2009年11月9日，DNV（挪威船级社）在软件部在北京举行了大中国区年会，并向与会的行业用户推介了一款最新的石油石化行业生产性能预测软件Maros& Taro。

DNV软件部此次在中国市场推出的Maros& Taro是一款专门针对石油石化行业生产性能预测软件。尽管这款软件从1984年在英国推出以来，深得众多大型跨国上下游油气企业青睐，如壳牌石油、埃克森美孚、英国石油、康菲和道达尔等，但是在国内的油气企业中，这一产品的概念还未被普遍知晓。此次DNV可谓是填补了国内这一领域的空白。

什么是性能预测？

Performance Forecasting——性能预测是对真实世界的资产通过计算机模拟，预测其在整个生命周期内的性能表现，包括装置的可用性和利用率，系统的生产效率，维修资源的利用率，人员工作负荷，设备或装置的关键性，以及经济效益分析。并通过设备配置，操作流程，后勤供给优化分析，提升资产表现能力。

预测目标系统的整个生命周期的性能目标是否达到设计目标，在预测中考虑了诸如设备的可靠性、系统的设计布置、系统的设计生产能力、系统的维护后勤保障、石油天然气的储量、销售合同协议等等参数。

它的应用范围包括诸如单一处理模块的简单系统到整个一个国家的石油/天然气网络的复杂系统。PF还可以评估设计、维护和操作方法的改变对生产能力的影响和整个装置或系统可靠性的影响。在评估的基础上指出对系统和设备冗余的要求，以满足整个装置的可靠性、可用性和可维护性的要求，如下表。

性能预测这一理论最先被用于军工和航空航天等高精尖领域，这些行业耗资巨大，迫切需要提高资产的可靠性水平。随着近年来石油石化行业的发展，对于预测生产效率、资产维护要求和运营成本等方面的需求越来越迫切，客观上要求有这类软件专门服务于上下游油气企业。据介绍，Maros专门针对上游油气田开采及处理行业，具有定义井深剖面、油、水和气操作规则的能力；Taro则可应用于下游炼油化工行业，它的重要功能包括存储量管理、流量演算、进给优先级设定和物流等，是针对炼油厂、化工和石化工厂的复杂性而设计的。

Maros& Taro软件在中国的一次演练是2004年时，对春晓油气田进行的分析评估项目。DNV利用该款量化模拟工具，识别出了天然气开采从海上采气、海底管线输送到岸上净化分离全工艺流程中的生产瓶颈，即频繁使用的岸上净化设施并由此提出相应的工艺改进方案；同时量化分析结果也指出突发事件影响因素——台风等恶劣天气会造成断气情况发生，DNV因此建议制订相应的日常规章制度与应急处理机制以达到优化系统的目的。

生产性能预测原理

生产性能预测基于RAM（Reliability, Availability, Maintainability）技术和运筹学的理论基础，使用蒙特卡洛（Monte Carlo） 方法，以可靠性（Reliability）为数据基础，采用离散事件驱动的计算机模拟技术，对一个现实世界中的生产系统，建立一个与之相对应的逻辑系统计算模型，通过一系列的事件来模拟现实世界中的系统的行为特性，对这样一个系统的生命周期性能做出评估。