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在日益復雜的石油和天然氣領域中，傳統規則不再適用。殼牌和英國石油公司等能源巨頭正感受到市場對這些重要商品的需求增長正在持續放緩。這意味著在未來，生產企業必須按照接近當前的市場價格進行生產。除了需求和供應的動態陷入停滯以外，行業面臨的挑戰還包括：石油儲量的探測越來越傾向于非常規和偏遠地域的資源。上游經濟形勢的惡化則意味著生產企業需要更好地了解采用先進技術來提升勘探和生產的效率。新興技術，比如大數據，可以幫助生產企業在今天的任何時候做出更好的決策。這是一個商業加速器。這種數字化運動的早期采用者包括北海地區的挪威國家石油公司和跨越整個價值鏈的沙特阿美石油公司等客戶。生產企業需要采用創新技術，例如數據分析和可視化、機器學習和知識自動化、標準化設計和基于模型的分析。

預測性知識

能夠了解數據中不易察覺模式的工具（如機器學習）可以幫助生產企業更好地了解導致過程工藝問題和故障的情況。資產優化必不可少的數據類型包括設備數據、過程數據、維護數據、過程安全數據、條件數據和ERP數據。通過正確的數據組合，可以采用規范性分析來防止、避免、延遲維護和停車。生產企業可以通過了解碳氫化合物流體的相互作用、工藝過程和設備以及調整操作策略的規范性策略來最大程度地延長正常運行時間并節省資金。

隨著越來越多的傳感器和儀器被安裝在戰略設備上，資產數據不斷增長。要使非常規資產能夠用于實際生產，生產企業需要考慮使用諸如機器學習等方法，結合先進的優化建模來實現可持續的生產經濟性。將數據轉化為預測性知識的技術包括先進的歷史數據、可視化系統、機器學習和在線數據調和。

技術人才短缺

許多經驗豐富的專家已經退休或離開了行業。經驗不足的年輕專業人員需要彌補因此而失去的幾十年的經驗。因此，需要采用正確的工具來實現知識自動化，同時節省數百萬美元的成本。生產企業可以通過Aspen DMC3軟件中專利的自適應過程控制技術來實現最大效益。該技術可以在后臺不斷調整多變量控制器，而不會對該工藝生產過程造成任何干擾，從而保持先進控制處于峰值性能。

Suncor采用這種技術來替代經驗豐富的操作團隊，提高了5%的產量，減少了用水量，降低了碳排放，并且獲得了數百萬美元的經濟效益，以實現零資本支出的增產。激活換熱器設計軟件融合了兩種嚴格的建模環境，使過程工程師能夠同時優化工藝過程和熱交換，而不需要傳熱專家的參與。利用該艾斯本技術，Petrofac可以通過最少的資本投資，將天然氣田的產量提高10%以上。嚴格的塔分析與先進的3D可視化軟件有助于運營工程師了解操作策略對塔水力學和性能的影響。這項技術幫助Tupras、Encana和ConocoPhillips提高了塔的可靠性。

過程知識

模型使企業能夠利用現有的數據來整合儲罐、生產工藝過程、設備和經濟性的相互關聯作用。通過先進解決方案，艾斯本一直與一家位于阿拉斯加北坡的大型運營商合作，將關鍵氣體壓縮機組的模型納入在線應用。在短短幾周內，通過增加產量就獲得了幾百萬美元的效益。艾斯本發明的嚴格建模軟件可收集運營實際信息，以滿足高價值改善需求，進而優化運營資產。動態建模的易用性大大降低了這種方法的進入門檻。Genesis集團是一家面向上游運營商的咨詢公司，將海上作業的典型開車時間從幾天縮短至數小時，從而增加了運營收入機會。

艾斯本近期開展了一項研究，將流動保證熱力學整合到一般工藝建模環境中，這項研究可幫助普通過程工程師更好地深入了解工藝過程。基于模型的分析還可以幫助運營商在非常規作業中做出更好的選擇，因為越來越多新探明的油氣資源都位于難以開采的偏遠地區。一家位于阿拉斯加北坡的大型運營商已經與艾斯本合作，在變幻莫測的環境條件下解決氣體壓縮的復雜性，從而產生非常顯著的生產效益。另一個例子是，在頁巖油生產中，易于配置的水力學分析支持短周期非常規作業的動態模擬分析。根據集油管網的工藝約束和可能性，技術團隊需要確保在正確的時間鉆井。

標準化設計

生產企業需要持續改進資產，以改善整體的可操作性、可維護性和正常運行時間。通過反饋循環獲得的過程運營知識可以運用在下一個類似的資產開發項目中。遵循這一概念，埃克森美孚公司與艾斯本合作，開發出完全可重復、快速、概念化的設計環境。這樣，客戶能夠將新的液化天然氣生產設施的資本支出成本降低25-50%，并將概念設計時間縮短數月。在艾斯本的ACCE估算系統中，例如易于計算、結果準確的特定于模塊化構造的成本核算模型以及基于體積模型的概念估算，這些開創性的技術正在采用這種方法來收集已完成的項目作為成本模型。這些成本模型可以在類似情況下重復使用。整體經濟性可以將過程模型快速轉換為總體安裝成本，而企業可靠性分析可根據資本支出和運營支出成本投資對單元、系統、廠區或企業的可靠性進行可擴展分析。

上游業務的靈丹妙藥

為了減輕上游經濟形勢的壓力，生產企業需要先進的技術來提高勘探和生產的效率。正確的技術工具可以將數據和模型轉化為預測性知識并將知識自動化，以彌合上游差距，從而獲得數百萬美元效益。除了提供利用現有數據的機會之外，模型也可幫助運營商做出更好的選擇，因為越來越多新探明的油氣資源都位于偏遠、難以開采的非常規地區。為了獲得整體可操作性、可維護性和正常運行時間的全部效益，生產企業需要不斷改進其資產。實際上，正如埃克森美孚和挪威國家石油公司所發現的那樣，上游運營商有很多機會獲得顯著的經濟效益，并提高決策靈活性，以獲得全球競爭優勢。