预测性维护
利用先进的传感器技术，庞大的存储和处理数据池以及实时分析的资产管理器能够预见并防止代价高昂的组件故障。
劳埃德船级社（Lloyd's Register）最近的一份报告指出，预测性维护已被证明可以节省10％至40％的成本，但是在美国石油和天然气行业中，只有18％的受访者采用了这种方法。但是，兴趣和现实世界中的实施都在增加。
随着技术的不断进步和海上石油和天然气领域资产的日益数字化，预测性维护正在作为提高运营生产率，效率和安全性的一种手段出现，并且整个行业都看到了收益。
根据2018年发布的一项研究，采用数据分析和数字技术进行资产维护和运营可以提高产量并降低维护成本，每年为英国大陆架（UKCS）带来15亿英镑（18亿美元）的价值。油气管理局，技术领导委员会和油气技术中心。
该研究还研究了上部生产和运营设备的数据的使用及其如何提高生产效率和维护计划，该研究发现，2017年UKCS的关键设备故障损失了约1.1亿桶油当量。
艾默生是提供预测性维护功能以帮助避免那些昂贵的设备故障和生产损失的公司之一。根据与BP的长期合同，这家总部位于美国的公司将为设在设得兰河以西的宜居水域的英国这两家英国大型公司的运营资产提供预测性维护和运营支持服务。
艾默生是Glen Lyon浮动生产，存储和卸货单元（FPSO）和Clair Ridge平台项目的主要自动化承包商，并且获得了额外的五年奖 ，以为其提供持续的运营支持服务，远程监控和预测性维护技术项目。
Clair Ridge和Glen Lyon解决方案依靠艾默生的Plantweb数字生态系统技术，软件和服务，包括DeltaV集成控制和安全系统，AMS资产管理软件以及测量和控制设备，这些设备可提供实时生产数据和分析种植人员。 BP能够本地控制运营，同时从陆上位置远程监控生产和资产健康状况。
Glen Lyon FPSO（照片：BP）
数字双胞胎
数字孪生机是预测性维护的关键推动力，它实际上是实物资产的虚拟表示。重要的是，数字孪生有利于数据驱动的工程，生产和维护决策。
Aker Solutions正在Wintershall-Dea运营的Nova油田建造生产系统的完整数字孪生子 ，目前正在开发该产品，作为北海挪威段海王星运营的Gjøa平台的海底绑架。
Aker Solutions软件开发主管AreFøllesdalTjønn表示，Aker Solutions ix3软件公司致力于创建Nova数字孪生的专家最近研究了如何添加实时数据流和状态性能监控（CPM）。
“通过实时数据流，我们可以使用Aker Solutions的“云数据湖”中的实时过程数据，从任何可以访问互联网的位置提供可视化的远程监控和海底控制系统的状态。这将使用户能够验证控制系统的当前状态以及支持故障查找。”Tjønn说。
“我们从控制系统到Aker Solutions的云数据湖（数字孪生）建立实时数据流，处理该数据流以检测异常并创建有关状况和性能的见解，并在用户中可视化数据，异常和见解友好的应用程序，”他补充说。
Aker Solutions正在制造的Nova生产系统领域的完整数字孪生子将具有预测性维护功能。图片：Aker Solutions）
Tjønn说，该公司的状态监测软件应用程序Subsense是在Aker公司Cognite的帮助下实施的，它可以将控制系统数据传输到云中，从而可以到达主题专家和对其进行分析的软件程序。
通过Aker Solutions称为Integral的数字孪生平台，Subsense可以与更广泛的产品集成，例如用于检查数据的Coabis，客户的企业解决方案和/或一系列第三方软件包。 Tjønn说，Subsense使用户能够利用云计算服务，机器学习模型以及合并来自不同来源的数据（例如维护日志和产品数据）的能力。
“在我们的世界中，故障通常是在不同子系统上发生的一系列事件的最终结果，这些子系统在历史上历来是不同的–格式不同，保真度也不同。我们将这些数据整合在一起，“平衡”出来，并从数据中获得洞察力。”Tjønn说。
“该系统可供操作员和Aker Solutions的运营人员，经理和工程师使用，并且通常在后台运行并提供通知。我们的服务团队直接监视和与应用程序交互，以确保到达操作室的那些通知增加了价值，并且不会分散已经繁忙的计划的注意力。”
Tjønn说：“ CPM分析通常计划用于液压系统，电气系统，通信，电子设备，闸阀，节流阀和仪表。”
“通过应用高级机器学习，该系统可以了解正常行为，并可以在潜在问题变成错误之前将其突出显示。它还可以从Aker Solutions监控的所有资产的事件中学习，这意味着知识可以在全球范围内共享，而无需每个领域的敏感数据。”
数据解放
世界上最先进的石油和天然气平台，例如由Aker BP在北海挪威海域运营的高度数字化的Ivar Aasen，不仅仅生产碳氢化合物。它们还生成并传输大量要解释和分析的数据。
2018年，Aker BP与软件公司Cognite签订了“智能服务合同”，并向供应商Framo抽水，借此Cognite解放并组织Aker BP的工业数据，以追溯和实时方式创建Ivar Aasen的数字表示形式。然后，Aker BP能够提取运营数据见解，与Framo等合作伙伴共享以用于预测性维护。
Framo Services AS董事总经理Trond Petter Abrahamsen在一份声明中说：“通过访问实时和上下文数据，Framo能够创建自己的应用程序以预测其设备状态并提前计划维护。与Cognite和Aker BP一起宣布。他说：“新系统会在我们的泵上发送智能数据，因此我们可以预测泵的未来性能。”
该举措的另一个目标是改变传统的维护方法，Framo说。连续不断的实时数据允许对设备进行陆上监控，从而在需要时用维护代替不必要的计划内维护活动。
“虽然我们的服务协议以前只是定义小时费率，但我们现在将重点放在正常运行时间上。这对我们来说是全新的事物，需要与Aker BP设计新的智能合约。” Abrahamsen说。
使用来自Ivar Aasen平台的实时数据和上下文数据，Framo能够预测其设备状态并提前计划维护。 （照片：Aker BP）
一个AI应用
通用电气公司（BHGE）的油田服务公司贝克休斯（Baker Hughes）也正在提高其预测性维护能力。其与企业人工智能（AI）软件提供商C3.ai的合资企业最近推出了BHC3 Reliability，这是一种AI应用程序，可提供生产停工和过程风险的预警，并提供故障预防建议和规定性措施。
通用的应用程序使用深度学习预测模型，自然语言处理和机器视觉来持续聚合整个工厂范围内的数据传感器网络，企业系统，维护说明以及管道和仪器原理图。 AI和机器学习模型使用来自整个系统的历史和实时数据，识别异常状况，这些异常状况会导致设备故障以及跨任何数量的资产和过程的过程故障，然后提醒用户采取积极行动。
BHGE的一位发言人告诉离岸工程师 ，该公司目前正在与一个客户合作，以实现BHC3可靠性，并且其他许多客户也表示了兴趣。
