Цифровые промысловые площадки в нефтегазовой отрасли

Нефтегазовая индустрия продолжает вкладывать большие средства в технологии Интернета вещей. Однако компаниям не хватает возможностей извлекать аналитическую информацию из данных, полученных с помощью этих новых датчиков. Компания AWS предоставляет комплексное интегрированное IoT‑решение, позволяющее обрабатывать и анализировать данные в режиме реального времени, а также автоматизировать периферийные вычисления. Благодаря сервисам AWS для работы с Интернетом вещей, машинным обучением и большими данными компании теперь могут управлять ресурсами в любом масштабе, выполнять их мониторинг и поддерживать общее состояние системы на оптимальном уровне, чтобы снизить риски. Кроме того, это обеспечивает возможность сокращать затраты и увеличивать производительность.

Сценарии использования

  • Профилактическое обслуживание
  • Повышение уровня безопасности персонала и производительности благодаря отслеживанию материалов
  • Профилактическое обслуживание
  • Профилактическое обслуживание

    Компания AWS предоставляет инструменты для быстрого и простого внедрения профилактического обслуживания в любом масштабе. Это помогает клиентам свести к минимуму время простоев, повысить эффективность использования ресурсов и производительность скважин, обеспечить оптимальные результаты в сфере безопасности и избежать лишних затрат на техническое обслуживание.

    product-page-diagram-AWS-Oil-Gas_predictive-maintenance
    30x30_AWS-Greengrass_Product-Icon

    AWS Greengrass

    30x30_Amazon-Sagemaker_Product-Icon

    Amazon Sagemaker

    30x30_AWS-IoT-Core_Product-Icon

    Amazon IoT

    30x30_Amazon-Snowball-Edge_Product-Icon

    AWS Snowball Edge

  • Повышение уровня безопасности персонала и производительности благодаря отслеживанию материалов
  • Повышение уровня безопасности персонала и производительности благодаря отслеживанию материалов

    Использование сервисов AWS делает возможным анализ видеопотока в режиме реального времени, что помогает улучшить результаты в сфере безопасности, повысить продуктивность и обеспечить соответствие требованиям. Вот несколько примеров: можно создать периметры виртуальных ограждений вокруг опасных зон и задать оповещения для случаев, когда рабочие входят в зоны высокой опасности. Можно автоматизировать определение времени эксплуатации буровых установок на крупных месторождениях и принять меры по устранению неисправностей, основываясь на анализе данных. Кроме того, используя передачу видео с помощью AWS, можно автоматизировать трудоемкие задачи, в которых легко допустить ошибку, например подсчет уровня запасов. Наблюдение на площадках также может помочь в опережающем планировании запасов, интеллектуальной маршрутизации цепочки поставок и оптимизации логистики. И наконец, благодаря сервисам AWS для высокопроизводительных нагрузок и технологиям обработки больших данных можно оптимизировать безопасность и производительность путем запуска многочисленных симуляций и тестирования операций по уменьшению последствий воздействия в режиме реального времени.

    product-page-diagram-AWS-Oil-Gas_improve-personnel-safety
    30x30_Amazon-Kinesis-Video-Streams_Product-Icon

    Amazon Kinesis Video Streams

    30x30_Amazon-Rekognition_Product-Icon

    Amazon Rekognition

    30x30_Amazon-Sagemaker_Product-Icon

    Amazon Sagemaker

    30x30_AWS-Greengrass_Product-Icon

    AWS Greengrass

Примеры использования и ресурсы

Демонстрация решения (искусственный интеллект и машинное обучение): прогнозирование сейсмической устойчивости

Seismic Density Prediction in Oil & Gas with Amazon Sagemaker

Посмотрите это короткое видео, чтобы узнать, как использовать Amazon Sagemaker для прогнозирования сейсмической устойчивости.

Демонстрация решения (искусственный интеллект и машинное обучение): прогнозирование литологического состава

Lithology Prediction in Oil & Gas with Amazon Sagemaker

Посмотрите это короткое видео, чтобы узнать, как использовать Amazon Sagemaker для автоматической классификации по литологическому составу.

Демонстрация решения (искусственный интеллект и машинное обучение): прогнозирование пористости

Porosity Prediction with Amazon Sagemaker's XGBoost Algoirithm

Посмотрите это короткое видео, чтобы узнать, как использовать Amazon Sagemaker для предсказания пористости.

Технологический обзор IDC. Роль облака в трансформации процесса добычи нефти и газа

Узнайте, как нефтегазовые компании реализуют новые стратегии применения технологий для разработки плана трансформации бизнеса.

Подробнее »


Готовы продолжить свой путь с AWS?

Ведущие компании в нефтегазовой отрасли уже используют AWS. Свяжитесь с нашими специалистами и начните работать с облаком AWS уже сегодня.