根据Kimberlite的研究一年中仅3.65天的计划外停机就能让一家石油和天然气公司损失503.7万美元。一家海上石油和天然气公司平均每年会经历约27天的计划外停机这可能会造成3800万美元的损失。在某些情况下这个数字可能高达8800万美元。
为了消除设备意外故障的风险并最大化资产回报率石油和天然气公司正在寻求新的、更有效的维护方法。在本文我们将介绍为什么需要考虑基于工业物联网(IIOT)的预测性维护解决方案。
以下是工业物联网对石油天然气行业产生的实际效益：
01 预测性和预防性维护
石油天然气经营活动需要定期监测因为一个错误的动作都有可能在几毫秒内造成不可逆转的损失配备远程服务的设施可以通过预测性维护来应对这些挑战。机器需要定期监控以评估磨损情况预测性维护能够洞察特定设备部件的当前状态并提前知道需要修复、更换或关闭的部件。机器上的物联网传感器收集数据并可以提醒组织设备故障、浪费资金、损失人工工作时间等。通过预测性维护数据可以更容易地显示出巨大的差异从而将所需的活动与不必要的活动分开。这很好地反映了利润率——这是计划改进和优化执行的可靠指标。
02 资产跟踪和监控
石油天然气行业承受着不断提高安全性和运营流程的压力并面临着显著的价格波动。为了做好准备组织正花费更多时间分析他们的投资和内部运营状况以便在可能的情况下获得一个清晰的视图并在不妨碍整体业务的同时鼓励充分利用资产并进行实际性的削减或变更。
由于资产管理能够提高生产率水平因此它可以显著影响运营绩效。优化使资产管理更加可预测生产。当不同的组织想要转变和数字化其运营时将资产智能整合到一个平台会创建更强大的基础例如能够同时监测多个油井或站点。
03 改进数据管理
一些石油天然气技术已经过时因此促使该行业考虑运用数字技术重新设计这将有助于行业匹配新连接技术的步伐和创建并改进数据收集。
当高效、安全、有效和适当的实践发生时真正的转变就发生了。通过连网设备可以收集和访问大量数据而将这些数据集成到新技术和流程中可以提供更多见解并进一步改进流程。
04 健康与安全
由于不可预测的危险事件石油天然气行业已经发生了多起事故。采用能够实现自动化远程监控的物联网系统后大大改善了石油钻井平台和天然气工厂的危险工作环境。当涉及更少的手动作业和更多的自动化操作时健康和安全风险的发生概率会大大更少。物联网可以提高这些可能性并为园区内的工作人员提供更高级别的安全性。
在石油和天然气领域使用预测性维护的公司:
01 荷兰皇 家壳牌Royal Dutch Shell
壳牌公司一直走在采用预测性维修技术以提高设备可靠性和延长其资产整体使用寿命的最前沿。公司在预测性维护中使用人工智能和机器学习有助于降低运营成本和因设备故障而产生的环境风险。
02 埃克森美孚ExxonMobil
埃克森美孚使用预测性维护来评估其上游、中游和下游资产的多样化组合。它在多个设施安装了传感器以捕捉有关设备状况的数据， www.yiqi800.com并对这些数据进行分析以确保最佳性能并检测潜在故障。该公司已与微软合作使用其微软Azure云计算平台和数据分析工具在德克萨斯州西部和新墨西哥州东南部的二叠纪页岩资产部署预测性维护技术。
03 英国石油公司BP
英国石油在与技术公司合作以及在其全球石油和天然气业务中部署数字技术以最大化生产率方面拥有丰富的经验。该公司在其上游业务中部署了预测性维护技术从而获得了更高的设备正常运行时间。
04 雪佛龙Chevron
雪佛龙依靠数字技术优化钻井和完井并提高石油开采率及其设备和下游设施的性能。该公司运行诊断程序来识别可能导致故障的故障，并在云端捕捉传感器数据。雪佛龙已采用基于云的数据分析方法来预测其炼油厂的设备故障。
05 俄罗斯石油公司Rosneft
俄罗斯石油公司(Rosneft)正在投资最新技术勘探北极和远东地区的未开垦领土以抵消俄罗斯成熟油田产量下降的影响。该公司正在使用预测性维护和其他数字技术来促进增长和可持续性。自2013年起该公司与跨国集团公司通用电气(General Electric)合作为其液化天然气(LNG)液化装置、炼油厂和石化厂开发和实施物联网技术。
06 挪威国 家石油公司Equinor
Equinor正在实施其上游业务的数字化以降低运营成本和减少碳足迹。2018年该公司在挪威卑尔根建立了一个综合运营支持中心对其在大陆架的油气资产进行远程监测和诊断。这些陆上支助中心加强了现有的监测中心并加快了决策进程。
Equinor正在实施其上游业务的数字化以降低运营成本和减少碳足迹
07 雷普索尔Repsol
雷普索尔正在拥抱数字化转型以提高生产力和设备健康。该公司的维护费用下降了约15%，运营费用每年节省了2亿美元。Repsol正在利用分析、机器学习和人工智能来增强其预测性维护解决方案和物流优化。
08 道达尔Total
人工智能驱动的预测性维护已经成为道达尔全球业务的支柱。该公司正利用这一专业知识在云端部署预测性维护和其他数字技术。它与谷歌云合作开发并部署了人工智能驱动的软件用于地球物理数据分析和设备监测。
09康菲石油公司ConocoPhillips
康菲公司部署了预测性维修技术以优化维修作业减少故障和成本。该公司利用最 先 进的技术如无人机和数据分析来检查设备和基础设施并安排维护活动。
通过工业物联网应用实时采取适当措施可以提高石油天然气行业的运营效率。该行业还有各种各样的流程需要工业物联网解决方案来提供助力而所有这些都可以在一个由上游、中游和下游参与者组成的生态系统中进行。有了工业物联网全球石油天然气行业可以在短时间内获得竞争优势并同时打开增长和扩张的门户。
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