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Dans l'industrie pétrolière et gazière et, plus généralement, dans les industries de transformation, les mesures constituent la base pour contrôler la production et assurer des opérations sûres et efficaces.
De nos jours, la plupart des mesures de processus (températures, pressions, flux, etc.) sont numériques. Ces données sont rassemblées et acheminées vers des systèmes de contrôle et se retrouvent dans des bases de données historiennes (historien des procédés, historien des réservoirs, etc.) où elles sont archivées sous différents formats (décimal, binaire, texte, etc.) une mesure ou plus par seconde).
Certaines mesures restent cependant manuelles et se retrouvent dans différents types de bases de données: bases de données de laboratoire, bases de données de production, fichiers, etc., mais à une fréquence plus faible (une par heure).
Cela conduit à une situation où les données de mesure sont stockées disséminées, non structurées et non qualifiées.
Dans ce contexte, il est toujours difficile pour les ingénieurs de surveillance de rassembler des données dans le but d'obtenir une image complète et fiable des opérations. Et même si cela est réalisé, il faut habituellement beaucoup de temps après que des mesures appropriées aient été prises
Le traitement de la quantité toujours croissante de données nécessite le suivi et l'appréciation de la qualité des données au fil du temps ... puisque des données médiocres signifient de mauvaises décisions qui, à leur tour, signifient des pertes de profits ou simplement des pertes.
Pour citer Sun Tzu: "La règle est que le général gagnant est celui qui est le mieux informé".
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