利用IT/OT融合技术，通过监控和数据采集（SCADA）软件、用于边缘计算的工业PC、机器学习软件和云连接，有助于创建可持续的应用。
一个测量和去除天然气中硫化氢（H2S）的过程，使用了传感器、用于边缘处理的工业计算机（PC）、基于云的应用程序、机器学习以及监控和数据采集（SCADA）系统，来处理化肥和其它应用的农业级元素硫。自动化系统将手动测量和总劳动力成本降低了75%，使工厂更具成本效益。
测量和去除天然气中的硫化氢
硫化氢是一种易燃的无色气体，对人类安全、法规遵从性和基础设施完整性都会产生巨大影响。这种有毒气体，存在于全球约40%至60%的天然气井以及北美几乎所有的气井中，具有特有的臭鸡蛋味，是一种刺激性和化学性窒息剂，会影响中枢神经系统和呼吸。必须从天然气中去除有毒气体，有多种去除硫化氢的技术。
虽然存在可以直接从气体中去除硫化氢的化学物质，但处理起来可能昂贵且危险。这种化学品只有在处理低浓度硫化氢时才具有成本效益。如需处理大量硫化氢，则需要建造大型工厂来去除这些有毒化学物质。大多数气井只有中等含量的硫化氢，其规模不足以建造5000万美元的设施，也不足以用10美元/磅的化学品处理。在这两种选择之间，并没有太多好的技术可以有效地去除硫化氢。
图1：通过在工业PC上运行Python脚本，使Streamline Innovations能够执行复杂计算，其中包括集成天气预报。当蜂窝调制解调器关闭时，Moxa的计算机会记录数据，并在调制解调器恢复后立即将其传输到云端。
本文图片来源：Moxa
用于脱除硫化氢的新型化学工艺和控制系统
Streamline Innovations公司显著改进了氧化还原过程，并创造了市场上最高效的硫化氢处理解决方案之一。他们的Valkyrie硫化氢气体和酸性气体处理系统采用了最新的化学工艺和先进的控制系统，可以在单井以及整个油田的规模上去除天然气中的硫化氢。与所有其它竞争产品相比，它可以从天然气流中去除100%的硫化氢，帮助客户大大降低了运营费用。最重要的是，Valkyrie系统将硫化氢转化为农业级元素硫，这使土壤修复、作物肥料和害虫防治受益。
到目前为止，在位于美国得克萨斯州和新墨西哥州的工厂内，Streamline Innovations已经生产了超过2000万磅的硫，并正在向国际市场、沼气处理和炼油厂处理领域扩张。如果不经处理，这些硫会转化为二氧化硫，成为酸雨的主要来源。
氧化还原过程控制系统面临的挑战
氧化还原过程需要进行精确的化学反应。然而，很难对这氧化和还原这两个过程进行最佳控制。使其更具有挑战性的是，天然气中的硫化氢浓度和流速各不相同。因此，需要不断调整添加到气体中的化学试剂的数量。如果添加过多，化学过程可能会停止。如果添加量太少，那么一些硫化氢可能会进入管道。出于这个原因，在旧的工艺中，该领域的专家需要每隔几分钟就检查一次浓度和流速。
不幸的是，专家们无法一直呆在天然气设施现场，甚至不能经常前往，尤其是偏远油井的小型装置。Streamline公司的Valkyrie工艺，以智能和严格的化学控制取代了“该领域的专家”，使化学过程能够在没有人为干预的情况下，保持化学制剂的平衡。
起初，该公司测试了一个基于标准PLC的自动化平台，但它无法执行复杂的计算和基于模型的控制。他们还定制了一台OPC服务器，可以与云服务器通信，但它没有身份验证和安全保护。为了探索并找到理想的解决方案，Streamline又花了半年时间，接触几乎所有品牌的解决方案。功夫不负有心人，终于找到两家自动化公司可以帮助改进控制和自动化过程、数据收集和远程控制，以解决氧化还原面临的挑战，减少可变性并稳定化学过程。
找到合适的边缘处理技术
Streamline公司使用安装在坚固耐用的工业PC上的SCADA软件，这些PC通过消息队列遥测传输（MQTT）通信协议与服务器通信。MQTT允许在不消耗太多带宽的情况下传输相关数据，这意味着使用偏远地区的蜂窝数据，通常足以支持运营。由于管理数据可能是一项挑战，因此在边缘和云之间进行智能分层计算。相比之下，复杂的计算（如模型预测控制）需要历史数据，因此可以在云端进行。
