五大趨勢為能源行業2018數字化進程「打雞血」

最新 05-08

2018年，這五個趨勢將對石油天然氣行業產生積極影響。

來自 | E&P

編輯 | 白小明影子

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能源加工與工業資產正逐漸趨向數字化，且發展速度呈指數速度增長。無論是人工智慧還是數字雙胞胎遠程診斷，這種數字化的過度都具備很多種可能性。油氣公司需要做好準備迎接以下五大趨勢：

1. 開啟新一代工業運營模式；

2. AI應用程序普及程度激增；

3. 工業感測器將迎創新革命；

4. 邊緣智能或移居中心變「C位」；

5. 無線感測器網路熱度彪高。

石油圈原創，石油圈公眾號：oilsns

工業AI驅動：傳統模式面臨重新洗牌

大部分工業AI的應用程序都是為了提高資產負債表成本方面的運營效率，如增加正常運行時間、油井產量以及降低HSE風險等。例如，Flutura正在為一家大型油公司提供一種「數字預測即服務」的模型，該公司不再需要針對停工花費大量精力和時間，而是可以根據AI故障預測模塊實時監測設備感測器數據流，主動完成遠程診斷並進行現場維修。

創新的商業模式將改變鑽井承包商、設備製造商和油公司的市場格局。把AI深入嵌入核心設備及流程的能力，將直接決定著現有傳統工業部門最終能否從變革浪潮中脫穎而出；而在此之前，很多「老古董」們則需要首先放下老傳統，重新構建其商業運營模式。

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把AI「推上去」：油井&設備喜得自由身

2017年，AI智能平台實現了其在油氣行業內的通用性，為其紮根上游領域提供了巨大的發展動力。比如，Flutura的Cerebra工業AI應用中心針對超深水資產診斷、水力壓裂、LNG等多種上游問題都預先配置了解決方案。2018年，油氣行業將出現更多AI應用程序。

「Vanilla」數據科學並不足以解決油氣行業核心任務中出現的問題。隨著深度學習演算法逐漸趨於大眾化，解決特定問題和複雜問題的新型AI應用程序將會愈發重要。他們的重要性將遠遠大於橫向AI平台，這就要求對現有行業環境實現大範圍的改革和調整。

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工業感測器創新：盲點Bug修復需「亮劍」

目前，AI技術在實際應用中的最主要問題無非就是信號盲點的存在。例如，例如，一家上游公司在與Flutura的合作中發現，雖然他們有足夠的設備儀器可以用（例如潤滑油壓力和溫度、轉速、扭矩等參數的測量），但在「振動感測器」領域，深度學習演算法卻依然空白，這也是導致AI無法識別異常信號的重要原因。2018年，感測器行業將圍繞AI的這一問題進行大量創新設計研發及應用，包括：利用基於微分干涉原理的光學測量來實現油氣質量檢測、油罐油量異常、設備排放及噪音異常等。

要想優化資產和工藝環境的可見性，就需要提高其對內部和周圍變化的敏感程度。模型的質量與感測器數據流的質量往往有直接聯繫：感測器越好，AI模型自然就會好。

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邊緣智能將成主力：IoT再無「冷板凳」

所謂「智能」，無非體現在兩方面：信息和執行。例如，如果資產服務產品中的租賃資產被工作人員多次錯用，那麼智能就會通知主管及時介入。如果通過網路傳送這些大量的感測器數據，再等待AI作出響應，這樣的循環流程往往時間過長，無法及時提供決策輔助。因此，AI的局部靈敏性和響應能力需要從實操視角提高效率。

邊緣計算，即讓物聯網的每個邊緣設備都具備數據採集、分析計算、通信以及最重要的智能功能。而即使當資產或流程的某個環節出現故障時，邊緣智能也依然可以保證其核心操作的完整性。當對可靠性和響應速度要求較高時，邊緣智能同樣是一個理想的解決方案。比如在很多大型石油天然氣項目中，往往有數以千計的感測器事件橫穿各個井之間，且需要在毫秒單位時間內做出可靠的決策。

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感測器數據高速公路

伴隨著上游流程和資產數據傳輸頻率的增加，其密度同時也在不斷提高，現有的數據網路顯然無法滿足這樣的傳輸需求。Sigfox和Ingenu等公司目前正在構建新一代感測器數據傳輸基礎設施。這就類似於在國道上建立專用通道，感測器數據流可以傳輸上游流程和設備的關鍵數據。

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