Ideias de soluções
Esse artigo é uma ideia de solução. Caso deseje que ampliemos o conteúdo com mais informações, como possíveis casos de uso, serviços alternativos, considerações sobre implementação ou diretrizes de preços, fale conosco enviando seus comentários no GitHub.
Hoje, a maioria das instalações opera de maneira reativa no que diz respeito a problemas nos níveis dos tanques. Essa reatividade costuma levar a derramamentos, desligamentos de emergência, altos custos de remediação, problemas regulatórios, reparos caros e multas. A previsão de nível de tanque ajuda a gerenciar e mitigar esses e outros problemas.
Arquitetura
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Fluxo de dados
- Os feeds de dados nos Hubs de Eventos do Azure e no Azure Synapse Analytics servem como pontos de dados ou eventos que serão usados no restante do fluxo de solução.
- O Azure Stream Analytics analisa os dados para fornecer uma análise praticamente em tempo real sobre o fluxo de entrada do hub de eventos e publicá-la diretamente no Power BI para visualização.
- O Azure Machine Learning é usado para fazer uma previsão sobre o nível do tanque de uma região específica, considerando as entradas recebidas.
- A Análise de Sinapses do Azure é usada para armazenar os resultados de previsão recebidos do Azure Machine Learning. Em seguida, esses resultados são consumidos no dashboard do Power BI.
- O Azure Data Factory trata a orquestração e o agendamento da reciclagem de modelos por hora.
- Finalmente, o Power BI é usado para visualização de resultados, de modo que os usuários podem monitorar o nível do tanque de uma instalação em tempo real e usar o nível previsto para evitar derramamento.
Componentes
- Fábrica de dados do Azure
- Hubs de eventos do Azure
- Azure Machine Learning
- Azure Stream Analytics
- Azure Synapse Analytics
- Power BI
Detalhes do cenário
O processo de previsão do nível do tanque começa na entrada do poço. O óleo é medido conforme ele entra nas instalações por meio de medidores e é enviado aos tanques. Os níveis são monitorados e registrados em tanques durante o processo de refinamento. A produção de óleo, gás e água é registrada por meio de sensores, medidores e registros. As previsões são feitas usando dados das instalações; por exemplo, previsões podem ser feitas a cada 15 minutos.
Os Serviços Cognitivos do Azure são adaptáveis e personalizáveis para atender aos requisitos distintos de instalações e corporações.
Possíveis casos de uso
Essa solução é ideal para os setores de energia, automotivo e aeroespacial.
Previsões são criadas aproveitando a capacidade de dados históricos e em tempo real prontamente disponíveis nos sensores, medidores e registros, o que ajuda nos seguintes cenários:
- Evitar derramamento do tanque e desligamentos de emergência
- Descobrir problemas ou falhas de hardware
- Programar a manutenção, os desligamentos e a logística
- Otimizar as operações e a eficiência das instalações
- Detectar vazamentos e entupimentos de tubos
- Reduzir custos, multas e tempo de inatividade
Próximas etapas
Documentação do produto:
- O que são os Hubs de Eventos do Azure?
- O que é o Azure Synapse Analytics?
- Bem-vindo(a) ao Azure Stream Analytics
- O que é Azure Machine Learning?
- O que é o Azure Data Factory?
Módulos do Microsoft Learn:
- Treinar um modelo de machine learning com o Azure Machine Learning
- Integrar dados ao Azure Data Factory ou ao Pipeline do Azure Synapse