Bewerken

Prognose van olie- en gastankniveau

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

Oplossingsideeën

Dit artikel is een oplossingsidee. Als u wilt dat we de inhoud uitbreiden met meer informatie, zoals mogelijke use cases, alternatieve services, implementatieoverwegingen of prijsrichtlijnen, laat het ons dan weten door GitHub-feedback te geven.

Tegenwoordig handelen de meeste faciliteiten reactief op problemen met tankniveaus. Deze reactiviteit leidt vaak tot lekkages, uitschakelingen voor noodgevallen, dure herstelkosten, regelgevingsproblemen, dure reparaties en boetes. Tankniveauprognose helpt bij het beheren en verminderen van deze en andere problemen.

Architectuur

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

Een Visio-bestand van deze architectuur downloaden.

Gegevensstroom

  1. De gegevens worden ingevoerd in de Azure Event Hubs - en Azure Synapse Analytics-service als gegevenspunten of gebeurtenissen die worden gebruikt in de rest van de oplossingsstroom.
  2. Azure Stream Analytics analyseert de gegevens om bijna realtime analyses uit de invoerstroom van de Event Hub te bieden en rechtstreeks naar Power BI te publiceren voor visualisatie.
  3. Azure Machine Learning wordt gebruikt om prognoses te maken op het tankniveau van een bepaalde regio op basis van de ontvangen invoer.
  4. Azure Synapse Analytics wordt gebruikt om de voorspellingsresultaten op te slaan die worden ontvangen van Azure Machine Learning. Deze resultaten worden vervolgens gebruikt voor het Power BI-dashboard.
  5. Azure Data Factory verwerkt indeling en planning van het uurlijks opnieuw trainen van modellen.
  6. Ten slotte wordt Power BI gebruikt voor resultatenvisualisatie, zodat gebruikers het tankniveau in realtime kunnen bewaken vanuit een faciliteit en het prognoseniveau kunnen gebruiken om lekkage te voorkomen.

Onderdelen

Scenariodetails

Het tankniveauprognoseproces begint bij de bron. De olie wordt gemeten wanneer het via meters de faciliteit binnenkomt en naar tanks wordt verstuurd. Niveaus worden bewaakt en vastgelegd in tanks tijdens het verfijningsproces. Olie-, gas- en wateruitvoer worden vastgelegd via sensoren, meters en records. Daarna worden prognoses gemaakt aan de hand van gegevens die van de faciliteit komen; er kunnen bijvoorbeeld om het kwartier prognoses worden gemaakt.

Azure Cognitive Services is aanpasbaar en kan worden aangepast om te voldoen aan verschillende vereisten die faciliteiten en bedrijven hebben.

Potentiële gebruikscases

Deze oplossing is ideaal voor de energie-, automobiel- en ruimtevaartindustrie.

Prognoses worden gemaakt door gebruik te maken van de kracht van realtime en historische gegevens die direct beschikbaar zijn via sensoren, meters en records, die u helpen bij de volgende scenario's:

  • Tanklekkages en noodstops voorkomen
  • Hardwarestoringen of fouten ontdekken
  • Onderhoud, stilleggingen en logistiek plannen
  • De efficiency van de bewerkingen en faciliteit optimaliseren
  • Lekkages en verstoppingen in de pijplijn
  • Kosten, boetes en uitvaltijd verlagen

Volgende stappen

Productdocumentatie:

Microsoft Learn-modules: