通過在邊緣部署的可靠平臺來運行機器學習，將有助于企業從更多的數據中獲取更大的價值。

自推出以來，物聯網（IoT）迅速改變了石油和天然氣行業的格局。Inmarsat Research公司最近的一項調查顯示，大約74%的石油和天然氣公司至少部署了一個物聯網項目。另有81%的公司表示，他們計劃加快采用物聯網，以應對最近全球疫情帶來的挑戰。盡管這些新的數字技術提供了更強的控制、更深入的洞察力和更高效的運營，但最大的障礙之一是克服偏遠、離網位置的氣隙，并處理物聯網傳感器和設備產生的大量數據。

據一些資料顯示，一臺海上鉆機每天產生的數據超過1TB，特別是鉆井工具的最新創新，如隨鉆日志（LWD）和隨鉆測量（MWD）會產生更多的數據。但是，這種數據驅動帶來的價值是什么？尤其是在難以采集和連接到其它來源的情況下，價值幾何？

據麥肯錫公司估計，在石油和天然氣公司中產生的物聯網數據中，99%從未用于決策。與此同時，這些數據在獲取、處理和存儲方面帶來了實際成本，希望它能在未來提供價值。

人工智能（AI）和機器學習（ML）有助于檢查和排序堆積如山的數據，以產生可操作的見解。數據科學家已經開發了各種ML模型，以較少消耗和成本，預測設備故障和維護需求，優化遠程現場運營，并提高安全性。然而，我們持續看到位于供應鏈上、下游的石油和天然氣企業，仍在努力將這些模型應用到現實世界中。

根據筆者在多個行業從事物聯網工作的經驗，成功的關鍵不是在云端開發模型，而是在現場或靠近決策所需的數據源來部署模型。

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從邊緣數據中獲取更多價值

通常，有三個主要因素會阻止AI/ML從邊緣數據中獲取價值：1）設備之間的距離以及一致的互聯網連接；2）無法監控模型在實際工況下的持續性能；3）邊緣環境的計算約束性質。

碳氫化合物的勘探、生產、運輸和冶煉地點通常很偏遠。這意味著：

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為了部署在云中訓練的模型或將傳感器數據中繼回云端，該位置可能沒有所需的互聯網連接。

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連接可能不可靠，或者沒有足夠的帶寬實現上述功能。

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即使連接可用，將數據從源中繼到云端、運行模型，然后將結果回傳到地面設備的延遲也可能過高，尤其是用于控制回路的測量更是如此。

衛星互聯網服務可提供遠程連接，星鏈和OneWeb等下一代地球低軌道衛星提供了改進的帶寬和更低的延遲。然而，這些服務仍會受到惡劣天氣的影響，這可能會使正常運行時間低于關鍵運營所需的時間。解決方案是部署本地模型，無論是在設備上還是在現場的本地服務器上，都能提供一致的可用性和延遲，并在連接允許時傳輸監測和可觀測數據。

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模型的更新和監測

數據科學團隊很容易變得過于專注于部署、并在邊緣上運行模型，以至于他們忘記考慮一旦部署模型會發生什么事情。隨著環境的變化，訓練模型的條件可能不再適用。

考慮一個基于傳感器數據來預測某一設備何時可能發生故障的模型。隨著環境溫度的變化，來自傳感器的某些信號的重要性也可能發生變化。為夏季應用而建造的模型，可能需要在冬季較冷的月份進行升級。

進一步說，ML邊緣運營必須能夠監控性能，并將更新的模型推送到設備，以返回可觀測的數據來進行連續分析。可觀測性數據允許自動化工具執行連續的統計分析，將當前運行與先前的行為進行比較，以檢測數據或模型漂移（異常），并在問題轉化為故障之前發現問題。

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邊緣環境計算約束

邊緣設備經常受到CPU功率、內存和網絡帶寬的限制。將推理數據轉移到遠程數據中心是一種解決方案，但如果這會帶來太多延遲或需要比可用帶寬更多的帶寬，會發生什么？

ML團隊需要一定的靈活性，以便在任何地方、每個地方都能部署模型推送管道，從設備到云部署模型。然而，無論是在設備上、本地服務器上、附近的微型數據中心，還是在傳統的數據中心運行，都需要專門的ML推理引擎來在各種環境中高效、一致地運行，以提供數據科學家所需要的監測能力。

石油和天然氣對全球經濟至關重要。這些企業每天都面臨著各種各樣的挑戰，包括設備故障、泄漏、安全問題和經濟處罰。物聯網和AI/ML有助于其改善運營，但克服邊緣ML挑戰對任何成功部署都至關重要。

在邊緣而不是在云端部署可靠的平臺來運行ML，將有助于行業從更多的數據中獲取更大的價值，并提供關鍵的收益，如早期檢測故障、主動維護提醒、動態流量控制和泄漏檢測。