电机振动系统会产生大量的亚秒级数据，由于传输这些数据所需的带宽太大，因此无法将所有数据都发送到云端，所以数据是在边缘处理的。找到合适的边缘处理技术对于运营成功至关重要。
图2：Streamline Innovations利用在Moxa计算机上运行的SCADA软件，该软件通过MQTT通信协议与Ignition服务器通信。通过运行完整版本，Streamline可以扩展Ignition软件，其透视模块通过本地Wi-Fi网络部署。
自整定模糊逻辑控制系统集成天气数据
这种工业PC还可以运行Python脚本，使Streamline公司能够执行复杂的计算，其中包括集成美国国家气象局的天气预报，以帮助确定最佳运行温度。而单独使用PLC则无法进行这些计算。在Python上运行的机器学习和模糊逻辑算法，提供了先进的控制效率和自整定系统，改善了运营效率。
“环境温度和湿度会对硫的生产产生很大影响。机器学习帮助我们预测温度，并允许我们调整表面活性剂和pH水平，以获得更优的性能。例如，如果温度在接下来的6小时内下降，即使环境温度很好，我们也会开始加热我们的装置，” Streamline Innovations公司首席技术官Peter Photos博士解释道。
Photos补充道，“信息技术（IT）和运营技术（OT）的融合，是我们能够以小得多的规模开发这项技术的主要原因之一。从IT的角度来看，使用API进行天气预报可能是一个微不足道的计算。但就OT应用而言，在过去，油田中并没有可靠的坚固设备来实现该过程。”
无线通信取代现场流量测量
现在，Streamline公司采用强大的工业PC，利用简单的IT实践，将IT融入到OT。这些获得Class I, Div 2 认证的坚固型计算机，可以从PLC收集数据并将其转换为有用的关键性能指标（KPI）。KPI数据传输到云端，由云服务器将数据分发给用户。当蜂窝调制解调器关闭时，工业PC会记录数据，然后在调制解调器备份后立即将其传输到云端，以确保OT设备的最大正常运行时间。Photos表示，“这意味着系统正在自我监控，展示了与工业PC架构的连接能力。”
此外，Streamline公司通过运行完整的SCADA软件对其进行扩展，该软件通过本地Wi-Fi网络部署模块。它允许用户访问装置，包括装置的完整HMI和装置附近任何计算机的历史现场数据。这意味着在进入现场后不久，运行人员就可以从车上的笔记本电脑上访问该装置。这实际上消除了对专用HMI的需求。
此外，蜂窝通信模块允许用户从任何地方访问相同的HMI，这意味着从集中控制室甚至运行人员的手机上，都可以像在现场一样进行查看和控制。从而大大消除了运行人员进入现场的需要，例如，装置停机或有报警触发。他们可以在家里或办公室，用手机远程重启设备。
强大和高效的数据收集系统
利用Moxa和Ignition的解决方案，Streamline Innovations不需要那么多的职员工来管理这些装置，因此劳动力成本降低了75%。不再需要员工不断更新流速和化学添加剂数据。由工业PC进行计算，可提供最大化的正常运行时间。
此外，在过去，Streamline公司无法解决几个变量，如温度和湿度变化等，这些变量可能会影响化学过程中的用水量。现在，他们可以了，因为在工业PC上运行的SCADA脚本的帮助下，机器学习已被添加到模型预测控制中。“我称之为边缘的荣耀。这是一场数据革命。它有助于Streamline推出革命性的硫化氢去除技术。”Photos补充道。
强大的数据收集系统提高了运营性能，数据集成使公司的每个分支机构都从中获益。这些数据可用于维护计划、设计更高效的装置，以及公司范围的业务模型的计算。未来，完全集成的数据将有助于实现业务的自动化，使公司的各个层面都能做出数据驱动的决策。
经过改进的Valkyrie系统采用了先进的自动化技术，为Streamline Innovations及其客户带来了诸多好处，包括节约成本、减少劳动力、提高正常运行时间以及从系统中高效收集信息，以持续改进运营。该公司计划利用其解决方案团队和经验帮助客户解决工业市场面临的挑战，将Valkyrie技术的使用范围扩大到更多领域。