Prognózování hladiny v nádržích s ropou a plynem

Data Factory
Event Hubs
Machine Learning
Stream Analytics
Synapse Analytics
Power BI

Idea řešení

Pokud se chcete podívat, jak tento článek rozšíříme o další informace, jako jsou potenciální případy použití, alternativní služby, aspekty implementace nebo pokyny k cenám, dejte nám vědět pomocí GitHub Feedback!

V současné době většina zařízení reaktivně působí na problémy na úrovních vody. To často vede k přelití, nouzovým vypínáním, nákladných nákladům na nápravu, zákonným problémům, nákladné opravě a problémům. Prognózování na úrovni vody pomáhá tyto a další problémy spravovat a ztíšovat.

Prognózy se vytvářejí využitím výkonu dat v reálném čase a historických dat, která jsou snadno dostupná ze senzorů, měřičů a záznamů, což pomáhá:

  • Prevence přelití vody a nouzového vypnutí
  • Zjištění selhání nebo selhání hardwaru
  • Plánování údržby, vypínání a logistiky
  • Optimalizace provozu a efektivity zařízení
  • Detekce úniků a sluggingu kanálu
  • Snížení nákladů, problémů a výpadků

Proces prognózování na úrovni zásobníku začíná se vstupem v zásobníku. Ropa se měří při vstupu do zařízení prostřednictvím měřičů a posílá se do vody. Úrovně se monitorují a zaznamenávají v měsících během procesu zpřesnění a výstupy plynu, plynu a vody se zaznamenávají prostřednictvím senzorů, měřičů a záznamů. Prognózy se pak prochytá pomocí dat ze zařízení. Prognózy je například možné vytvořit každých 15 minut.

Typ Cortana Intelligence Suite přizpůsobitelný a lze ho přizpůsobit tak, aby splňoval různé požadavky, které mají zařízení a společnosti.

Architektura

Diagram architektury Stáhněte si SVG této architektury.

Popis

Další podrobnosti o způsobu vytvoření tohoto řešení najdete v průvodci řešením v GitHub.

Služba Cortana Intelligence Suite poskytuje pokročilé analytické nástroje prostřednictvím Microsoft Azure – příjmu dat, úložiště dat, zpracování dat a pokročilých analytických komponent – všechny základní prvky pro vytvoření řešení prognózování na úrovni vody.

Toto řešení kombinuje několik služeb Azure a poskytuje tak výkonné výhody. Event Hubs shromažďuje data na úrovni vody v reálném čase. Stream Analytics agreguje streamovaná data a získejte je k dispozici pro vizualizaci. Azure Synapse Analytics ukládá a transformuje data na úrovni zásobníku. Machine Learning implementuje a spustí model prognózování. Power BI vizualizovat úroveň vody v reálném čase i výsledky prognózy. Nakonec Data Factory a naplánuje celý tok dat.

Tlačítko Nasadit spustí pracovní postup, který nasadí instanci řešení v rámci skupiny prostředků v předplatném Azure, které zadáte. Řešení zahrnuje několik služeb Azure (popsaných níže) společně s webovou úlohou, která simuluje data, takže ihned po nasazení budete mít funkční, koncové řešení.

Po nasazení si přečtěte pokyny po nasazení.

Technické podrobnosti a pracovní postup

  1. Datové kanály se do Azure Event Hubs a Azure Synapse Analytics jako datové body nebo události, které se budou používat ve zbytku toku řešení.
  2. Azure Stream Analytics analyzovat data, aby poskytovala analýzu vstupního datového proudu z centra událostí v reálném čase, a přímo je publikovat do Power BI vizualizaci.
  3. Azure Machine Learning se na základě přijatých vstupů používá k předpovědi na úrovni vody v konkrétní oblasti.
  4. Azure Synapse Analytics se používá k ukládání výsledků předpovědi přijatých z Azure Machine Learning. Tyto výsledky se pak využívají na řídicím Power BI panelu.
  5. Azure Data Factory zpracovává orchestraci a plánování hodinového přetrénování modelu.
  6. Nakonec Power BI vizualizaci výsledků, aby uživatelé mohli monitorovat úroveň vody v zařízení v reálném čase a používat úroveň prognózy, aby se zabránilo přelití.

Komponenty

Další kroky