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世界のデジタル油田市場は2022年に292億9000万米ドルと評価され、2023年から2032年までの年平均成長率（CAGR）は7.1％で、2032年には578億9000万米ドルに達すると予測されている。
発展途上国における石油製品需要の増加が、この概念を生み出した。パンデミックにより、この市場の発展には遅れが生じた。工業製品や商業製品の輸送が制限されたため、市場は苦境に立たされた。石油・ガス産業のサプライチェーンも苦境に立たされた。
成長因子
この業界におけるデジタル・インテリジェンスの使用は、現場の効果的な測定と分析を行うために、インテリジェントな意思決定を行うことができる。デジタル・インテリジェンスの活用により、この業界では意思決定が容易になった。製品の需要に応えるためには、費用対効果の高い効率的な生産が必要である。このプラットフォームにより、操業上のリスクは大幅に軽減される。作業員の安全性も向上する。油田市場におけるテクノロジーの活用は、意思決定プロセスを改善し、業界の運用パフォーマンスを向上させるのに役立つ。石油・ガス業界では、あらゆる業務にかかるコストを削減するため、デジタル技術への投資が盛んに行われている。デジタル油田技術は、長期的には現場のオペレーターやエンジニアに成功をもたらすだろう。プロジェクトのセットアップは堅牢でなければならない。石油・ガスの生産者は、深海に進出する機会をうかがっている。デジタル油田市場を通じたチームワークとコラボレーションにより、問題解決はより迅速になった。
デジタル油田技術は、この業界の計画、生産、探査に不可欠な役割を果たしており、分析・統計ツールによって生産高を大幅に増加させるのに役立っている。業界は、より効率的にするために既存のツールのアップグレードに取り組んでいる。ソフトウェアとハードウェアの高度なツールが市場を形成する。より高い精度で複雑な油層や通常の油層にアクセスするために、油層最適化技術と呼ばれる技術が使用され、それは将来的に成長するだろう。陸上油田は、在来型および非在来型資源の貯留層容量が大きく、よりアクセスしやすいため、市場規模を支配するものと思われる。デジタル油田技術は、生産とプロジェクト完了のために多くのリスクを伴う複雑な手順を踏む必要があるため、オフショア市場で活況を呈するだろう。ガス・石油プラットフォームの性能と管理は、無線技術、収集プラットフォーム、データ分析の機動性によって進歩している。洋上風力発電市場と同様、洋上石油市場への投資拡大が技術需要のペースアップにつながるだろう。クラウド・コンピューティングこの業界では、センサーやビッグデータ分析アナリティクスが使用され、油田での手続きに役立っている。デジタル油田市場の市場プレーヤーには、アクセンチュア、ゼネラル・エレクトリック、インテル、エマーソン、ハネウェル、シスコ・リプロ、レッドライン、インフォシスなどが含まれる。
プロセス・インサイト
貯留層生産部門は成長が速く、市場シェアも高いと推定される。石油とガスの需要が増加しているため、予測期間中に大きな市場シェアがあります。これは、貯留層の生産性の測定と分析、およびさまざまな機能のモデリングを含む。この技術は、貯留層から抽出できる流体の流れの最大量を理解するのに役立ちます。
これは、炭化水素資源を特定し、日々の確執圧力の指標を監視するのに役立つ。他にも多くの要因や活動がある。そのため、石油・ガス生産部門に大きな影響を与えています。ソフトウエアは、石油採掘に関連する活動（探鉱、掘削、生産サイクル）中に生成されるデータを理解し、製品の最適化の機会を理解 するために設計されています。エンジニアは、抽出可能な石油の量を理解することができる。また、次のことも理解できる。貯留層生産に基づくすべてのプロセスの適切な準備場所には、その機能のために設計されたソフトウェアが必要です。エンジニアは、進化する地理空間データと変化する貯留層条件によって、生産に影響を与えるすべての要因について、より明確なイメージを得ることができる。3D可視化技術は、特定の地域の地下地質を理解するのに役立ちます。
ソリューションの洞察
ハードウェアソリューションは、予測期間中に最も速い成長を示し、最大の市場シェアを有すると予想される。ハードウェアソリューションには、ワイヤレスセンサー、監視制御およびデータ収集、分散制御システム、スマートウェルなどが含まれる。これらはすべて重要なコンポーネントである。新技術のうち、デジタル油田は世界中で広く使用されている。ハードウェア技術には、安全システムやプログラマブル・ロジック・コントローラーも含まれる。非生産的な時間を短縮するため、ハードウェア・ソリューションの市場は日々拡大している。デジタルオイル市場は、ヨーロッパが最大のシェアを占めている。欧州に次いで北米が市場規模を独占するのは、人的介入を減らす必要性が高まっていることと、ビッグデータ管理の需要があるためである。分散型制御システムを使用するため、自動化ソリューションもこのセグメントで増加している。これら以外にも、様々なガス会社や石油会社が、環境を害することなくプロセス全体を自動化する独自の製品に取り組んでいる。デジタル油田市場における技術革新は、今後数年間、このセグメントの成長を促進すると思われる。
地域インサイト
イスラエルに本社を 置く “beyond oil “のフードテック企業が、2022年に新たなブロックチェーンを立ち上げた。このプロジェクトは “solar oil “と名付けられ、廃井戸を再利用して石油を採掘し、生態系への危険を排除するものである。中国最大の国営石油会社の1つである中国海洋石油総公司は、秦皇島32 -6スマート油田の機能を開始した。使用される技術は、ビッグデータ、人工知能、クラウドコンピューティング、IoTである。デジタル油田分野では、欧州諸国が最大の市場シェアを占め、次いで北米が続く。人的介入を減らすため、これらの国々は効率を改善するイノベーションを急速に生み出している。石油・ガス産業により良いサービスを提供するため、世界各国はこの分野の革新と開発に注力している。
