為何石油與大數(shù)據(jù)需要相結(jié)合？價(jià)值在哪？

 本期聚焦石油與大數(shù)據(jù)。伴隨著數(shù)字化浪潮，能源和資源得以智能化分配，效率空前提升，能耗成本也大幅下降，數(shù)字化為能源革命賦能，已逐漸成為共識。石油行業(yè)油氣上游部門是由海量數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的，數(shù)據(jù)量呈指數(shù)上升趨勢。

能源行業(yè)的全面自動(dòng)化和數(shù)字化熱潮此時(shí)方興未艾，這是能源數(shù)字化的“紅”。“智能”系統(tǒng)日益廣泛的應(yīng)用也使我們產(chǎn)生了一種錯(cuò)覺，即所有的數(shù)字問題都可以通過數(shù)字方案來解決。然而，數(shù)字化時(shí)代全面來臨，黑客也隨之變得越來越大膽和有“創(chuàng)意”。與此同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)安全工作的難度卻日漸增加。這是能源數(shù)字化的“黑”。

技術(shù)部門需要同時(shí)應(yīng)對大量難以想象的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，他們必須獲取并管理比以往更多的數(shù)據(jù)，并從這些數(shù)據(jù)中分析油田的各種規(guī)律。這些引領(lǐng)行業(yè)的大公司具體有哪些舉措或?qū)嵺`?本版進(jìn)行了梳理和解讀。

石油公司與大數(shù)據(jù)

大型石油公司在運(yùn)用新技術(shù)的時(shí)候，更多考慮技術(shù)帶來的收益和見效的時(shí)間，所以投資規(guī)模適中、見效明顯、收益高的技術(shù)往往受到青睞。

石油公司主要利用大數(shù)據(jù)技術(shù)處理設(shè)備的預(yù)測性維護(hù)數(shù)據(jù)和地震數(shù)據(jù)。值得關(guān)注的是，石油公司和互聯(lián)網(wǎng)公司(如亞馬遜和谷歌等)的合作越來越多，這種跨界聯(lián)姻帶來的預(yù)期也值得期待。

殼牌(Shell)

殼牌與惠普合作，在油田和煉廠布設(shè)了大量傳感器和光纖電纜，并將海量數(shù)據(jù)傳輸?shù)接蓙嗰R遜維護(hù)的私有云。通過數(shù)據(jù)倉庫的搭建及大量數(shù)據(jù)分析方法的運(yùn)用，殼牌對油藏情況有了更精準(zhǔn)的把握，來自任何一個(gè)油田的數(shù)據(jù)都可以和遠(yuǎn)在萬里之外的成千上萬的油田數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，以確認(rèn)最佳的鉆井靶點(diǎn)。

新一代的分析技術(shù)正把海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為合理的勘探?jīng)Q策、高質(zhì)量的油井、較低的成本和可接受的環(huán)境影響。他們運(yùn)用SAS(SAS是全球最大的軟件公司之一，是全球商業(yè)智能和分析軟件與服務(wù)領(lǐng)袖，經(jīng)營范圍是商業(yè)智能和分析軟件及解決方案、智能領(lǐng)域?qū)I(yè)咨詢服務(wù)、基于SAS解決方案的專業(yè)培訓(xùn)和技術(shù)支持等)的預(yù)測性資產(chǎn)維護(hù)軟件延長設(shè)備壽命和運(yùn)行時(shí)間，由此帶來的油氣增量會給公司帶來數(shù)千萬美元的效益。大數(shù)據(jù)已深入設(shè)備運(yùn)行的每個(gè)方面，在此基礎(chǔ)上的數(shù)據(jù)分析技術(shù)幫助殼牌持續(xù)保持領(lǐng)先。

SAS消除了殼牌設(shè)備運(yùn)行業(yè)務(wù)流程中的不確定性。通過分析大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，殼牌提高了設(shè)備流程和資產(chǎn)效率，保持了良好的性能和可靠性。當(dāng)SAS發(fā)出預(yù)警信號時(shí)，現(xiàn)場工程師可以快速診斷，并防止進(jìn)一步出現(xiàn)更嚴(yán)重的問題。

殼牌的工程師正利用這些設(shè)備監(jiān)控大數(shù)據(jù)來提高公司最新平臺Perdido　Spar的性能。在1萬英尺的水下，一條面積相當(dāng)于美國休斯敦的海床可生產(chǎn)石油和天然氣13萬桶油當(dāng)量/日，借助SAS的大數(shù)據(jù)技術(shù)，殼牌可以在這里大顯身手。

除了勘探，殼牌還利用大數(shù)據(jù)來優(yōu)化石油和天然氣的運(yùn)輸、提煉和銷售。

煉廠需要建在盡可能接近最終用途的地方，盡量降低運(yùn)輸成本。通過海量數(shù)據(jù)結(jié)合復(fù)雜的算法，考慮生產(chǎn)燃料的成本和各種數(shù)據(jù)，可以確定每種產(chǎn)品的需求和資源分配形式，以達(dá)到煉廠最優(yōu)化生產(chǎn)的目的。

雪佛龍(Chevron)

一口油井的一根光纖電纜每天可以產(chǎn)生超過1TB的數(shù)據(jù)，雪佛龍有數(shù)千口油井，多年來一直在收集和分析數(shù)據(jù)。在與微軟達(dá)成協(xié)議使用其高度分布式架構(gòu)的云服務(wù)后，雪佛龍的數(shù)據(jù)收集和分析系統(tǒng)正在升級。

有了微軟Azure的幫助，雪佛龍運(yùn)用地震數(shù)據(jù)預(yù)測和建立油田地質(zhì)模型的工作變得更簡單和準(zhǔn)確。

此外，油井中的傳感器收集性能、溫度、壓力和設(shè)備健康數(shù)據(jù)，鉆井船和生產(chǎn)設(shè)施配備了數(shù)千個(gè)傳感器，生成更多數(shù)據(jù)。Azure物聯(lián)網(wǎng)中心不僅將繼續(xù)收集所有這些數(shù)據(jù)，而且將幫助部署、管理和保護(hù)這些設(shè)備。

有了這樣龐大的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，加上機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，系統(tǒng)就可以給工程師更多指導(dǎo)，讓他們確切知道要去哪里和要做什么。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)還可以比人類工程師更快、更一致地處理地震數(shù)據(jù)，并幫助建立地質(zhì)模型，幫助工程師決定在哪里鉆井，以及使用什么鉆井技術(shù)。

借助微軟提供的大數(shù)據(jù)技術(shù)，雪佛龍?zhí)嵘四鞲鐬巢糠钟吞锏你@井效率逾20%，優(yōu)化了勘探開發(fā)工作，大幅提高了油氣田發(fā)現(xiàn)的數(shù)量和質(zhì)量。

沙特阿美(Saudi　Aramco)

作為石油行業(yè)當(dāng)之無愧的“巨無霸”，沙特阿美在技術(shù)上也必須是舍得下血本投入的?？紤]到沙特阿美的體量，即使是很小比例的采收率和生產(chǎn)效率的提高，對公司長期發(fā)展也有明顯好處。2017年以來，該公司采取了一系列措施，最大限度提高石油采收率，其中大數(shù)據(jù)技術(shù)起到至關(guān)重要的作用。

運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，沙特阿美的研發(fā)中心在應(yīng)對關(guān)鍵油氣挑戰(zhàn)方面取得重大進(jìn)展，包括改進(jìn)地震處理和分析方法、提高天然氣勘探的效率、優(yōu)化提高原油采收率的方法、提高原油采收率和降低生產(chǎn)成本等。

大數(shù)據(jù)技術(shù)提高了GigaPowers(沙特阿美并行油藏?cái)?shù)值模擬器)和TeraPowers(沙特阿美下一代油藏和盆地模擬器)的運(yùn)行效率和模型分辨率，使石油工程師能更好地了解儲層力學(xué)，從而實(shí)現(xiàn)長期的可持續(xù)生產(chǎn)。

