在资产故障发生前识别:人工智能在油气案例研究中的应用
从陆上到海上，从石化到液化天然气工厂, 对于工人的安全和生产的连续性来说，没有什么比预测和预防关键资产故障更重要的了.
在油气行业中使用人工智能，可以在数小时内开发出油气机器学习模型，发现系统和子系统故障的前兆，从而降低风险，延长正常运行时间, 不需要几周，而且不需要高级数据科学专业知识.
十大最好的网赌平台在油气解决方案中的预测性人工智能可识别影响生产的事件，每年可将维护成本降低5-10%.
最大限度地提高生产潜力，提高大批量海上平台的整体安全性
了解超大型油田如何为每个平台每年提高高达3000万美元的产量, 使用SparkCognition石油和天然气平台顾问.
探索在关键车队子系统中部署的油气预测分析中的人工智能如何预测即将发生的故障并优化维护活动.
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利用人工智能提高炼油厂的安全性和效率
了解一家领先的特种石化产品合同制造商如何使用十大最好的网赌平台基于机器学习的预测分析来提高炼油厂的安全性和生产率, 从工业泵开始.
十大最好的网赌平台的解决方案确定了泵故障的前兆, 允许作业者避免事故，并在事故发生前制定维修计划.
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预测钻井异常，降低卡钻事故风险
了解SparkCognition的油气机器学习模型如何预测79%的整体钻井异常, 包括卡管事件, 最多提前六小时通知, 为中东的一家大型钻井公司提供服务.
该项目为客户节省了数百万美元的钻井成本和停机时间，同时减少了钻井功能障碍，优化了钻井作业.
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针对上游、中游和下游的解决方案
最大化你的上游E&缩短生产时间的同时降低成本
SparkCognition用于油气行业的人工智能预测分析产品可以在系统故障发生之前发现故障，同时优化关键资产和子系统的维护.
提高中游LNG资产的可靠性
油气解决方案中的SparkCognition AI提供可操作的见解，使您的操作能够在需要的最佳时刻主动安排维护, 减少与计划外停机相关的成本.
