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提高良好可用性和生产率
国际石油公司
概述
非常规天然气生产划分世界最大油气生产者之一每年向澳大利亚市场和国际市场输送100万公吨液化天然气公司横跨澳大利亚三大区保有3000口煤矿气井,配有累进孔泵生产LNG水井水泵故障占所有水井故障的70-80%以上,并每年造成大约40天井停机
故障导致单位总成本高故障相关成本是公司第二大运营费使用BHC3TM可靠性应用公司现在能够提前30至50天预测泵故障这有助于公司优化维护团队部署和替换部件准备,从而减少成本
关于天然气生产者
- 每年向澳大利亚和国际客户交付100万公吨LNG
- 运算包括3 000多口生产井24字段
压缩站 6中央加工厂 2水
处理厂和LNG输出设施
BHC3预测资产维护应用
第一阶段,联合团队首次从545 LNG水井中采集一年历史数据,由100亿行数据组成,并编成统一数据模型团队搭建四机学习模型预测井失灵,包括三种不同的故障模式(rod、roping和摄取),并部署BHC3预测资产维护应用到BHC3AI套房
第二阶段测试模型额外3年实战运行和故障数据 从一组600LNG水井机器学习模型检测到642故障,表示有效模型预测水井故障
在最后阶段,团队现场测试应用方式,从第三组700水井向BHC3AI套房加载每日信息并生成这些水井的故障分数
程序连续28天进行每日故障预测,生成每日报告检测并预测50多项确认水井故障,包括插接进器、分片棒和管完整性故障
项目高亮
- 12周培训验证阶段和4周现场试验
- 三年历史数据归并并自动化每日数据整合达1个月,由100多亿行数据组成统一联结数据图像
- 搭建7机学习算法预测三种故障
- 创建540机学习时间特征
- 配置BHC3预测资产维护应用包括5个交互用户界面屏幕
结果
90%
三大故障类型正确识别故障
10
数行数据摄取
六千万美元
潜在值/年
30-50
预测泵故障提前数天
求解架构
周验结果非年份
接下步
找专家讲
向一位AI专家讲讲BHC3产品能为能源部门做些什么
请求演示
参考BHC3AI平台并深入学习应用
调度简介
人见BHC3团队 并看看和我们合作是什么感觉