Prognózování hladiny ropy a plynu

Azure Data Factory
Azure Event Hubs
Azure Machine Learning
Azure Stream Analytics
Azure Synapse Analytics

Nápady na řešení

Tento článek je myšlenkou řešení. Pokud chcete, abychom obsah rozšířili o další informace, jako jsou potenciální případy použití, alternativní služby, aspekty implementace nebo pokyny k cenám, dejte nám vědět tím, že nám poskytnete zpětnou vazbu k GitHubu.

V současnosti většina zařízení na problémy s úrovní hladiny v nádržích reaguje reaktivně. Tato reaktivita často vede k přelití, nouzovým vypnutím, nákladných nákladů na nápravu, regulačním problémům, nákladných opravám a pokutám. Prognózování úrovně hladiny v nádržích pomáhá tyto a další problémy zmírňovat.

Architektura

Architecture diagram shows data into Azure Event Hubs / Azure Synapse. Azure Stream Analytics analyzes data while Power BI monitors oil tank level.

Stáhněte si soubor aplikace Visio s touto architekturou.

Tok dat

  1. Data se odesílají do služby Azure Event Hubs a Azure Synapse Analytics jako datové body nebo události, které se použijí ve zbytku toku řešení.
  2. Azure Stream Analytics analyzuje data, aby poskytovala analýzy vstupního streamu z centra událostí téměř v reálném čase a přímo je publikovala do Power BI pro vizualizaci.
  3. Azure Machine Učení slouží k předpovídání úrovně nádrže konkrétní oblasti vzhledem k přijatým vstupům.
  4. Azure Synapse Analytics se využívá k uložení výsledků předpovědí přijatých ze služby Azure Machine Learning. Tyto výsledky se následně používají na řídicím panelu Power BI.
  5. Azure Data Factory zpracovává orchestraci a plánování hodinového opětovného trénování modelu.
  6. Power BI se nakonec používá pro vizualizaci výsledků, aby uživatelé mohli monitorovat úroveň nádrže z zařízení v reálném čase a pomocí úrovně prognózy zabránit úniku.

Komponenty

Podrobnosti scénáře

Proces prognózování hladiny v nádržích začíná u vstupu z vrtu. Ropa se při vstupu do zařízení odměřuje prostřednictvím měřičů a pak se odesílá do nádrží. Během procesu zpřesňování se monitorují a zaznamenávají úrovně v nádržích. Výstup ropy, plynu a vody se zaznamenávají prostřednictvím senzorů, měřičů a záznamů. S využitím dat ze zařízení se pak vytvářejí prognózy. Prognózy se můžou vytvářet například každých 15 minut.

Služba Azure Cognitive Services je přizpůsobitelná a lze ji přizpůsobit tak, aby splňovala různé požadavky, které mají zařízení a společnosti.

Potenciální případy použití

Toto řešení je ideální pro odvětví energetiky, automobilového průmyslu a leteckého průmyslu.

Prognózy se vytvářejí díky využití výkonu dat v reálném čase a historických dat snadno dostupných ze senzorů, měřičů a záznamů, které pomáhají s následujícími scénáři:

  • Prevence přetečení nádrže a nouzového vypínání
  • Zjišťování chyb a selhání hardwaru
  • Plánování údržby, vypínání a logistiky
  • Optimalizace provozu a efektivity zařízení
  • Zjišťování úniku z potrubí a pomalého toku v potrubí
  • Snížení nákladů a omezení pokut a výpadků

Další kroky

Dokumentace k produktu:

Moduly Microsoft Learn: