）解决了一个古老而又持续存在的问题：缺乏新的、更有效的低成本解决方案来及时获取足够数据

　　）解决了一个古老而又持续存在的问题：缺乏新的、更有效的低成本解决方案来及时获取足够数据。物联网首先通过增加数据数量和有用性来解决数据稀疏问题，然后，物联网解决了数据可使用性问题，它使几乎每个人都能以低廉的价格在任何地方使用。

　　将物联网的这些进步应用于一系列能源行业问题，可通过更好的数据创新身边混搭创新的例子，来帮助行业在较低油价情况下恢复盈利。

　　在物联网出现之前，能源行业受到数据点稀疏，以及由于高昂资本和运营成本导致数据传输耗时过长的困扰。

　　借助物联网解决方案应用创新方法，流速、压力和温度数据收集频率现在可以达到每分钟甚至每秒钟一次，并且具有接近实时的数据可用性。更高频率的数据能够优化诸如天然气厂和管道等设施的运行。

　　在物联网出现之前，每个高端传感器的成本超过1000美元，这使得它们在能源行业的广泛应用变得不经济。传感器的高昂成本使它们只能用于高价值的加工设施，如SAGD生产基地和重油升级装置。

　　凭借每个成本低于10美元的新型物联网传感器，即使是在油井和加压站等价值较小的地点，也可以更广泛地实施多个传感器，以提高性能。

　　位于偏远位置的物联网设备现在可以收集油井和管道性能的数据。随着互联网的普及，数据通过负担得起的标准化网络发送到中央数据中心，以进行远程监控身边混搭创新的例子。而且，接近实时的数据可用性可提高产量、更好地控制运营成本并减少设备故障的影响应用创新方法。

　　在物联网出现之前，计算硬件的高昂成本，以及计算环境的高运营成本阻碍了近实时计算在能源行业的广泛应用。

　　物联网硬件、集成软件、数据中心管理软件的成本降低，以及电力消耗的降低创造了基于云的计算。现在，基于云计算的共享运营成本模式使数据分析可用于多种应用，包括地震数据处理和储层建模。

　　在物联网出现之前，简单而昂贵的数据存储和数据管理软件意味着在能源行业访问传感器数据需要花费大量成本和精力。

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