske bruksområder på norsk sokkel er:
- Prediktivt vedlikehold av roterende utstyr, pumper, kompressorer og ventiler
- AI-støttet reservoarmodellering og produksjonsoptimalisering
- Anomalideteksjon i sanntidsdata (lekkasjer, uønskede driftsmønstre)
- Automatisert tolkning av brønnlogger, seismikk og inspeksjonsbilder
- Risikomodeller for HMS- og beredskapsarbeid
Fellesnevneren er at alle disse løsningene er helt avhengige av riktige data, til riktig tid, i riktig format – akkurat det opprinnelige initiativet fra myndighetene handlet om.
Konkrete bruksområder: Slik gir smartere databruk mer verdi
I serien «AI i Norsk Olje og Gass: Digital Transformasjon» ser vi på hvordan AI faktisk brukes i dag. Under er fire områder der smartere databruk og AI typisk gir rask og målbar effekt.
Prediktivt vedlikehold: Fra kalender til datadrevet beslutning
Tradisjonelt har mye vedlikehold vært kalenderbasert eller regelstyrt. Med AI og gode historiske data kan selskapene gå over til tilstandsbasert og prediktivt vedlikehold.
Forutsetninger:
- historiske sensordata (vibrasjon, temperatur, trykk, strømforbruk)
- vedlikeholdslogg og feilmoduser
- driftskontekst (last, temperatur, prosessforhold)
Dette kan gi:
- færre uplanlagte stopp
- bedre utnyttelse av vedlikeholdsressurser
- lengre levetid på kritisk utstyr
Et selskap som har ryddig, komplett og lett tilgjengelig datagrunnlag, kan typisk få en fungerende prediktiv modell i løpet av måneder – mens selskaper med fragmenterte og ustrukturerte data kan bruke år på det samme.
Reservoaranalyse og produksjonsoptimalisering
Reservoaringeniører sitter på store mengder data: trykk, temperatur, produksjonsprofiler, injeksjonsdata, reservoarmodeller og historiske tiltak. AI kan hjelpe med å finne mønstre som er vanskelige å oppdage manuelt.
Eksempler på bruk:
- foreslå optimale injeksjonsstrategier basert på historiske responser
- identifisere brønner med størst potensial for tiltak
- rask screening av IOR/EOR-tiltak på tvers av mange scenarier
Men uten konsistente data på tvers av brønner og felt blir slike modeller fort upålitelige. Nettopp derfor er samordning og smartere databruk på tvers av selskap og myndigheter så viktig.
Sikkerhet og beredskap: Data som reduserer risiko
HMS og beredskap er områder der norsk sokkel allerede ligger høyt, men presset på ytterligere forbedring er stort. AI kan støtte ved å:
- analysere nesten-hendelser og HMS-rapporter for å se mønstre
- koble værdata, operasjonsplaner og sanntids sensordata for å vurdere risiko
- støtte beslutninger under uønskede hendelser gjennom simulering og scenarioanalyse
Her er datakvalitet og kontekst kritisk – feil eller manglende data kan lede til gale anbefalinger. Dermed blir samarbeidet mellom operatører, rettighetshavere og myndigheter om standardisering og datadeling helt sentralt.
Bærekraft og utslippsreduksjon
For å nå norske og europeiske klimamål må olje- og gassvirksomheten dokumentere og redusere egne utslipp. Smartere databruk og AI kan bidra gjennom:
- mer presis måling og rapportering av utslipp
- optimalisering av energibruk på installasjoner
- simulering av effekten av ulike tiltak (elektrifisering, energieffektivisering)
Her blir sammenkobling av prosessdata, kraftforbruk, produksjon og miljødata avgjørende. Når disse datasettene er tilgjengelige og strukturert, kan AI brukes til å finne «skjulte» energieffektiviseringstiltak og optimere driften time for time.
Slik lykkes du: 5 konkrete grep for smartere databruk og AI
Mange selskaper har allerede startet reisen mot mer datadrevet drift, men sitter fast i pilotprosjekter som ikke skalerer. Under er fem praktiske grep som kan hjelpe deg videre.
