Масло аи 40: Масло И-40А. Производство и продажа.

Содержание

Индустриальное масло И-40А: технические характеристики

Соответствия требованиям


Артикулы:

963298 (180кг)

Описание

Индустриальное масло SINTEC И-40А (И-Г-А-68) представляет собой смазочный материал общего назначения. Изготавливается из минеральных базовых масел без добавления присадок. Соответствует классу вязкости по ISO 68. Применяется как рабочая жидкость для гидравлических систем станочного оборудования, автоматических линий и прессов, для смазывания легко и средненагруженных зубчатых передач механизмов, направляющих качения и скольжения станков. Применяется как универсальный продукт для гидравлических систем промышленного оборудования, для строительных, дорожных и других машин, работающих на открытом воздухе, в соответствии с рекомендациями производителя техники, где не требуются специализированные смазочные материалы. Так же возможно применение в качестве базового компонента при изготовлении масел с присадками и пластичных смазок. Выпускается по ГОСТ 20799-88.

Ключевые особенности

  • снижает трение и износ соприкасающихся деталей механизмов
  • отводит тепло от узлов трения
  • предохраняет оборудование от износа и коррозии в процессе эксплуатации

Применение

Физико-химические свойства








Типичные характеристики

SINTEC И-40А

Плотность при 20°С, г/см3

0,8779

Кинематическая вязкость при 40°С, мм2/с

72,70

Кислотное число, мг KOH/г

0

Сульфатная зольность, %

0,003

Температура вспышки в открытом тигле, °С

258

Температура застывания, °С

Минус 15

* Типовые показатели продукта не являются спецификацией производителя и могут изменяться в пределах требований нормативной документации Sintec Lubricants.

Масло И 40: характеристика смазки, область применения

Автор Умиргали На чтение 3 мин. Опубликовано

Масло И 40 является продуктом, имеющим общее применение. Его возможно использовать в агрегатах различной функциональной направленности.

Кроме того, этот нефтепродукт применяется в качестве аналога некоторых автомобильных масел. Он отличается своими универсальными свойствами.

Область использования

Масла индустриальные И 40 с плотностью 890 кг/куб. м причисляются к легированным маслам из сернистой нефти. В них нет присадочных элементов. Подобные масла могут предоставляться покупателям как чистый дистиллят или как дистилляционная смесь. При их изготовлении нефтяную основу очищают посредством селекторного устройства.

Индустриальное масло И40 используется в разных агрегатах для смазывания деталей из металла, работающих на гидравлике. Кроме того, оно нашло применение в прессах, направляющих, которые обеспечивают качение/скольжение агрегатов, легко- и средненагруженных зубцовых передачах, линиях производства.

Технические характеристики данного индустриального расходника дают возможность использовать его в современных станках, строительно-ремонтной технике, множестве иных машин, постоянно эксплуатируемых вне помещения. Минимальный температурный предел – минус пять градусов, максимальный – плюс семьдесят.

Эксплуатационные параметры смазки

Индустриальное И-40 А масло располагает такими техническими характеристиками:

  • кинематическая вязкость при плюс сорока градусах – 51-75 кв. мм/с;
  • индекс кислотности – менее 0,05 мгKOH/г;
  • концентрация зольных элементов – менее 0,01 процента;
  • посторонние частицы – отсутствуют;
  • плотность – 890 кг/куб. м;
  • температура замерзания – минус пятнадцать градусов;
  • температура вспыхивания – плюс двести градусов;
  • растворители – отсутствуют;
  • повышение индекса кислотности – 0,4 мгKOH/г;
  • увеличение содержания смол – три процента.

Преимущества

Индустриальная смазка И-40, как и иные смазки серии «И», обычно применяется на разных производствах. Обусловлено это множеством достоинств, которыми производитель наделил данный нефтепродукт.

В первую очередь, нужно сказать о выгодности приобретения этой индустриальной смазки. Производитель продает И-40 по достаточно демократичной цене. Она считается наиболее дешевой смазкой общего применения.

Индустриальное масло И40 возможно применять при создании смазок, которые характеризуются промежуточной вязкостью. Стоит сказать, что при выполнении подобной процедуры нужно точно соблюдать пропорции.

К значимому преимуществу индустриальной смазки И-40 возможно причислить то, что оно имеет много как импортных, так и отечественных аналогов. Например, вместо него допускается применять легированную смазку ИГП или И-20. Выбирать подходящий импортный/отечественный аналог нужно, учитывая вязкость масла.

Индустриальное масло И-20

Отличие И-40 от импортных нефтепродуктов заключается в том, что оно прекрасно сопротивляется окислительному процессу, располагает хорошими деэмульгированными характеристиками. Все перечисленные плюсы И-40, в совокупности с его невысокой ценой, сделали данный нефтепродукт достаточно популярным на различных производствах, как крупных, так и малых.

Внимательно ознакомьтесь с описанием технических характеристик И-40. Если вы будете знать плотность, вязкость смазки, то вам будет проще выбрать подходящий нефтепродукт. Помните, что это масло изготавливается по ГОСТ 20799-88 (ГОСТ – государственный стандарт, введенный еще в Советском Союзе).

Известные производители – «Славнефть», «ФОКСИ». Разумеется, сегодня вместо этой смазки часто применяются импортные заменители. Нельзя сказать, что импортные нефтепродукты по своим характеристикам оказываются хуже отечественных.

ГОСТ 20799-88

ГОСТ 20799-88 действителен для индустриальных нефтепродуктов категории А, прошедших очистку и относящихся к дистиллятному/остаточному типу. Подобные расходники применяются в производственной технике, для нормального функционирования которой не требуется снижать окисление и коррозийное воздействие.

Данный ГОСТ был принят первого января тысяча девятьсот девяносто второго года. ГОСТ 20799-88 заменил собой ГОСТ 20799-75. Последнее издание ГОСТ 20799-88 вышло примерно двенадцать лет назад (первого октября две тысячи пятого года).

И-40А: Agrinol — Масла Индустриальные

Тип Минеральное
ISO ГОСТ: 20799–88

Выпускается по: ГОСТ: 20799–88

Масло индустриальное И-40А представляет собой очищенные дистиллятные и остаточные масла или их смеси без присадок. Применяются в машинах и механизмах промышленного оборудования, условия работы которых непредъявляют особых требований к антиокислительным и антикоррозионным свойствам масел. Могут также использоваться в качестве гидравлических жидкостей.

Характеристики:

Наименование показателя И-40А
Вязкость кинематическая при 40°С, мм²/с 61–75
Кислотное число, мг КОН/г, не более 0,05
Температура, °С: вспышки в открытом тигле, не ниже 220
Температура, °С: застывания, не выше -15
Массовая доля механических примесей Отсутствие
Массовая доля воды, %, не более: Следы
Цвет, ед. ЦНТ, не более 3,0
Зольность, %, в пределах 0,005
Массовая доля растворителей в маслах селективной очистки, %, не более: Отсутствие
Массовая доля, %: серы, не более 1,1
Стабильность против окисления приращение кислотного числа, мг КОН/г, не более: 0,40
Стабильность против окисления приращение смол, %, не более: 3,0

По международным классификациям масло соответствует:


ГОСТ 20799–88

Область применения

Масло индустриальное И-40А представляет собой очищенные дистиллятные и остаточные масла или их смеси без присадок. Применяются в машинах и механизмах промышленного оборудования, условия работы которых непредъявляют особых требований к антиокислительным и антикоррозионным свойствам масел. Могут также использоваться в качестве гидравлических жидкостей.

Показатели качества являются информационными и могут отличаться от показателей ГОСТа.

МАСЛА ИНДУСТРИАЛЬНЫЕ

























№ п/п Показатель Значение Нормативный документ
1 Внешний вид однородная
прозрачная
жидкость
по п.5.2 ТУ 0253-053-00151911-2008
2 Цвет на колориметре ЦНТ, единицы ЦНТ, не более 5,0 ГОСТ 20284-74
3 Вязкость кинематическая при 40°С, мм2/с 110,0 — 125,0 ГОСТ 33-2016
4 Индекс вязкости, не менее 85 ГОСТ 25371-2018
5 Плотность при 20°С, кг/м3, не более 900 СТБ 1468-2014 (ASTM D 4052-11)
6 Кислотное число, мг КОН на 1 г масла, не более 1,0 ГОСТ 5985-79
7 Зольность, %, не более 0,2 ГОСТ 1461-75
8 Температура вспышки, определяемая в открытом
тигле, °С, не ниже
220 ГОСТ 4333-2014
9 Температура застывания, °С, не выше -15 ГОСТ 20287-91 метод Б
10 Массовая доля механических примесей отсутствие ГОСТ 6370-2018
11 Массовая доля воды, не более следы ГОСТ 2477-2014
12 Массовая доля серы, %, не более 1,0 ASTM D 4294-10
13 Массовая доля цинка, %, не менее 0,04 ГОСТ 13538-68
14 Испытание на коррозию медных пластинок,баллы,
не более
1b ГОСТ 2917-76 и по п. 5.3 ТУ 0253-053-00151911-2008
15 Антикоррозионные свойства:степень коррозии отсутствие ГОСТ 19199-73 и по п.5.4 ТУ 0253-053-00151911-2008
16 Склонность к пенообразованию, см3, не более:
а) при 24°С
50 ГОСТ 32344-2013 (ASTM D892-11a, IDT)
  б) при 94°С 50  
  в) при 24°С после испытания при 94°С 50  
  Стабильность пены, см3, не более:
а) при 24°С
5  
  б) при 94°С 5  
  в) при 24°С после испытания при 94°C 5  
17 Термоокислительная стабильность:
увеличение кислотного числа через 1000 час,
мг КОН на 1 г масла, не более
2,0 ASTM D 943-04
18 Плотность при 15°С, кг/м3 * не нормируется СТБ 1468-2014

Индустриальные масла

Индустриальное масло – это дистиллярное нефтяное масло низкой и средней вязкости, варьирующейся от 5 до 55 мм2/с при 50С. Компания Магнум Ойл предлагает каталог продукции, которую можно купить оптом по заявке с сайта.

Применение

Данные масла применяются как смазочные материалы чаще всего в местах трения станков, вентиляторов, насосов, текстильных машин. Данный продукт, кроме того, используется как основа для гидравлических жидкостей и смазок – пластичных и технологических. Критериями оценки качественных показателей продукции являются следующие свойства:

  • вязкость;
  • стабильность против окисления;
  • антикоррозионные свойства;
  • теплоемкость;
  • стойкость к пенообразованию;
  • фильтруемость.

Классификация

По ГОСТ производятся:

  • Масло индустриальное И-20А, И-ЗОА , И-40А , И-50А , И-5А, И-8А , И-12А , И-12А1.

Существуют, кроме того, легированные масла, то есть продукт с присадками – ИЛС и ИГП. Это дистиллярные или остаточные нефтяные масла из сернистых хорошо очищенных нефтей с разнообразными присадками. Присадки бывают антиокислительными, противоизносными, антикоррозийными, антипенными, они улучшают эксплуатационные свойства продукции. Их применяют, как правило, для смазывания оборудования для народного хозяйства.

Характеристики индустриальных масел

показатели и-5а и-8а и-12а и-12а1 и-20а и-з0а и-40а и-50а
обозначение по гост 17479.4-87
и-л-а-7 и-л-а-10 и-лг-а-15 и-лг-а-15 и-г-а-32 и-г-а-46 и-г-а-68 и-гт-а-100
плотность при 20 °с, кг/м3, не более 870 880 880 880 890 890 900 910
вязкость кинематическая, при 40 °с, мм2 6-8 9-11 13-17 (13-21) 13-17 (13-21) 29-35 (25-35) 41-51 61-75 (51-75) 90-110 (75-95)
кислотное число, мг кон/г, не более 0,02 0,02 0,02 0,02 0,03 0,05 0,05 0,05
температура, °с: вспышки в открытом тигле, не ниже 140 (120) 150

(130)

170 165 200

(180)

210

(200)

220

(200)

225

(215)

застывания, не выше -18 -15 -15 -30 -15 -15 -15 -15
цвет, ед. цнт, не более 1,0

(2,0)

1,5

(2,0)

1,5

(2,5)

2,5 2,0

(3,0)

2,5

(3,5)

3,0

(4,5)

4,5

(6,5)

стабильность против окисления: приращение кислотного числа, мг кон/г, не более 0,2 (0,3) 0,2 (0,3) 0,2 0,2 0,3 0,4 0,4 0,4
приращение смол, %, не более 1,5 1,5 1,5 1,5 2,0

(3,0)

3,0 3,0 3,0

И-Л-С и ИГП

показатели и-л-с-5 и-л-с-10 и-л-с-22
обозначение по гост 17479.4-87
и-л-с-5 и-л-с-10 и-л-с-22
плотность кг/м3, не более 850 (880) 880 890
вязкость кинематическая, при 40 °с, мм2 4,1-5,1 9,1-11,0 19,8-24,0
индексвязкости, не менее 90
температура, °с: вспышки в открытом тигле, не ниже 110 143 170
застывания, не выше -15 -15 -15
массовая доля,%: цинка, не менее 0,04 0,04 0,04
серы,не более 0,9 0,9 0,9
цвет, ед. цнт, не более 1,5 2,0 2,0
склонность кценообразованию: стабильность пены, см3, не более: при 24 °с 50/5 50/5 50/5
при 94 °с 50/5 50/5 50/5
при 24 °с после испытания при 94 °с 50/5 50/5 50/5
Коррозионное воздействие на медь Выдерживает
Антикоррозионные свойства: степень коррозии

Что мы предлагаем

Наша компания занимается продажей индустриальных масел. Мы предлагаем качественный продукт по приемлемой цене. Для того, чтобы совершить покупку, заполните форму онлайн заявки или позвоните. У нас вы найдете демократичную стоимость и надежный товар. Посмотреть цены на импортные индустриальные масла марок CATERILLAR, KOMATSU, ESSO, Mobil, Shell, Volvo можно здесь.   Таблица цен на отечественные масла здесь.


Также мы предлагаем следующий ассортимент продукции в наличии и по ценам:

Масла индустриальные — РН-СПЕКТР официальный дистрибьютор Роснефть Битум

ИГП- 18 30 38 49 72 91 114
Внешний вид однородная прозрачная жидкость

однородная прозрачная жидкость

однородная прозрачная жидкость

однородная прозрачная жидкость

однородная прозрачная жидкость

однородная прозрачная жидкость

однородная прозрачная жидкость

Цвет на колориметре ЦНТ, единицы ЦНТ 2,5 2,5 3,5 3,5 5 6 6
Вязкость кинематическая при 40°С, мм 24,00 — 30,00 39,00 — 50,00 55,00 — 65,00 76,00 — 85,00 110 — 125,0 155 200
Индекс вязкости, не менее 90 90 90 90 85 85 85
Плотность при 20°С, кг/м3, не более 885 885 895 895 900 900 900
Кислотное число, мг КОН на 1г масла, не более 1 1 1 1 1 1,0 1,0
Зольность, %, не более 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2
Температура вспышки определяемая в 200 200 215 215 220 220 220
Температура застывания, °С, не меньше -15 -15 -15 -15 -15 -15 -15
Массовая доля серы, %, не более 1 1 1 1 1 1 1
Массовая доля цинка, %, не менее 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04
Термоокислительная стабильность:увеличение кислотного числа через 1000 час, мг КОН на 1 г масла, не более 2 2 2 2 2 2 2

Для судов морского транспорта — Смазочные материалы, антифризы, моторные масла в Астрахани

Наименование марки Область применения
1. Топлива  
1.1.1. Топливо высоковязкое судовое СВС Энергетические установки судов с малооборотными крейцкопфными ДВС, оснащенные системами, обеспечивающими подготовку топлива к использованию в дизеле. Основная марка. Главные паровые котлы.
1.1.2. Топливо высоковязкое судовое СВТ Энергетические установки судов с малооборотными крейцкопфными ДВС, тронковыми ДВС (500 об/мин), оснащенные системами, обеспечивающими подготовку топлива к использованию в дизеле. Основная марка. Главные и вспомогательные паровые котлы.
1.1.3. Топливо высоковязкое судовое СВЛ Энергетические установки судов с тронковыми ДВС (1000 об/мин), оснащенные системами, обеспечивающими подготовку топлива к использованию в дизеле. Основная марка. Вспомогательные паровые котлы.
1.2. Топливо маловязкое судовое Тронковые дизели (1000 об/мин), аварийные дизель-генераторы. Основная марка. Малооборотные, среднеоборотные дизели и газотурбинные двигатели при пуске, остановке и работе на маневрах. Газотурбинные двигатели судов на подводных крыльях.
1.3.1. Мазут топочный 100 Аналог топлива СВС
1.3.2. Мазут 40 Аналог топлива СВТ
1.3.3. Мазут флотский Ф-12 Аналог топлива СВТ
1.3.4. Мазут флотский Ф-5 Аналог топлива СВЛ
1.4.1, 1.4.2 и 1.5. Топливо моторное марок ДТ и ДТп Аналог топлива СВЛ
1.4.3. Топливо моторное ДМ Аналог топлива СВТ
1.6.1, 1.6.2. Технологическое экспортное топливо марок Э-4 и Э-5 Аналог топлива СВТ
1.7.1. Дизельное топливо Л-05-62 и Л-02-62 Аналог судового маловязкого топлива
1.7.2. Дизельное топливо 3-0,5 минус 45, 3-0,2 минус 45 Дизели спасательных и дежурных шлюпок
1.8.1. Смесь топлива СВС или мазута 100 с судовым маловязким топливом или дизельным Дизели и паровые котлы с топливными системами, обеспечивающими применение топлива СВТ и его аналогов. Физико-химические показатели смеси не должны выходить за пределы показателей, установленных ТУ на топливо СВТ. Содержание маловязкого топлива в смеси или дизельного, %, 70, не более.
1.8.2. Смесь топлива СВТ или мазута 40, или топлива ДМ, или мазута Ф-12, или технологического топлива марок Э-4 и Э-5 с судовым маловязким топливом или дизельным Дизели и паровые котлы с топливными системами, обеспечивающими применение топлива СВТ и его аналогов. Физико-химические показатели смеси не должны выходить за пределы показателей, установленных ТУ на топливо СВТ. Содержание маловязкого топлива в смеси или дизельного, %, 70, не более.
1.8.3. Смесь топлива СВЛ или моторного ДТ, или ДТп, или мазута Ф-5 с судовым маловязким или дизельным топливом Тронковые дизели (1000 об/мин), системы топливоподготовки которых обеспечивают применение топлив с показателями, занимающими промежуточные значения между показателями топлива СВЛ и его аналогов и показателями маловязкого и дизельного топлив. Содержание маловязкого или дизельного топлив в смеси, %, 70, не более
1.9.1. Присадка ЛЗ-ЦНИИМФ-38 Вводится в концентрации 0,1-0,3% в топлива: СВС, СВТ, СВЛ или в их аналоги и смеси этих топлив с маловязким и дизельным топливами.
1.10.1. Бензин автомобильный А-76 Карбюраторные двигатели шлюпок, катеров, мотопомп
1.10.2. Бензин автомобильный АИ-92 Катерные карбюраторные двигатели, для которых рекомендовано применение высокооктановых бензинов.
1.11. Керосин ТС-1 Двигатели вертолетов. Основная марка.
2. Масла  
2.1.1. Масло моторное М-24Е85 Смазочные системы цилиндров крейцкопфных малооборотных дизелей при работе на топливах с содержанием серы до 5% и некоторых типов крейцкопфных дизелей (Зульцер RLB и р.), для которых рекомендованы цилиндровые масла с индексом вязкости SAE60, М24.
2.1.2.1. Масло моторное М-20Е70 Смазочные системы цилиндров крейцкопфных малооборотных дизелей при работе на топливах с содержанием серы до 4%. Основная марка. Индекс вязкости SAE50, М20.
2.1.2.2., 2.1.2.3. Масла моторные М16Е30 и М-16Д/Е30 Смазочные системы цилиндров крейцкопфных малооборотных дизелей, для которых рекомендованы масла класса вязкости M-16(SAE-40, M16), при работе на топливах с содержанием серы до 1,5%. Основная марка.
2.1.2.4, 2.1.2.3. Масла моторные М-14Д(ЦЛ30) и М-16Д/Е30 Циркуляционные и лубрикаторные смазочные системы тронковых дизелей, для которых рекомендованы масла с индексом вязкости SAE-40, M14 при работе на топливах с содержанием серы до 3%.
2.1.2.5. Масло моторное М-14Д(ЦЛ20) Циркуляционные и лубрикаторные смазочные системы тронковых дизелей, для которых рекомендованы масла с индексом вязкости SAE-40, M14 при работе на топливах с содержанием серы до 2%. Основная марка. Редукторы тронковых дизелей. Основная марка.
2.1.2.6. Масло моторное М-10Д(ЦЛ20) Циркуляционные смазочные системы тронковых дизелей, для которых рекомендованы масла индекса вязкости SAE-30, M10 при работе на топливах с содержанием серы до 2%. Основная марка.
2.1.2.7, 2.1.2.8, 2.1.2.9. Масла моторные М-16Г(ЦС), М-16Г(ЦС)(О), М-16Г(ЦС)(Л) Циркуляционные и лубрикаторные смазочные системы тронковых дизелей, для которых рекомендованы масла с индексом вязкости М-16, SAE 40, при работе на дистиллятных топливах. Основная марка.
2.1.2.10, 2.1.2.11, 2.1.2.12. Масла моторные М-14Г(ЦС), М-14ГЦС(О), М-14ГЦС(Л) Циркуляционные и лубрикаторные смазочные системы тронковых дизелей, для которых рекомендованы масла с индексом вязкости М-14, SAE 40, при работе на дистиллятных топливах. Основная марка. Дизели типа ЧН30/38. Основная марка. Дизели типа Д100. Основная марка. Редукторы тронковых дизелей и вспомогательных механизмов. Основная марка. Поршневые воздушные компрессоры до 40·10 Па (40 кг/см). Регуляторы частоты вращения, для которых рекомендованы масла с индексом вязкости М-14 и М-16, SAE 40. Основная марка.
2.1.2.13, 2.1.2.14, 2.1.2.15. Масла моторные М-10ГЦС, М-10ГЦС(О), М-10ГЦС(Л) Циркуляционные смазочные системы и системы масляного охлаждения поршней крейпцкопфных дизелей. Основная марка. Циркуляционные смазочные системы тронковых дизелей, имеющих лубрикаторную систему смазывания цилиндров. Циркуляционные и лубрикаторные смазочные системы тронковых дизелей, для которых рекомендованы масла с индексом вязкости SAE 30, М-10, при работе на дистиллятных топливах. Основная марка. Редукторы вспомогательных механизмов машинного отделения. Поршневые воздушные компрессоры до 25·10 Па (25 кг/см). Подшипники валопровода. Основная марка. Аварийные дизель-генераторы. Основная марка. Регуляторы частоты вращения, для которых рекомендованы масла класса вязкости SAE 30, М-10.
2.1.2.16. Масло моторное М-20Г Двигатели типа 58Д-4Р и другие тронковые дизели, для которых рекомендованы масла с индексом вязкости М-20, SAE 50 группы Г (ГОСТ 17479.1-85) при работе на дизельных топливах. Основная марка.
2.1.2.18. Масло моторное
М-20В (CM)
Двигатели, для которых рекомендованы масла с индексом вязкости М-20, SAE 50 группы В (ГОСТ 17479. 1), при работе на дизельных дистиллятных топливах. Основная марка.
2.1.2.17. Масло моторное М-20В(Ф) Заменитель масла М-20В(СМ).
2.1.3. Масло автомобильное северное АСЗп-6 (M-4/6-B) Шлюпочные и другие двигатели, расположенные в неотапливаемых помещениях. Основная марка. Электрокомпрессоры, расположенные в неотапливаемых помещениях. Основная марка.
2.2. Масла турбинные  
2.2.1.1. Масло турбинное с присадками Тп-46 Циркуляционные смазочные системы и редукторы судовых паротурбинных установок. Основная марка. Газотурбокомпрессоры судовых дизелей. Основная марка. Редукторы судовых газотурбинных двигателей. Основная марка. Заменитель масла М-10ГЦС для редукторов вспомогательных механизмов, расположенных в машинном отделении. Регуляторы частоты вращения дизелей и турбин.
2.2.1.2. Масло турбинное с присадками Тп-30 Заменитель масла Тп-46 для газотурбокомпрессоров судовых дизелей. Заменитель рабочих жидкостей в системах гидропривода рулевых машин.
2.2.2. Масло для судовых газовых турбин, Т Циркуляционные смазочные системы газотурбинных двигателей. Основная марка.
2.3. Рабочие жидкости для гидросистем  
2.3.1. Масло А для гидросистем Гидросистемы люковых закрытий, гидравлических кранов и рулевых машин. Основная марка.
2.3.2. Масло для гидрообъемных передач МГЕ-46В (МГ-46-В) Судовые гидравлические системы. Основная марка.
2.3.3. Масло гидравлическое МГЕ-10А (МГ-15-В) Гидравлические системы судов, эксплуатируемых в условиях продленной арктической навигации. Основная марка.
2.3.4. Масло всесезонное гидравлическое ВМГЗ (МГ-15-В) Заменитель масла МГЕ-10А для судов, эксплуатируемых в условиях продленной арктической навигации.
2.3.5. Масло веретенное гидравлическое АУП (МГ-22-Б) Заменитель масел МГЕ-10А и ВМГЗ для судов, эксплуатируемых преимущественно в северных и умеренных широтах при температурах не ниже минус 30 °С.
2.3.6. Рабочая жидкость ГЖД-14с (МГ-150-Б) Гидравлические системы винтов регулируемого шага. Дейдвудные устройства.
2.4. Масла трансмиссионные  
2.4.1.1. Масло трансмиссионное Тап-15В (ТП-3-18) Спирально-конические, конические и цилиндрические редукторы палубного машинного оборудования, смазываемые маслами. Основная марка.
2.4.1.2. Масло трансмиссионное ТСп-15К (ТМ-3-18) Заменитель масла Тап-15В.
2.4.1.3. Масло трансмиссионное Т-10 (ТМ-3-9)  
2.5. Масла для вспомогательных механизмов  
2.5.1. Масло компрессорное Кп-8с Заменитель масла Тп-46 для турбокомпрессоров судовых дизелей. Поршневые воздушные компрессоры. Заменитель масел М-14ГЦС и М-10ГЦС (при =25 кг/см). Индекс вязкости ISО68.
2.5.2.1. Масло для компрессоров холодильных машин ХФ-12-16 Холодильные машины, работающие на фреоне-22. Основная марка.
2.5.2.2. Масло для компрессоров холодильных машин ХФ-22-24 Холодильные машины, работающие на фреоне-22. Основная марка.
2.5.2.3. Масло для компрессоров холодильных машин ХА-30 Холодильные машины, работающие на аммиаке. Основная марка.
2.5.2.4. Масло синтетическое для холодильных машин ХС-40 Холодильные машины с рабочим диапазоном температур от минус 50° до 150 °С. Основная марка.
2.5.2.5. Масло ХМ-35 Холодильные машины с рабочим диапазоном температур от минус 50° до 150 °С.
2.5.3. Индустриальные масла  
2.5.3.1. Масло И-20А Гидравлические и смазочные системы малонагруженного вспомогательного оборудования, для которого рекомендованы масла вязкостью 29-35 мм/с при 40 °С, при работе в интервале температур от минус 5 до 70 °С.
2.5.3.2. Масло И-30А Гидравлические и смазочные системы малонагруженного вспомогательного оборудования, для которого рекомендованы масла вязкостью 41-51 мм/с при 40 °С, при работе в интервале температур от минус 5 до 70 °С.
2.5.3.3. Масло И-40А Гидравлические и смазочные системы малонагруженного вспомогательного оборудования, для которого рекомендованы масла вязкостью 61-75 мм/с при 40 °С, при работе в интервале температур от минус 5 до 70 °С.
2.5.3.4. Масло И-50А Смазочные системы судового вспомогательного оборудования, для которого рекомендованы масла вязкостью 90-110 мм/с при 50 °С, при работе в интервале температур от минус 5 до 70 °С. Циркуляционные смазочные системы паровых поршневых машин. Основная марка.
2.5.4. Масло приборное МВП Контрольно-измерительные приборы, работающие в широком интервале температур окружающей среды. Основная марка.
2.5.5. Ароматизированное масло-теплоноситель АМТ-300 Системы терморегулирования и обогрева с органическими теплоносителями. Интервал рабочих температур от минус 20 до 280 °С. Основная марка.
3. Смазки пластичные  
3. 1. Смазки пластичные для подшипников качения и скольжения  
3.1.1. Смазка Литол-24 Подшипники качения и скольжения главных двигателей, электрических машин, насосов и других механизмов судового и берегового оборудования. Влагостойкая. Температура применения от минус 40 до 120 °С, кратковременно до 130 °С. В достаточно мощных механизмах работоспособна при температуре ниже минус 40 °С. Основная марка.
3.1.2. Смазка ВНИИНП-242 То же, обладает высокими антизадирными свойствами. Температура применения от минус 40 до 110 °С, в достаточно мощных механизмах работоспособна при температуре ниже минус 40 °С. Основная марка.
3.1.3. Смазка ЦИАТИМ-221 Подшипники качения электромашин систем управления, приборов с частотой вращения до 10000 об/мин. Для смазывания узлов трения и сопряженных поверхностей «металл-резина» и «металл-металл». Гигроскопична, нерастворима в воде. Не действует на полимерные материалы и резину. Температура применения от минус 60 до 150 °С. Основная марка.
3.1.4. Смазка ВНИИНП-207 Подшипники качения электромашин с частотой вращения до 10000 об/мин. Влагостойкая. Температура применения от минус 60 до 200 °С. Заменитель смазки ЦИАТИМ-24, за исключением случаев смазывания узлов трения и сопряженных поверхностей «металл-резина».
3.1.5. Смазка ОКБ-122-7 Электромеханические навигационные приборы. Температура применения от минус 50 до 80 °С, в герметизированных узлах до 120 °С. Основная марка.
3.2. Пластичные смазки для защиты оборудования от коррозии и изнашивания  
3.2.1. Смазка АМС-3 Тихоходные узлы трения палубных механизмов судов, в том числе расположенные на открытой палубе при непосредственном контакте с морской водой (подшипники скольжения, качения, резьбовые приводы, соединения, направляющие, ползуны, открытые зубчатые передачи, кулачковые муфты и пр.). Заменители: смазки Литол-24, ВНИИНП-242 — в подпятниках, подшипниках скольжения, качения, винтовых передачах, кулачковых муфтах — при температурах ниже минус 15 °С.
3.2.2. Смазка пушечная Судовое и береговое оборудование. Консервация запасных деталей и сборочных единиц, хранящихся в судовых и заводских помещениях, под навесами, на открытых площадках. Основная марка.
3.2.3, 3.2.4. Солидол жировой марки Ж, солидол синтетический марки С Заменители смазки АМС-3 в автоматизированных системах смазки, контактирующих с морской водой рабочих устройств судов дноуглубительного технического флота. Температура применения от минус 25 до 65 °С.
3.2.5.1, 3.2.5.2. Покрытие НГ-216 марок А, Б Изделия и сборочные единицы. Межоперационная консервация преимущественно на судоремонтных заводах. Нанесение окунанием, кистью, тампоном, распыливанием (для марки Б). Тонкопленочные полимерные ингибированные малорастворимые покрытия (толщина пленок 100-150 мкм для марки А, 10-20 мкм для марки Б), допускается не удалять, если покрытие не препятствует эксплуатации изделия при температуре до 100 °С. Основная марка.
3.3. Смазки пластичные (пасты) для антизадирного технологического покрытия  
3.3.1. Паста (смазка) ВНИИНП-232 Поверхности трения подшипников скольжения, направляющих, прецизионных болтов, резьб и др., подверженные высоким нагрузкам и температурам (приработка, облегчение сборки, разборки). Кратковременно работает в качестве твердой смазки до температуры 350 °С. Основная марка.
4. Антифрикционные присадки к маслам  
4.1. Антифрикционный компонент АМГ-3 ТУ 102-599 Цилиндровые и циркуляционные масла дизельных и карбюраторных двигателей, коробок передач, редукторов, трансмиссий, мостов автомобилей, трущихся поверхностей станков и других агрегатов. Присадка вводится в масло в количестве 0,35-0,8% (3,5-8 мл на 1 литр масла), 0,8% — при притирке и обкатке механизма, 0,35-0,5% — при последующих заправках в нормальной эксплуатации.
4.2. Компонент АМФ-1 Моторные и машинные масла (трансмиссионные и индустриальные) судовых ДВС и механизмов. Вводится в места в процессе приработки в количестве 0,7-0,8% в процессе эксплуатации — 0,4-0,6% по массе.
5. Растворители (жидкости для технических целей)  
5.1. Керосин осветительный Промывка деталей при ремонте, расконсервация сменно-запасных деталей и сборочных единиц
5.2. Бензин-растворитель для лакокрасочной промышленности Растворитель лаков и красок. Компонент моющего состава при химико-механическом способе очистки судовых электромашин согласно РД 31.28.51-75 взамен топлива для реактивных двигателей ТС-1. Объемное содержание в составе не более 80%.
5.3. Нефрас С50/170 Заменитель бензина-растворителя для лакокрасочной промышленности только для разведения лаков и красок.
     Примечания: 1. Моторные масла М-14ДЦЛ30 (М-14-Д(ЦЛ30), М-14ДЦЛ20 (М-14-Д(ЦЛ20), М-16ГЦС (М-16-Г(ЦС), М-14ГЦС (М-14-Г(ЦС), М-10ГЦС (М-10-Г(ЦС) и М-10ДЦЛ20 (М-10-Д(ЦЛ20) совместимы между собой в любых соотношениях.

