油气装备数字化
油气装备数字化通过人工智能算法、设备仿真模型、数字孪生技术,精准诊断出油田特种设备当前运行状态、故障及异常问题、作业工艺等信息,即根据相应特种设备的关键参数变化,识别出当前压缩机可能出现的问题和作业工艺,智能化推荐标准化解决办法,实现油田装备数字化功能。
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油气装备数字化

现状分析

油气装备数字化行业分析
小系统林立集成度不高
油田装备设备管理一直是重中之重,存在设备数量大、管理系统分批建设、数据上云未普及、数据可信度不高、数据准确性无法保证等问题。
数据呈现手段单一
通过走访及实地调研,普遍存在设备运行数据、设备运维数据无法有效利用、数据无法快捷方便查看、数据呈现手段单一等问题。
设备运维缺乏智能规划
国内当前几大油田普遍存在设备运维参数与设备运维规划无法有效结合的问题,即不能根据实际作业工况对某一台设备的运维进行针对性地优化。
装备设备健康度管理存在空白
普遍存在设备健康度依赖人工检查和效验,不仅效率低下,切难以进行量化评估,阻碍了设备数字化转型发展。

价值赋能

油气装备数字化真正意义上的数字孪生管控系统、实现了硬件与软件的协同优化。
  • 数据采集及利用率提升 90%
    数据采集及利用率提升 90%
    操作实体设备难以保证学员的所有操作都在安全的情况下进行,但是通过我公司虚拟仿 真油气实训功能就能够极大地避免很多机械伤害等安全隐患。
  • 设备智能化诊断和运维效率 100%
    设备智能化诊断和运维效率 100%
    集成专家辅助决策系统,能够通过人工智能技术来智能诊断核心设备的运行状态和异常问题,并根据诊断的问题智能规划设备运维计划。
  • 数据呈现自由度提升 90%
    数据呈现自由度提升 90%
    通过油气数字孪生平台,能够为客户带来极高自由度的数据呈现方式,包括数字孪生呈现、百余种图表自定义呈现等功能,大幅提升数据呈现的多样性和实用性。
  • 健康度量化提升 80%
    健康度量化提升 80%
    通过产品内部专家知识库以及在线专家诊断,能够将设备全生命周期的健康度进行量化管理,并根据当前设备参数调整优化健康度评价体系,实现设备的智能化量化管理。

核心功能

智能化推荐标准化解决办法,实现油田装备数字化功能。
油田装备管理平台实现基础数据分析、设备运维动态、维保配件管控、决策规划支撑、成本费用管理等五大功能。打造网络传递、信息共享、一体化管理体系,打通设备信息化最后一公里,实现设备管控能力的整体提升。油田装备管理平台依托现有平台数据,整合设备档案等静态数据和设备运行等动态数据,加快终端设备物联化,拓展数据库广度和深度,实现月度季度等各类统计报表功能;通过设备的远程定位监控,实现设备的动态快速查询和调剂功能;建立设备配件档案,搭建数据模型,实现保养配件计划自动生成、即时提醒、库存量预警等功能;油田装备管理平台通过设备信息的共享,掌握设备的使用状况,实现闲置、低效设备的跨单位、跨部门的及时调拨,为装备配备、租赁决策提供数据支撑,提高设备利用率和装备资金使用效率。
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油田物资全生命周期管理平台依托信息化技术,以多终端数据实时共享为基础,通过智能的数据分析、多角色权限控制协同完成油田物资全生命周期管理,达到物资管理全业务范围覆盖,实现物资管理业务达到工作有序规范、物资高效供给、管理水平提升、成本有效控制,同时利用智能仓储,实现现场仓储管理智能化、企业资产数字化。
油田物资全生命周期管理平台以"信息数据化,操作简便化,多设备端集成,多点控制,信息共享"为目标,建设"库存直观,监督实时,管控严格、预警及时、数据真实"的物资管理平台。
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油田装备健康管理通过对关键设备(如压缩机等)开展数字化建模和实时监测(振动、温度、压力、传动参数等),实现设备的健康管理。
油田装备健康管理对设备运行监测数据进行分析,评估设备使用寿命与运行状况,同时进行预防性维护和故障诊断,及时识别设备异常,精准规划运维方案与检修计划。
油田装备健康管理最终实现目标为:最大限度降低设备偶发性停机,科学规划设备维保计划,降低设备运维成本。
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通过油气田装备智慧运维,可以有效的对油田设备进行运维管控,可以显著提高油田的生产效率和经济效益,同时降低运营风险,确保油田装备的正常稳定的运行与维护。
油气田装备智慧运维功能包含:预防性维护、故障响应和修复、备件管理、数据管理和分析等模块,确保油田生产设备持续稳定运行。
油气田装备智慧运维通过标准化流程和程序,建立知识库,共享最佳实践和经验教训,提高生产效率,最终实现成本节约和风险控制。
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油气田装备智能点巡检基于设备故障预警模块、设备运行监测和故障诊断模型配置及诊断模块,系统能够对设备点巡检任务进行智能化调整。油气田装备智能点巡检通过监测设备运行参数异常趋势,能够将设备异常问题点自动汇总到当前待执行点/巡检任务清单,并通过设备全生命周期健康管控系统进行下发,实现智能点/巡检功能和异常问题闭环管理功能。
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油田装备智能诊断首先在压缩机、柱塞泵等关键设备上配置需要执行的故障诊断模型,程序会在后台自动实时进行模型计算,当系统诊断为高风险时,系统就会此刻的信息记录下来,并在首页进行提醒,也可在故障诊断结果查询。
油田装备智能诊断所使用的故障诊断模型包括:多信号融合决策树模型、基于PV特征的深度学习模型、缓变量趋势预测模型等。
油田装备智能诊断在系统预设诊断模型的基础上,能够对当前所有采集到的数据进行关联并留存,通过后期系统维护,实现当前算法的不断迭代优化,进一步提高系统诊断准确率和运行效率。
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