石油石化行业实时数据采集解决方案

白皮书

车云灵活数采方案：释放数据价值，加速智能创新 →

重塑石油石化行业的四大技术趋势

人工智能（AI）

人工智能和机器学习(ML) 技术正在推动石油和天然气行业更高效、更准确和更安全。它们被用于预测性维护、储油层模拟、供应链优化和地质数据分析，优化勘探和生产。

工业物联网（IIoT）

IIoT 可为石油和天然气公司提供实时监控、数据收集、交换、分析和洞察力。设备上的传感器为运营效率、安全、预测性维护和故障预防提供关键数据。

边缘计算

石油和天然气行业的边缘计算可实现近源数据处理，减少延迟并加强实时分析，这对于近海钻探和远距离管道等远程操作至关重要。

OT 与 IT 融合

石油和天然气行业的操作技术（OT）和信息技术（IT）可分别实现对物理流程和数据管理的有效控制。它们的融合可加强数据集成、实时决策和运营效率。

解决方案

将来自油井、边缘网关和云应用程序的数据整合到统一的平台上，消除数据孤岛。通过实时远程监控、数据驱动分析和主动维护，提高运营效率，最大限度地减少停机时间，并增强安全性。

优势

工业连接

除了支持标准 MQTT、CoAP/LwM2M 等物联网协议接入，还支持 Modbus、OPC-UA、EtherNet/IP 等总线协议以及西门子、AB、ABB 三菱、施耐德等多种工业设备协议接入。

实时分析

支持实时流式数据处理和转发，可在边缘端执行原始数据预处理、过滤和分析。减少延迟、节省带宽，并卸载云平台的计算任务。

安全可靠

云端提供百万级工业数据采集点并发安全接入、以及高可靠的平台运行能力，为石油勘探、生产、储运等数据采集提供安全稳定的数据采集与处理能力。

高效管理

提供云边协同的边缘设备统一管理能力，为油田现场设备的远程运维，远程管理以及边缘侧软件的管理配置提供支持。

企业集成

提供丰富开放的数据接口、数据储存能力，可以快速对接各类业务应用系统以及各类中间件、数据库，为应用扩展与业务创新提供快速集成能力。

云边协同

灵活的云边接入架构，可在边缘侧或者云端实现数据接入、数据处理能力，灵活应对现场设备侧与数据中心的不同网络连接条件与计算资源。

应用场景

油田生产数据采集

为油田采油厂提供对生产过程数据采集设备，场站管理设备，储油设备，管线设备以及运输车辆等与生产运输相关的各类设备，进行全方位的统一数据接入。适应不同网络条件下的生产数据上报以及远程设备管理，降低设备侧数据采集与存储成本，提高管理效率，打通传统垂直业务系统数据壁垒。

远程监控

石油和天然气设施通常位于偏远和难以到达的地方。统一 MQTT 平台可帮助实时远程监控这些设施，实现快速决策并对任何问题做出响应。例如，MQTT 可以发送有关压力变化、温度波动或设备故障的警报，使操作员能够及时作出反应，甚至自动应对特定条件。

预测性维护

通过整合机器学习和人工智能算法，MQTT 平台可帮助预测潜在的设备故障，防患于未然。来自传感器的实时数据可用于训练这些算法，从而预测潜在问题并发出警报，实现预防性维护并减少代价高昂的停机时间。

石油管道监控

MQTT 平台可帮助监控压力、流速和温度等管道参数。任何异常情况都可以立即报告，防止潜在的泄漏或爆裂。这对于分布在广阔地域的大规模管道运营尤其有用。

安全和环境监测

传感器可以监控空气质量、气体泄漏或辐射水平等环境参数，并通过 MQTT 发送这些数据。如果这些参数超过安全阈值，就会立即发出警报，帮助确保工人和环境的安全。

资产跟踪

在石油天然气行业，设备、车辆和人员等资产经常需要跟踪。MQTT 可以提供实时跟踪数据，提高物流效率和工人安全。

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