Ideias de soluções
Este artigo é uma ideia de solução. Se você quiser que expandamos o conteúdo com mais informações, como possíveis casos de uso, serviços alternativos, considerações de implementação ou orientação de preços, informe-nos fornecendo feedback do GitHub.
Hoje em dia, a maioria das instalações funciona de forma reativa em relação a problemas nos níveis dos tanques. Essa reatividade geralmente leva a vazamentos, paradas de emergência, custos de remediação caros, problemas regulatórios, reparos caros e multas. A previsão do nível dos tanques ajuda a gerir e a atenuar estes e outros problemas.
Arquitetura
Transfira um ficheiro do Visio desta arquitetura.
Fluxo de dados
- Os feeds de dados nos Hubs de Eventos do Azure e no serviço Azure Synapse Analytics como pontos de dados ou eventos que serão usados no restante do fluxo da solução.
- O Azure Stream Analytics analisa os dados para fornecer análises quase em tempo real no fluxo de entrada do hub de eventos e publicar diretamente no Power BI para visualização.
- O Azure Machine Learning é usado para fazer previsões no nível do tanque de determinada região, dadas as entradas recebidas.
- O Azure Synapse Analytics é utilizado para armazenar os resultados da predição recebidos do Azure Machine Learning. Depois, estes resultados são consumidos no dashboard do Power BI.
- O Azure Data Factory lida com a orquestração e o agendamento do retreinamento de modelo por hora.
- Por fim, o Power BI é usado para visualização de resultados, para que os usuários possam monitorar o nível do tanque de uma instalação em tempo real e usar o nível de previsão 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 dos tanques começa na entrada do poço. O petróleo é medido à medida que entra na instalação através de medidores e é enviado para tanques. Os níveis são monitorados e registrados em tanques durante o processo de refino. A produção de petróleo, gás e água é registrada por meio de sensores, medidores e registros. Em seguida, as previsões são feitas com os dados da instalação; por exemplo, podem ser feitas previsões a cada 15 minutos.
Os Serviços Cognitivos do Azure são adaptáveis e podem ser personalizados para atender aos diferentes requisitos que as instalações e corporações têm.
Potenciais casos de utilização
Esta solução é ideal para as indústrias de energia, automotiva e aeroespacial.
As previsões são criadas aproveitando o poder dos dados históricos e em tempo real prontamente disponíveis a partir de sensores, medidores e registros, que ajudam nos seguintes cenários:
- Evitar o vazamento de tanques e encerramentos de emergência
- Detetar avarias ou falhas no hardware
- Agendar manutenção, encerramentos e logística
- Otimizar as operações e a eficiência das instalações
- Detetar a fluidização e fugas nos gasodutos
- Reduzir os custos, as multas e o tempo de inatividade
Próximos passos
Documentação do produto:
- O que são os Hubs de Eventos do Azure?
- O que é o Azure Synapse Analytics?
- Bem-vindo ao Azure Stream Analytics
- O que é o Azure Machine Learning?
- O que é o Azure Data Factory?
Módulos do Microsoft Learn:
- Treinar um modelo de aprendizado de máquina com o Azure Machine Learning
- Integrar dados com o Azure Data Factory ou o Azure Synapse Pipeline