石油とガスのさらなる開発と輸送、様々なソフトウェアやハードウエアが開発されています。米国に本社を置くオスプレイ・データ社は石油・天然ガス会社で、この分野で働く様々な技術者がアクセスしやすいように、モバイル機器で使用できる最先端のプラットフォームを導入した。イギリスの多国籍石油・ガス会社Norske Shellは、深海ガス田Ormane Langeを仮想的に表現するデジタル・ツイン・ソリューションを開発した。
主な市場動向
ウェザーフォード・インターナショナルPLC2021年12月、クウェート石油会社から3年間のデジタル油田契約を受注したと発表。Petrofacは、2022年1月にNeo Energyとの契約を延長したと発表した。英国の様々な地域にまたがる27の油井で運用される。
主要市場プレイヤー
シュルンベルジェ
ハリバートン
ウェザーフォード・インターナショナル
ABB
エマーソン
CGG
ジーメンス
ロックウェル・オートメーション
コングスバーグ
対象セグメント
(注*：サブセグメントに基づくレポートも提供しています。ご興味のある方はお知らせください。）
プロセス別
掘削の最適化
貯水池生産
生産の最適化
安全管理
その他
ソリューション別
ハードウェア
ソフトウェア
データ保管
その他
アプリケーション別
オンショア
オフショア
テクノロジー別
IoT
アドバンス・アナリティクス
ロボット工学
クラウド・コンピューティング
モビリティ
その他
地域別
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
アジア太平洋
中国
インド
日本
韓国
マレーシア
フィリピン
ラテンアメリカ
ブラジル
その他のラテンアメリカ
中東・アフリカ（MEA）
GCC
北アフリカ
南アフリカ
その他の中東・アフリカ
第1章 はじめに
1.1. 研究目的
1.2. 調査の範囲
1.3. 定義
第2章 調査方法
2.1. 調査アプローチ
2.2. データソース
2.3. 前提条件と限界
第3章 エグゼクティブ・サマリー
3.1. 市場スナップショット
第4章 市場の変数とスコープ
4.1. はじめに
4.2. 市場の分類と範囲
4.3. 産業バリューチェーン分析
4.3.1. 原材料調達分析
4.3.2. 販売と流通経路の分析
4.3.3. 川下バイヤー分析
第5章 COVID 19 デジタル油田市場への影響
5.1. COVID-19 ランドスケープ：デジタル油田業界の影響
5.2. COVID 19 – 産業界への影響評価
5.3. COVID 19の影響：世界の主要な政府政策
5.4. COVID-19を取り巻く市場動向と機会
第6章 市場ダイナミクスの分析と動向
6.1. 市場ダイナミクス
6.1.1. 市場促進要因
6.1.2. 市場の抑制要因
6.1.3. 市場機会
6.2. ポーターのファイブフォース分析
6.2.1. サプライヤーの交渉力
6.2.2. 買い手の交渉力
6.2.3. 代替品の脅威
6.2.4. 新規参入の脅威
6.2.5. 競争の度合い
第7章 競争環境
7.1.1. 会社市場シェア／ポジショニング分析
7.1.2. プレーヤーが採用した主要戦略
7.1.3. ベンダーの状況
7.1.3.1. サプライヤーのリスト
7.1.3.2. バイヤーリスト
第8章 世界のデジタル油田市場、プロセス別
8.1. デジタル油田市場、プロセスタイプ別、2022-2030年
8.1.1. 掘削の最適化
8.1.1.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
8.1.2. レザボア生産量
8.1.2.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
8.1.3. 生産の最適化
8.1.3.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
8.1.4. 安全管理
8.1.4.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
8.1.5. その他
8.1.5.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
第9章 世界のデジタル油田市場、ソリューション別
9.1. デジタル油田市場、ソリューション別、2022-2030年
9.1.1. ハードウェア
9.1.1.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
9.1.2. ソフトウェア
9.1.2.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
9.1.3. データストレージ
9.1.3.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
9.1.4. その他
9.1.4.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
第10章 世界のデジタル油田市場、アプリケーションタイプ別
10.1. デジタル油田市場、アプリケーションタイプ別、2022-2030年
10.1.1. オンショア
10.1.1.1. 市場収益と予測（2017-2030年）
10.1.2. オフショア
10.1.2.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
世界のデジタル油田市場、技術タイプ別
11.1. デジタル油田市場、技術タイプ別、2022-2030年
11.1.1. IoT
11.1.1.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
11.1.2. アドバンス・アナリティクス
11.1.2.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
11.1.3. ロボティクス
11.1.3.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
11.1.4. クラウド・コンピューティング
