优化海上管道巡检：兼顾安全与效率

挑战驱动创新。对海上油气而言，挑战归结为在高正常运行时间/产出与不延误对生产过程安全至关重要的维护间取得正确平衡。

利润压力导致一些供应商延迟非关键维护。常用基于风险的检查（RBI）。这决定哪些设备需最频繁检查、哪些可免检。RBI 需为每个资产创建详细定制风险评估。也易受人为错误影响。

另一种更少耗时、更可扩展的方法可用。

运营商可用 Senseye PdM 简化生产资产巡检。这是专业预测性维护应用，基于机械工程框架远程实时完成此工作。

该方案使用资产不可知机器学习算法分析振动、电流、压力、温度、扭矩数据输出，自动检测新兴资产故障并预测剩余使用寿命。由此为每个资产提供独特分析。

此方法让工程师提前长达六个月发现机器新兴问题。精准识别机器最可能故障时间，允许工程师在正确时间施加正确干预。通常在计划停机期间完成，在问题影响生产前。此方法也避免创建大量耗时维护计划。

对大多数油气生产商，大规模推广预测性维护相对容易。任何配备传感器的资产可监测发现故障迹象。已为事件记录或历史分析收集资产数据的可用其驱动 Senseye PdM。

对维护的影响是变革性的。移除工程师逐个亲自巡检资产需求，让他们将技能和关注应用在最需要之处。大型工业组织与 Senseye 合作通常将维护运营效率提升约 40%。在相对短时间内消除维护积压。

此方法最显著收益是减少非计划停机。油气行业 92% 管道停机是非计划的。生产商每小时离线平均成本 $25 万 —— 相当于 4,256 桶石油。

使用 Senseye PdM 监测生产资产的组织典型将非计划停机减半。这提升产出、降低故障风险。包括可能对环境和管道附近工作人员造成灾难后果的故障。

使用 Senseye PdM，您可实现生产与维护的微妙平衡。让最宝贵资产的安全和维护按您的时间表工作。

通过阅读白皮书《Harness The Power of Prediction"》或尝试 ROI Calculator 了解您如何受益。

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