用于各种级别

壳牌全球解决方案已经使用DNV的软件工具Maros和Taro超过15年。其结果是极大地改善了底线。

Maros和Taro于2008年被DNV收购，目前已被世界能源行业的一些领先公司授权使用，包括雪佛龙、巴西石油公司和现代重工等。

休斯顿壳牌项目和技术系统可用性和性能高级可靠性建模工程师Celesta White表示，Maros是DNV为上游油气行业量身定制的基于ram的应用程序，Taro是为炼油厂、液化天然气供应链和石化工厂管理量身定制的应用程序，已在壳牌内部的各个级别使用。这些应用程序是DNV - Software公司性能预测产品线的一部分。历史上，在壳牌内部，它们主要用于设计阶段的项目保证，确保资产的设计能够满足其生产和/或可用性目标。

怀特表示:“在过去三到五年里，我们开始更广泛地使用Maros和Taro来运营资产。”“我们将它们作为战略运营工具，在了解与这些决策相关的风险的情况下，做出数据驱动的决策。我们甚至使用这些工具来验证和验证明年的商业计划。”

这些应用程序还用于量化和优先考虑可靠性改进计划。“为了提高可靠性，我们有很多事情可以做。我们应该优先考虑哪一个?我们利用它们来获得最大的收益。在Shell中，我们使用各种工具来分析系统可用性和性能。

我们今天所做的大多数新研究都是在Maros (内存分析)或芋头(炼油厂设计)。一些较新的应用，如可靠性主动优先级和业务规划，我们几乎只在Taro和Maros上做，”White说。

改善的底线

Shell利用Taro和Maros节省了多达10%的新项目资本支出，确定了产量增加10%的缓解方案，将合同存储成本降低了至多5%，并在不影响全球供应链绩效的情况下降低了5 - 10%的运输成本。多年来，使用Maros和Taro的资产的底线已经大大提高。

竞争优势

“Taro是市场上为数不多的能够确定涉及存储、物流和多种产品的复杂系统性能的工具之一。该工具本身内置了许多功能，并允许对复杂系统进行高效和有效的建模，”White说。

“Maros能够模拟多种流动剖面(石油、天然气和水)、燃除作业和供应安全。这是一个易于使用的工具，站点工程师可以很容易地更新和维护模型。这有助于将模型的所有权以及它们所能做出的决定，从建模专家转移到资产，”她说。

“有了这种方法和工具，我们就能把情感从决策过程中剔除。我们通过从可用性角度理解系统性能，为决策提供了定量基础。”

您如何减轻系统操作中的异常?你如何管理库存来缓解不安?“这是另一种复杂程度。它为我们的决策者提供了一幅尽可能接近现实的图景，包括所做决定所涉及的风险大小，”怀特说。

我们选择DNV RAM分析解决方案的原因:

• 行业领先的能力
• 能够影响和指导功能开发和改进
• 出色的客户支持和响应
• 能够将模型转移到资产

这是我们得到的结果:

• 节省新项目资本支出的10%
• 通过确定缓解措施，产量增加了10%
• 减少合同存储成本高达5%
• 降低运输成本5-10%