2. Дизельное топливо 3, бензин А-76, АИ-92, бензин-растворитель для лакокрасочной промышленности, нефрас-С50/170 применяются на судах при условии соблюдения Правил морского судоходства по хранению воспламеняющихся жидкостей с температурой вспышки ниже 43 °С (раздел VI «Противопожарная защита» п.2.5.5.2).

3. На судах, эксплуатируемых в условиях продленной арктической навигации, должен быть предусмотрен подогрев трансмиссионного масла, залитого в редукторы судовых палубных механизмов.

4. Смеси топлив приготавливаются при отсутствии на нефтебазах основных топлив и их аналогов.

5. При использовании в ДВС вместо основных марок топлив их аналогов физико-химические показатели аналогов не должны выходить за пределы показателей, установленных нормативными документами для основных марок топлив.

AI Digital Twins Network Define Oil & Gas

«Цифровой двойник нефтеперерабатывающего завода (Источник: GE Ventures)»

Цифровые близнецы могут помочь нефтегазовым компаниям:

  • обнаруживать ранние признаки отказа или деградации оборудования, чтобы перейти от реагирования и реагирования на отказ к упреждающим действиям; что позволяет операторам-владельцам планировать и выполнять корректирующие действия по техническому обслуживанию до того, как произойдет сбой, и часто с гораздо меньшими затратами
  • Бурение и извлечение модели

  • для определения возможности проектирования виртуального оборудования
  • собирает потоки данных в реальном времени с датчиков на рабочем объекте, чтобы знать точное состояние и состояние, независимо от того, где он находится

Реальное преимущество концепции цифрового двойника, однако, проявляется, когда все аспекты актива (от проектирования до данных о работе и состоянии в реальном времени) объединяются для оптимизации актива на протяжении его срока службы. Компании могут проверять уровни цен, логистические проблемы и даже потенциальные угрозы безопасности. Цифровой двойник позволяет пользователям определять многочисленные вероятные варианты будущего актива и учитывать их потенциальное влияние.

Лучшие практики нефтегазовой отрасли 4,0

Недавнее исследование показывает, что многие нефтегазовые организации, внедряющие Интернет вещей (IoT), уже используют или планируют использовать цифровых двойников в 2018 году. Кроме того, количество участвующих организаций, использующих цифровых двойников, утроится к 2022 году.Некоторые передовые практики в этой области разрабатываются ведущими инжиниринговыми и нефтегазовыми компаниями:

  • лучше всего задействовать всю цепочку создания стоимости
  • устанавливает хорошо задокументированные методы построения и модификации цифровых двойников
  • включает данные из нескольких источников (текущие постройки, эксплуатационные данные, затраты, программа технического обслуживания, технические детали, физические ограничения, поведенческие модели, рабочие параметры, требования клиентов и погодные условия)
  • выходит за рамки обычных циклов разработки программного обеспечения и учитывает проблемы жизненного цикла активов

Инициативы в реализации

Из-за своей ресурсоемкой природы и зависимости от крупных единиц оборудования с высокими техническими характеристиками, часто работающего в удаленных, небезопасных и бескомпромиссных местах, в нефтегазовой отрасли уже несколько лет стоят цифровые двойники.

Shell вместе со швейцарской компанией по инженерному моделированию и имитационным технологиям, Akselos и экспертами по инженерным исследованиям и разработкам из LICengineering, датской консалтинговой фирмы, специализирующейся на морской и морской энергетике, недавно стали участниками двухлетней инициативы цифрового двойника. . Партнерство направлено на совершенствование управления структурной целостностью оффшорных активов путем объединения полностью подробных имитационных моделей кибер-двойников. С активами Shell North Sea дела идут полным ходом с намерением улучшить управление их морскими активами, повысить безопасность работников и изучить возможности профилактического обслуживания.Этот первоначальный проект состоит из двух этапов:

  • Во-первых, разработать основанную на условиях модель выбранных активов, позволяющую компании анализировать структурную целостность с большей точностью и детализацией
  • Во-вторых, объединить эту модель с данными датчиков, чтобы позволить Shell отслеживать состояние своего актива в режиме реального времени, что позволило бы операторам компании прогнозировать будущее состояние

Первая в мире «цифровая буровая установка» предназначена для снижения эксплуатационных расходов на целевое оборудование на 20 процентов и повышения эффективности бурения. Решение подключается ко всем целевым системам управления, включая сеть управления бурением, систему управления питанием и систему динамического позиционирования. Данные собираются с помощью отдельных датчиков и систем управления IoT, моделируются и затем централизуются на судне, а затем передаются в почти реальном времени в Центр промышленной производительности и надежности GE для прогнозной аналитики. Система уже начала регистрировать множественные аномалии и выдавать предупреждения о потенциальных сбоях за два месяца до того, как они произойдут.Модели данных создаются цифровым двойником различных физических активов, а также расширенной аналитикой для обнаружения поведенческих отклонений. Благодаря общесудовому интеллекту, персонал как на судне, так и на берегу может получить целостное представление о состоянии здоровья всего судна и о работе каждой единицы оборудования на борту в режиме реального времени.

В 2017 году BP инвестировала в стартап Beyond Limits, чтобы развить существующий опыт НАСА и Министерства обороны США в области робототехники. Намерение состояло в том, чтобы применить новые идеи, полученные в ходе эксплуатации, чтобы помочь им найти и разработать резервуары, увеличить добычу / переработку сырой нефти, а также повысить автоматизацию и эффективность процессов.Была создана обширная инфраструктура, включая суперкомпьютеры, и 2 000 км оптоволоконного кабеля, и были сделаны большие инвестиции для увеличения объема хранения данных до шести петабайт. В результате датчики Интернета вещей собирают данные о температуре, химикатах, вибрации и многом другом с нефтяных и газовых скважин, буровых установок и объектов.

Дочерняя компания Газпрома, ГАЗПРОМНЕФТЬ-ХАНТОС, создала Центр управления разведкой и добычей, который объединяет уже существующие решения. Цель состоит в том, чтобы повысить эффективность предшествующих процессов из центрального операционного центра.Одним из наиболее важных компонентов было создание цифрового двойника, разработанного для механического подъема жидкости на базе гибридных моделей. Это дополнительно улучшено с помощью инструментов машинного обучения и возможности самокалибровки на основе быстро меняющейся информации, полученной из автоматизированных средств управления. Информация, собранная цифровым двойником, новые решения для обслуживания и другие системы «Газпромнефть-Хантос» накапливаются в Центре управления и могут отображаться и визуализироваться многофункциональными командами для принятия своевременных и обоснованных решений.В будущем функциональные возможности Центра управления разведкой и добычей «Газпромнефть-Хантос» будут существенно расширены. В настоящее время компания завершает тестирование цифровых двойников для систем поддержания пластового давления, систем энергоснабжения, а также переработки и утилизации попутного нефтяного газа.

Проблемы впереди

Развитие четвертой промышленной революции, определяющей технологию, не для случайных «носков на ногу», поскольку путь к настоящей цифровизации является сложной задачей для любого предприятия.Каждый агрегированный цифровой двойник уникален, что в конечном итоге обеспечивает мощный анализ данных, новое машинное обучение и потенциально ценную информацию в сети OEM.

Для создания цифровых двойников требуется сфокусированная и многофункциональная команда, охватывающая всю организацию и объединяющая технические знания в рамках инфраструктуры, корпоративных ИТ и приложений OT от OEM до полностью построенного и действующего актива.

