油气管道大数据

A. 油气储运计算机技术应用是什么

油气储运过程中的安全问题，可以借助当前物联网、人工智能、可视化等前沿技术，辅助管理。

将大数据，云计算，物联网等先进技术与油气管道业务相融合，实现异常数据智能化预警、设备 GIS 信息动态展示等功能。从而达到降低运营成本，提高生产效率，减少安全隐患的目的，进而促进管道管理的标准化，规范化和智能化进程。

助力低碳生产：低碳目标下，能源领域的数字化、智能化转型作用更加凸显。能源数字化的意义，不仅在于把人从繁重体力劳动中解放出来，对企业还有诸多好处。通过油气管道数字孪生系统，对运维数据进行实时展示，可以提升管理效率和生产效率，促进绿色低碳转型。

站场智能管控：西气东输站场运维具有多气源、多用户、用户需求种类多的特点，供气保障难度高，站场管控压力大。为了降低站场运行风险，提高管网运营效率，基于运行数据，利用强大的渲染能力，搭建的可视化解决方案，形成了集中监视的高效管控模式，实现站场分输远程自动控制，推动输气管道站场管理智能化转型，使站场运营管控效率显著提升。

设备风险智能管控：通过对压缩机组运行数据进行关联性分析，建立智能健康感知模型，生成健康状态量化评估指标。

在数据可视化领域耕耘多年，面向油气储运用户，成功研发出智慧油气管道可视化管理系统。综合了物联网、人工智能、大数据、通信技术、GIS、可视化等多种技术，对油气管道运维全生命周期数据进行统一管理与维护，系统涵盖产量分析、能耗分析、设备运维、安全防护以及厂区监控等板块。

通过可视化技术实现对日常运维的辅助决策、智能状态感知、智能数据分析、智能信息发布、智能设备管理、智能业务管理六大功能。2D 面板采用曲线图、趋势图、统计图等多种图表，实现分输量数据、进出站压力、压缩机运行状态、设备完整性、电能波形、综合流程分析等数据的实时可视化展示。

随着西气东输的不断推进，我国油气管道里程数不断增加，传统管道运维过程中数据采集人工化、异常报警不及时、设备智能化水平等不断凸显。未来Hightopo将继续坚定不移推进智慧管道的智能化运营体系构建，努力为天然气与管道行业的高质量发展提供更多有益探索。

B. 大数据+分析学 数字油田的两把利剑

大数据+分析学 数字油田的两把利剑
在石油和天然气行业，数据都是以太字节(TB)和拍字节(PB)来表示的。这两个词语对于你来说或许有些陌生，下面我给你打个比方，一切就清晰明了了。
一个吉字节(GB)相当于七分钟的高清视频;一个太字节(TB)等于1024个吉字节(GB);而一个拍字节(PB)等于1024个太字节(TB)，相当于13.3年同样的高清视频。
每天全球油气行业都会产生数百个太字节(TB)的数据，每年总计达一个拍字节(PB)数据，也就是13.3年的高清视频了。在这里举个例子，在北美1200英里的管道里每天都会产生大约1TB数据。
把这些数据转化为可用的信息的学科称为分析学，它将成为油气行业削减成本方面的新前沿学科。
2014年2月，美国通用电气公司(GE)软件研究院副总裁Bill Ruh在卡尔加里举行的“通用电气公司Mind + Machines”研讨会上说：“任何事情都可以进行分析”。
分析基本上是在大量的数据中寻找有意义的模型，它运用数学、统计学、计算机编程和操作等方面的知识将问题性能进行量化分析。
在分析数据时发现的模型可以用来预测未来的资产设备表现，以确定设备性能可以提高的范围，同时可以通过识别故障区域在故障发生前制定风险管理计划。
Ruh说：其他工业部门已经使用分析学方法来提高生产力从而降低成本。通用电气公司在电力行业中已经取得了成功，运用分析法来优化风力发电机的电力生产。通用电气公司改变了风力发电机组安装前使用计算机建模的传统方法。
“我们想，如果将历史数据进行优化会怎样?这意味着要对风力发电机产生的数据进行解析并应用这些信息。这一结果增加了5%的电力输出和20%的利润，而风力发电机组并没有发生任何物理变化。”
Ruh表示：作为快消品的手机产业压缩了数字传感器技术的成本，网络连接的低成本完全可以使所有油田设备联网，分析现成的数据流。通用电气公司认为通过数据分析油气行业可以提高设备的可靠性和利用率，从而提高运营效率。
Ruh 表示，“你可以从零停机、零差错中赚取很多钱，毕竟油气行业一旦发生维修状况造成的损失将是巨大的。”
通用电气公司油气软件服务部门总经理Ashley Haynes Gaspar说：“使用分析学方法最大的好处是优化处理了整个油气项目，而油气项目得到优化是最重要的，我们相信，利用分析学你能更有效率地从地球上采出更多的石油，在油气行业中将增长6%-8%的潜在产出。”
最近，信息技术供应商已经尝试对油气行业进行数据分析并找到解决方案，但目前还没有成功。目前的计算公式是在手机中常见的，基于应用系统进行模拟并将其分解成可管理的部分。
自通用电气公司在加拿大工业推动数字油田的六个月以来，出现了一系列成功基于app的方法。其中一个例子是Apache公司正努力提高电潜泵性能的操作。
Apache公司在北美和世界各地有成千上万的电潜泵。由于进行了实时监控，德克萨斯基地公司已经收集了大量的电潜泵性能数据、地下岩层特征和地质信息。
Apache公司与通用电气公司合作分析了这些数据，针对不同油井选择不同的电潜泵，然后提高泵的运行时间并成功预测这些泵的使用寿命。
这一系列工作有助于Apache公司避免重大的生产损失，其中最大的好处是可以将此成功经验快速复制至整个行业。
据该公司称，全球电潜泵性能提高1%后，将额外提供超过50万桶/天的原油。即使在油价如此低的今天，这也相当于每年会额外产生数十亿美元的效益。
Apache公司的成功来自于对硬件和软件的充分利用，一般被称为资产性能管理(APM)。实时监控器将一连串数据传输到中央设备，在那里他们被相应的大数据分析软件处理，然后找出最优方案。
通用电气公司油气测控加拿大区总经理Orvil Smith 说：“通过我们与客户所做的工作发现，大数据分析是有所作为的。在以往，当一个电潜泵失灵时，企业将花费很长时间才能使油井恢复生产。”
但如果你能在设备失灵前就预见到这个问题，就会知道什么时候该把它停下来并更换上提前准备好的新部件，这样就可以避免长时间停机带来的损失。