描述

技术谈话摘要

人工智能在现实世界中是如何使用的

在水力压裂作业中，由设备意外故障引起的计划外停机是非生产时间(NPT)的主要原因之一，它会影响资本支出和整体作业效率。为了提高整体工作效率，减少NPT支持人工智能的数字孪生是为压裂过程而创建的，包括压裂泵、液压操作阀、歧管和压力控制设备。

为了识别泵空化、轴承、传动、吸排阀、阀门泄漏、闸板侵蚀和不完全运动等故障模式的早期预警指标，人工智能支持的数字孪生将现场数据与预测人工智能模型相结合。关键签名模式使用基于物理的标准和机器学习模型，它可以对子系统异常进行早期预警。

的实时流媒体设备数据，其中包括阀门位置，振动，温度，过程最大和平均压力，被馈送到这些ML模型。作业者可获得实时模型结果，及时干预，避免重大故障。

人工智能模型的创建是为了根据使用已知故障事件的训练数据识别故障特征，并在时间序列数据上标记它们。事实证明，该模型可以通过实时预警潜在故障，帮助作业者识别工艺异常，从而有助于早期干预，延长资产的使用寿命，防止NPT的发生。
演讲者



蒂亚戈·g·马查多他是休斯顿TechnipFMC表面数字、控制和自动化产品管理的首席产品开发人员。他在石油和天然气行业拥有15年的经验，曾在TechnipFMC的海底和地面业务部门从事自动化和数字化工作。Machado拥有巴西Severino Sombra大学的电气工程学士学位。

CPD学习

• 人工智能在敌对环境中复杂过程中的应用
• 数字孪生的开发是如何进行的
• 数字孪生如何以及为什么可以帮助进行故障预测
• 如何使用人工智能数字孪生延长设备寿命(并节省可观的成本)

PEB-申请的PBU。

支持的