Az olaj- és gázipar nagy kiterjedésű, és rendkívül változatos működési jellemzőkkel rendelkezik az ipar upstream, midstream és downstream szegmensei között. Még az egyes iparágakon belül is vannak egyértelmű különbségek a tengeri gáz-/olajfúró fúrótornyoknak teljesen más követelményeket támasztanak, mint a repedésiparban a szárazföldi kútpárnákkal. Mindazonáltal mindegyik ágazat ki van téve az olaj- és gázipar hagyományosan megtapasztalt fellendülési és visszaesési ciklusainak. Mindez ideálissá teszi az olajat és a földgázt az IoT-technológiák alkalmazásához, amellyel számos probléma és kockázat kezelése, valamint az üzleti ciklus hullámvölgyei kiegyenlíthető.
Hogyan alkalmazzák manapság az olaj- és gázipari
vállalatok az éles számítástechnikát?
A Stratus a közelmúltban részt vett az Oil & Gas IoT konferencián a texasi Houstonban , és érdekes pillanatképet adott az olaj és a gáz jelenlegi helyzetéről az IoT körüli nagy ország e-mail lista felhajtáshoz képest. Ha van valami közös, az az, hogy az IoT és az elemzés megvalósítása egy utazás, nem pedig egy projekt. Ez magában foglalja a technológiát, de legfőképpen az embereket és a folyamatokat. A Marathon Oil csodálatosan illusztrálja ezt a tényt, amikor leírják hároméves útjukat a digitális olajmező-automatizálás megvalósításában .
Kattintson ide, ha többet szeretne megtudni a felhőről és a szélről
Az élszámítást használó valós idejű elemzés szintén fontos alkalmazásnak számít, mivel a késleltetés és az oda-vissza úti késleltetés megvalósíthatatlanná tenné a felhőalapú a digitális átalakulás tervezésének emberközpontúnak kell lennie, megközelítéseket. Szóba kerül az is, hogy az éles számítástechnikát használják az adatok szűrésére és normalizálására, mielőtt elküldenék azokat a felhőbe . Ez jelentősen csökkentheti a sávszélesség-használatot és jelentősen csökkentheti a számítási költségeket a felhőben.
A panelbeszélgetés, amelyen részt vettem, kevésbé a felhőalapú számítástechnika fejlődéséről szólt , hanem inkább a felhőalapú számítástechnika és a perem kapcsolatára kuvaiti adatok összpontosított. Megvizsgáltuk a gépi tanulási algoritmusok szélsőséges telepítésének ötletét is. A „tanulási” rész a felhőben fog megtörténni, míg az algoritmusok megvalósítása helyi lesz, lehetővé téve a skálázhatóságot és a folyamatos frissítéseket, ahogy az új és továbbfejlesztett algoritmusok megtanulják.
Széles körben elterjedt a vélekedés
hogy az éles számítástechnika kulcsszerepet fog játszani az IoT telepítéseinek fejlesztésében az olaj- és gáziparban. Ahogy az adatok egyre fontosabbá válnak az üzleti döntések meghozatalában, értékük exponenciálisan nő. Végső soron kritikus fontosságú lesz az adatok helyi rögzítése, tárolása és feldolgozása egyszerű, védett és autonóm eszközökkel.