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油气田DCS大数据分析系统

油气田生产特点为井站分散、管网复杂、多学科知识配合、多技术行业协同,大量分散监控对象产生大量生产数据,导致一线生产监控工作量巨大,且容错率低;通过油气行业专家深度接入软件设计,利用机器学习工具,可以快速构建油气生产行业的生产趋势监控、设备预防性维护、风险预警解决方案,并实现多平台数据整合分析,打造真正适用于油气开发的定制化大数据、人工智能工具,极大提高油气田数据的利用能力,生产管理能力。

评分:

羽根工业大数据智能分析

入驻时间: 2022-04-06

应用数量:5件应用

联系人: 徐*

联系电话: 138********

痛点问题

油气田生产特点:井站分散、管网复杂、多学科知识配合、多技术行业协同,对生产管理提出较高要求。

行业发展面临的痛点问题:井站、管道、配套设施复杂数据协同分析能力亟待提升;大量分散监控对象及对于应海量数据,导致一线生产监控工作量巨大,且枯燥重复。而现有传统生产管理信息化系统采用简单阈值告警方式,缺乏风险预警、多参数综合分析能力。

行业迫切需求:伴随着信息化程度提升,油气田降本减员需求强烈,需要智能化分析工具,将海量数据直接转化为生产建议/风险预警,极大提高生产管理效率,提升风险预警能力。

解决方案

基于油气企业现有信息化数据采集系统,构建企业私有分析监控平台,形成以大数据人工智能技术为基础,针对各类监控痛点,构建多数据源协同分析,GIS、3D模型综合展示,提供生产安全、便捷维护、风险预警方案,大幅提高生产监控工作效率、及时风险预警、降低企业经营成本。

基于专家知识,应用了大数据、机器学习技术作为分析模型构建核心,可以极大地提高油气田数据的使用能力,通过机器学习得到既符合工程原理模型,又符合数据现象的“混合模型”。在此过程中,专家经验主要用于指导学习,人工工作量较低,可广泛推广到各类气田、油田等具有分散管理特性的行业中,形成智能化油气田体系。

    该解决方案的应用可以快速构建油气田:生产趋势监控、设备预防性维护、风险预警解决方案,典型监控场景如下:

  1. 生产核心参数趋势异常监控(重点工艺节点的温度、压力、流量等);
  2. 以气田压缩机为代表的大型动设备早期风险预警;
  3. 油气管道智能监控,具体包含:油气管道泄漏监控、清管周期预测、清管排液量预测等;
  4. 智能仪表早期故障预警;
  5. 配套设备早期风险预警,如:氮气储罐泄露预警、远程控制终端状态异常预警、UPS状态异常预警等。

 

 

应用成效

在国内多个主力气田作业区,建设企业私有分析监控平台,践行“工业互联网+安全生产”,提升企业早期安全风险自动识别、生产趋势智能预测,形成监管有效、责任落实的工作格局;提升气田安全生产整体预控能力,确保生产安全形势稳定。

监控场景举例:智能仪表早期故障预警、动设备早期风险预警、生产核心参数趋势异常监控、油气管道泄漏监控、清管周期预测、清管排液量预测、阀门误动作、氮气储罐泄露、远程控制终端状态智能监控、UPS智能监控等。

推广价值

由于应用了大数据、人工智能技术,机器学习占据模型构建核心,因此模型构建过程相对简单,专家经验主要用于指导学习,人工工作量较低,可广泛推广到各类气田、油田等具有分散管理特性的行业中,形成智能化油气田体系。

规格报价 总销量:19

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