降低了信息
和运营技术的拥有成本
加强了
网络安全
使用实时数据解决方案,
使工程师或算法能够立即做出决策
将多个业务部门
集成到一个统一的数据环境中
提高
可扩展性
概览
bpx energy 是能源公司
bp 在美国的陆上石油和天然气业务,原本希望实现对环境更负责任的石油和天然气生产,但其旧式运营技术基础设施却阻碍了其发展。BPX Energy 首席技术官 Grant Matthews 已经做好了克服这些障碍的充分准备。
“高运营成本阻碍了我们的发展。我们的可用技能有限,而且我们拥有的本地化数据集和信息管理能力也完全不同,” Matthews 指出。“直到事件过去几天后,我们才能以一种通用的形式向企业领导展示我们资产的生产情况。为了成功开展业务,我们需要转向更实时的模式。”
BPX Energy 使用 Amazon Web Services (AWS) 中的一组解决方案,不仅实现了实时智能,还构建了全新的、完全基于云的运营技术基础设施,并使用机器学习 (ML) 优化了运营。其结果是降低了营运支出,实现了产量最大化,减少了甲烷排放,实现了 bp 到 2050 年或更早成为净零排放公司的雄心。
机会 | “实现我们的愿景需要 10 倍速度的变革,而不是渐进式改变”
bpx energy 负责监管 bp 在美国本土的陆上石油和天然气业务。BPX Energy 专注于能源生产方面的创新:正如 Matthews 解释说,“BPX 中的
X 代表
探索 — 既包括传统意义上的探索,也包括探索新的想法和方法,从根本上改进业务。”
2017年,BPX Energy 看到了改进其运营技术基础设施的机会。其中央办事处和四个业务部门均位于美国不同的州,每个部门都至少有一个现场运营中心,负责其自身的营运支出,以及运行监控和数据采集 (SCADA) 主机和历史记录所需的员工工作时间。这项技术在 27 家不同制造商的远程终端设备和 SCADA 管理主机组合上运行,所有这些设备都有不同的合同。整个基础设施都建立在本地管理的信息技术系统上,需要数百名员工来管理。
虽然实时数据对公司未来的目标至关重要,但这些系统却导致获得实时数据变得困难。分散的本地部署基础设施根本无法支持即时数据报告所需的公司范围内的连接。
“实现我们的愿景需要 10 倍速度的变革,而不是渐进式改变,”Matthews 说。他认为,由于云的灵活性、可扩展性和可访问性,迁移到云是 BPX Energy“不可避免的现实”。“我们需要实时数据,”Matthews 说,“我们需要机器学习 (ML) 解决方案来帮助推动运营的优化。”bpx energy 找到了一家云服务提供商,AWS 能够满足所有要求。
“采用 AWS Control Tower 的主要优势包括增强 bpx energy 的安全状况、实现大规模企业治理,以及提供更高的可扩展性。”
Grant Matthews
bpx energy 首席技术官
解决方案 | 实现实时数据以及更多
最初,bpx energy 计划以每次一个领域的速度,将传统运营技术添加到云基础设施中。通过 AWS 服务,BPX Energy 构建了初始版本的工业物联网 (IoT) 云功能,其中包括开发其第一套智能运营工具,以及用于生产预测和仓库优化的机器学习 (ML)。
2018 年,该公司将总部从德克萨斯州休斯顿搬到科罗拉多州丹佛,这是一个完全抛弃本地部署系统的机会。同年,BPX Energy 收购了跨国矿业公司 BHP 在北美的油田资产,交易金额为 105 亿美元,每天增加 19 万桶油气产量,这是 bp 20 年来最大的一笔收购。Matthews 说:“这一巨大变化是使我们的技术战略完全转向基于云的堆栈所真正需要的催化剂。”
BPX Energy 与 AWS 的解决方案构架师合作,开始构建一个完整的云数据系统,将其 SCADA 系统和历史记录整合到一个云数据湖中。BPX Energy 利用数据湖通过机器学习 (ML) 优化运营,并在油井收集实时边缘情报。新的基础设施需要一系列复杂的 AWS 服务,包括早期采用的 AWS Control Tower,以提供建立和管理安全的多账户 AWS 环境的最简单方法。Matthews 说:“采用 AWS Control Tower 的主要优势包括增强 BPX Energy 的安全状况、实现大规模企业治理,以及提供更高的可扩展性。”