11.1.4.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
11.1.5. モビリティ
11.1.5.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
11.1.6. その他
11.1.6.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
第12章 世界のデジタル油田市場、地域別推定と動向予測
12.1. 北米
12.1.1. 市場収益および予測、プロセス別（2017～2030年）
12.1.2. 市場の収益と予測、ソリューション別 (2017-2030)
12.1.3. 市場収益および予測、アプリケーションタイプ別（2017-2030年）
12.1.4. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.1.5. 米国
12.1.5.1. 市場収益および予測、プロセス別（2017～2030年）
12.1.5.2. 市場の収益と予測、ソリューション別 (2017-2030)
12.1.5.3. 市場収益および予測、アプリケーションタイプ別（2017～2030年）
12.1.5.4. 市場収益と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.1.6. その他の北米地域
12.1.6.1. 市場収益および予測、プロセス別（2017～2030年）
12.1.6.2. 市場の収益と予測、ソリューション別 (2017-2030)
12.1.6.3. 市場収益および予測、アプリケーションタイプ別（2017～2030年）
12.1.6.4. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.2. ヨーロッパ
12.2.1. 市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
12.2.2. 市場の収益と予測、ソリューション別 (2017-2030)
12.2.3. 市場収入と予測、アプリケーションタイプ別（2017-2030年）
12.2.4. 市場収益と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.2.5. 英国
12.2.5.1. 市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
12.2.5.2. 市場の収益と予測、ソリューション別 (2017-2030)
12.2.5.3. 市場収益および予測、アプリケーションタイプ別（2017～2030年）
12.2.5.4. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.2.6. ドイツ
12.2.6.1. 市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
12.2.6.2. 市場の収益と予測、ソリューション別 (2017-2030)
12.2.6.3. 市場収益および予測、アプリケーションタイプ別（2017～2030年）
12.2.6.4. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.2.7. フランス
12.2.7.1. 市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
12.2.7.2. 市場の収益と予測、ソリューション別 (2017-2030)
12.2.7.3. 市場収益および予測、アプリケーションタイプ別（2017～2030年）
12.2.7.4. 市場収益と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.2.8. 残りのヨーロッパ
12.2.8.1. 市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
12.2.8.2. 市場の収益と予測、ソリューション別 (2017-2030)
12.2.8.3. 市場収益および予測、アプリケーションタイプ別（2017～2030年）
12.2.8.4. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.3. APAC
12.3.1. 市場収益と予測、プロセス別 (2017-2030)
12.3.2. 市場の収益と予測、ソリューション別 (2017-2030)
12.3.3. 市場収益および予測、アプリケーションタイプ別（2017-2030年）
12.3.4. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.3.5. インド
12.3.5.1. 市場収益および予測、プロセス別（2017～2030年）
12.3.5.2. 市場の収益と予測、ソリューション別 (2017-2030)
12.3.5.3. 市場収益および予測、アプリケーションタイプ別（2017～2030年）
12.3.5.4. 市場収益と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.3.6. 中国
12.3.6.1. 市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
12.3.6.2. 市場の収益と予測、ソリューション別 (2017-2030)
12.3.6.3. 市場収益および予測、アプリケーションタイプ別（2017～2030年）
12.3.6.4. 市場収益と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.3.7. 日本
12.3.7.1. 市場収益と予測、プロセス別 (2017-2030)
12.3.7.2. 市場の収益と予測、ソリューション別 (2017-2030)
12.3.7.3. 市場収益および予測、アプリケーションタイプ別（2017～2030年）
12.3.7.4. 市場収益と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.3.8. その他のアジア太平洋地域
