在(zai)生產井口、在(zai)管網(wang)閥站、在(zai)各類 SCADA 與 PLC 系(xi)統(tong)(tong)之(zhi)間(jian)，無(wu)數(shu)傳感器采(cai)集的時序數(shu)據(ju)，勾(gou)勒(le)出一(yi)幅智慧油氣(qi)田(tian)的實(shi)時全貌。但這(zhe)些數(shu)據(ju)，曾被傳統(tong)(tong)系(xi)統(tong)(tong)鎖(suo)在(zai)孤島(dao)，難以統(tong)(tong)一(yi)存儲、統(tong)(tong)一(yi)分(fen)析，更談不上實(shi)時響(xiang)應與預測預警(jing)。

在高(gao)成(cheng)本、高(gao)風(feng)險(xian)的油氣產(chan)業，數字化不該只(zhi)是“看得(de)(de)(de)到(dao)”數據，更(geng)應是“用得(de)(de)(de)起(qi)”“跑得(de)(de)(de)快”“算得(de)(de)(de)明”。

本期由 TDengine 解決方案架構師陳展隆帶來《TDengine 助力石油石化決勝 AI 時代》的深入分享，聚焦油氣領(ling)域的工業大數據挑戰(zhan)，揭(jie)秘如何用一(yi)套輕量、高效的時序平臺，推動智慧油氣田建設從(cong)“可(ke)視(shi)化”走(zou)向“可(ke)預測(ce)”。

本期亮點

• 為什么傳統架構在面對海量設備數據時頻頻“掉鏈子”？
• 如何借助時序數據庫 TDengine 構建全棧工業時序數據平臺，輕松應對高頻寫入、秒級查詢、數據同步與可視化？
• 頭部能源企業如何通過 TDengine 實現數據治理與智能預警閉環？
• 只需一條 SQL，設備預測性維護、產量預測、能耗管理都能搞定，AI 真有這么“接地氣”嗎？

適合誰來聽？

• 油氣行業信息化負責人：尋求高性能、低成本的國產化大數據解決方案
• 工業系統集成商 & 開發者：關注平臺能力、接口生態、部署靈活性
• 數據分析與運維人員：探索更智能、更實時的分析工具和告警機制