根據Kimberlite的研究，一年中僅3.65天的計劃外停機就能讓一家石油和天然氣公司損失503.7萬美元。一家海上石油和天然氣公司平均每年會經歷約27天的計劃外停機，這可能會造成3800萬美元的損失。在某些情況下，這個數字可能高達8800萬美元。

為了消除設備意外故障的風險并最大化資產回報率，石油和天然氣公司正在尋求新的、更有效的維護方法。在本文，我們將介紹為什么需要考慮基于工業物聯網（IIOT）的預測性維護解決方案。

以下是工業物聯網對石油天然氣行業產生的實際效益：

01 預測性和預防性維護

石油天然氣經營活動需要定期監測，因為一個錯誤的動作都有可能在幾毫秒內造成不可逆轉的損失，配備遠程服務的設施可以通過預測性維護來應對這些挑戰。機器需要定期監控以評估磨損情況，預測性維護能夠洞察特定設備部件的當前狀態，并提前知道需要修復、更換或關閉的部件。機器上的物聯網傳感器收集數據，并可以提醒組織設備故障、浪費資金、損失人工工作時間等。通過預測性維護數據，可以更容易地顯示出巨大的差異，從而將所需的活動與不必要的活動分開。這很好地反映了利潤率——這是計劃改進和優化執行的可靠指標。

02 資產跟蹤和監控

石油天然氣行業承受著不斷提高安全性和運營流程的壓力，并面臨著顯著的價格波動。為了做好準備，組織正花費更多時間分析他們的投資和內部運營狀況，以便在可能的情況下獲得一個清晰的視圖，并在不妨礙整體業務的同時鼓勵充分利用資產，并進行實際性的削減或變更。

由于資產管理能夠提高生產率水平，因此它可以顯著影響運營績效。優化使資產管理更加可預測生產。當不同的組織想要轉變和數字化其運營時，將資產智能整合到一個平臺會創建更強大的基礎，例如，能夠同時監測多個油井或站點。

03 改進數據管理

一些石油天然氣技術已經過時，因此促使該行業考慮運用數字技術重新設計，這將有助于行業匹配新連接技術的步伐和創建，并改進數據收集。

當高效、安全、有效和適當的實踐發生時，真正的轉變就發生了。通過連網設備，可以收集和訪問大量數據，而將這些數據集成到新技術和流程中可以提供更多見解，并進一步改進流程。

04 健康與安全

由于不可預測的危險事件，石油天然氣行業已經發生了多起事故。采用能夠實現自動化遠程監控的物聯網系統后，大大改善了石油鉆井平臺和天然氣工廠的危險工作環境。當涉及更少的手動作業和更多的自動化操作時，健康和安全風險的發生概率會大大更少。物聯網可以提高這些可能性，并為園區內的工作人員提供更高級別的安全性。

在石油和天然氣領域使用預測性維護的公司:

01 荷蘭皇家殼牌Royal Dutch Shell

殼牌公司一直走在采用預測性維修技術以提高設備可靠性和延長其資產整體使用壽命的最前沿。公司在預測性維護中使用人工智能和機器學習，有助于降低運營成本和因設備故障而產生的環境風險。

02 埃克森美孚ExxonMobil

埃克森美孚使用預測性維護來評估其上游、中游和下游資產的多樣化組合。它在多個設施安裝了傳感器，以捕捉有關設備狀況的數據，并對這些數據進行分析，以確保最佳性能并檢測潛在故障。該公司已與微軟合作，使用其微軟Azure云計算平臺和數據分析工具，在德克薩斯州西部和新墨西哥州東南部的二疊紀頁巖資產部署預測性維護技術。

03 英國石油公司BP

英國石油在與技術公司合作以及在其全球石油和天然氣業務中部署數字技術以最大化生產率方面擁有豐富的經驗。該公司在其上游業務中部署了預測性維護技術，從而獲得了更高的設備正常運行時間。

04 雪佛龍Chevron

雪佛龍依靠數字技術優化鉆井和完井，并提高石油開采率及其設備和下游設施的性能。該公司運行診斷程序來識別可能導致故障的故障，并在云端捕捉傳感器數據。雪佛龍已采用基于云的數據分析方法來預測其煉油廠的設備故障。

05 俄羅斯石油公司Rosneft

俄羅斯石油公司（Rosneft）正在投資最新技術，勘探北極和遠東地區的未開墾領土，以抵消俄羅斯成熟油田產量下降的影響。該公司正在使用預測性維護和其他數字技術來促進增長和可持續性。自2013年起，該公司與跨國集團公司通用電氣（General Electric）合作，為其液化天然氣（LNG）液化裝置、煉油廠和石化廠開發和實施物聯網技術。

06 挪威國家石油公司Equinor

Equinor正在實施其上游業務的數字化，以降低運營成本和減少碳足跡。2018年，該公司在挪威卑爾根建立了一個綜合運營支持中心，對其在大陸架的油氣資產進行遠程監測和診斷。這些陸上支助中心加強了現有的監測中心，并加快了決策進程。

Equinor正在實施其上游業務的數字化，以降低運營成本和減少碳足跡

07 雷普索爾Repsol

雷普索爾正在擁抱數字化轉型，以提高生產力和設備健康。該公司的維護費用下降了約15%，運營費用每年節省了2億美元。Repsol正在利用分析、機器學習和人工智能來增強其預測性維護解決方案和物流優化。

08 道達爾Total

人工智能驅動的預測性維護已經成為道達爾全球業務的支柱。該公司正利用這一專業知識在云端部署預測性維護和其他數字技術。它與谷歌云合作開發并部署了人工智能驅動的軟件，用于地球物理數據分析和設備監測。

09康菲石油公司ConocoPhillips

康菲公司部署了預測性維修技術，以優化維修作業，減少故障和成本。該公司利用最先進的技術，如無人機和數據分析來檢查設備和基礎設施，并安排維護活動。

通過工業物聯網應用實時采取適當措施，可以提高石油天然氣行業的運營效率。該行業還有各種各樣的流程需要工業物聯網解決方案來提供助力，而所有這些都可以在一個由上游、中游和下游參與者組成的生態系統中進行。有了工業物聯網，全球石油天然氣行業可以在短時間內獲得競爭優勢，并同時打開增長和擴張的門戶。

部分圖文來源：工業互聯網研習社

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