Для дальнейшего обсуждения или обратной связи по этому сообщению в блоге, пожалуйста, свяжитесь с автором, Джоти Пракаш, по адресу jprakash @ arcweb.com.

Полная статья: https://www.arcweb.com/blog/digital-twins-define-oil-gas-40

Применение искусственного интеллекта в производственных операциях

Нефтегазовая отрасль в целом работает неэффективно. Согласно исследованию McKinsey & Co., средняя морская платформа реализует только 77% своего полного производственного потенциала. Умножьте это на всю отрасль, и вы получите 10 миллионов баррелей нефти, которые ежедневно теряются из-за неэффективности операционной деятельности, а потенциальный годовой доход составляет 200 миллиардов долларов.

Чем объясняется эта повсеместная потеря производственного потенциала? Ответ кроется в сложности, присущей нефтегазовым операциям. Каждый этап производства зависит от точного пересечения сотен или даже тысяч переменных. Данные постоянно передаются от десятков тысяч датчиков, и буровые бригады контролируют сотни переменных, потенциальные комбинации настроек которых могут достигать миллионов. В условиях такого большого статистического шума выявление фактического источника неэффективности — и поиск решения для него — становится невероятно сложной задачей.

Как вы решаете, какие переменные корректировать, чтобы максимизировать производство, и какая корректировка необходима? Опытные эксперты в предметной области могут использовать свои накопленные знания, чтобы предложить наиболее вероятные варианты действий, основанные на текущих выходных сигналах датчиков, но без поддержки надлежащих аналитических инструментов эти суждения скорее искусство, чем наука. И, как показывают приведенные выше цифры, неэффективность, присущая этому методу, сказывается на объеме производства.

Правильные инструменты для работы
Люди не всегда могут разобраться в огромном количестве переменных, задействованных в добыче нефти и газа, но машины могут.Фактически, проблемы, связанные с огромными объемами данных и сложными взаимодействиями переменных, — это именно то место, где превосходят искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение. Многие нефтегазовые операторы все еще не уверены в ИИ, но эти технологии идеально подходят для отрасли. Возвращаясь к исследованиям McKinsey & Co., можно сказать, что расширенная аналитика может принести от 30 до 50 раз возврат инвестиций всего за несколько месяцев после внедрения, потому что аналитика является идеальным решением сложной многопараметрической проблемы операторов нефтегазовой отрасли.

Решения

на основе машинного обучения могут применяться для повышения эффективности производства несколькими способами.

Компании могут применять машинное обучение для оптимизации своих производственных операций и улучшения процесса принятия решений. (Источник: SparkCognition)

Модели машинного обучения могут принимать исторические данные и использовать их для прогнозирования темпов производства для любых заданных параметров переменных, непрерывно отслеживая потоки данных в реальном времени с производственных площадок.

Это ценно, но решения машинного обучения также могут расширять эту возможность, оценивая все управляющие переменные и определяя наиболее актуальные и важные параметры, влияющие на производительность.Используя эту информацию, они могут затем предоставить операторам рекомендации о том, какие переменные нужно настроить для улучшения вывода.

Наконец, модели машинного обучения могут рекомендовать определенные виды корректировок и прогнозировать потенциальное улучшение производительности. Таким образом, эти модели становятся продвинутым инструментом, способным поддерживать расширенный, информированный процесс принятия решений, который, в свою очередь, обеспечивает максимальную производительность.

Пример 1: Оптимизация морской добычи
SparkCognition, как поставщик решений искусственного интеллекта с опытом работы в нефтегазовом секторе, не новичок в применении машинного обучения для решения многопараметрической проблемы и оптимизации добычи.

В одном тематическом исследовании крупная нефтяная компания в партнерстве со SparkCognition получила интеллектуальный ИИ, способный обнаруживать отклонения в ее газовой системе для морских буровых установок. В частности, цель состояла в том, чтобы предоставить единое масштабируемое решение, которое могло бы контролировать все активы, несмотря на различное поведение и жизненные циклы машин в газовой системе.

Неконтролируемый подход использовался для определения нормального и аномального поведения, а также для отслеживания аномалий и простоев.Данные нефтяной компании были разбиты на равные интервалы, а количество переменных было сокращено до подмножества переменных, которые охватывали большую часть вариаций в наборе данных. Затем данные были кластеризованы в разные рабочие режимы, и любые точки данных, которые не удалось кластеризовать, были помечены как аномалия. Исходя из этого, была построена модель, которая могла правильно предсказать кластер любой заданной точки данных в режиме реального времени, которая переобучалась каждый месяц.

Построенная модель смогла успешно выявлять аномалии и отслеживать их вплоть до простоев производства, давая инженерам предварительное предупреждение о том, что, в частности, им необходимо исследовать и когда.Теги активов были связаны с подсистемой, которую инженер буровой установки будет использовать для исследования отмеченной аномалии. Это дало инженерам основные указания для анализа первопричин на основе конкретных задействованных тегов.

Это конкретное решение было разработано для решения конкретной многопараметрической проблемы, связанной с нефтегазовой системой. В различных подсистемах газовой и нефтяной системы каждая машина служит разным целям, имеет разный жизненный цикл и демонстрирует разные режимы отказа, но все они связаны в непрерывный, взаимозависимый процесс.Это может затруднить реализацию прогнозной аналитики, несмотря на ее ценность для операторов, стремящихся максимально увеличить время безотказной работы и предотвратить неожиданные сбои. Но описанный здесь вариант использования демонстрирует, что ИИ можно успешно использовать для решения этой проблемы.

Это испытание концепции оказалось настолько успешным, что нефтяная компания решила продолжить полное внедрение той же технологии. Целью этого развертывания — помимо обеспечения заблаговременного предупреждения и анализа отказов машин и событий простоя — было бы позволить конечным пользователям как в удаленных, так и в местных центрах видеть уведомления и предупреждения от решения для профилактического обслуживания.Обладая этой информацией, операторы могут лучше понять причины отказа, оптимизировать графики ремонта или замены и минимизировать время простоя производства.

Пример 2: Определение состояний скважинного бурения
В другом тематическом исследовании SparkCognition сотрудничал с крупным нефтегазовым оператором, который пытался повысить операционную эффективность за счет лучшего понимания текущего рабочего состояния подземных буровых головок с использованием ранее существовавших датчиков и эксплуатации. данные.

Данные, используемые для этого проекта, включали расстояние редактирования временного ряда на снимках реальных последовательностей данных датчиков в процессе скважинного бурения. Затем специалисты по анализу данных проанализировали эти данные на предмет изменений в поведении буровой головки. Используя подход классификации машинного обучения, на основе предоставленных данных были найдены и помечены 17 рабочих состояний буровой установки. Была создана модель глубокого обучения, которая могла четко различать разные режимы работы буровой установки.

С этой моделью оператор смог значительно улучшить производство.Модель предоставляет обновленную информацию о производительности буровой установки и буровой установки в режиме реального времени, позволяя операторам устанавливать и обновлять ключевые показатели производительности по мере необходимости и настраивать параметры для максимального повышения эффективности работы.

Сложный клубок переменных, влияющих на добычу нефти и газа, долгое время делал оптимизацию сложной задачей. Но новые достижения в области машинного обучения и аналитики ИИ уже успешно внедряются, и операторы получают значительный прирост эффективности. Если больше операторов начнут инвестировать в решения с искусственным интеллектом, то впервые в истории отрасль может оказаться на пути к полной реализации производственного потенциала их буровых установок.

Ай

Ai EasyVac 7 куб. Футов в минуту Вакуумный насос с фильтром масляного тумана ETL / CE Двухступенчатый вакуумный насос EasyVac 9 куб. Футов в минуту с фильтром тумана ETL / CE EasyVac 7 куб.

110В / 220В переключаемый. Максимальный вакуум 150 микрон, тихая работа с выхлопным фильтром и фитингами.

110В / 220В переключаемый.Максимальный вакуум 15 микрон, тихая работа с выхлопным фильтром и фитингами

Подходит для вакуумных насосов Ai EasyVac 7 и 9 куб.футов в минуту

$ 490,00

$ 790,00

$ 90,00

SuperVac 5,6 куб. Фут / мин Коррозионно-стойкий 2-ступенчатый насос Ai SuperVac 11.Коррозионно-стойкий 2-ступенчатый насос 3 куб. Фут / мин Ai SuperVac 2-ступенчатый коррозионно-стойкий насос 21 куб. Фут / мин UL / CE
Сертификат UL / CE, переключаемый 115 В / 220 В, 0,3 микрон, регулируемый газовый балласт, противомасляный задний клапан- обратный клапан потока и 2-летняя гарантия.

Сертификат UL / CE (модель 115 В), двигатель мощностью 1100 Вт на 45% мощнее (по сравнению с 750 Вт). Вакуум 0,3 микрона, регулируемый газовый балласт, обратный клапан с защитой от обратного потока масла, низкий уровень шума, гарантия 2 года

0,3 микрон, регулируемый газовый балласт, обратный клапан с защитой от обратного потока масла, низкий уровень шума, поставляется с выпускным фильтром, гарантия 2 года.Сертификат UL (модель 115 В)

1600,00 $

2300,00 $

3,300,00 $

Ai SuperVac 53 кубических футов в минуту 2-ступенчатый вакуумный насос большой производительности Ai SuperVac 194 кубических футов в минуту 2-ступенчатый вакуумный насос высокой производительности Двухступенчатый вакуумный насос SuperVac для технического обслуживания коммерческого класса
220 В / 480 В 50/60 Гц , 0. Регулируемый газовый балласт 3 микрона, обратный клапан с защитой от обратного потока масла, поставляется с выпускным фильтром, сильфоном из нержавеющей стали KF40, зажимами и кольцами KF40. Гарантия 2 года 220V / 480V 50 / 60Hz, 0,5 микрон, регулируемый газовый балласт, обратный клапан с защитой от обратного потока масла. Гарантия 2 года

Подходит для вакуумных насосов SuperVac 5.6, 11.3 и 21 куб. Футов в минуту

6 990,00 долл. США

Этот товар отправляет фрахт.

12 990,00 долл. США

Этот товар отправляет фрахт.

