نگهداری پیش بینانه مبتنی بر اینترنت اشیا برای کنترل مصرف گاز  کمک بزرگی به صنعت نفت و گاز می کند. و باعث  به حداقل رساندن زمان خرابی های غیرمترقبه می شود.براساس گزارش کیمبرلیت، فقط 3.65 روز خرابی غیرمترقبه در سال می تواند برای یک شرکت نفت و گاز5.037میلیون دلار  هزینه دربرداشته باشد. یک شرکت نفت و گاز به طور متوسط حدود 52 روز خرابی غیرمترقبه در سال تجربه میکند. که می تواند 38میلیون دلار ضرر برای شرکت داشته باشد. در برخی موارد، این رقم می تواند به 88 میلیون دلار برسد. که شرکت ها برای از بین بردن خطر خرابی غیر منتظره تجهیزات و به حداکثر رساندن بازده دارایی ها، به دنبال روش های جدید و کارآمدتر تعمیر و نگهداری هستند.

به طور خلاصه، داده های نگهداری پیشبینانه از حسگرهای موجود بر روی تجهیزات مانند دما، لرزش، سنسورسرعت جریان و غیره به دست می آید.با استفاده از اینترنت اشیا و این داده ها ناهنجاری موجود در عملکرد تجهیزات را نشان داده و امکان پیشبینی خرابی قطعه ای از تجهیزات را در دوره زمانی مشخص به کمک یادگیری ماشین و مدل های پیشبینی، فراهم می کنند.

به طور متوسط، 42 %تجهیزات توسعه، اکتشاف و حفاری بیش از 15 سال قدمت دارند. و تنها77 %با حداکثر بهره وری کار می کنند.

 از نگهداری پیشبینانه بر مبنای اینترنت اشیا علاوه بر کنترل مصرف گاز برای نظارت بر سلامت تجهیزات اکتشاف، توسعه و حفاری و همچنین اجزای آن استفاده می شود مانند: پمپ های غوطه وری، جداکننده ها، و لوله های گاز کندانسورها، شیرهای فشار، مبدل های حرارتی،کمپرسورها، توربین ها، و غیره.

به همین منظور، نقاط احتمالی خرابی مجهز به حسگرهای فشار، دما، گشتاور،لرزش، سرعت جریان و سایر سنسورها هستند. یک راه پیشبینی تعمیر و نگهداری این است که داده های حسگرها جمع آوری شود تا با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین ومدل ها، خرابی تجهیزات پیشبینی وهشدارهای اولیه ارائه شود.

از اینترنت اشیا برای اطمینان از ایمنی و امنیت خط لوله ها، در سیستم های تصفیه روغن نفت و تجهیزات تصفیه گاز استفاده می شود. سنسورهای صوتی توزیع شده فیبر نوری، سنسورهای مافوق صوت وسیستم های سنجش دما، تغییرات سیگنال های نشت مایع (به عنوان مثال نفت خام) را تشخیص می دهند.

در این سیستم ها،کابل های سنجش هیدروکربن برای تشخیص نشت هیدروکربن استفاده شده است. داده های سنسورها با داده های متنی (به عنوان مثال داده های موقعیت جغرافیایی، هواشناسی و غیره) ترکیب شده است. و بر اساس مدل های پیشبینی تجزیه و تحلیل می شوند. در صورت وجود انحراف غیر طبیعی در داده ها سنسورها هشدار می دهند. و متخصصان تعمیر و نگهداری را از نقص لوله مطلع می کنند.

یکی از مهمترین دلایل خرابی، کمبود تجهیزات یدکی در پالایشگاه است. برخی از مهم ترین و مؤثرترین اجزا در نگهداری، پمپ ها و کمپرسورهای موجود در واحد های تقطیر روغن distillation oil units ،واحدهای تصفیه خوراک دیزل dieselunits hydrotreating ،واحدهای ترک خوردگی fluid catalytic cracking units کاتالیزوری سیال   و واحدهای بازیابی گوگردunits recovery sulfurو همچنین پیش گرم شدن قطار در واحد های جداسازی اولیه هستند.

ترکیب داده های حسگرهای لرزش، دما و نرخ جریان متصل به پالایشگاه ها امکان پیش بینی خرابی یک قطعه را قبل از بروز مشکل می دهد.