此高（gāo）科技（jì），或帶來新的石油革命：BP、殼牌、GE油氣已搶先使用

當今全球石油行業掀起了探（tàn）索新技術的熱潮。毫不誇張地說，是否有技術降低油田（tián）開采成本，關係著企業的存亡。

在眼花繚亂的石油新技術（shù）中，有這（zhè）麽一項科技，可能掀起石油行（háng）業成本革命。BP、殼牌、GE、斯倫貝謝等石油（yóu）巨頭，已搶先研發應用。

關於石油技術發展的大方向，當今的熱門是如何降本增效（xiào）。關於通過技術降本（běn）增效，近年來呼聲最高的莫過於“大數據”。

大數據，Big Data，可謂當今全球的熱門科技之（zhī）一。在計算（suàn）機信息產業蓬勃的今天，幾乎（hū）每（měi）個行業都想和“大數據”沾邊，石（shí）油工業也（yě）不在（zài）例外。

著名石油專家、美國劍橋能源研究會主席丹尼爾耶金，在2017年初曾公開表示，大數據將是繼水平井鑽（zuàn）井和水力壓（yā）裂之後，石油行業（yè）最具革命性的技術。

谘詢（xún）機構Credence Research曾發布市場報告稱（chēng），從2016年到2023年，油氣行業大數據市場的年複合增長率將達到17.3%。到2023年，整個油氣行業的大數據市場將達到335億美元。

傍上大（dà）數據，石油仿佛就增強了幾分科技感。大（dà）數據在石油行業究竟能（néng）做（zuò）什麽，至於像頁岩油氣開采技術一樣，為石（shí）油帶來一場革命？在得出結論之前，不妨（fáng）看看，時至2017年（nián），大數據究竟在石油行業做了什麽。

◆◆◆

大數（shù）據（jù）如何牽手石油（yóu）？

就目前來看，大數據在石油（yóu）領域（yù）的應用，業內普遍（biàn）認為體現（xiàn）在3個方麵：

• 提高油氣勘探效率

• 識別作業設備（bèi）健康風險

• 預測石油（yóu）市場的需求（qiú）變化

提高油氣勘（kān）探（tàn）效率

大數據應用於石油勘探（tàn），殼牌石油可（kě）謂走（zǒu）在最前（qián）列（liè）的企（qǐ）業之一。

殼牌石油曾和惠普（Hewlett-Packard）開展合作。利用惠普製造的光纖，殼牌將現場獲得的地（dì）震勘（kān）探數據上傳到亞馬遜雲服務器（AWS）。

大量數據被匯聚到一起，不僅能（néng）夠更（gèng）精確地（dì）確定油氣的儲量，地質學家還能對全世界不同地區的油田進行比較，從（cóng）而（ér）更精確地確定鑽井的最佳位置。

值得注意的是，石油大（dà）數據，並非單純地通過計算機和物聯網技術收集（jí）數（shù）據。大數據更加強調的，是對大量數據進行相關性分析。發現大量“看似（sì）無關（guān）”的（de）數據當中的（de）“相關（guān）性”，指導石油開發生產，而這是（shì）傳統（tǒng）的石油專家無法做到（dào）的（de）。

所以為了（le）更好利用這些數據，殼牌還同IBM、夢工廠開展了合（hé）作，以求優化組織、描繪這些數據，發現其大量數據之間的潛（qián）在相關性（xìng），進一步挖掘其價值。

2014年（nián），殼牌曾計劃將惠普製造的（de）光纖，應用於大約1萬口井。

識別作業設備健康風險

在（zài）傳統的（de）石油生產活動中（zhōng），設備的意外故障常常令生產商頭疼不（bú）已。例如一個（gè）海上鑽井平台每天的運營費用（yòng）超過幾十（shí）上百萬，一旦（dàn）某個設備出現損壞無法作業（yè），將造成巨大的經濟（jì）損失。

如（rú）何（hé）確（què）定設（shè）備的（de）檢修周期（qī）是非常困難的問題，很多（duō）時候不得不等到設備突然損壞之後（hòu），才進行（háng）設備維修保養。

所以大數據在（zài）石油領域第（dì）二大應用便是設備檢測，通過對設備運營數據的智能化分析識別，能夠對設備故障（zhàng）進行（háng）提前預警，大數據係統會（huì）提（tí）醒作業者何時進行設備維（wéi）修或更換，從而（ér）實現無效作（zuò）業時間的減小。石油巨頭BP最近就率先開（kāi）啟了大數據（jù）在這一領域的規模化應（yīng）用。

在2016年11月，石（shí）油（yóu）巨（jù）頭BP和通用電氣（qì）（GE），聯合發布了全新數字解決方案——Plant Operations Advisor（POA）。這（zhè）一數字解決（jué）方案首先應用（yòng）於（yú）BP在墨西哥灣的海上平台（tái），其計劃在接（jiē）下來幾年在全球進行（háng）推廣。

這一（yī）係統的（de）應用，意在減少意外非作業時間，提高作業設備（bèi）的穩（wěn）定性，幫助工程人員快速做出（chū）決策。

POA結合了GE的Predix和資產性能管理（Asset Performance Management，APM）係統。POA能夠（gòu）迅速將油氣生產設備的（de）作業（yè）數據集成起來（lái），向工程師發送警告和分析報告，使得工程（chéng）師能夠及時掌握作業情況。這套係統不僅能夠快速獲得實時數據，還能夠結（jié）合曆史數據進行分析（xī）決策。