300,00 $

Масло для вакуумных насосов Ultra Grade 19 для механических насосов Ai WaterVac 0. Вакуумный насос аспиратора воды с 2 головками, 7 куб. Фут / мин

Поставляется в бутылке на 1 кварту, ящике на 12 литров или ведре на 5 галлонов (товар № VO)

Устойчив к растворителям / спиртам, достаточно подменить воду. Рекомендуется для наших ротационных испарителей SolventVap объемом 2 л

Для вакуумных насосов с сухой спиралью серии Ai CleanVac (позиция # CV-TSK)

17,00 долл.

650 долл. США.00

259,00 $

Фильтр тумана выхлопного масла вакуумного насоса EZ-Swap с фитингами KF25 Фильтрующий элемент для нового вакуумного насоса SMF-010 Фильтры тумана выхлопных газов EZ-Swap Фильтр тумана выхлопного масла большой производительности насоса с фитингами

Устраняет масляный туман, а также возвращает захваченное масло из насоса обратно в насос и делает работу насоса более тихой (элемент # SMF-010)

Подходит для туманных фильтров SMF-010 (арт. № SMF-010el)

Устраняет масляный туман, а также возвращает захваченное масло из насоса обратно в насос и делает работу насоса более тихой (элемент # SMF-020)

159 долл. США.00

39,00 долл. США

250,00 долл. США

Фильтрующий элемент для нового вакуумного насоса SMF-020 Фильтры выхлопного тумана Фланцевый переходник KF16 на KF25 для надежного вакуумного соединения Фланцевый переходник KF25 на KF40 для надежного вакуумного соединения

Подходит для противотуманных фильтров Ai SMF-020 (арт. # SMF020e)

Подходит для насосов Agilent IDP-3, Welch 1400N и 2163

Совместим с зажимами Ai KF25 и гибким сильфоном

59 долларов США.00

$ 49,00

$ 59,00

Ai Цельный фланцевый отвод KF25 90 ° для надежного вакуумного соединения Гибкий вакуумный сильфон Ai KF25 Premium из нержавеющей стали — 3,3 футов Ai KF25 Premium гибкий вакуумный сильфон из нержавеющей стали — 6,6 футов

Совместим с зажимами Ai KF25 и гибким сильфоном

Изготовлен из очень тонких колец для повышения прочности и легкости изгиба

Изготовлен из очень тонких колец для повышения прочности и легкости изгиба

49 долларов США.00

199,00 долл. США

299,00 долл. США

Ai KF40 Гибкий вакуумный сильфон из нержавеющей стали премиум-класса — 3,3 фута KF / NW16 Алюминиевый фланец барашковой гайки, быстрый зажим KF / NW25 Алюминиевый фланец барашковой гайки, быстрый зажим

Изготовлен из очень тонких колец для повышения прочности и легкости изгиба

Подходит для наших вакуумных печей, вакуумных насосов SuperVac и EasyVac (арт. № KF25.FC)

259,00 $

15,00 $

$ 19,00

KF / NW40 Алюминиевый фланец барашковой гайки Быстроразъемный зажим KF / NW16 Центрирующее зажимное кольцо фланца KF / NW25 Кольцо центрирующего зажима фланца

Подходит для наших вакуумных сушильных шкафов, вакуумных насосов SuperVac и EasyVac.(товар № KF25.CR)

$ 29.00

$ 8.00

$ 9.00

KF / NW40 Центрирующее зажимное кольцо фланца Пищевая нержавеющая сталь 316L Вакуумный угловой клапан KF25 Сухой спиральный насос серии Ai CleanVac Глушитель выхлопного фильтра

Рекомендуется для наших вакуумных печей и систем дистилляции

Рекомендуется для вакуумных насосов с сухой спиралью серии AI CleanVac (позиция # CV-ES)

15 долларов США.00

$ 299.00

$ 199.00

AI: змеиное масло 21 века



02 в 1931 году
продавать «змеиное масло» как панацею. Но большинство этих эликсиров и мазей содержали
не имел лечебных свойств и не содержал масла, добытого из змей. Так
распространялся этот обман, что змеиное масло стало универсальным термином для поддельных продуктов.
и ложные обещания.

Перенесемся в 21 век st век. Продукты из змеиного масла эволюционировали на протяжении веков, постепенно проникая в современные технологии.

Технологическая индустрия сегодня полна «змеиного масла». Он принимает разные формы, от программного обеспечения для электронных сигарет и программного обеспечения будущего до чрезмерно обещанной функциональности. Но жемчужина технологического змеиного масла? Судя по всему, это ИИ.


Исследование, раскрывающее змеиное масло

Недавнее исследование, проведенное лондонской венчурной компанией MMC, пролило свет на масштабы проблемы змеиного масла искусственного интеллекта.Выяснилось, что примерно 40% (1250 из 2830) европейских стартапов, классифицируемых как «ИИ-компании», не используют ИИ. Нет никаких свидетельств или применения ИИ, которые «существенны для их ценностного предложения».

Исследование также показало, что когда компании используют ИИ, это часто бывает предсказуемым и утомительным образом. Самыми популярными из них были обнаружение мошенничества и чат-боты. Кроме того, системы на основе правил, такие как автоматизация бизнес-процессов, часто путают с ИИ, что усугубляет проблему «змеиной нефти» ИИ.

Итак, 40% так называемых компаний, занимающихся искусственным интеллектом, сразу же продают змеиное масло для искусственного интеллекта. Но проблема не только в отсутствии искусственного интеллекта. Эта технология тоже представлена ​​как ИИ. Кроме того, есть факт, что даже когда компании используют ИИ, это не так захватывающе или волшебно, как кажется.


Различные вкусы змеиного масла AI

Таким образом, змеиное масло AI представляет собой проблему, которая встречается в различных
ароматы.

  • Неправильная классификация компании

Как обсуждалось в исследовании, иногда люди предполагают, что компания использует ИИ в своих предложениях и процессах, даже если это не так.В результате продукты или услуги, которые продают эти компании, могут содержать дополнительную порцию змеиного масла искусственного интеллекта.

В последнее время произошло несколько инцидентов, связанных с воздействием большого количества змеиного жира. А именно, открытие людей, действующих как ИИ. Инвесторы и клиенты бизнеса часто об этом не знают. Это более активный обман, прозванный «техникой Волшебника страны Оз». Компании намеренно обманывают клиентов.

Последний тип змеиного масла ИИ — это когда компания представляет продукт, не связанный с ИИ, или выполняет функцию искусственного интеллекта.Когда приложения, не относящиеся к ИИ, продаются как ИИ, или когда ИИ является для них точкой продажи, они становятся еще одной разновидностью змеиного масла ИИ.


Шумиха и невежество

Итак, почему так много компаний продают змеиное масло AI?

Первая причина в том, что они наживаются на шумихе. Стартапы с классификацией «ИИ» привлекают на 15–50% больше финансирования. Инвесторы стремятся успеть на поезд ИИ пораньше, поскольку этот термин становится все более и более модным.

Другая причина может быть просто в предположении потребителя.Многие из компаний, использующих искусственный интеллект, участвующих в опросе, не классифицируют себя
как AI — другие. Они явно не обещают ИИ, люди добавляют, что
маркировать себя. Компании могут даже не знать об этой классификации. В
в этом смысле они не продают змеиное масло искусственного интеллекта, а их клиенты покупают
Это.

И, наконец, непонимание или непонимание того, что такое ИИ. Искусственный интеллект настолько часто используется как ярлык, что теряет смысл. В результате приложения, не связанные с ИИ, непреднамеренно представлены как ИИ.Этот вкус змеиного масла AI чаще всего встречается с программным обеспечением для автоматизации.


Автоматизация и AI

Устранение ошибочного впечатления о том, что программное обеспечение для автоматизации
Таким образом, ИИ может помочь снизить распространенность змеиного масла ИИ. Итак, что есть
различия между ними?

Автоматизация бизнес-процессов на основе правил
система, которая существует уже около десяти лет. Работает по следующим правилам
что вы должны это сказать. Они, как правило, принимают форму операторов if — «если это,
тогда это ».После настройки программное обеспечение для автоматизации может показаться интеллектуальным. Однако это
не изучает и не понимает данные, он всегда делает то, что ему говорят.

AI, тем временем, является двоюродным братом автоматизации и намного больше
дорого реализовать. Заблуждение заключается в том, что, как и автоматизация,
ИИ выполняет задачи без вмешательства человека. Но там, где автоматизация хороша
для администрирования и простых процессов ИИ более полезен для ценных,
задачи, ориентированные на решения.

AI также не полагается на правила, которые вы приказываете ему работать.Скорее, он использует машинное обучение, чтобы обрабатывать и извлекать уроки из массивов данных, которые вы ему передаете. Идея в том, что ИИ имитирует человеческий мозг. Таким образом, он будет выполнять задачи на том же уровне, что и человек.


Настоящий ИИ на подъеме

Искусственный интеллект стал модным словом. Это змея
нефть технологической индустрии 21 век.

Но несмотря на всю змеиную нефть искусственного интеллекта, настоящий искусственный интеллект набирает обороты. Это не только ложь, неверное указание и пародия.Так что, если что-то претендует на звание ИИ, вполне может быть. Нам просто нужно пока быть немного более скептичными.


Примечание. Первоначально мы опубликовали эту статью здесь: https://www.information-age.com/ai-snake-oil-123481418/


Навигация по сообщениям

AI & Machine Learning: Next Transformation for Oil & Газ | ТОО «Opportune»

[соавтор: Джим МакБрайд]

С момента своего создания технологии стимулировали развитие и трансформацию нефтегазовой отрасли.Технологии обнаружения и добычи запасов нефти и газа сделали возможным сланцевую революцию, и новая революция уже не за горами для компаний, занимающихся разведкой и добычей нефти и газа. Хотя это может звучать как что-то из научной фантастики, искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение могут изменить ландшафт разведки и добычи нефти и газа. Когда-то считавшиеся новинкой, искусственный интеллект и машинное обучение не далеко от того, чтобы стать мейнстримом для всех компаний, занимающихся разведкой и добычей.Ниже обсуждается, что такое искусственный интеллект и машинное обучение, а также обсуждаются приложения для нефтегазовой отрасли.

Что такое машинное обучение и искусственный интеллект?

Машинное обучение и искусственный интеллект позволяют компьютерам оценивать большие объемы данных и принимать решения для решения проблем аналогично тому, как это делает человеческий мозг. Однако это делается более эффективно и без утомления. И ИИ, и машинное обучение разработаны таким образом, чтобы они могли учиться и совершенствоваться по мере поступления новых данных.Таким образом, он постоянно улучшает прогнозирование результатов на основе новых данных без нового программирования.

