油氣管道大數據

A. 油氣儲運計算機技術應用是什麼

油氣儲運過程中的安全問題，可以藉助當前物聯網、人工智慧、可視化等前沿技術，輔助管理。

將大數據，雲計算，物聯網等先進技術與油氣管道業務相融合，實現異常數據智能化預警、設備 GIS 信息動態展示等功能。從而達到降低運營成本，提高生產效率，減少安全隱患的目的，進而促進管道管理的標准化，規范化和智能化進程。

助力低碳生產：低碳目標下，能源領域的數字化、智能化轉型作用更加凸顯。能源數字化的意義，不僅在於把人從繁重體力勞動中解放出來，對企業還有諸多好處。通過油氣管道數字孿生系統，對運維數據進行實時展示，可以提升管理效率和生產效率，促進綠色低碳轉型。

站場智能管控：西氣東輸站場運維具有多氣源、多用戶、用戶需求種類多的特點，供氣保障難度高，站場管控壓力大。為了降低站場運行風險，提高管網運營效率，基於運行數據，利用強大的渲染能力，搭建的可視化解決方案，形成了集中監視的高效管控模式，實現站場分輸遠程自動控制，推動輸氣管道站場管理智能化轉型，使站場運營管控效率顯著提升。

設備風險智能管控：通過對壓縮機組運行數據進行關聯性分析，建立智能健康感知模型，生成健康狀態量化評估指標。

在數據可視化領域耕耘多年，面向油氣儲運用戶，成功研發出智慧油氣管道可視化管理系統。綜合了物聯網、人工智慧、大數據、通信技術、GIS、可視化等多種技術，對油氣管道運維全生命周期數據進行統一管理與維護，系統涵蓋產量分析、能耗分析、設備運維、安全防護以及廠區監控等板塊。

通過可視化技術實現對日常運維的輔助決策、智能狀態感知、智能數據分析、智能信息發布、智能設備管理、智能業務管理六大功能。2D 面板採用曲線圖、趨勢圖、統計圖等多種圖表，實現分輸量數據、進出站壓力、壓縮機運行狀態、設備完整性、電能波形、綜合流程分析等數據的實時可視化展示。

隨著西氣東輸的不斷推進，我國油氣管道里程數不斷增加，傳統管道運維過程中數據採集人工化、異常報警不及時、設備智能化水平等不斷凸顯。未來Hightopo將繼續堅定不移推進智慧管道的智能化運營體系構建，努力為天然氣與管道行業的高質量發展提供更多有益探索。

B. 大數據+分析學 數字油田的兩把利劍

大數據+分析學 數字油田的兩把利劍
在石油和天然氣行業，數據都是以太位元組(TB)和拍位元組(PB)來表示的。這兩個詞語對於你來說或許有些陌生，下面我給你打個比方，一切就清晰明了了。
一個吉位元組(GB)相當於七分鍾的高清視頻;一個太位元組(TB)等於1024個吉位元組(GB);而一個拍位元組(PB)等於1024個太位元組(TB)，相當於13.3年同樣的高清視頻。
每天全球油氣行業都會產生數百個太位元組(TB)的數據，每年總計達一個拍位元組(PB)數據，也就是13.3年的高清視頻了。在這里舉個例子，在北美1200英里的管道里每天都會產生大約1TB數據。
把這些數據轉化為可用的信息的學科稱為分析學，它將成為油氣行業削減成本方面的新前沿學科。
2014年2月，美國通用電氣公司(GE)軟體研究院副總裁Bill Ruh在卡爾加里舉行的「通用電氣公司Mind + Machines」研討會上說：「任何事情都可以進行分析」。
分析基本上是在大量的數據中尋找有意義的模型，它運用數學、統計學、計算機編程和操作等方面的知識將問題性能進行量化分析。
在分析數據時發現的模型可以用來預測未來的資產設備表現，以確定設備性能可以提高的范圍，同時可以通過識別故障區域在故障發生前制定風險管理計劃。
Ruh說：其他工業部門已經使用分析學方法來提高生產力從而降低成本。通用電氣公司在電力行業中已經取得了成功，運用分析法來優化風力發電機的電力生產。通用電氣公司改變了風力發電機組安裝前使用計算機建模的傳統方法。
「我們想，如果將歷史數據進行優化會怎樣?這意味著要對風力發電機產生的數據進行解析並應用這些信息。這一結果增加了5%的電力輸出和20%的利潤，而風力發電機組並沒有發生任何物理變化。」
Ruh表示：作為快消品的手機產業壓縮了數字感測器技術的成本，網路連接的低成本完全可以使所有油田設備聯網，分析現成的數據流。通用電氣公司認為通過數據分析油氣行業可以提高設備的可靠性和利用率，從而提高運營效率。
Ruh 表示，「你可以從零停機、零差錯中賺取很多錢，畢竟油氣行業一旦發生維修狀況造成的損失將是巨大的。」
通用電氣公司油氣軟體服務部門總經理Ashley Haynes Gaspar說：「使用分析學方法最大的好處是優化處理了整個油氣項目，而油氣項目得到優化是最重要的，我們相信，利用分析學你能更有效率地從地球上采出更多的石油，在油氣行業中將增長6%-8%的潛在產出。」
最近，信息技術供應商已經嘗試對油氣行業進行數據分析並找到解決方案，但目前還沒有成功。目前的計算公式是在手機中常見的，基於應用系統進行模擬並將其分解成可管理的部分。
自通用電氣公司在加拿大工業推動數字油田的六個月以來，出現了一系列成功基於app的方法。其中一個例子是Apache公司正努力提高電潛泵性能的操作。
Apache公司在北美和世界各地有成千上萬的電潛泵。由於進行了實時監控，德克薩斯基地公司已經收集了大量的電潛泵性能數據、地下岩層特徵和地質信息。
Apache公司與通用電氣公司合作分析了這些數據，針對不同油井選擇不同的電潛泵，然後提高泵的運行時間並成功預測這些泵的使用壽命。
這一系列工作有助於Apache公司避免重大的生產損失，其中最大的好處是可以將此成功經驗快速復制至整個行業。
據該公司稱，全球電潛泵性能提高1%後，將額外提供超過50萬桶/天的原油。即使在油價如此低的今天，這也相當於每年會額外產生數十億美元的效益。
Apache公司的成功來自於對硬體和軟體的充分利用，一般被稱為資產性能管理(APM)。實時監控器將一連串數據傳輸到中央設備，在那裡他們被相應的大數據分析軟體處理，然後找出最優方案。
通用電氣公司油氣測控加拿大區總經理Orvil Smith 說：「通過我們與客戶所做的工作發現，大數據分析是有所作為的。在以往，當一個電潛泵失靈時，企業將花費很長時間才能使油井恢復生產。」
但如果你能在設備失靈前就預見到這個問題，就會知道什麼時候該把它停下來並更換上提前准備好的新部件，這樣就可以避免長時間停機帶來的損失。