能源企业如何利用混合式机器学习技术来优化资产性能
油气行业始终致力于减少其大量的能源消耗和碳排放。通过将仿真器与混合式机器学习技术相结合，Kognitwin® Energy 可以帮助您在执行操作之前测试配置，实现主动建模，降低能源消耗，减少火炬燃烧或排放量，以及其它污染环境的行为。
重资产行业面临的挑战
解决方案
• 混合式机器学习技术是能够用来解决这一问题的答案。
• 经过验证的机器学习模型可以为您提供实时数据支持，并向您提示能够进行节省的地方。
• 它还能探索未经测试的配置，而不会危害人员、环境或设备。
• 它可以对不同的场景进行测试，并给出优化建议。
• 您可以获得对资产更全面的了解，并采取对自己最有利的行动。
• 作业者能够轻松获得所需的关键信息和指标，将新的配置付诸实践。
Kognitwin® Energy 所能带来的效益
即使您只对整个资产的运行条件进行微小的改进，也可以在不影响生产的情况下大幅度降低能耗。借助Kognitwin® Energy、仿真器和混合式机器学习技术，作业者便可以轻松获得实施新配置所需的关键信息和指标。
预计成果
• 减少整个工艺流程的能源消耗，每年预计节省200万美元
• 在不影响生产的情况下预计能够减少0.5%的电力消耗
• 优化生产
• 实现对数据完整性的控制
• 减少碳排放
历史数据，仅供参考
