生产优化

挑战：
CNX Resources 的气井未得到优化，积液频率增加，这导致温室气体排放增大，天然气产量减少，总体劳动效率降低。                                                                                                                                        

解决方案：
Ambyint 的 InfinityPL 使 CNX 能够通过改进分析来优化气井生产率，开发柱塞触发器/设定点的自主管理能力，提高生产效率，而且仅进行数据集成，无需额外硬件。

影响：

• 通过减少积液和气井排气事件，将温室气体排放量减少了 48%
• 通过预测性维护和自主管理控制系统设定值，将天然气产量提高了 4%
• 试井成功后，将解决方案扩大到了更多气井中
  
• 通过减少屏幕数量、简化工作流程和自动执行手动任务来提高劳动效率

挑战：
Bowline Energy 需要对油杆举升井进行优化和升级，这些油井的故障率很高，导致设备长时间停机和收入延迟。

解决方案：
Ambyint 的 InfinityRL 允许在不增加人员的情况下扩展生产工作流程，并为设定点管理和油杆举升优化提供自主操作。              

影响：

• 平均故障间隔时间 (MTBF) 提高了 28%，降小了修井成本、关井时间和延期产量
• 通过提高产量、降低运营支出、提高劳动效率和减少温室气体，将解决方案扩展到所有油井，实现了 10 倍的投资回报率
• 通过减少耗电量将温室气体排放量减少了10％

挑战：
Laredo Petroleum 公司的油井使用电潜泵运行，这种设备需要持续监控和调整运行参数以实现效率和产量目标。找到运行参数的最佳组合也是一个艰难而耗时的过程。

解决方案：
Softserve 开发了一款定制应用程序，通过结合基于机器学习和基于物理学的模型来优化 Laredo 的电潜泵性能。这些模型在几个月内使用 50 台电潜泵进行了训练。该应用程序包括对仿真场景进行交互式可视化，以及推荐控制参数。

影响：

• 实时仪表板提供汇总统计数据、预测和建议，以便更好地进行决策
• 据估计，试井目标是增加 400 桶/日。现在，他们已将 29 口试井的产量提高了 800 多桶/日
  
• 减少了停机时间，改进了维护实践，降低了运营开支
  
• 该解决方案在几个月内扩大到 100 多口生产油井中。
• 这种解决方案非常灵活，可以适应各种各样的电潜泵系统。