Vx光谱
表面多相流量计
准确测量多相流量的全谱，同时实时监控生产.
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实施智能生产操作，提高操作性能和效率
该项目在厄瓜多尔亚马逊地区一片棕地的一个偏远井台上进行. 智能生产操作(热点;)已经作为一种全面的自动化Solution在现场实施, 提高运营绩效和效率.
该项目部署了数字Solution，改变了作业效率和生产优化的游戏规则. 选择该井台是因为其位置偏远(从基地往返需要3小时)。, esp的平均故障间隔时间(MTBF)较低, 流动保证事件造成的高产量损失, 缺乏对瓶颈的早期识别和响应. 由于缺乏井试和依赖人工操作，进一步阻碍了该技术的发展.
交通也经常因当地罢工而中断，延误了对纠正行动的反应. 在项目开始时，确定了六个关键绩效目标, 增加石油产量, 减少生产损失, 提高船员和人员的效率, 降低油井失效指数, 减少二氧化碳排放, 提高了化学处理的效率和可靠性.
要想大幅提升数字成熟度和井台的运营水平，就需要一个集成的Solution, 结合多个工业物联网组件和数字Solution.
云原生Delfi™数字平台, 使数字Solution架构得以构建, 所有类型的数据源之间的无缝集成. 这使得在生产过程的正确点收集和传输必要的数据成为可能, 在边缘安装了计算能力，可与自动化和控制工作流程连接和同步.
采用智能生产监控Solution，将先进的操作工作流程数字化. 其中包括使用Vx光谱™地面多相流量计校准的虚拟流量计来估计每口井的产量并实时监测注水情况.
采用智能报警，方便监控, 分析, 并生成自我优化建议, ESP性能, 化学效率, 以及水垢和腐蚀预测模型.
用于化学注射, 地面和电潜泵数据的整合使得垢和腐蚀风险评估得以实施, 确保正确的化学药剂剂量连续、自主地输送到每口井.
先进的工作流程和智能告警, 实现了水驱优化系统, 能够自动调节水流速率. 这是通过持续监测和评估从源头到砂面注水来实现的, 无缝修改VSD频率，自动控制注水系统.
高级视觉分析, 利用人工智能和机器学习来提高HSE和可持续性绩效. 安全摄像头, 使用人工智能计算机视觉和再生人工智能过程, 用于检测允许或不允许区域(绿色或红色区域)的人员存在以及正确使用个人防护装备(PPE)。, 确保遵守HSE指导方针，防止事故发生.
耀斑监测摄像机也被用来量化在油田中燃烧的产出气体的数量. 它们被用来分析实时耀斑成像, 这些数据被用来训练机器学习模型, 并准确预测燃气燃烧总量, 利用周期性耀斑图像.
在该领域实施的热点;项目在所有六个基准绩效目标方面取得了显著成果. 实施的Solution提高了生产效率，生产效率为1.平均增产5%，生产损失减少48%. 人们的效率也提高了60%, 由于与以前在现场手动执行活动相比，从监控中心远程执行活动所需的时间减少了.
经过八个月的实施, 目前的趋势表明，油井失效指数将降低25%，并且避免了三次无钻机干预，节省了3万美元以上.
化学处理系统表现出更大的改进，可靠性提高了99%.
该项目还实现了碳足迹的显著改善，CO减少了57%2 排放量，相当于减少1.5吨二氧化碳2 每月排放量.
这是由于实地访问次数减少, 通过数字化远程和自主操作实现.
