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浪潮助力石油行業低碳、安全發展

隨著經濟的發展,環境變化與能源供應成為人們日益關注的問題,地球人口不斷增加,如何為人們更高效的提供能源,并盡享更高的生活水準是能源企業探索了多年的問題。浪潮信息致力于用"智算變革創造新的機遇與模式",在數字經濟蓬勃發展的時代,智算力正從數據中心延伸至邊緣,助力石油企業低碳、安全發展。

采油難,沙石水里挹"黃金"

關于石油和其開采的記載,最早出自北宋科學家沈括《夢溪筆談·雜志》 -- "鄜、延境內有石油,舊說高奴縣出脂水,即此也。生于水際,沙石與泉水相雜,惘惘而出,土人以雉尾挹之,乃采入缶中,頗似淳漆,燃之如麻。"大意是說,在某地有石油這種物質,其產于水邊,與砂石和泉水混雜,時斷時續地流出來。居民們用野雞尾羽將其沾取上來,采集到瓦罐中,作為燃料使用。

如今的石油開采不再需要用野雞尾羽進行采集,油田里的抽油機(俗稱"磕頭機"),會把油井底的石油抽到地面上。但要想更加高效地抽取埋在地下的石油,絕非易事。"惘惘而出"的石油在地下狀況極為復雜,供液不足、石油稠密導致阻力增大、油井出砂、汽油比例變動導致壓力變化等因素會造成抽油機的故障頻發,目前大多數油田仍采用人工巡檢的方式進行監控,費人費時費力,嚴重影響石油開采效率提升。

而且幾十年來,隨著石油資源的不斷開采,很多老油田如松遼、渤海灣等油氣盆地的油田普遍步入勘探開發的中后期,地下情況較以往更為復雜,且勘探層含油量低,而傳統磕頭機都是恒速運行,產量下滑的同時電耗也沒有減少。

智慧運維低碳高效,節省80%電力成本,70%的人力成本

為了提升石油開采效率,迫切需要對設備運行數據進行實時、高效的采集、分析,從而找到采油頻率的智能調節、機器故障的智能預測的全新方案。浪潮信息聯合石油企業,基于浪潮信息邊緣微服務器EIS200開發出一套油井智慧監測解決方案?;谠摲桨福吘壩⒎掌髂軌驗樯a工況實時診斷推理,如含油氣評價、裂縫等大量數據的實時分析、預測,提供強大的邊緣AI算力,智能預測抽油機的工作狀態。

油井開采現場環境惡劣且物理空間有限,邊緣微服務器會和其他電氣設備儀器部署在磕頭機旁邊的電箱中。在嚴苛環境限制下,EIS200通過合理散熱設計和結構布局,提供最高可達21TOPS的邊緣算力,最大支持14路1080P的視頻編碼和32路1080P的視頻解碼,為智能監測提供強大的邊緣智算力,智能預測抽油機的工作狀態。同時,整機功耗僅25W,能效比業界領先。

同時,靈活小巧的EIS200還具備極強的環境適應性,即使是-40攝氏度的極端環境,依然能夠在惡劣的工作現場下穩定運行,基于抽油機運行的電力參數、外部溫度、壓力、泵效等數據,EIS200能夠智能調整抽油機運行頻率,節省80%的抽油機空轉的電費,并通過故障智能預警實現遠程運維,節省70%的現場人力成本,實現更智慧、綠色的石油開采。

智慧合規性檢查,守住企業的安全線

安全合規是油氣開采最重要的一條生命線之一。工人未戴安全帽、操作不規范、靜電釋放不符合標準、問題設備或設備超期服役等安全問題不僅會影響開采設備的運行,甚至會釀成重大的生產事故,威脅員工的生命安全。因此,合規性檢查在油氣田管理中至關重要。

然而,在相當長的時間內,油氣田的合規性檢查都要依賴于人工巡檢,或是通過工作現場的攝像頭采集現場視頻匯聚到視頻監管中心,安全人員肉眼檢查。但是,無論是線下巡檢還是線上系統,由于都依賴安全員個人檢查,因此難以實現對于生產區域的全時、全區域的合規性安全,很容易會因為人員疏忽等因素造成"一疏忽成千古恨"。

油井智慧監測解決方案廣泛覆蓋油田場站、園區、油井、運輸管道等場景,通過對油田生產作業等現場視頻數據進行自動化采集,在邊緣側利用圖像分類、物體檢測、關鍵點檢測、動作定位等算法對于視頻數據進行實時分析處理,實現對人員、作業的即時合規性檢查。通過對未戴安全帽、操作不規范、管道漏油、機器故障等危險生產安全的事件及時發現、告警與處理,全面提升了油井開采的安全合規性,為生產安全筑起"保護盾"。

隨著物聯網、人工智能等技術的發展,越來越多的設備實現互聯,海量設備產生的數據呈指數級增長。高并發的數據量若通過網絡回傳數據中心進行處理,由于帶寬的限制將嚴重影響數據處理的實時性,為了滿足制造、能源、交通、醫療等行業數據處理的實時性需求,需要智算力從數據中心延伸到邊緣,用無處不在的智算力驅動各行各業的智慧化變革。目前,在能源行業中,浪潮信息幫助多家油田企業構建了邊緣智慧油井監測解決方案,能夠有效提升老油田的石油開采作業效率和質量, 降低成本和風險。

關鍵詞: 石油行業