油田經過多年的生產建設，在站庫數字化建設方面都已經開發了一批具有代表性的信息系統，比如某油田系統已經具備了六大物聯網系統：油水井生產信息采集與管理系統、注水泵站能耗監控系統、生產電力采集與分析平臺、管道泄露報警系統、工業視頻監控管理系統、地理信息系統。
這些系統應用效果較好，但距離提升管理水平、實現本質安全的管理要求還有一定差距。另外，這些系統還是傳統的信息化系統建設模式，并沒有采取先進的大數據技術，去挖掘各種過程數據所蘊含的價值，也沒有對不同子系統的數據進行關聯分析處理。
艾默格科技作為一個新興的AI和大數據高科技企業，在大數據方面集聚了業內一線的技術人才，在各項大數據核心技術（大數據管理系統、集群存儲、數據繼承、文本挖掘等）也有了強大的技術儲備。目前艾默格科技與相關合作伙伴一起合作，在將大數據技術應用于油田生產安全風險預警和管控管理方面取得了積極進展。這套系統以實現生產平穩運行、隱患早期智能預警、生產過程可控、問題快速處置、強化安保措施、提高生產效率為目標，通過物聯網技術與大數據、知識圖譜、數字孿生等新技術的對接與融合，開展站庫生產運行安全環保預警可視化管理系統示范工程建設，創新站庫安全風險預警和管控管理模式，提高站庫HSE安全管理技術水平，達到示范與推廣的目的。
具體來講，該大數據安全預警系統有以下幾大功能模塊：
建立基于大數據分析、數字孿生、知識圖譜等新技術的智能安全預警模塊，實現站庫在特殊工況下的應急能力預警、溢罐預警、應急時間計算及應急預案與措施的智能推送。
建立站庫生產運行的系統仿真模型，用戶可對站庫各類異常工況進行模擬仿真，并實時計算不同應急工況下應急能力。同時可對各生產節點設備運行參數閾值進行智能化的調節。
建立站庫安全管理專家知識庫，利用知識圖譜等新技術，整合站庫現有各類知識資源，實現知識資產的有效利用。
建立設備檢維修管理模塊，實現基于時間的設備檢維修周期提醒，減少非計劃停機。
建立設備預測性維護模塊，利用大數據分析技術，實現注水泵的預測性維護與故障診斷；
基于三維組態軟件，實現站庫關鍵生產工藝流程的三維可視化展示，實現生產運行指標的可視化分析。
集成現有安全管理相關系統，包括危險場所管理、管道泄漏、陰極保護、視頻監控、GIS系統、人員動態管理等自建系統，實現相關功能模塊的統一展示。
