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人工智能和机器学习在海上油气行业的应用越发

日期:2019-12-01 17:55

  据麦肯锡公司和新颖进步的了解序次可能助助大石油公司挖掘代价的分外$ 10亿。

  一种格式是通过铺排呆板研习和人工智能(AI)的才干来挖掘或者导致数百万英镑的装备间断的细小经过挫折。迈克布鲁克斯(Mike Brooks)曾是埃索(Esso)和雪佛龙(Chevron)的工程师,现正在是资产优化软件公司AspenTech的高级总监。

  Heidi Vella(HV):AspenTech的手艺若何行使了解和AI革新海上功课和爱护?Mike Brooks(MB):85%的装备挫折是由经过惹起的挫折惹起的,而不只仅是磨损。咱们是第一家将激光聚焦正在呆板经过中正正在爆发的事宜上的公司,这或者会导致呆板损坏,然后形成灾难性挫折。

  为此,咱们通过检验来自呆板的传感器数据来了然特定的作为形式,比方什么是平常操作以及当呆板正在挫折之前就开首降级时会爆发什么。

  一朝咱们对平常形势有了最好的阐明,就可能创筑所谓的“概率波形”图外。正在纷乱的压缩机上,咱们或者要查看160个传感器,然后将数据兼并为一张图外,以显示过去每个点的挫折概率。当压缩机平常运转时,该线%。波纹是介于两者之间爆发的,以是很容易识别挫折。

  当与平常环境比拟有变革时,有须要真切这是因为即将爆发的已知挫折照样新的挫折形式?咱们的软件会告诉您这是一个照样另一个。假如是新的败北,那么咱们将锻炼称为“代办”的东西,该软件将注册该署名,然后长远寻找它是否爆发。下次呈现此题目时,以至无需看那台呆板,操作员就可能相当确凿地真切何时会爆发挫折。咱们曾与一家上逛公司协作,可能提前一个月预测泥浆泵的挫折

  HV:与其他离岸资产处分软件公司的做法有何分别?MB:大大都公司只是正在检测特地,这本质上只是正在问一个题目:这平常吗?然则,因为这必要人工阐明,以是充满了舛错。咱们时时挖掘呆板研习有点歪曲。一家公司的一位自大的首席手艺官曾对我说:“只须给我看数据,这便是我所必要的!”本相外明,您所必要的还不止这些!

  数据必要导轨能力平常事情,没有它们,它将挖掘百般毫无旨趣的分歧联的干系。最有名的例子之一是,缅因州食用人制黄油的数目与仳离率之间存正在直接合联。以是,依据这种合联性,假如您开首食用更众人制黄油,那么您更有或者仳离。假如您不给呆板研习合适的指挥,那便是您可能通过呆板研习获取的那种拙笨。