油气田DCS大数据分析系统

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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。

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：

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。

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。