在下游，需要維護的一些最關鍵和最常見的部件是石油蒸餾裝置、柴油加氫處理裝置、流化催化裂化裝置和硫回收裝置中的泵和壓縮機，以及原油裝置中的預熱機組。

將來自潛在故障點的振動、溫度和流量傳感器的數據與生產和環境數據相結合，并將這些數據與預測模型相關聯，煉油廠就能在問題出現之前預測部件是否可能出現故障。

好處

應用工業物聯網驅動的預測性維護解決方案有助于石油和天然氣公司獲得巨大收益，包括：

▲提高資產可靠性并推動成本節約

物聯網驅動的預測性維護解決方案有助于石油和天然氣公司在設備故障對其公司的安全水平和利潤產生重大影響之前進行預測。施耐德電氣公司報告稱，應用物聯網支持的預測性維護解決方案可幫助公司節省400萬美元。

▲提高運營效率

物聯網驅動的預測性維護解決方案通過提高操作的靈活性和敏捷性來提高資產利用率和生產力。（來自物聯之家）通過比較多種設備的運行數據，物聯網解決方案有助于評估機器的利用率，確定最佳性能周期，并建立最佳實踐，以改善整個油氣供應鏈（從勘探到精煉）的性能。

▲減少環境足跡

雖然石油和天然氣行業產生了29%的甲烷排放，但甲烷的溫室效應是二氧化碳的86倍。僅在美國，由于泄漏，石油和天然氣行業每年都會向環境中排放100萬噸甲烷污染物。工業物聯網幫助石油和天然氣公司識別并減少管道泄漏，從而減少對環境的破壞。

挑戰和局限性

盡管石油和天然氣行業是預測性維護解決方案的最有希望和最成功的采用者，但仍有一些局限性使采用變得復雜：

▲將傳統設備連接到物聯網解決方案

石油和天然氣公司多年來一直在使用諸如SCADA（監控和數據采集）這樣的管理系統。然而，80%的傳統設備連接到本地網絡，并且不能跨TCP/IP網絡運行。盡管有物理網關可以在傳統系統和新協議之間轉換，但集成挑戰仍有待解決。

▲需要有足夠數量的資產數據

為了進行可靠的預測，需要在機器的整個生命周期中收集傳感器數據集，并指示可識別的故障。收集所需的數據量可能需要長達一年的時間，這可能會延遲解決方案的實施。

▲在網絡覆蓋率低的地區工作

石油和天然氣作業需要多種多樣的復雜資產，這些資產往往在網絡信號差的偏遠、難以進入的地區運行。通信網絡中斷可能會導致資產數據不可用或延遲可用，從而導致錯過故障信號，并最終導致設備故障。

總結

物聯網驅動的預測性維護可用于提高整個石油和天然氣行業的設備可靠性，從勘探和開采開始，經過存儲和運輸，直到精煉和加工。美國能源部表示，將物聯網驅動的解決方案應用于設備維護，有助于石油和天然氣公司將產量提高25%，維護成本降低30%，設備停機時間減少45%。