为保障石油运输管道的安全和可靠,防止外力破坏,公司在输油管道上面安装了通讯光缆和光纤振动传感器,并构建系统,基于传感器数据进行管道异常检测及时地帮助业务人员判断管道破坏事件提高判断输油管道破坏事件的准确性和及时性,帮助管道管理运营企业减少损失。
行业场景
能源产业从重资产投入的传统生产型业务,加速向低碳、清洁能源、综合能源服务、能源数字化等方向转变,能源科技创新不断涌现,加速数字化转型已成为能源行业的共识,智慧能源AI已逐步被越来越多的能源企业接受,逐步应用在能源业务生产环节中。
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石油管道异常检测
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海管内腐蚀检测
基于过去检测结果、管道属性数据及工况、流体、挂片等历史观测数据,通过智慧能源AI技术构建算法模型,辅助判断管道内腐蚀程度,帮助技术人员准确定位腐蚀程度最为严重的高危管道,为合理、经济安排内检测对象提供决策依据,保障海管安全运营,减免管道泄漏带来的巨大损失的目的。
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化工品价格预测
充分考虑市场供求关系、化工产品成本、化工品销售市场体制结构、社会经济及金融形势等影响因素的情况下,通过利用数学工具对相关历史数据进行分析和研究,探索化工品价格与其影响因素之间的内在联系以及化工品价格本身发展变化规律,在满足一定精度和速度的情况下,对未来化工品市场中的交易价格进行预测。
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风机设备故障预测
利用风电机组的温度、油压、转速、有功功率、风速等各项指标数据,通过高维机器学习和数据挖掘技术构建故障诊断与预警模型,构建风机健康模型,分析风机健康影响因素,为风机故障定向检修、制定维护计划、经济运行等提供科学依据。
业务效果
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96 %
油层识别率提升
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20 分钟
风机故障预警提前时间
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99 %
化工品价格预测准确率