Компьютер, обладающий способностью оценивать и решать проблему, может звучать как что-то из научно-фантастического фильма, что характерно для общего ИИ, а не прикладного ИИ. Общий ИИ обладает характеристиками человеческого интеллекта, включая обработку естественного языка, способность планировать, распознавать объекты и рассуждать. Хотя некоторые все еще пытаются разработать общий ИИ, большинство приложений ИИ сегодня сосредоточены на прикладном ИИ.Прикладной искусственный интеллект — это форма искусственного интеллекта, которая воспроизводит некоторые формы человеческого интеллекта для определенной цели, и эта специальная цель может заключаться в решении конкретной проблемы для компании по разведке и добыче нефти и газа.

Один из способов понять ИИ и машинное обучение — понять разницу между интеллектом, обучением и знаниями. Обучение и знания — это составляющие интеллекта. Предположим, вам нужно было решить проблему, например отремонтировать спущенную шину на машине.Чтобы решить проблему, вам нужен интеллект, который включает в себя знания и способность учиться. Знание — это решение проблемы ранее и знание отдельных шагов для решения проблемы снова. Однако для обучения не обязательно, чтобы вы уже решали проблему раньше. Если вы умеете учиться, значит, вы способны решать проблемы. Обучение часто считается структурой, в которой вы опираетесь на аналогичный опыт, а затем разрабатываете отдельные шаги для решения конкретной проблемы.Исторический подход для компьютеров к решению проблем был больше похож на подход, основанный на знаниях, который был бы подходом на основе правил с миллионами строк кода для решения проблемы. Подход, использующий ИИ, может включать в себя дискретные структуры, основанные на правилах, но он также может включать код, дающий программному обеспечению возможность обучаться и оценивать обстоятельства для решения проблемы.

Уникальные возможности для нефтегазовой отрасли

Не все проблемы созданы равными, что дает уникальные возможности для нефтегазовой отрасли.Некоторые бизнес-модели зависят от человеческих эмоций, а это означает, что при решении проблем необходимо учитывать потенциальные пути эмоциональных реакций. Человеческие эмоции остаются единственной переменной в моделировании, которую очень трудно, если не невозможно, точно предсказать. Однако, помимо некоторых аспектов торговой деятельности, нефтегазовым компаниям приходится решать множество других задач и проблем, которые не так сильно зависят от человеческих эмоций. Это движущий фактор, по которому почти каждая крупная энергетическая компания, занимающаяся разведкой и добычей, вкладывает значительные средства в ИИ.По некоторым оценкам, к 2022 году инвестиции в нефтегазовый сектор для ИИ достигнут 3 миллиардов долларов.

Некоторые из этих инвестиций направлены на бухгалтерский учет и финансовую деятельность; однако большая часть инвестиций была вложена в производственную деятельность, поскольку рентабельность инвестиций выше. В области разведки и добычи может быть сложно разобраться в обширных объемах данных о положениях клапанов, скоростях насоса, давлении в различных местах системы, температурах, расходах и т. Д.Лица, принимающие решения, просматривающие данные, могут использовать их в упрощенной форме или вообще не использовать. Искусственный интеллект позволяет компаниям просматривать данные в более короткие сроки, обнаруживать закономерности, которые, вероятно, ранее не наблюдались, и определять наилучший курс действий.

Возможности применения геологоразведочных и добывающих компаний кажутся безграничными. По оценкам Международного энергетического агентства, широкое использование цифровых технологий может увеличить запасы нефти и газа примерно на 5% и снизить производственные затраты на 10-20%.Искусственный интеллект и машинное обучение могут позволить компаниям оптимизировать проектирование, бурение и заканчивание скважин и даже использовать машины для выполнения опасных задач без участия человека. Это может улучшить добычу нефти и газа и снизить затраты на подъем. Благодаря достижениям в области машинного обучения и искусственного интеллекта теперь можно использовать инструменты для устранения неполадок в скважинах с недостаточной производительностью, улучшения моделирования коллектора и проведения профилактического обслуживания до возникновения проблем.

Разработка сланцевых ресурсов — отличная лаборатория для искусственного интеллекта и машинного обучения, учитывая высокую интенсивность повторяемой деятельности и гораздо более короткий инвестиционный цикл.Приложения искусственного интеллекта и машинного обучения могут еще больше снизить затраты на поиск и разработку сланцевых ресурсов, позволяя сланцевым ресурсам оставаться высококонкурентными на мировом энергетическом рынке. Некоторые бета-тесты программ бурения показывают лучшие результаты с искусственным интеллектом, чем с 40-летним опытным геологом и инженерами-нефтяниками.

Приобретение активов может оказаться трудоемким и трудоемким процессом. Общедоступные судебные протоколы, данные о земле и производственная информация теперь могут быть просмотрены способом, который ранее считался невозможным.Компании, занимающиеся жилой недвижимостью, уже используют ИИ аналогичным образом для просмотра огромных объемов судебных документов и информации о листингах для определения оптимальных приобретений. Вскоре ИИ будет использоваться энергетическими компаниями для определения оптимальных местоположений с учетом взаимодействия с существующими близлежащими скважинами и других факторов.

В заключение, первые пользователи ИИ, вероятно, получат значительное конкурентное преимущество, а скорость внедрения новых технологий будет экспоненциально выше, чем несколько десятилетий назад.Широкое внедрение этих новых технологий ожидается в ближайшие три-пять лет. Компании скоро ощутят значительный рост эффективности, который приведет к конкурентным преимуществам. Вероятно, пора подумать, как ваша компания может начать использовать эти технологии, чтобы оставаться конкурентоспособной.

Как ведущие поставщики решений искусственного интеллекта помогают нефтегазовой отрасли

Как и любая другая отрасль, с появлением новой технологии — искусственного интеллекта (ИИ), энергетическая отрасль также переживает революционные изменения.В связи с истощением мировых запасов сырой нефти в прошлом году цена на нефть также снизилась до 40%, что создало проблемы для нефтегазовых компаний.

Энергетический сектор очень обеспокоен воздействием на окружающую среду, поэтому нефтегазовые компании используют инновационные технологии для снижения воздействия на окружающую среду, а также для достижения бизнес-целей. Новые технологии, такие как направленное бурение и гидроразрыв пласта, нацелены на увеличение добычи и развитие отрасли. Согласно отчету, ожидается, что ИИ на рынке нефти и газа во всем мире будет расти со среднегодовым темпом роста 12.66%, чтобы достичь размера рынка в 2,85 миллиарда долларов к 2022 году. В настоящее время лидирует на рынке Северная Америка, за ней следуют Европа и Азиатско-Тихоокеанский регион.

AI состоит из различных инструментов, таких как машинное обучение, искусственные нейронные сети, нечеткая логика и экспертные системы, которые могут помочь в преобразовании данных в действенные идеи, которые можно в дальнейшем использовать на различных этапах разведки и добычи. Эти этапы включают сейсмические исследования, бурение, физику метро, ​​управление резервуаром и производство энергии.

Также читайте: Управление загрязнением шахтной пылью в реальном времени

Влияние на бизнес

Использование ИИ в нефтегазовой отрасли приводит к неслыханным переменам. Эти сбои трудно предсказать, и они всегда вызывают удивление. Будь то стартап или устоявшийся бизнес, всем необходимо преобразовать свой бизнес с учетом этих новых технологий.

По мере увеличения притока инвестиций в стартапы по внедрению ИИ, это, в свою очередь, еще больше повысит спрос на ИИ в ближайшем будущем.Некоторые из видных игроков отрасли — это IBM, Intel, Microsoft, Accenture, Google, Microsoft, Oracle, Numenta, Sentient Technologies, Inbenta, General Vision, Cisco, FuGenX Technologies, Infosys и Hortonworks.

Поскольку интерпретация данных пользуется огромным спросом и используется для выделения геологических особенностей, ИИ вызывает огромный интерес потребителей в этом секторе. AI также может устранить проблемы со здоровьем и безопасностью, помогая пользователям контролировать критические задачи с помощью автоматизированных систем.В мировом масштабе нефтегазовые компании находятся в авангарде реинжиниринга своих производственных стратегий и операционных моделей, чтобы преобразовать свой бизнес.

С учетом того, что в этой отрасли задействованы компоненты верхнего, среднего и нижнего звена, есть разные способы внедрения ИИ, чтобы помочь нефтегазовым компаниям улучшить свой бизнес.

Приложение

Являясь одним из важнейших секторов нефтегазовой отрасли, ИИ обладает огромным потенциалом применения, будь то геодезия, планирование или управление объектами и создание инфраструктуры безопасности.Ранее в этом году ExxonMobil, многонациональная нефтегазовая корпорация со штаб-квартирой в Техасе, попала в заголовки новостей о своем партнерстве с Массачусетским технологическим институтом для разработки роботов с искусственным интеллектом для исследования океана, направленных на улучшение ее возможностей по обнаружению естественных выходов нефти.

Брайан Уильям, руководитель отдела встраиваемых и роботизированных систем на основе моделей в лаборатории ИИ в Массачусетском технологическом институте, сказал, что цель привлечения ИИ заключалась в том, чтобы эти подводные аппараты воплотили в себе рассуждения ученых, которые их программируют. Он сказал: «ИИ поможет анализировать данные, защищать себя от опасности и находить новые решения в ситуациях, выходящих за рамки базового программирования миссий.”

Один из крупнейших поставщиков природного газа в Европу и Турцию, «Газпром нефть» — еще одна нефтегазовая компания, которая считает ИИ ключевой технологией, которая откроет новую революцию производительности в отрасли. Компания сотрудничала с Яндексом, также известным как российский Google, с целью изучения различных потенциальных приложений искусственного интеллекта.

Александр Хайтин, исполнительный директор Yandex Data Factory, считает, что нефтегазовая отрасль должна внедрять решения на основе ИИ, потому что отрасль обрабатывает огромные объемы данных, а ИИ предоставит простое решение для оптимизации производства.

Фактически, Royal Dutch Shell вкладывает большие средства в RnD of AI, чтобы предоставить инновационные решения для самых насущных проблем. Несколько лет назад компания также запустила помощника на основе искусственного интеллекта с именами аватаров Эмма и Итан, который в считанные секунды решает проблемы клиентов по общим вопросам, связанным со смазочными материалами. По словам официальных лиц, помощник обрабатывает более 100 000 таблиц данных на 3 000 продуктов, разбирается в 16 500 физических характеристиках смазочных материалов и предоставляет информацию о 18 000 упаковок различных размеров.Роджер Молдинг, вице-президент по глобальному маркетингу в Shell, сказал: «Виртуальные помощники предназначены для предоставления технических экспертов, которые всегда под рукой».

