Big Data와 Iot의 역할은 Unconventional Operations의 안전 및 운영 효율성을 강화했습니다.

석유 및 가스 산업, 광업 및 재생 에너지 부문의 사람들과 같은 비난적 인 운영은 종종 복잡한 고위험 활동을 포함합니다. Big Data 및 Internet of Things (IoT)의 통합은 이러한 산업이 안전과 운영 효율성을 관리하는 방법을 혁신했습니다.

빅데이터 및 IoT 이해

빅데이터는 센서, 기계, 인문자를 포함한 다양한 소스에서 생성된 광범위한 데이터에 대해 말합니다. IoT는 실시간 데이터를 수집하고 전달하는 상호 연결 장치와 센서를 포함합니다. 결합될 때, 운영 환경에 종합적인 통찰력을 제공합니다.

안전은 고위험 업계에서 기하 급수합니다. IoT 센서는 장비 건강, 환경 조건 및 근로자 안전 지표를 지속적으로 모니터링합니다. Big Data 분석은 이러한 정보를 통해 사고로 인한 잠재적 위험 파악을 위한 정보를 제공합니다.

예를 들어, 실시간 온도 및 압력 데이터는 장비 고장을 예측할 수 있으며, 유지보수 팀이 능동적으로 차단할 수 있습니다. 또한, 착용 가능한 장치 트랙 작업자 생명 및 경고 감독자가 피로 또는 건강 문제의 징후를 나타냅니다.

이 시스템은 석유 및 가스 산업 분야에서 IoT 센서가 드릴링 리그 및 파이프라인에 설치됩니다. 이러한 센서의 데이터는 누출을 감지하고 구조적 무결성을 모니터링하고 환경 준수를 보장합니다. 이 유동적 접근 방식은 촉매 장애 및 환경 재해의 위험을 감소시킵니다.

Big Data Analytics는 자원 할당, 스케줄링 및 유지 보수를 최적화하는 데 도움이 됩니다. IoT 장치는 장비 성능에 실시간 데이터를 제공하며, 가동 중단을 최소화하고 비용을 절감할 수 있는 예측 유지 보수를 가능하게 합니다.

예를 들어, 광산 운영은 컨베이어 벨트, 크러셔 및 환기 시스템을 모니터링하는 IoT 센서를 사용합니다. 이 데이터를 분석하면 일정한 가동 시간 동안 효율성 및 계획 유지 보수 활동을 식별 할 수 있습니다.

풍력발전소, IoT 센서 트랙 터빈 성능 및 환경 조건과 같은 재생 에너지에서. 빅데이터 분석은 에너지 출력을 최적화하고 유지 보수 요구를 예측하고 최대 효율과 최소 운영 비용을 보장합니다.

빅데이터와 IoT를 통합하는 혜택에도 불구하고 데이터 보안, 상호 운용성, 높은 구현 비용과 같은 도전 과제를 직면하게 되었습니다. 이러한 문제를 해결하는 것은 광범위한 채택에 중요합니다.

AI 및 기계 학습의 앞서, 발전은 더 스마트하고 안전한 작업에 대한 데이터 분석 기능을 향상시키고, 더 효율적인 비공식 작업을 수행 할 것입니다.