物聯網（IoT）解決了一個古老而又持續(xù)存在的問題：缺乏新的、更有效的低成本解決方案來及時獲取足夠數據。物聯網先通過增加數據數量和有用性來解決數據稀疏問題，然后，物聯網解決了數據可使用性問題，它使幾乎每個人都能以低廉的價格在任何地方使用。 

將物聯網的這些進步應用于一系列能源行業(yè)問題，可通過更好的數據創(chuàng)新，來幫助行業(yè)在較低油價情況下恢復盈利。

以下是物聯網如何促進上游能源行業(yè)創(chuàng)新的一些示例：

1、數據收集頻率

在物聯網出現之前，能源行業(yè)受到數據點稀疏，以及由于G昂資本和運營成本導致數據傳輸耗時過長的困擾。

借助物聯網解決方案，流速、壓力和溫度數據收集頻率現在可以達到每分鐘甚至每秒鐘一次，并且具有接近實時的數據可用性。更G頻率的數據能夠優(yōu)化諸如天然氣廠和管道等設施的運行。

2、傳感器成本

在物聯網出現之前，每個G端傳感器的成本超過1000美元，這使得它們在能源行業(yè)的廣泛應用變得不經濟。傳感器的G昂成本使它們只能用于G價值的加工設施，如SAGD生產基地和重油升J裝置。

憑借每個成本低于10美元的新型物聯網傳感器，即使是在油井和加壓站等價值較小的地點，也可以更廣泛地實施多個傳感器，以提G性能。

3、無處不在的數據網絡

在物聯網出現之前，G成本的專有或非標準通訊網絡使得能源行業(yè)收集傳感器數據變得不可行。

位于偏遠位置的物聯網設備現在可以收集油井和管道性能的數據。隨著互聯網的普及，數據通過負擔得起的標準化網絡發(fā)送到數據中心，以進行遠程監(jiān)控。而且，接近實時的數據可用性可提G產量、更好地控制運營成本并減少設備故障的影響。

4、云計算

在物聯網出現之前，計算硬件的G昂成本，以及計算環(huán)境的G運營成本阻礙了近實時計算在能源行業(yè)的廣泛應用。

物聯網硬件、集成軟件、數據中心管理軟件的成本降低，以及電力消耗的降低創(chuàng)造了基于云的計算。現在，基于云計算的共享運營成本模式使數據分析可用于多種應用，包括地震數據處理和儲層建模。

5、數據可視化軟件

在物聯網出現之前，原始而簡單的數據圖表軟件無法使能源行業(yè)從傳感器數據中獲得大量商業(yè)價值。

現在，新型GJ數據可視化軟件支持新一代能源交易和地下建模的可視化分析。

6、數據管理軟件

在物聯網出現之前，簡單而昂貴的數據存儲和數據管理軟件意味著在能源行業(yè)訪問傳感器數據需要花費大量成本和精力。

現在，新的GJ管理軟件可實現更好的物聯網數據管理，從而簡化應用程序的數據集成。