1. Start med en tydelig forretningscase
Ikke start med teknologien, start med verdien:
- Hvor i verdikjeden har dere størst tap eller usikkerhet i dag?
- Hvilke beslutninger skulle dere ønske var bedre underbygget av data?
- Hvilke områder har både gode data og tydelig «business owner»?
Velg 1–3 prioriterte områder, for eksempel prediktivt vedlikehold på en spesifikk utstyrstype, eller produksjonsoptimalisering på ett felt.
2. Etabler et minimum av dataforvaltningsstruktur
Du trenger ikke et perfekt masterdataprosjekt før du kan komme i gang, men du trenger et minimum av orden:
- definer hvilke datasett som er «single source of truth»
- etabler enkle retningslinjer for navngivning og metadata
- utpek faglige dataeiere for kritiske domener (brønn, reservoar, utstyr, produksjon)
Dette gjør at AI-prosjekter slipper å «starte på nytt» hver gang.
3. Kombiner domenekompetanse og data science
De mest vellykkede AI-prosjektene på sokkelen har tverrfaglige team:
- reservoaringeniører, geologer, drifts- og vedlikeholdsfolk
- data scientists og data engineers
- representanter for IT/OT og cybersikkerhet
Fagpersonene sikrer at modellene gir mening i praksis, mens data scientists sørger for at metoder og modeller er robuste.
4. Bygg på eksisterende økosystem og fellesløsninger
Norsk sokkel er unik i måten data deles mellom myndigheter og industri. Felles datalagre, standarder og bransjefora gjør det mulig å:
- gjenbruke løsninger på tvers av selskap
- trene bedre AI-modeller på rikere datasett
- redusere dobbeltarbeid i rapportering og datainnsamling
For selskaper som vil øke verdiskapingen med AI, lønner det seg å koble interne initiativ til dette større økosystemet fremfor å bygge alt alene.
5. Tenk skalering fra dag én
Mange AI-prosjekter blir stående som enkeltstående piloter. For å unngå det bør du tidlig avklare:
- Hvordan kan denne løsningen brukes på flere felt eller installasjoner?
- Hvilke dataplattformer og integrasjoner trengs for å rulle ut i skala?
- Hvem eier og drifter løsningen etter at prosjektet er ferdig?
Ved å tenke plattform, gjenbruk og standardisering, blir hver nye AI-løsning en byggekloss i en større, datadrevet måte å drive virksomheten på.
Veien videre: Fra workshop til varig digital transformasjon
Initiativet fra Oljedirektoratet i 2021 – med workshops for å forstå selskapenes behov og utfordringer – var et viktig første steg for å styrke rollen som dataforvalter. I dag, med enda mer modne AI-verktøy og sterkere krav til effektiv og bærekraftig drift, er behovet for smartere databruk bare blitt større.
For norsk olje- og gassnæring betyr dette at digital transformasjon ikke lenger er et valg, men en forutsetning for å:
- øke verdiskapingen på en moden sokkel
- opprettholde høye standarder for sikkerhet og beredskap
- redusere klimaavtrykket og møte regulatoriske krav
Nøkkelen ligger i samspillet mellom:
- myndigheter som tilrettelegger for gode data og fellesløsninger
- selskaper som tar eierskap til egne data og prioriterer riktige caser
- teknologiaktører og akademia som utvikler robuste AI-løsninger
Som del av serien «AI i Norsk Olje og Gass: Digital Transformasjon» er budskapet klart: De neste årene vil forskjellen mellom ledende og gjennomsnittlige aktører på sokkelen i stor grad avgjøres av hvor godt de utnytter data og AI.
Spørsmålet er ikke lenger om du skal satse på smartere databruk – men hvor du starter, og hvor raskt du klarer å gå fra pilotprosjekter til varig endring.
Neste steg for deg
- Identifiser ett konkret område der bedre databruk og AI kan gi målbar effekt innen 12 måneder.
- Kartlegg hvilke data som finnes i dag, og hvilke gap som må tettes.
- Sett sammen et lite, tverrfaglig team som kan definere en første pilot – med skalering som uttalt mål.
Slik kan smartere databruk bli mer enn et prosjekt – det kan bli en kjerne i forretningsstrategien for norsk sokkel i tiårene som kommer.