如何用物联网“捞出”黑色的金子?

近来,物联网解决方案可以将所有这些不同的数据线程连接在一起,如果企业想尽可能降低人为错误,并从普通石油钻井平台各种仪器仪表信息中获得深度分析,那么这种解决方案是不错的选择。

与很多传统行业一样,石油和天然气行业也有着长期使用而且非常可靠的运营方法,因此,并没有很快地采用物联网技术——尽管开采行业数十年前便在钻机、管道和炼油设施上安装了仪表,但直到最近才开始应用现代物联网技术。

为工业企业提供互联软件的RTI公司的石油和天然气开发主管Mark Carrier认为,部分问题在于互操作性。能源公司最愿意与以前合作过的供应商合作,但这种趋势意味着他们在跨平台共享数据方面没有很强的动机。

他说:“在底层,设备之间的链路非常好,后端链路也很好,但要理解这些数据却要付出巨大的代价。”

英特尔公司物联网集团副总裁Christine Boles指出,业界仍在使用的老旧系统很难被取代。

她说:“他们面临的最大挑战是基础设施老化,以及怎样获得更加标准化、可互操作的版本。”

而变革正在到来,部分原因是近年来能源价格受到了冲击。石油企业一直想要削减成本,最简单的方法之一就是集成和自动化。Carrier说,在一口典型的油井上,一个钻机涉及到近70种不同公司产品的工作,这包括从流量到温度和压力直至方位角和倾角的各种传感器,以及钻机本身的不同部件——但直到最近,这些部件都是被分别监控的。

近来,物联网解决方案可以将所有这些不同的数据线程连接在一起,如果企业想尽可能降低人为错误,并从普通石油钻井平台各种仪器仪表信息中获得深度分析,那么这种解决方案是不错的选择。

这些线程很多,纵向上有很多类型唯一的传感器和端点。泥浆脉冲远程监测技术利用钻头中的一个模块,在钻井液压上产生微小波动,把脉冲信息传送到地面接收器。在活动钻孔极端环境条件下工作的温度和压力传感器会使用高强度串行电缆将数据送回地面。

Forrester的首席分析师Andre Kindness认为,在任何一个具体的油气设施中应用的多种技术、制造商和标准,都是该行业大型传统企业之间激烈竞争的产物。举几个例子,ABB、西门子和罗克韦尔等企业一直在努力避免因互操作性而丧失竞争优势。

这些企业也在与时俱进。尽管像惠普和戴尔这样的传统IT企业在直接向能源企业销售方面相对来说收效甚微,但IT企业在为世界各地的西门子和罗克韦尔公司生产白盒边缘计算设备方面却幸运得多。

考虑到一些设施地处偏远,某些国家本地网络基础设施不完善,难以提供回程链路,因此,对于石油和天然气公司而言,边缘计算是一项特别重要的技术。石油钻探的安全和维护应用程序对延迟要求非常高,因此在远程钻机和办公网之间往返传输信息是不切实际的。简单地说,在端点附近进行一些计算工作要容易得多。

石油和天然气物联网的主要应用情形是预防性维护、集中控制和运营深度分析。所有这些都依赖于从连接到某台钻机、炼油设施或者管道的无数传感器中获取信息,而这些传感器连接到边缘设备或者将信息回传到云端。据Carrier称,Wi-Fi是炼油厂连接端点的一种流行媒介,不过也有低功耗的广域网可供选择。

如前所述,钻机上的传感器使用多种有线和无线技术(一些是专有技术),将信息转化为标准格式,提供给边缘或者数据中心进行处理,而管道技术通常使用有线工业以太网技术。

据Kindness称,这很复杂,部分原因是开采行业对设备的寿命周期要求很长。

他说:“与IT界不同,我们不会每3年就更换一次设备。很多这类设备已经在现场使用了10~20年,这就是为什么你会看到所使用的以太网有如此多版本的原因。”

IDC负责制造业深度分析的副总裁Emilie Ditton解释说,这表明,与石油和天然气公司合作的设备制造商越来越意识到高速链路的必要性。较新的设备是本机仪表化的,不太依赖于专有的链路标准,从而为这些公司生成更多可用的数据。

她说:“有一些领域存在极端的创新,有些领域的流程仍然是非常手工化的。成熟度等级差别也很大。”

将数据从远程位置传送到云或者数据中心也给石油和天然气行业带来了挑战。在覆盖范围允许的情况下,运营商链路可用于无线回程,但海洋石油钻井平台通常不会这么选择。一些企业使用卫星链路来实现这一目的,而另一些企业则采用水下光缆直接连接到其近海设施。

为工业客户生产网络连接设备的TE互联公司的产品经理兼工程师Jeremy Calac介绍说,光纤到平台还是相对较新的应用。

他说:“过去,由于温度和压力问题,认为水下光纤是不可靠的,而这种情况正在发生变化,因为链路电缆制造商的可靠性有所提高。”

处理数据

不管数据怎样到达边缘或者云端,真正的价值都是通过自动分析而产生出来的。Corva是一家为石油和天然气公司生产单一仪表板可视化产品的初创企业,其工程总监Jim Wang介绍说,从历史上看,自20世纪80年代以来,该行业一直能够获得进行这种分析所需的各类数据。

但是,能源行业直到最近还缺乏及时处理这些数据的能力,其结果是导致大量人为错误进入到业务流程中。例如,钻井依赖于来自各种传感器极其精确的测量结果,而“用手”检查一切则是非常复杂的过程。

Wang说:“人类并不能手动校准所有的数据。除非有实时分析,否则直到很久以后才会知道有错误。”

利用现代机器学习技术,石油和天然气行业可以在很多领域实现收益。当然,在钻井平台上,更智能的系统可以综合所有相关传感器的信息,从而更准确、更及时地查明一口油井挖掘的是不是准确,所涉及的机械设备运转是否顺畅,以及油井在短期和长期内可能有多大的产量,等等。工业物联网原理可以很容易地应用于炼油设施——跟踪维护数据、发现低效流程和潜在的安全问题,还同时监控管道,这样,在问题变得严重之前就能够发现问题。

作者:Jon Gold为《网络世界》撰写物联网和无线网络等领域的文章。

编译:Charles

原文网址:https://www.networkworld.com/article/3445204/how-the-oil-and-gas-industry-exploits-iot.html

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