此外，沙特阿美還在大數(shù)據(jù)平臺的基礎(chǔ)上開發(fā)了下一代集成地震成像平臺Geodrive，該平臺可實(shí)現(xiàn)超高分辨率地下測繪和特征描述，并與阿卜杜拉國王科技大學(xué)合作對該平臺進(jìn)行了全面測試。

借助大數(shù)據(jù)，沙特阿美的地質(zhì)導(dǎo)向方案通過達(dá)蘭最先進(jìn)的地質(zhì)導(dǎo)向中心，實(shí)現(xiàn)了93%的儲層接觸率，數(shù)百公里外的鉆機(jī)已可以實(shí)時(shí)監(jiān)控，帶來更精確、優(yōu)化的井位布置。實(shí)時(shí)鉆井和井下數(shù)據(jù)通過衛(wèi)星從鉆井平臺傳輸?shù)较冗M(jìn)的地質(zhì)導(dǎo)向中心，由專家小組做出實(shí)時(shí)決策，實(shí)現(xiàn)最大化的儲層接觸率，從而提高井的生產(chǎn)率，降低開發(fā)成本。

油服公司與大數(shù)據(jù)

作為技術(shù)供應(yīng)商，油服公司在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用方面比石油公司走得更遠(yuǎn)，各大油服公司在勘探、鉆完井、采油等領(lǐng)域都有不同程度的嘗試，取得的效果也各有千秋。

斯倫貝謝(Schlumberger)

作為油服領(lǐng)域的龍頭老大，斯倫貝謝一直以來的制勝法寶就是核心技術(shù)。進(jìn)入數(shù)字化時(shí)代，斯倫貝謝仍然不甘落后，較早將大數(shù)據(jù)技術(shù)與油藏?cái)?shù)值模擬結(jié)合在一起，取得了不錯(cuò)的成績。這樣的技術(shù)思路，在當(dāng)今以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)力的浪潮中，將大量儲層和生產(chǎn)數(shù)據(jù)與高性能預(yù)測分析解決方案結(jié)合，在預(yù)測最終采收率的競爭中脫穎而出。

目前，非常規(guī)油藏的完井和生產(chǎn)優(yōu)化工作需要大量地質(zhì)建模、裂縫模擬和生產(chǎn)模擬。通過大量分析，可以優(yōu)化出完井設(shè)計(jì)參數(shù)，如最佳井距、支撐劑選型等。然而，在目前北美非常規(guī)油氣生產(chǎn)井中，只有不到5%在壓裂時(shí)有足夠數(shù)據(jù)和計(jì)算時(shí)間來進(jìn)行這樣的模擬和設(shè)計(jì)工作。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能算法有助于油藏和裂縫模擬的并行計(jì)算更快、更高效，有助于斯倫貝謝大幅提升完井設(shè)計(jì)水平。

這樣的方法已在美國鷹灘頁巖區(qū)的頁巖油氣井上應(yīng)用。這次應(yīng)用收集了2000多個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，在多線程集群環(huán)境中進(jìn)行完井的敏感性分析，并大量運(yùn)用隨機(jī)森林、梯度增強(qiáng)、線性回歸等機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘算法，建立代理模型。通過梯度增強(qiáng)技術(shù)，代理模型的精度達(dá)到90%以上，可以準(zhǔn)確預(yù)測油氣井產(chǎn)能。而且，這還是個(gè)即插即用的工具，可以隨時(shí)快速評估完井參數(shù)的變化對未來油氣井產(chǎn)能的影響。

斯倫貝謝還將海量數(shù)據(jù)用于優(yōu)化井隊(duì)的鉆井周期，通過建立增強(qiáng)性的KPI標(biāo)準(zhǔn)集，可以對每個(gè)操作進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化測量，通過將實(shí)際數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)化操作數(shù)據(jù)進(jìn)行比對，將結(jié)果以簡潔的可視化方式傳達(dá)給井隊(duì)，以便井隊(duì)不斷改進(jìn)操作，優(yōu)化鉆井周期，降低成本實(shí)現(xiàn)卓越管理。

貝克休斯(BHGE)

貝克休斯如今正與美國NVidia公司展開全面合作，利用人工智能和圖形處理器(GPU)技術(shù)加速對油氣行業(yè)海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)提取，大幅減少石油勘探、開發(fā)、運(yùn)輸、加工、分發(fā)的成本。這樣的“雙持”也讓貝克休斯在油氣行業(yè)數(shù)字化領(lǐng)域的地位節(jié)節(jié)攀升，并迎來實(shí)質(zhì)性的合作。

BP在貝克休斯的支持下，正在部署基于云計(jì)算的高級分析平臺POA，該平臺建立在通用電氣(GE)的Predix平臺上，并結(jié)合了大數(shù)據(jù)技術(shù)，為資產(chǎn)績效管理提供工業(yè)級分析。目前，該平臺在墨西哥灣運(yùn)營，每天分析1.55億個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，以提供性能和維護(hù)方面的見解。此外，POA將整合其安哥拉業(yè)務(wù)，BP計(jì)劃將該系統(tǒng)部署到今年的阿曼和北海業(yè)務(wù)中。

在數(shù)據(jù)平臺的合作基礎(chǔ)上，貝克休斯還確保了生產(chǎn)設(shè)施上的關(guān)鍵旋轉(zhuǎn)機(jī)械的高效運(yùn)行。這些設(shè)備包括壓縮機(jī)、發(fā)電機(jī)和關(guān)鍵泵，這對于確保全球范圍內(nèi)石油和天然氣的安全開采和運(yùn)輸至關(guān)重要，尤其是在BP發(fā)生造成世界范圍影響的安全事故后。

通過分析如振動(dòng)、轉(zhuǎn)子位置、溫度、壓力流量等數(shù)據(jù)，貝克休斯部署的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)能識別機(jī)器工作狀態(tài)的變化，確定機(jī)器是否以最佳狀態(tài)運(yùn)行。預(yù)測性識別異常操作的出現(xiàn)可最大程度減少設(shè)備中斷，并避免不必要的停機(jī)時(shí)間。

BP已將貝克休斯基于大數(shù)據(jù)的System1TM和SmartSignalTM軟件系統(tǒng)部署在其位于北海的英國和挪威部分的多個(gè)海上生產(chǎn)設(shè)施，以及墨西哥灣、里海和安哥拉等其他關(guān)鍵石油和天然氣生產(chǎn)平臺。利用對海上無線網(wǎng)絡(luò)的投資，BP能從其位于阿伯丁的高級協(xié)作環(huán)境中心遠(yuǎn)程監(jiān)控其海上油田的大部分關(guān)鍵設(shè)備，并利用來自全球的遠(yuǎn)程專家支持。遠(yuǎn)程監(jiān)控給BP帶來了諸多實(shí)惠，尤其是避免了在惡劣天氣條件下需要額外的工作人員到鉆井平臺進(jìn)行實(shí)地監(jiān)控的情況。

貝克休斯協(xié)助BP從安裝在其海上設(shè)備的傳感器中采集和管理大量數(shù)據(jù)，這些傳感器能根據(jù)運(yùn)行狀態(tài)和識別潛在問題來改變所捕集的數(shù)據(jù)量，從而進(jìn)行準(zhǔn)確的診斷和先發(fā)制人的干預(yù)。貝克休斯的目標(biāo)很明確，就是要消除運(yùn)營中的缺陷，這種大數(shù)據(jù)的解決方案最終使BP能采取更積極的維護(hù)方法，大幅降低管理風(fēng)險(xiǎn)。

關(guān)于大數(shù)據(jù)你需要知道的事

1.大數(shù)據(jù)不等于海量數(shù)據(jù)

人們往往認(rèn)為運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，必須有海量的數(shù)據(jù)。這是大數(shù)據(jù)這個(gè)名詞造成的普遍誤讀。

