小晨编译

什么是油气行业的预测性维护？

石油和天然气行业在其上游、中游和下游业务中使用了至少有15年历史的旧机械。因此，定期检查和维护活动对于保持其运行至关重要。然而，这种反应式维护不能保证计划外停机。通过使用预测性维护，石油和天然气公司可以依靠IIoT技术，如传感器数据，并利用预测性分析进行实时设备检查，这有助于预测维护需求，从而降低维护成本并减少意外设备故障。

为什么预测性维护在油气行业如此重要？

一家石油和天然气公司平均每年至少要经历27天的计划外停机，耗资3800万美元。即使停机时间仅为3.65天，由此造成的损失也可能高达500万美元。

这就是预测性维护如此重要的原因。先进的预测性维护技术使用人工智能、机器学习和高级分析来发现问题并提醒相关技术人员，防止潜在的设备故障和安全风险。根据麦肯锡的一份报告，一家海上石油和天然气公司使用了一种预测性维护解决方案，将停机时间减少了20%，从而每年增产50多万桶。

预测性维护是如何工作的？

预测性维护技术将来自传感器的大量实时运行数据（关于设备热成像、润滑、电路等）与其他来源（ERP或MES）到现场模式的数据进行聚合。物联网和人工智能有助于此类实时数据收集和自动监控。使用机器学习算法和分析，该软件跟踪石油和天然气设备的磨损情况，以预测潜在故障，并推荐精确的维护任务，以修复异常、提高产量和防止成本高昂的故障。

例如，如果机器超过其压力和温度阈值，系统会触发警报。麦肯锡表示，更复杂的系统分析传感器数据，以发现已知故障模式的特征。

油气预测性维护用例

让我们看看石油和天然气行业中的一些预测性维护用例——从勘探和生产到存储和加工。

1 油气泵状态监测

预测性维护解决方案几乎实时跟踪燃气泵的流量、功率、振动和其他关键变量，以查找泄漏等问题。这些解决方案生成有关泵状况的自动报告，并在性能低于基准时向相关技术人员发出警报。

此外，由于该解决方案收集泵性能的历史数据，石油和天然气公司可以将其与实时数据一起用于运行潜在故障场景的模拟。这有助于公司为未来的维护活动做好准备，并进行流程改进，以提高泵的性能和效率。

2 油气容器维护和监测

实时数据收集和聚合有助于石油和天然气公司通过持续监控操作、跟踪KPI并在其下降时发出警报来提高船舶的整体效率。当与高级分析相结合时，现代预测性维修系统可以模拟涉及天气风险或其他环境条件的场景，并充当早期预警系统，将风险和设备损坏降至最低。因此，石油和天然气公司可以安全、高效地运营。

3 虚拟钻机监控

根据麦肯锡的数据，一个典型的石油和天然气海上平台以其最大产能的77%运行，导致每天短缺1000万桶或2000亿美元的年收入。这是因为石油钻塔的控制室操作非常复杂，需要分析大量数据——3万个传感器——以及其他影响生产的因素，如波高或湿度。

支持乘员的系统不是为实时数据捕获和分析而构建的，可以运行有限的模拟。由物联网和人工智能提供动力的预测性维护系统可以分析来自所有3万个传感器的实时数据，找到可用于开发算法以跟踪潜在问题的模式。

这些系统的数据和报告可以虚拟访问。因此，钻机操作员可以远程监控生产，发现瓶颈，并启动预测性维修，以确保钻机平稳、不间断地运行。

4 储罐压力监测

监测储罐压力对于保护工人、保持储罐内容物的完整性以及减少排放以符合日益严格的环境法规至关重要。此外，液体和温度的变化使得有必要连续监测储罐压力。

使用预测性维护解决方案和IoT储罐传感器对空舱、压力、温度或排放率进行实时监控，可以应对这些挑战并有效管理储罐压力变化。因此，石油和天然气公司可以确保在性能波动、高排放、潜在氧化或即将发生的设备故障方面做出快速反应。

5 机械状态监测系统和资产保护

石油钻井中使用的机械以不同的速度和振动运行，消耗不同的功率。例如，钻井中使用的推进器会动态地改变其负载和速度。泥浆泵具有复杂的振动特征，必须将其与其他设备分离，以便跟踪趋势、评估诊断、在出现问题时发出警报。

此外，钻井作业的核心机械必须得到良好的维护，对零件的任何维修都必须在不保证昂贵更换或计划外停机的情况下进行。

在这种动态环境中确保最佳机械状态需要同时实时跟踪和监控所有设备，这是预测性维护软件的核心优势。

6 电厂性能监测

石油和天然气行业的物联网推动了预测性维护，提高了电厂的效率，提高了可用性。例如，使用压力、温度、振动、腐蚀和流量传感器有助于跟踪从泵、电机、阀门到发电机和冷却塔的所有设备的性能。

与预测分析和数据科学相结合，预测性维护系统可以跟踪工厂运行中的异常情况，调查生产瓶颈的根本原因，并自动实时评估故障模式。

7 物联网管道监测

原油和天然气管道跨越很长的距离，因此受到众多法规的监督，以确保运营效率和人员安全。这些管道中的缺陷可能导致爆炸或泄漏等事故，并造成重大环境破坏。

这就是实时管道监控可以提供帮助的地方。通过对关键KPI的持续监控和跟踪，石油和天然气公司可以立即对潜在问题作出响应，并在问题发生时予以解决，从而降低计划外停机和随后收入损失的可能性。

8 钻机腐蚀检测与维护

全球腐蚀成本为2.5万亿美元，腐蚀控制技术每年可以为石油和天然气公司节省375-8750亿美元。当金属在钻井作业中暴露于电化学环境中时，就会发生腐蚀。虽然设备中的防腐蚀合金有助于减轻损坏，但由于油井带来的挑战，它并非万无一失。因此，为钻井设备配备腐蚀检测传感器可以促进早期检测和维修。

预测性维护对石油公司的好处

预测性维护系统可以帮助石油和天然气公司提高业绩，优化成本，增加收入。例如，石油和天然气巨头正在使用预测性维护来改善设备健康状况和生产率。因此，该公司将计划外维护减少了15%，从而每年节省了2亿美元的运营费用。那么，让我们来看一些最重要的好处。

更高的成本节约

由于计划外停机和设备维护不善，美国炼油厂损失了66亿美元。此外，作为反应性维护的标准，不必要的常规检查也很昂贵。

这就是预测性维护可以提供显著成本节约的地方，因为它的运行前提是只有在性能下降或有可能出现设备故障时才进行维护。

提高运作效率

预测性维护系统使维护更加高效，因为技术人员可以使用单一、集中的仪表板实时跟踪和监控所有资产的所有性能，而不考虑位置。这提高了石油和天然气业务的整体运营效率。

减少计划外停机时间

如前所述，即使是四天的计划外停机也可能造成数百万美元的损失。然而，通过使用预测性维护，石油和天然气公司可以开发机器学习算法，例如，能够以70%以上的准确率预测气体压缩机机组的故障，从而使这些系统更可靠，更不容易发生计划外停机。

工作场所安全

在提取过程中，工人可能受到有毒排放物的影响。此外，由于一些石油和天然气作业发生在偏远地区，设备突然故障可能危及员工的健康和安全。

石油和天然气公司可以降低此类危险的风险，并使用预测性维护进行更安全的操作。此外，他们还可以利用预测分析，更准确地识别潜在的天然气来源。

遵从环境法规

石油和天然气行业面临着越来越大的监管压力，以减少排放、泄漏和其他环境危害。例如，美国石油和天然气公司向环境释放了100万吨甲烷气体。IIoT供电技术可以帮助公司在另一条管道泄漏发生之前发现并进行干预。他们还可以绘制能源使用模式图，以确定提高运营能效的方法。

如何制定预测性维护策略

准确的预测保证了高质量、有用和可操作的数据。这就是为什么任何预测性维护策略的成功都依赖于组织的主数据管理和治理框架。与此同时，石油和天然气公司必须建立强大的分析基础设施，能够处理和存储大量大数据。

下一步是通过展示由分析驱动的预测性维护和决策的价值，获得高级领导层的认可。这就是将预测性维护计划的结果与总体战略计划联系起来的地方。

接下来，应投入大量资金聘请合适的专家——数据科学家和分析师——以及相关的预测性维护技术，以构建产生实际价值的分析模型。

石油天然气工业的未来

预测性维护有可能为石油和天然气行业节省大量成本。例如，物联网解决方案可以将产量提高25%。此外，它们可以将维护成本降低30%，将设备停机时间减少45%。这就是为什么壳牌、埃克森美孚、英国石油、雪佛龙等石油和天然气巨头已经开始利用人工智能和物联网技术（如预测性维护）来降低成本和提高效率。然而，尽管预测性维护对石油和天然气行业来说前景看好，但它只是石油和天然气行业实现数字化转型道路上的一个方面。

石油和天然气公司必须采用预测分析和物联网等下一代技术，以确保其数字化计划的成功，并运营高性能、弹性和环境可持续的业务。