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通过使用 AI 优化 ESP 的运行参数来提高石油产量

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 Boost Oil Production By Optimizing Operating Parameters of ESP with AI - IoT ONE Case Study
技术
  • 分析与建模 - 机器学习
  • 应用基础设施与中间件 - 数据可视化
适用行业
  • 石油和天然气
用例
  • 机器翻译
服务
  • 云规划/设计/实施服务
  • 软件设计与工程服务
挑战

SoftServe 帮助 Laredo 使用深度神经网络 (DNN) 算法和优化技术在 Amazon Web Services (AWS) 上构建了一个全面的解决方案,包括针对最终用户的广泛可视化和解释。它通过模拟具有不同场景的遥测和生产来对整个系统进行建模。此外,它还允许拉雷多石油公司找到最佳的控制措施,以满足电机温度、电压、进气压力以及气体或水量等限制条件。该算法可以适应各种 ESP 系统,并为操作员提供最佳的日常控制。

客户
关于客户

拉雷多石油公司是一家领先的能源公司,专注于石油和天然气资产的收购、勘探和开发。运营效率和生产优化是公司的首要任务。目前,拉雷多石油公司正在投资数字技术,以确保资产完整性、降低运营成本并提高生产率。

解决方案

解决方案结果:

  1. 根据从 50 个 ESP 中收集的数月数据确定的具有高预测精度的 ML 模型
  2. 将自动重新训练的管道部署到 AWS 环境
  3. 模拟场景的交互式可视化
  4. Streamlight仪表板作为参数推荐测试的原型平台
  5. ML 和基于物理的模型的组合
运营影响
  • [Data Management - Data Visualization]

    Real-time dashboards that provide summary statistics, forecasts, and parameter recommendations for better decision-making.

  • [Efficiency Improvement - Productivity]
    • A highly flexible solution that can be adapted to a variety of ESP systems
    • Reduced downtime, better maintenance practices, and reduced OPEX

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