Santos: Saving millions with a predictive asset monitoring and alert system

技术

分析与建模 - 预测分析

适用行业

石油和天然气

适用功能

维护
物流运输

用例

预测性维护
远程资产管理

服务

数据科学服务

挑战

Santos Ltd. 是亚太地区领先的石油和天然气生产商之一，经营着澳大利亚最大的勘探和生产业务之一。其广泛的业务依赖于庞大而高度复杂的资产网络，包括数千公里的管道、油井、泵、压缩机和其他设备。保持这些专业基础设施正常运转是公司的首要任务，因为任何停机都可能中断生产并限制盈利能力。多年来，该公司一直在利用 SCADA 等物联网 (IoT) 技术从其资产网络中的数千个传感器收集信息。挑战在于收集和筛选这些数据，识别表明资产故障可能性很高的模式，确定最紧急的问题，并及时将正确的信息发送给工程师，以便他们采取有效行动。

关于客户

Santos Ltd. 是亚太地区领先的石油和天然气生产商之一，为澳大利亚和亚洲的家庭、企业和主要行业提供能源服务。该公司经营着澳大利亚最大的勘探和生产业务之一。其广泛的业务依赖于庞大而高度复杂的资产网络，包括数千公里的管道、油井、泵、压缩机和其他设备。Santos 报告的年收入为 40 亿澳元（29 亿美元）。该公司的网络遍布广阔的地理区域，其中大部分位于偏远甚至恶劣的环境中，例如澳大利亚内陆地区。

解决方案

为了创建有效的设备故障警报系统，Santos 着手进行预测建模。在 IBM SPSS Lab Services 的帮助下，该公司开始开展试点项目，从多个来源提取结构化和非结构化数据，包括：设备趋势数据库，用于跟踪 SCADA 数据（例如压缩机的运行速度）；操作员轮班日志，现场操作员记录其活动的系统；计算机化维护管理系统，用于维护资产及其维护历史记录；资产损失和可用性系统，用于追踪生产损失来源的会计解决方案。使用预测模型，该公司可以对任何故障发出早期警告，并深入了解了优化电源以提高效率的新方法。

运营影响

Optimized maintenance scheduling and use of materials, reducing costs.
Improved safety by cutting the time engineers spend in remote locations and traveling.
Enabled early alerts when corrosion inhibitor tanks are about to run dry, and when pumps are operating abnormally.

数量效益

Potential annual savings of AUD 10 million by increasing production uptime.
Switched to batteries costing AUD 2,000, which should last up to four years, from batteries that cost AUD 5,000 each and lasted about 18 months to two years.
Potential annual savings of AUD 1.1 million by injecting inhibitor periodically rather than keeping the pumps running continuously.