各种层次使用

Shell全球解决方案使用DNV软件工具Maros和Taro超过15年结果大大改善底线

Maros和Taro于2008年由DNV收购,目前持有世界能源行业主要公司许可,包括Chevron、Petrobras和现代重工等

Celesta White高级可靠性建模工程师休斯敦壳项目技术应用称,Maros-DNV内为上游油气产业定制的RAM应用和Taro-为炼油厂定制的LNG供应链和石化厂管理-已在shell内部不同层次使用应用部分DNV-软件性能预测产品线壳牌公司历来主要用于设计阶段项目保证,确保资产设计能实现生产和/或可用目标

White表示:「过去三至五年中,并理解与这些决策相关的风险并验证下一年商业计划

应用软件还用于量化可靠性提高举措并优先排序长长链表能提高可靠性哪些优先级优先级我们用它来大爆炸壳牌公司使用各种工具分析系统可用性和性能

我们今天完成的大多数新研究都分布在Maros内存分析或taro炼油厂设计)某些更新应用-例如可靠性优先排序和业务规划-我们几乎完全在Taro和Maros使用,

改善底线

壳牌公司使用Taro和Maros省下新项目10%资本支出,确定将产量提高10%的缓解选项,将承包存储成本降低5%并在不影响全球供应链性能的情况下将运输成本降低5-10%多年来,马罗斯和塔罗使用的资产底线大为改善

竞争优势

Taro是市场上少数工具之一, 能够判断复杂系统性能, 包括存储、物流和多项产品多功能嵌入工具本身, 并允许高效高效建模复杂系统,

Maros有能力建模多流剖面图(石油、天然气和水)、燃烧操作和供应安全工具易用 模型很容易更新 由工工维护帮助转移模型所有权和决策从建模专家转到资产上,

使用此方法工具, 我们从决策过程中解析情感提供量化决策基础 从可用角度理解系统性能

如何减轻系统操作中的烦恼如何管理盘点以缓解烦恼并存复杂度包括决策所涉风险量”。 White表示

为何选择DNV内存分析解法

• 行业引导能力
• 可影响并引导功能开发
• 杰出客户支持响应
• 可向资产转移模型

这就是我们所得

• 新项目高达10%资本支出
• 增产高达10%,确定减量选项
• 承包存储成本降低5%
• 运输成本降低5-10%