Gezintiyi Atla

Petrol ve Doğalgaz Tank Düzeyi Tahmini

Bugün, çoğu tesis tank düzeyiyle ilgili sorunlara tepkisel olarak yanıt verir. Bu da genellikle taşma, acil kapatma, yüksek düzeltme maliyetleri, düzenleme sorunları, maliyetli onarımlar ve cezalara yol açar. Tank düzeyi tahmini, bu sorunun ve diğer sorunların yönetilmesine ve hafifletilmesine yardımcı olur.

Sensörler, ölçümler ve kayıtlardan kolayca edinilebilen gerçek zamanlı ve geçmiş verilerin gücünden yararlanılarak oluşturulan tahminler şu konularda yardımcı olur:

  • Tankın taşmasını ve acil kapatmayı önleme
  • Donanım arızasını veya hatasını keşfetme
  • Bakım, kapatma ve lojistik zamanlama
  • İşlemleri ve tesis verimliliğini iyileştirme
  • Boru hattı sızıntılarını ve tıkanıklıklarını algılayın
  • Maliyetleri, cezaları ve kapalı kalma süresini azaltın

Tank düzeyi tahmin süreci kuyu girişinde başlar. Petrol tesise girerken ölçüm cihazları aracılığıyla ölçülür ve tanklara gönderilir. Sensör, ölçüm ve kayıtlar aracılığıyla, arıtma süreci boyunca tankların düzeyleri izlenip kaydedilir ve sonra petrol, doğalgaz ve su çıkışı kaydedilir. Daha sonra, tesisten toplanan veriler kullanılarak tahminler gerçekleştirilir (örneğin, 15 dakikada bir tahmin gerçekleştirilebilir).

Cortana Intelligence Suite, tesislerin ve kurumların farklı gereksinimlerini karşılayacak şekilde uyum sağlayabilir ve özelleştirilebilir.

Açıklama

Not: Bu çözümü zaten dağıttıysanız dağıtımınızı görüntülemek için buraya tıklayın.

Bu çözümün nasıl oluşturulduğu hakkında daha fazla bilgi edinmek için, GitHub’daki çözüm kılavuzunu ziyaret edin.

Tahmini Sağlama Süresi: 20 Dakika

Cortana Intelligence Suite, Microsoft Azure aracılığıyla gelişmiş analiz araçları sağlar. Veri alımı, veri depolama, veri işleme ve gelişmiş analiz bileşenleriyle tank düzeyi tahmin çözümü için gerekli tüm öğelere sahiptir.

Bu çözüm, güçlü avantajlar sağlamak için birden fazla Azure hizmetini bir araya getirir. Event Hubs, gerçek zamanlı tank düzeyi verileri toplar. Stream Analytics, akış verilerini bir araya getirir ve görselleştirmede kullanılmalarını sağlar. Azure SQL Veri Ambarı, tank düzeyi verilerini depolar ve dönüştürür. Machine Learning, tahmin modelini uygular ve çalıştırır. Power BI, gerçek zamanlı tank düzeyinin yanı sıra tahmin sonuçlarını görselleştirir. Son olarak da Data Factory tüm veri akışını düzenler ve zamanlar.

“Dağıt” düğmesi, belirttiğiniz Azure aboneliğindeki bir kaynak grubunda, çözümün bir örneğini dağıtan bir iş akışı başlatır. Çözüm, birden fazla Azure hizmetinin (aşağıda açıklanmıştır) yanı sıra, dağıtımdan hemen sonra çalışmaya başlayan bir uçtan uca çözüm elde etmeniz için veri benzetimi gerçekleştiren bir web işi içerir.

Dağıtımdan sonra, buradaki dağıtım sonrasına yönelik yönergelere bakın.

Teknik ayrıntılar ve iş akışı

  1. Veriler, veri noktaları veya olaylar olarak çözüm akışının kalanında kullanılmak üzere Azure Event Hubs’a ve Azure SQL Veri Ambarı hizmetine gönderilir.
  2. Azure Stream Analytics, olay merkezinde verileri analiz ederek giriş akışında neredeyse gerçek zamanlı analizler sağlar ve görselleştirme için doğrudan Power BI’a yayımlar.
  3. Alınan girişlere göre belirli bir bölgenin tank düzeyi hakkında tahmin oluşturmak için Azure Machine Learning hizmeti kullanılır.
  4. Azure Machine Learning hizmetinden alınan tahmin sonuçlarını depolamak için Azure SQL Veri Ambarı kullanılır. Bu sonuçlar daha sonra Power BI panosunda kullanılır.
  5. Azure Data Factory, modeli saatlik olarak yeniden eğitme sürecinin düzenleme ve zamanlama işlemlerini yapar.
  6. Son olarak, kullanıcıların bir tesisten tank düzeyini gerçek zamanlı olarak izleyebilmesi ve tahmin düzeyini kullanarak taşmayı önleyebilmesi amacıyla sonuçların görselleştirilmesi için Power BI kullanılır.

Bildirim

© 2017 Microsoft Corporation. Tüm hakları saklıdır. Buradaki bilgiler “olduğu gibi” sağlanmıştır ve bildirim yapılmaksızın değiştirilebilir. Microsoft, işbu bilgilerle ilgili açık veya zımni herhangi bir garanti vermez. Çözüm oluşturulurken üçüncü taraf verileri kullanılmıştır. Benzer veri kümeleri oluşturmak için ilgili lisansları edinmek ve bunlara uymak dahil olmak üzere başkalarının haklarına saygılı olma sorumluluğu sizindir.

İlgili çözüm mimarileri

Enerji Tedariği İyileştirmesi

Bir enerji şebekesinde, enerji tüketicileri, taleplerinin karşılanması ve enerji taahhüdü maliyetlerinin en aza inmesi için şalt sahaları, bataryalar, rüzgar çiftlikleri, güneş panelleri, mikro türbinler ve talep yanıt teklifleri gibi çeşitli enerji sağlayan, takas eden ve depolayan bileşenlerle etkileşime girer. Bunu yapmak için, şebeke operatörü, farklı kaynak türlerini isteme ücretlerini ve bu kaynakların kapasitesi ve fiziksel özelliklerini göz önüne alarak, tüm kaynak türlerinin bir zaman dilimi içinde ne kadar enerji taahhüt etmesi gerektiğini belirlemelidir.