Другими крупными игроками отрасли являются China Petroleum and Chemical Corp. (Sinopec) и Total, которые используют ИИ для продвижения инноваций в нефтегазовой отрасли.

Смотрите также

Помимо того, что помощники ИИ рассматриваются как служба поддержки клиентов, его также можно использовать для предоставления практических сведений, определения ключевых деталей и преобразования бизнес-модуля.Есть несколько известных приложений искусственного интеллекта в энергетическом секторе, и многие другие еще предстоит открыть. У лидеров отрасли есть не только ресурсы, но и бюджет для развертывания решений ИИ для получения выгод.

В Индии несколько поставщиков ищут инновационные решения для развития энергетического сектора. Wipro заявила, что тесно сотрудничает с отечественными и международными нефтегазовыми компаниями над созданием решений на основе искусственного интеллекта. Платформа ИИ Wipro Holmes была нацелена на то, чтобы помочь ведущей компании, занимающейся СПГ, получить операционную и бизнес-информацию.

Выступая перед СМИ, С.Т. Сатиавагеесваран, исполнительный директор по информационным системам, сказал: «HPCL (Hindustan Petroleum Corporation Limited) эффективно использует аналитику для управления информационными панелями, создания отчетов, принятия решений, визуализации данных и создания аналитики продаж. Кроме того, HPCL разработала и внедрила бизнес-аналитику для обеспечения анализа производительности отрасли и аналитических данных с географическими аналитическими возможностями для сравнения на уровне страны, штата, округа, зонального и регионального уровней.HPCL также инвестировала в стартап Tranzmeo, основанный на ИИ, который использует ИИ и машинное обучение для анализа поведения машин и прогнозирования аномалий.

Другая компания-разработчик программного обеспечения из Кремниевой долины — Nervana Systems, также использует ИИ, чтобы произвести революцию в разведке нефти. Компания использует глубокое обучение для обучения нейронной сети искусственного интеллекта поиску нефти и газа с использованием данных, собранных в результате геосейсмических исследований.

Также читайте: Пять способов использования искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли

Outlook

Выдающиеся гиганты нефтегазовой отрасли добиваются смелых успехов в области ИИ, интегрируя его во многих областях, таких как сокращение выбросов углекислого газа, глубоководная разведка углеводородов и реализация инновационных и устойчивых энергетических стратегий для ускорения темпов развития. .Однако в связи с этой цифровой революцией меры безопасности и производительность должны быть улучшены за счет автоматизации ручных операций и снижения риска человеческих ошибок.


Присоединяйтесь к нашей группе Telegram. Станьте частью интересного онлайн-сообщества. Присоединиться здесь.


Подпишитесь на нашу рассылку новостей

Получайте последние обновления и актуальные предложения, поделившись своей электронной почтой.

Нефтегазовая промышленность меняет себя с помощью AI

В связи с падением цен на нефть энергетическая отрасль стремится к повышению эффективности.ИИ используется с Интернетом вещей и прогнозной аналитикой. (ПОЛУЧИТЬ ИЗОБРАЖЕНИЯ)

Автор AI Trends Staff

Нефтегазовая промышленность обращается к искусственному интеллекту, чтобы сократить эксплуатационные расходы, прогнозировать отказ оборудования и увеличить добычу нефти и газа.

Неисправный скважинный насос на беспилотной платформе в Северном море в начале 2019 года привел к нарушению добычи норвежской нефтяной компании Aker BP, согласно отчету Wall Street Journal . Компания установила программу искусственного интеллекта, которая отслеживает данные с датчиков на насосе, выявляя сбои до того, как они могут вызвать отключение, заявил Ларс Атле Андерсен, вице-президент по операциям компании.По его словам, теперь он привлекает инженеров, чтобы заранее решить такие проблемы и предотвратить отключение.

Aker BP использовала решение от SparkCognition из Остина, штат Техас.

Партнерские отношения формируются по всей отрасли. Exxon Mobil в прошлом году начала партнерство с Microsoft для развертывания программ искусственного интеллекта для оптимизации операций в бассейне Западного Техаса. ИИ необходим для интерпретации данных, поступающих от миллионов датчиков, которые контролируют нефтеперерабатывающие заводы Exxon по всему миру. Total S.A., французская многонациональная нефтегазовая компания, сотрудничает с Google, чтобы лучше интерпретировать сейсмические данные с целью более эффективного использования существующих активов.

Достижения в области машинного обучения и снижение стоимости хранения данных являются факторами перехода к ИИ в большой нефти. «Когда вы упоминаете данные в таком масштабе перед специалистами по данным, вы можете увидеть, как у них начинает выделяться слюна», — заявила Сара Картиган, менеджер по науке о данных в ExxonMobil. У компании есть база данных, содержащая около пяти триллионов точек данных. «Цель здесь состоит в том, чтобы мы могли управлять нашими заводами более эффективно, безопаснее и потенциально с меньшими выбросами».

Сара Картиган, менеджер по анализу данных, Exxon Mobil

При низких ценах на нефть нефтегазовые компании стремятся к повышению эффективности.Согласно отчету PwC за 2018 год, развертывание ИИ в операциях по разведке и добыче может привести к экономии капитальных и операционных расходов в размере от 100 до 1 триллиона долларов к 2020 году5.

«Объединение данных и аналитики может создать новые бизнес-модели», — заявил Мартин Келли, руководитель отдела корпоративного анализа консалтинговой компании Wood Mackenzie, глобальной консалтинговой группы в области энергетики. Он добавил: «ИИ — это компонент более широкой цифровой трансформации, которую переживает нефтегазовая отрасль».

Французская Total планировала инвестировать более 200 миллионов долларов, 30% своего бюджета на НИОКР, в цифровые технологии с упором на ИИ, заявил Филипп Кордье, директор программы научных вычислений в компании.В рамках партнерства с Google Total тестирует программу искусственного интеллекта в Гвинейском заливе у западной части Африки, которая поможет интерпретировать данные с трехмерных изображений недр.

Том Сибел из C3.ai видит полную трансформацию нефтегазовой отрасли

Фирма C3.ai из Кремниевой долины недавно достигла соглашения с Baker Hughes о внедрении решений искусственного интеллекта в нефтегазовую промышленность. Основателем, председателем и генеральным директором C3.ai является Том Сибел, предприниматель в индустрии программного обеспечения, который, среди своих достижений, продал свою компанию Siebel Systems компании Oracle в 2006 году.Он основал C3.ai в 2009 году, чтобы предоставлять платформу как услугу (PaaS), а программное обеспечение было сервисом (SaaS), в котором использовались AI, Интернет вещей, большие данные, прогнозная аналитика и другие технологии.

У него были клиенты, включая Министерство обороны США, 3M, глобальные банки и энергетические компании, от Shell до французской энергетической компании Engie. В конце 2018 года компания Baker Hughes обратилась к нему с предложением объединить его технологию с нефтегазовым опытом для формирования стратегического делового партнерства, заявил Сибель в недавнем интервью Petroleum Economist.

«Идея заключалась в том, чтобы предложить полный набор цифровых решений для энергетической отрасли — для добычи, переработки и сбыта продукции», — заявил он.

Том Сибел, основатель, председатель и генеральный директор C3.ai

Microsoft присоединился к партнерству в ноябре 2019 года; Пока результаты были продуктивными, и, по словам Сибеля, на данный момент было инвестировано 500 миллионов долларов. Он ожидает, что через два года «мы соберем вместе набор решений на основе искусственного интеллекта, которые охватят всю цепочку создания стоимости в нефтегазовой отрасли, от разведки, анализа размещения скважин, оптимизации добычи, прогнозного обслуживания, учета потерь углеводородов и управления энергопотреблением до аналитика ритейла [АЗС].Это очень значительные усилия ».

На данный момент крупнейшим заказчиком является Shell. «Это происходит повсюду в Shell», — заявил Сибель. Предусмотрено профилактическое обслуживание на основе искусственного интеллекта для морских нефтяных вышек, для операций по сжижению природного газа компанией Queensland Gas в Австралии, а также для клапанов диаметром 0,5 мм. «Это очень большое приложение», — заявил Зибель.

AI в нефтегазовой отрасли повышает производительность труда людей. «Это не заменяет умственные способности, но, безусловно, расширяет возможности человека.Это позволяет людям принимать более информированные решения на основе данных, которые приводят к снижению затрат, чистоте и безопасности энергии », — заявил он. «Эти инструменты информируют людей, принимающих решения; они могут обрабатывать наборы данных и решать алгоритмические задачи, которые выходят за рамки возможностей человеческого разума ».

Каждый заказчик нефтегазовой отрасли должен создавать собственные модели машинного обучения, которыми владеет компания-заказчик. «Приложение такое же, но данные разные, а режимы отказа [то, как что-то может выйти из строя] — разные, поэтому вы должны создавать разные модели машинного обучения», — заявил Зибель.

У него было предупреждение для компаний, не знающих, куда идти с ИИ. «Компании, которые не воспользуются преимуществами этого нового поколения технологий, включая большие данные и эластичные облачные вычисления с ИИ, — будут неконкурентоспособными и выйдут из бизнеса».

Siebel считает, что нефтегазовая отрасль становится более гибкой, управляемой данными, чувствительной к климатическим явлениям и устойчивой. «Через 20 лет энергетическая отрасль будет неузнаваема в нынешнем виде. Все будет автоматизировано, подключено и проанализировано », — сказал он.

Возобновляемые источники энергии будут резко расти, даже без политической мотивации. «Это будет чисто финансовый мотив — компании смогут зарабатывать больше денег на маркетинге возобновляемых источников энергии, чем энергии на основе углеводородов. Дело в том, что цены на энергоносители стремительно падают, а выбросы углерода в пересчете на британскую тепловую тепловую энергию сокращаются ».

«Мы увидим цифровую трансформацию энергетики. Baker Hughes собирается стать лидером в этой области — она, вероятно, на десять лет опережает своих конкурентов », — утверждает Сибель.

Трудно спорить с парнем, который 40 лет успешно работает в сфере программного обеспечения.

Прочтите исходные статьи в Wall Street Journal и Petroleum Economist.

.

Related Post

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *