Prognozowanie poziomu zbiorników naftowych i gazowych

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

Pomysły dotyczące rozwiązań

Ten artykuł jest pomysłem na rozwiązanie. Jeśli chcesz, abyśmy rozszerzyli zawartość o więcej informacji, takich jak potencjalne przypadki użycia, alternatywne usługi, zagadnienia dotyczące implementacji lub wskazówki dotyczące cen, daj nam znać, przekazując opinię w usłudze GitHub.

Obecnie większość obiektów działa w reakcji na problemy związane z poziomami napełnienia zbiorników. Ta reakcyjność często prowadzi do wycieków, zamknięcia awaryjnego, kosztownych kosztów korygowania, problemów regulacyjnych, kosztownych napraw i kar. Prognozowanie poziomu napełnienia zbiorników ułatwia zarządzanie tymi i innymi problemami oraz ich łagodzenie.

Architektura

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

Pobierz plik programu Visio z tą architekturą.

Przepływ danych

  1. Dane są wprowadzane do usług Azure Event Hubs i Azure Synapse Analytics jako punktów danych lub zdarzeń, które będą używane w pozostałej części przepływu rozwiązania.
  2. Usługa Azure Stream Analytics analizuje dane w celu zapewnienia analizy niemal w czasie rzeczywistym na strumieniu wejściowym z centrum zdarzeń i bezpośredniego publikowania w usłudze Power BI na potrzeby wizualizacji.
  3. Usługa Azure Machine Edukacja służy do prognozowania na poziomie zbiornika określonego regionu, biorąc pod uwagę odebrane dane wejściowe.
  4. Usługa Azure Synapse Analytics służy do przechowywania wyników przewidywania otrzymanych z usługi Azure Machine Learning. Te wyniki są następnie używane na pulpicie nawigacyjnym usługi Power BI.
  5. Usługa Azure Data Factory obsługuje aranżację i planowanie ponownego trenowania modelu godzinowego.
  6. Na koniec usługa Power BI jest używana do wizualizacji wyników, dzięki czemu użytkownicy mogą monitorować poziom zbiornika z obiektu w czasie rzeczywistym i używać poziomu prognozy, aby zapobiec rozlaniu.

Elementy

Szczegóły scenariusza

Proces prognozowania poziomu napełnienia zbiorników rozpoczyna się w punkcie wejściowym instalacji. System mierzy ilość ropy naftowej wchodzącej do instalacji (przy użyciu mierników) i przesyła ją dalej do zbiorników. Poziomy są monitorowane i rejestrowane w zbiornikach podczas procesu rafinacji. Produkcja ropy naftowej, gazu i wody jest rejestrowana za pośrednictwem czujników, mierników i rekordów. Kolejnym etapem jest przygotowanie prognoz na podstawie danych z instalacji. Może się to odbywać na przykład co 15 minut.

Usługi Azure Cognitive Services można dostosowywać i dostosowywać do różnych wymagań, które mają obiekty i korporacje.

Potencjalne przypadki użycia

To rozwiązanie jest idealne dla przemysłu energetycznego, motoryzacyjnego i lotniczego.

Prognozy są tworzone dzięki wykorzystaniu możliwości danych w czasie rzeczywistym i historycznych dostępnych łatwo z czujników, mierników i rekordów, które pomagają w następujących scenariuszach:

  • Zapobieganie wyciekom ze zbiorników i wyłączeniom awaryjnym
  • Wykrywanie awarii i usterek sprzętu
  • Planowanie konserwacji, wyłączeń i logistyki
  • Optymalizacja działania i sprawności instalacji
  • Wykrywanie wycieków i innych problemów w rurociągach
  • Minimalizacja kosztów, kar i przestojów

Następne kroki

Dokumentacja produktu:

Moduły microsoft Learn: