行業(yè)場(chǎng)景

        能源產(chǎn)業(yè)從重資產(chǎn)投入的傳統(tǒng)生產(chǎn)型業(yè)務(wù),加速向低碳、清潔能源、綜合能源服務(wù)、能源數(shù)字化等方向轉(zhuǎn)變,能源科技創(chuàng)新不斷涌現(xiàn),加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為能源行業(yè)的共識(shí),智慧能源AI已逐步被越來(lái)越多的能源企業(yè)接受,逐步應(yīng)用在能源業(yè)務(wù)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中。

        • 石油管道異常檢測(cè)標(biāo)簽

          石油管道異常檢測(cè)

          為保障石油運(yùn)輸管道的安全和可靠,防止外力破壞,公司在輸油管道上面安裝了通訊光纜和光纖振動(dòng)傳感器,并構(gòu)建系統(tǒng),基于傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行管道異常檢測(cè)及時(shí)地幫助業(yè)務(wù)人員判斷管道破壞事件提高判斷輸油管道破壞事件的準(zhǔn)確性和及時(shí)性,幫助管道管理運(yùn)營(yíng)企業(yè)減少損失。

        • 海管內(nèi)腐蝕檢測(cè)標(biāo)簽

          海管內(nèi)腐蝕檢測(cè)

          基于過(guò)去檢測(cè)結(jié)果、管道屬性數(shù)據(jù)及工況、流體、掛片等歷史觀測(cè)數(shù)據(jù),通過(guò)智慧能源AI技術(shù)構(gòu)建算法模型,輔助判斷管道內(nèi)腐蝕程度,幫助技術(shù)人員準(zhǔn)確定位腐蝕程度最為嚴(yán)重的高危管道,為合理、經(jīng)濟(jì)安排內(nèi)檢測(cè)對(duì)象提供決策依據(jù),保障海管安全運(yùn)營(yíng),減免管道泄漏帶來(lái)的巨大損失的目的。

        • 化工品價(jià)格預(yù)測(cè)圖標(biāo)

          化工品價(jià)格預(yù)測(cè)

          充分考慮市場(chǎng)供求關(guān)系、化工產(chǎn)品成本、化工品銷(xiāo)售市場(chǎng)體制結(jié)構(gòu)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)及金融形勢(shì)等影響因素的情況下,通過(guò)利用數(shù)學(xué)工具對(duì)相關(guān)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和研究,探索化工品價(jià)格與其影響因素之間的內(nèi)在聯(lián)系以及化工品價(jià)格本身發(fā)展變化規(guī)律,在滿足一定精度和速度的情況下,對(duì)未來(lái)化工品市場(chǎng)中的交易價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)。

        • 風(fēng)機(jī)設(shè)備故障預(yù)測(cè)標(biāo)簽

          風(fēng)機(jī)設(shè)備故障預(yù)測(cè)

          利用風(fēng)電機(jī)組的溫度、油壓、轉(zhuǎn)速、有功功率、風(fēng)速等各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù),通過(guò)高維機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建故障診斷與預(yù)警模型,構(gòu)建風(fēng)機(jī)健康模型,分析風(fēng)機(jī)健康影響因素,為風(fēng)機(jī)故障定向檢修、制定維護(hù)計(jì)劃、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行等提供科學(xué)依據(jù)。

        業(yè)務(wù)效果

        • 96 %

          油層識(shí)別率提升

        • 20 分鐘

          風(fēng)機(jī)故障預(yù)警提前時(shí)間

        • 99 %

          化工品價(jià)格預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率

        行業(yè)資源

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