行业动态

　　过程仪表中的人工智能

　　数据瓶颈可能使人工智能无法充分发挥其潜力，但人工智能在运营中的使用正在加速。

　　不久前，*终用户告诉供应商停止提供更多数据，除非他们能够轻松地向他们解释如何使用这些数据来提高他们的底线。也许大数据太大了？

　　进入人工智能。

　　现在算法可以吞噬千兆字节的数据并做出提高生产力的决策，通常会找到传统方法无法找到的独特方法。现在有了人工智能，更多的数据是关键。那么五年前对大数据的犹豫是否会减缓提供更多数据的设备的发展？可能不会。

　　以超声波和科里奥利流量计等智能过程仪表为例。两者都提供了丰富的诊断信息，而不仅仅是它们的主要测量值。几十年来，每个供应商都会谈论“进入流程的窗口”。在人工智能可用之前，所有信息的使用仅限于特定个人的知识或这些供应商提供的有限程序。这使得扩展知识几乎是不可能的，并且诊断中信息的真正潜力遥不可及。

　　Baker Hughes 使用他们的火炬流量计诊断技术来扩展该知识的*个很好的尝试。 使用诊断控制客户燃烧的效率，确保减少排放的温室气体。

　　由于所有这些数据都已经在仪器中可用，现在*困难的部分是将它们全部放入资产管理系统、DCS 或云中，并可供算法使用。专有协议、数字基础设施的拼凑以及对安全性的正确关注都造成了瓶颈。

　　我们现在看到了*场满足人工智能需求的革命。