大数据，大智慧

无人机巡航，满墙数字跳跃，对每一桶油进行动态跟踪

沙特阿美的数据科学家团队在达兰（Dhahran)总部的第四次工业革命中心(4IRC)设计和打造复杂的分析工具。4IRC是一个先进的研究和运营中枢，采用了各种数字化技术。

中心拥有2,500平方米的办公面积。一进门，超现实主义的全息影像“虚拟前台”会向访客介绍参观期间的安全须知。再往里走，279平方米的视频墙播放着跳动的数据，周围环境也因此变的栩栩如生起来。在办公区中心，由一块凹形显示屏环绕的人工智能中枢正以超级速度处理算法公式。

每天，4IRC接收超过50亿条来自沙特阿美在沙特全国各地运营点的数据，还可访问数百万份工程图纸，以及检查和维护数据。通过将这些运营类大数据、强大的计算能力、最先进的人工智能和机器学习工具结合起来，4IRC能把这些数据转化为可执行的洞察，从而帮助预测和提高公司资产的性能、安全性和可靠性。

沙特阿美已经采用了多种机器人以及其他尖端机器人技术共同开展工作，例如SWIM-R(浅水检测和监控机器人)是公司自己开发的一款灵巧的水下机械臂。这些机器人由数据驱动，可以在空中、陆地和海洋中探测甲烷水平，跟踪库存，最大限度地减少人员进入受限空间的必要性，还能检查水下资产。

负责管理4IRC的高级流程解决方案部门主管艾哈迈德•奥斯曼（Ahmadal-Othman）表示：“4IR中心汇聚了很多才华横溢的年轻人，作为沙特阿美的数字智库，中心发挥着重要作用，探索和发现新的机会、寻找第四次工业革命技术的创新应用方式，以及研发推动卓越和能为公司创造价值的解决方案。”

在充满挑战的环境中建立广泛的网络

沙特阿美的能源基础设施在世界上分布最为广泛，其中有一些分布在全球温度最高的地区。

这些情况对任何分析系统都是重大挑战，因为所涉及的数据捕获规模庞大。夏季的高温会使管道和工厂中的流体变得更易挥发，从而使监测和控制更加困难。

此外，这类系统并不是现成的。相反，它们必须根据所涉及的具体情况和资产状况进行量身定制。

专门负责中游工厂能源使用管理的阿拉·阿尔艾哈迈德（Alaa Alahmed）说:“过去，数据收集及分析工作是由专家们人工监控完成的，随后专家们在现场对每套装置的数据进行分析，但这种方式限制了我们提高绩效的能力。只有与经验丰富的现场工程师密切合作，才有可能建立大数据系统，因为这些工程师非常熟悉各自的装置和运行条件。”

据阿拉称，为了引进大数据系统，第一步是捕获大量信息，并对其进行数字化，每天要收集来自所有装置的约300万条数据，随后再这些进行处理。现在，我们已经实现了数据的自动监控。

管理这一大数据项目的4IRC团队负责人的艾哈迈德·阿尔穆林（Ahmad Almulhim）认为，新系统最大的优势是实时运行。

他说，“如果有指标偏离预定目标值，系统就会立即自动通知工厂，我们就能迅速采取补救措施，使设备保持最佳性能“。

他的团队研发算法，对能耗进行管理，并根据相关的30多个地点、50多个设施的能源强度、火炬排放和原油品质历史数据设定各类目标值。

沙特阿美专注于火炬燃烧最小化的尤瑟夫·阿罗非（Yousef Aloufi）说，他可以依靠18000个数据源来监测并预测未来的火炬燃除情况。

他表示:“通过将实时数据与使用包括深度学习在内的各种技术建立的大数据模型进行比较，该系统可以预测工厂何时将超出其火炬燃除目标，从而提前采取补救措施。”

据尤瑟夫介绍，这将使基于认真分析的未来运营目标设定成为可能。

沙特阿美的数据科学家和行业专家团队正在继续寻求更有效利用大数据的方法。对每个设施进行详细的计算机模拟就是其中一种。这些模型还能让我们的专家在线测试各种不同场景。

例如，预测性维护首先对组件的行为进行建模，然后预测其未来的性能，从而预测组件的失效时间。现在，我们可以在部件磨损之前安装替换部件。（这类预测模型广泛应用于制造业，通常被称为数字孪生或虚拟孪生。）

沙特阿美已实现油田电动潜油泵(ESP)决策的自动化。此前，这些泵的速度由人工监控，这意味着操作员要下到井场并手动调整速度。现在，在胡莱斯（Khurais）油田，建议性分析工具会自动调节这一速度，以确保最佳操作，这种方式现在已推广到现场400多口油井，减少高达20%的能耗。