BHC3诚信与健康

预测常规井的良好诚信问题

BHC3诚信与健康

预测非传统井上的良好诚信问题

BHC3诚信与健康

预测离岸井中的良好诚信问题

预测油井故障,积极维护关键资产

BHC3™良好的诚信与健康提供实时良好的监测和预测形成和机械问题,并导致良好的诚信问题。由于诸多十年来,在过去的十年中,较小的泄漏的良好问题稳步增加老化领域越来越复杂的井。在此期间,这些良好的诚信问题导致石油和天然气公司的显着安全,成本和生产影响。然而,今天的良好诚信方法仍然涉及反应,运行到失败模型,在发生之前无法防止良好的诚信问题。这种反应性方法在海底作业中特别有问题,其中干预成本是显着的,高压井的失败可能是灾难性的。

特性

系统状况

资产投资组合的地理空间可视化

连续监控单个油田或更大区域内的故障预测得分和关键操作指标。主动评估井的实时健康状况,快速确定需要干预的井的优先级。

井失效预测

基于下一代机器学习算法,使用以前油井故障和近脱机的数据,查看故障概率和预测的故障发生时间。亦要了解事故对经济、安全和环境的潜在影响。

井失效诊断

确定井问题的根本原因,包括套管和管道故障,堵塞,套管悬挂器密封故障,环形阀故障和地下安全阀故障。

基于风险的维修优先级

优先考虑维护工作基于最高概率和井故障的影响,允许工程师专注于最关键的安全,环境和生产问题。通过BHC3 Well Integrity&Health Application直接启动工作订单。

警报和通知

实时获知风险指标评分的突然变化;快速可视化故障对安全、环境和经济的影响,以便更好地确定纠正措施。

改善计划

将智能整合到未来的完井和工作台等工作设计,例如释放,循环或发泡,以解决打磨失败。

好处

减少

由于早期确定可能在没有良好干预的情况下解决问题的结果,减少业务费用。

提升

将井筒完整性结果输入完井和修井设计,提高产量。

提高

减少油井干预和修复活动,提高安全性。

减少

减少由灾难性井故障或以前无法检测到的泄漏(如天然气井的环空气流)引起的环境事故。

优化

优化工作管理作为运营商能够更好地优先考虑井中需要干预并确定最合适的干预计划。

数据源

BHC3井完整性与健康综合了不同来源的井数据(如环空压力、温度、流量、含水率、气相分数)BHC3™AI套房并使用最新的机器学习技术,允许运营商确定失败的潜在原因。除了预测失败功能外,工程师和运营商还接受了改进的完井和工作台设计的见解,进一步减少了未来的运营
成本。

BHC3良好诚信与健康的模型驱动架构

经过验证的结果,在几周内,不是几年

时间线
对BHC3功能进行了解,企业AI最佳实践和最高价值用例。
了解BHC3™AI Suite的功能,其模型驱动的架构并对公司的示例数据集进行测试。
确定一个高影响的业务问题,并与BHC3团队合作,快速构建解决该问题的AI应用程序。
将经过测试的BHC3应用程序扩展并部署到生产环境中。结合用户反馈和优化算法,以驱动最大的经济价值。

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