 預測石油的市場需求變化

從石油的勘（kān）探開發，到石油煉製，再到運輸銷售，需要經曆極其複雜的流（liú）程。石油（yóu）生產商往往難以對石油市場的需求變化及時作出反應，不能根據諸如國際油（yóu）價變化之類的信息快速調整生產（chǎn）。

有（yǒu）業（yè）內人士提出遙想，通過大數據技術，油井未（wèi）來甚至可（kě）能根據國（guó）際油價自動調節其產量。有了大數據技術支持，對（duì）市場情（qíng）況的及時反應（yīng），甚至還可（kě）以影響到石（shí）油區塊的並購和後期開發。

殼牌石油還曾提出，通過應用特殊（shū）算法，對油氣物流的過程進行分析，具體包括運（yùn）輸成本、生產成本、經濟因素、需求（qiú）因素甚至是天氣因素。對這些數據進行分析，可（kě）以幫助決（jué）策油品（汽油、柴油）的運輸調配和定價。

中石油、中石化都同阿裏巴巴進行過溝（gōu）通合作。中石油、中石化在國內擁有大量加油站，這些加油站可產生大量數據。業內不少分析指出，兩大石油（yóu）公司未來可能利用大數據技術挖潛這些數據的價值，升級其下遊業務，促進油品的銷售。

◆◆◆

擁抱大數據的油服公司

在大數據概念盛行的今天，各大（dà）油服公司也在積極擁抱這項技術。

世界第一大油服公司斯（sī）倫貝謝（xiè），就（jiù）同互聯網（wǎng）巨頭Google開展了大數（shù）據領域的合作（zuò）。對石油勘（kān）探地震數據（jù）的處（chù）理，斯倫貝（bèi）謝已在使用Google雲端服務。

Ashok Belani在Google Next2017大會

在2017年（nián）3月份舉（jǔ）辦（bàn）的Google Next2017大會上，斯倫貝謝執行技術副總裁 Ashok Belani進行了演講。其介紹了斯倫貝謝在高性能計算（HPC）基礎設施的發展， 以及雲環境如何通過增強作業的靈活性（xìng）和規模性實現效率的提高。斯倫貝（bèi）謝在美國矽穀的（de）軟件技術創新中心，將為其提供支持。

斯倫貝謝軟（ruǎn）件技術創新中心（STIC）建立（lì）於2014年，其專注於研究高性能計算、雲（yún）、大數（shù）據、物（wù）聯網、工業互聯網轉件等技術的應用。

而即將（jiāng）完成合並的GE油氣和貝克休斯，未來也（yě）必將成為石油大數據領域（yù）的強勁選手。在GE收購貝克休斯之初，GE就表明了將利（lì）用其（qí）強大的智能化（huà）技術升級油服（fú）產業的決心。

2017年（nián）的5月（yuè）10日，IBM和油服公司KBR宣布開展合作，利用（yòng）物聯網（wǎng）和大數據技術，幫助石油公司提高運營效率。IBM為殼牌石油、挪威石油等大型石油公司，都提供過大數據服務。

華為、西門子、微軟等公司（sī），也都有涉足石油大數據，對這（zhè）一油氣行業新（xīn）領域（yù）“虎視眈眈”。例（lì）如微軟在迪拜的油氣卓越（yuè）中心，同貝克休斯和斯倫貝謝都（dōu）有合作；在2015年，華為（wéi）幫助（zhù）中石油建設了當時亞洲最大的私有雲數據中心。

大（dà）數據真會為石油行業帶來一場革命嗎？回（huí）顧過（guò）去50年的時間，其實石油行業始終在擁抱信息技術的發展。在石油行業具有革命性地位的三維地震和數值模（mó）擬技術，正是基於信息處理技術的發展而誕生的。

香港昆侖科技有限公司主要致力於地鐵，高速公路隧道，石（shí）油化工，冶金核電，海工造船。橋梁礦山等行業內部應急專用通訊係（xì）統，風景區，機場遊客求（qiú）助管理係統,市政SOS，110,119報警係統。特種工（gōng）業IP電話機，SOS 電話機，IP調度係統的研發、生產和（hé）銷售。

防爆電話（huà）機、消防電話機：昆侖KNEX-1本安防爆電話機，昆侖KNZD-46，KNZD-41A等等。

有主機呼叫係（xì）統：KNPA-7石油（yóu）化工作（zuò）業（yè）區電話廣播視屏遠程控製係統。

KNPA5無主機呼叫係（xì）統：無主機呼（hū）叫係統核電、陸上、海上平台應（yīng）用等等（děng）。

解決方案：地鐵（tiě）、高（gāo）鐵、核電、石（shí）油化工等解（jiě）決方（fāng）案

昆侖科技綜合管廊通信係統（tǒng）解決方（fāng）案；昆侖科技綜合管廊管道通信係統解（jiě）決方案

詳細的產品信息敬請關注公司官網：http://www.koontech.com/cn/Index.html