物聯網（IoT）解決了一個古老而又持續存在的問題：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問題，可通過更好的數據創新，來幫助行業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創新的一些示例：

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送到數據中心，以進行遠程監控。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，以及計算環境的G運營成本阻礙了近實時計算在能源行業的廣泛應用。

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從傳感器數據中獲得大量商業價值。

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。