大石油公司的大数据

大石油公司的大数据

日常设备故障往往石油和天然气公司的停机和维修费用高达数百万美元。然而，它当然不必保持这种状态。事实上，通过采用预测分析软件或“大数据”解决方案，运营商可以在任何实际问题出现之前就对设备问题进行规划，找出可能的原因，并战略性地计划停机时间。这些技术的节省可能是显著的。

对于油气行业的一些人来说，预测分析可能听起来很晦涩，但投资使用该软件是一项战略性的业务举措，也是一项明智的投资。大数据使公司能够利用业务各个方面的大量可用信息，将其输入到识别所有噪音模式的程序中，并得出最新的分析和可能的危险信号警告。

预测分析提供的解决方案并不都是迷人的——程序可能只是指出特定机器上需要拧紧的螺丝。像这样看似微不足道的修复可以通过防止任何磨损来为公司节省大量资金。

目前，只有不到三分之一的高管正在使用大数据技术来改善他们的业务。通过应用这项技术，石油和天然气公司可以在许多方面取得领先。

• 地质解释:地质分析在油井开发中具有很大的风险。任何真正的突破性进展都是一件代价高昂的事情，而地质建模可以通过预测页岩盆地的开采行为来限制猜测。大数据提供了分析工具来创建响应迅速、准确的建模系统。
• 新井交付:一旦对一个位置进行建模并选择进行开发，就可以通过使用预测分析系统来改进钻井和连接新井。为了减少新井的非生产时间，作业者可以使用基于案例的推理方法人工智能系统利用过去的经验获取未来的收益。这些系统可以识别数据流中的模式，并将其与实时信息进行比较，从而在潜在问题出现之前就向操作员发出警告，从而大大减少了解决问题所浪费的时间。
• 井场优化:大数据技术允许公司分析大量数据，以优化提取过程的其他方面。不受数据集的限制，公司不仅可以优化钻井，还可以优化井距和完井技术。
• 设备故障预测:使用与油井交付相同的模式识别技术，石油公司可以利用信息来了解特定设备是否存在故障风险。这种集成将依赖于井内传感器和钻井设备，有助于发现趋势并提供可靠的解决方案。不仅如此，这些数据还可以改变维护计划的方式，以最佳方式响应设备需求。
• 智能管道:智能管道解决方案旨在改善管道行业中有关资产的人工决策。通用电气和埃森哲设计的软件旨在大规模工作，包括企业资产管理、风险建模工具、监控和警报，并专门针对管道需求量身定制。

因为预测分析仍处于早期阶段，所以很难知道它能提供的所有可能性。然而，对于油气行业的早期采用者来说，在一些领域，该软件可以保证具有巨大的价值，在竞争中具有显著的优势。至少，该行业的高管会从考虑将预测分析整合到他们的业务中受益。