石油巨头的大数据
石油巨头的大数据
日常设备故障往往石油和天然气公司在停机和维修上花费了数百万美元.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,运营商可以在实际故障发生之前就计划好设备问题,找出可能的原因,并有战略地计划停机时间。这些技术的节省可能是巨大的。
对于石油和天然气行业的一些人来说,预测分析可能听起来很晦涩,但投资使用这一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,并对可能的危险信号进行最新的分析和警告。
预测分析提供的解决方案并不都是光鲜亮丽的——这些程序可能只是简单地指出某一特定机器上需要拧紧的螺丝。这些看似微不足道的修复可以防止磨损,为公司节省大量成本。
目前,只有不到三分之一的高管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各种方面领先。
- 地质解释:分析地质情况会给油井开发带来很大风险.任何真正的破土动工都是一件昂贵的事情,而通过预测页岩盆地在开采过程中的行为,地质模型可以限制相关的猜测。大数据提供了分析工具来创建响应灵敏和准确的建模系统。
- 新井投产:一旦选定井位进行建模和开发,还可以通过使用预测分析系统来改进新井的钻井和连接。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人工智能系统利用过去的经验为将来的收获。这些系统识别数据流中的模式,并将其与实时信息进行比较,可以在潜在问题出现之前就警告操作人员,极大地减少了解决问题的时间损失。
- 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。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。
- 预测设备故障:使用与钻井作业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的传感器和钻井设备,有助于发现趋势并提供可靠的解决方案。不仅如此,这样的数据还可以改变维护计划的方式,使之成为最能满足设备需求的模式。
- 智能管道:智能管道解决方案旨在提高人们对管道行业资产的决策。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。
由于预测分析仍处于早期阶段,很难知道它能提供的所有可能性。然而,在一些领域,该软件对油气行业的早期采用者来说肯定具有巨大的价值,在竞争中具有显著的优势。至少,该行业的高管可以从考虑将预测分析整合到他们的业务中获益。