Amazon SageMaker 是一个完全托管式机器学习(ML)服务,是实现 bpx energy 从其油田收集实时数据这一目标的关键。以前,由于旧式硬件和现场的低带宽,该公司一直无法运行机器学习 (ML)。Amazon SageMaker 提供了几乎无限的计算能力来快速开发机器学习 (ML) 算法。
然后,bpx energy 将 Amazon SageMaker 与 AWS IoT Greengrass 结合使用,后者是一项可将 AWS 无缝扩展到边缘设备的服务,支持边缘设备对生成的数据进行本地操作。根据 Amazon SageMaker 生成的油井数据,AWS IoT Greengrass 可以向员工发出实时操作信号,例如,当技术人员需要进行手动干预时(如更改设备设定值)。该服务还可以执行自动控制响应,如紧急停机。
Matthews 表示,采用 AWS 服务的优势继续遍及整个 BPX Energy。信息和运营技术拥有成本显著降低,同时改进了公司的网络安全状况,为公司提供了更强大的实时人工智能控制和优化能力,以及更高效的业务情报数据流。最重要的是,bpx energy 现在拥有实时数据解决方案,使工程师或算法能够立即做出决策。
BPX Energy 与 AWS 的解决方案构架师合作,开始构建一个完整的云数据系统,将其 SCADA 系统和历史记录整合到一个云数据湖中。BPX Energy 利用数据湖通过机器学习 (ML) 优化运营,并在油井收集实时边缘情报。新的基础设施需要一系列复杂的 AWS 服务,包括早期采用的 AWS Control Tower,以提供建立和管理安全的多账户 AWS 环境的最简单方法。Matthews 说:“采用 AWS Control Tower 的主要优势包括增强 BPX Energy 的安全状况、实现大规模企业治理,以及提供更高的可扩展性。”
Amazon SageMaker 是一个完全托管式机器学习(ML)服务,是实现 bpx energy 从其油田收集实时数据这一目标的关键。以前,由于旧式硬件和现场的低带宽,该公司一直无法运行机器学习 (ML)。Amazon SageMaker 提供了几乎无限的计算能力来快速开发机器学习 (ML) 算法。
然后,bpx energy 将 Amazon SageMaker 与 AWS IoT Greengrass 结合使用,后者是一项可将 AWS 无缝扩展到边缘设备的服务,支持边缘设备对生成的数据进行本地操作。根据 Amazon SageMaker 生成的油井数据,AWS IoT Greengrass 可以向员工发出实时操作信号,例如,当技术人员需要进行手动干预时(如更改设备设定值)。该服务还可以执行自动控制响应,如紧急停机。
Matthews 表示,采用 AWS 服务的优势继续遍及整个 BPX Energy。信息和运营技术拥有成本显著降低,同时改进了公司的网络安全状况,为公司提供了更强大的实时人工智能控制和优化能力,以及更高效的业务情报数据流。最重要的是,bpx energy 现在拥有实时数据解决方案,使工程师或算法能够立即做出决策。
结果 | 创造一个净零排放的世界
2020 年 2 月,bp 提出了到 2050 年或更早成为净零排放公司的目标。“随着 bp 从专注于生产资源的国际石油公司转向专注于为客户提供解决方案的综合能源公司,这将重塑我们的业务。”Matthews 如是说。bp 计划到 2030 年将其在低碳领域的投资扩大 10 倍,将其可再生能源增加 20 倍,达到 50 吉瓦,并将与上游油气生产相关的碳排放量减少 40%。
“与像 AWS 这样的行业领先企业合作是我们实现这一战略的重要组成部分,”Matthews 说,“我们希望能够激发和鼓励其他人同我们一起实现这一目标。我们相信,我们的新战略将提供一个全面且一致的方法,能够实现我们的净零排放目标。未来十年对于世界应对气候变化至关重要。推动全球能源系统的必要变革需要每个人都尽一己之力。”
关于 BPX Energy
bpx energy 负责监管 bp 在美国本土的陆上石油和天然气业务。bp 是一家全球性的能源公司,业务范围遍布全球能源系统。
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