油气

??中控智驭
油气稳进未来?

油气行业，作为能源供应的关键支柱，其业务范畴横跨勘探、开采、运输、存储以及加工等多个环节，在全球能源格局中占据着核心地位。近年来，随着科技的飞速发展，行业面临着数字化、智能化转型的迫切需求。一方面，传统运营模式下的数据孤岛现象严重，不同环节、设备间的数据难以共享与整合，导致生产效率低下、决策缺乏精准数据支撑。另一方面，在安全生产、节能减排等方面，也急需智能化手段进行风险预警与能耗管控。星空娱乐基于 “1+2+N” 智能工厂新架构，为油气行业量身打造了全面解决方案。通过智能运行管理与控制系统（OMC）、流程工业过程模拟与设计平台（APEX）等核心娱乐，打破数据壁垒，实现全流程的集成与协同。同时，借助全设备智能感知平台（PRIDE）、全流程智能质量监控平台（Q-Lab），深度挖掘数据价值，实现设备状态实时监测、质量精准把控。这一系列方案有效提升了油气生产的效率、安全性与可靠性，助力企业降本增效，推动油气行业向数字化、智能化的高效发展模式转变。

??中控智解场景赋能百业?

上游勘探生产中游长输管线下游LNG等

上游勘探生产

上游勘探生产：集中于大型油气能源公司。国内以中石油、中石化、中海油及其他大型国有油气能源公司为主，海外业务有BP、雪佛龙、道达尔、阿美、美孚、壳牌等国际能源公司及中资油气海外投资及工程公司。
主要涉及场景：油气田、海上平台等

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中游长输管线

中游运输：包括通过长输管网、省级运输管道、船运码头等方式。国内主干管网基本由国家管网公司统一管理。海外主要油气资源丰富国家，产油区通过修建的外输管网及海运码头实现资源外运和销售，并配套大型油储罐区、LNG液化工厂等。
主要涉及场景：长输管道

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下游LNG等

下游销售：主要由商储油品库、地下储气库、城市调峰LNG等组成；天然气销售主要由各燃气公司从事该项业务，包括新奥燃气，昆仑燃气，港华燃气，华润燃气等。
主要涉及场景：油库、储气库、LNG接收站等

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基于AI+大模型的预测预警

管网异常监测：
实时跟踪数据变化是管网监测的核心，这包括对压力、流量、温度、液位等关键指标的实时监控。通过运用先进的工业人工智能（AI）模型，我们能够对潜在的异常情况，如压力波动和流量异常，进行实时监测和预测。这种预测性维护不仅能够及时发现管网系统中的异常先兆，还能在问题发生前进行干预，从而避免潜在的故障和损失。
预警/报警推送：
当管网系统中的数据出现异常时，我们的系统能够实时推送预警信息。这些信息可以通过各种渠道，如短信、电子邮件或移动应用，快速传达给相关人员。此外，我们的系统还支持以统计图和表格等形式，记录并整理预警/报警的历史情况。这不仅便于对过去的异常情况进行回顾和分析，还能为未来的管网管理提供宝贵的数据支持。
异常原因追溯：
在发现管网异�：�，快速定位和分析异常原因至关重要。我们的系统通过对管网流量、压力、温度、液位等工况数据进行深入的关联分析和追溯，能够迅速确定异常波动的根本原因。这一功能不仅有助于缩短故障排除时间，提高管网系统的运行效率，还能为管网的长期稳定运行提供保障。通过这种细致入微的异常原因追溯，我们可以确保管网系统的可靠性和安全性，满足用户对高效运营的需求。

基于AI+大模型的调度调优

基于AI+大模型的调度调优是一种结合人工智能娱乐和大规模模型的调度优化方法。它通过对历史经验学习、最佳实践提炼、群体知识融合和效益综合优化的方式，实现对调度过程的自动化和智能化。
基于AI+大模型的调度调优利用历史经验学习的方法，通过分析历史数据和经验，从中提取有价值的信息和规律，以便在调度过程中做出更合理的决策。同时，它还可以通过最佳实践提炼的方式，总结和归纳一系列最佳实践方法，为调度调优提供有效的参考和指导。
基于AI+大模型的调度调优还可以实现群体知识的融合。通过汇集和整合不同领域和专业知识的专家意见，形成一个全面的、多角度的知识体系，以支持调度调优的决策过程。
基于AI+大模型的调度调优还注重效益的综合优化。它不仅考虑生产操作的效率和质量，还综合考虑成本、资源利用、环境影响等多方面的因素，以实现整体效益的最大化。
在实现优化目标方面，基于AI+大模型的调度调优具有自决策的特点。通过人工智能算法和模型，它可以自动分析和处理大量的数据，根据目标和约束条件生成最优的调度方案。同时，它还可以实现生产操作的自闭环，通过实时监控和调整，确保生产过程的稳定和高效运行。
基于AI+大模型的调度调优还具有过程执行的自监督能力。它可以通过对过程数据的实时监测和分析，及时发现问题并进行调整，以确保调度过程的顺利进行。同时，它还可以实现数据关系的自构建，通过建立数据之间的关联和映射，提高数据的利用效率和价值。
基于AI+大模型的调度调优还可以实现工况特征的自识别。通过人工智能算法和模型，它可以自动识别和提取工况特征，为调度调优提供准确和实时的信息支持。

成功实践

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油品加工损失