12.3.8.1. 市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
12.3.8.2. 市場の収益と予測、ソリューション別 (2017-2030)
12.3.8.3. 市場収益および予測、アプリケーションタイプ別（2017～2030年）
12.3.8.4. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.4. MEA
12.4.1. 市場収益および予測、プロセス別（2017～2030年）
12.4.2. 市場の収益と予測、ソリューション別 (2017-2030)
12.4.3. 市場収入と予測、アプリケーションタイプ別（2017-2030年）
12.4.4. 市場収益と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.4.5. GCC
12.4.5.1. 市場収益および予測、プロセス別（2017～2030年）
12.4.5.2. 市場の収益と予測、ソリューション別 (2017-2030)
12.4.5.3. 市場収益および予測、アプリケーションタイプ別（2017～2030年）
12.4.5.4. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.4.6. 北アフリカ
12.4.6.1. 市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
12.4.6.2. 市場の収益と予測、ソリューション別 (2017-2030)
12.4.6.3. 市場収益および予測、アプリケーションタイプ別（2017～2030年）
12.4.6.4. 市場収益と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.4.7. 南アフリカ
12.4.7.1. 市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
12.4.7.2. 市場の収益と予測、ソリューション別 (2017-2030)
12.4.7.3. 市場収益および予測、アプリケーションタイプ別（2017～2030年）
12.4.7.4. 市場収益と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.4.8. その他のMEA諸国
12.4.8.1. 市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
12.4.8.2. 市場の収益と予測、ソリューション別 (2017-2030)
12.4.8.3. 市場収益および予測、アプリケーションタイプ別（2017～2030年）
12.4.8.4. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.5. ラテンアメリカ
12.5.1. 市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
12.5.2. 市場の収益と予測、ソリューション別 (2017-2030)
12.5.3. 市場収益および予測、アプリケーションタイプ別（2017-2030年）
12.5.4. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.5.5. ブラジル
12.5.5.1. 市場収益と予測、プロセス別（2017～2030年）
12.5.5.2. 市場の収益と予測、ソリューション別 (2017-2030)
12.5.5.3. 市場収益および予測、アプリケーションタイプ別（2017～2030年）
12.5.5.4. 市場収益と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.5.6. その他のラタム諸国
12.5.6.1. 市場収益と予測、プロセス別 (2017-2030)
12.5.6.2. 市場の収益と予測、ソリューション別 (2017-2030)
12.5.6.3. 市場収益および予測、アプリケーションタイプ別（2017～2030年）
12.5.6.4. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
第13章 企業プロフィール
13.1. シュルンベルジェ
13.1.1. 会社概要
13.1.2. 提供製品
13.1.3. 業績
13.1.4. 最近の取り組み
13.2. ハリバートン
13.2.1. 会社概要
13.2.2. 提供製品
13.2.3. 業績
13.2.4. 最近の取り組み
13.3. ウェザーフォード・インターナショナル
13.3.1. 会社概要
13.3.2. 提供製品
13.3.3. 業績
13.3.4. 最近の取り組み
13.4. ABB
13.4.1. 会社概要
13.4.2. 提供製品
13.4.3. 業績
13.4.4. 最近の取り組み
13.5. エマーソン
13.5.1. 会社概要
13.5.2. 提供製品
13.5.3. 業績
13.5.4. 最近の取り組み
13.6. CGG
13.6.1. 会社概要
13.6.2. 提供製品
13.6.3. 業績
13.6.4. 最近の取り組み
13.7. シーメンス
13.7.1. 会社概要
13.7.2. 提供製品
13.7.3. 業績
13.7.4. 最近の取り組み
13.8. ロックウェル・オートメーション
13.8.1. 会社概要
13.8.2. 提供製品
13.8.3. 業績
13.8.4. 最近の取り組み
13.9. コングスバーグ
13.9.1. 会社概要
13.9.2. 提供製品
13.9.3. 業績
13.9.4. 最近の取り組み
第14章 調査方法論
14.1. 一次調査
14.2. 二次調査
14.3. 前提条件
第15章 付録
15.1. 私たちについて
15.2. 用語集
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