大數(shù)據(jù)是有關(guān)數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計(jì)學(xué)的技術(shù)，只要數(shù)據(jù)足夠真實(shí)，足夠全面，足以總結(jié)相關(guān)性規(guī)律，就可以運(yùn)用這項(xiàng)技術(shù)。如生產(chǎn)數(shù)據(jù)、增產(chǎn)措施數(shù)據(jù)、各種井下作業(yè)的數(shù)據(jù)，雖然都到不了TB的級別，但只要問對了問題，選對了角度，同樣可以通過大數(shù)據(jù)技術(shù)帶來商業(yè)上的改變。所以，相比大數(shù)據(jù)(Big　Data)這個(gè)詞，全數(shù)據(jù)(All　Data)更貼切。

2.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新角度、新方法

大數(shù)據(jù)不僅是關(guān)于商業(yè)智能(BI)的，而且是通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，找到解決技術(shù)問題的新角度和新方法。很多技術(shù)領(lǐng)域雖然已有成千上萬的學(xué)術(shù)論文專門研究，但仍然沒有得到滿意的解決方案，那么大數(shù)據(jù)就可以成為一種統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，對技術(shù)開放的心態(tài)往往會帶來意想不到的收獲。

3.開放的數(shù)據(jù)文化環(huán)境

大數(shù)據(jù)需要一個(gè)開放的數(shù)據(jù)文化環(huán)境。拋開數(shù)據(jù)安全的問題，需要打通各個(gè)信息系統(tǒng)之間的壁壘，使絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)處于受控的開放環(huán)境中，才能發(fā)揮數(shù)據(jù)真正的價(jià)值。如采油工程師要發(fā)現(xiàn)凝膠調(diào)剖技術(shù)適合在油田的哪些井使用，那么他需要的就不僅是生產(chǎn)數(shù)據(jù)，而且需要工區(qū)的地質(zhì)數(shù)據(jù)、沉積環(huán)境的數(shù)據(jù)、試井和測井?dāng)?shù)據(jù)，甚至還需要地震解釋數(shù)據(jù)。如果采用目前的豎井式系統(tǒng)，那么這位采油工程師的工作量將多得“令人發(fā)指”，也會無端耗費(fèi)他的很多精力，很可能花了幾個(gè)月時(shí)間也得不到想要的結(jié)果，而已投入的大量時(shí)間成本還可能驅(qū)使這位工程師執(zhí)迷于研究內(nèi)容，甚至得到一些不實(shí)的結(jié)論。

而在一個(gè)開放的數(shù)據(jù)環(huán)境中，所有數(shù)據(jù)集中在一起，這位工程師就可以迅速調(diào)用所需素材，快速建立數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系。即使這些數(shù)據(jù)之間沒有相關(guān)性，他也很快能發(fā)現(xiàn)，及時(shí)調(diào)整研究方向。

因此，若要實(shí)施大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，企業(yè)的決策者要有足夠的耐心，因?yàn)橄到y(tǒng)架構(gòu)要足夠開放，會有大量的數(shù)據(jù)處理工作要做。但這是非常必要的，基礎(chǔ)沒打好，樓建得越高越危險(xiǎn)。

4.大數(shù)據(jù)應(yīng)用應(yīng)回歸理性

大數(shù)據(jù)這個(gè)概念自從2012年在油氣行業(yè)再次引爆后，經(jīng)歷了相當(dāng)長時(shí)間的“科幻”期。在這個(gè)時(shí)期，大量石油行業(yè)的從業(yè)者都對這項(xiàng)技術(shù)寄予厚望，希望它能徹底改變行業(yè)，讓我們躺著賺錢。另外，石油公司對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的嚴(yán)加看管使得油服公司尋求大數(shù)據(jù)技術(shù)的突破變得舉步維艱，如何讓雙方在信任的基礎(chǔ)上擁抱未來，是大數(shù)據(jù)要解決的技術(shù)之外的問題。

目前，油氣領(lǐng)域大數(shù)據(jù)技術(shù)還處于試驗(yàn)階段，只有大型石油公司在勘探開發(fā)、鉆完井、設(shè)備維護(hù)等不同專業(yè)層面應(yīng)用了大數(shù)據(jù)技術(shù)。然而，大數(shù)據(jù)的內(nèi)核是統(tǒng)計(jì)學(xué)，一門探究相關(guān)性而不是探究因果關(guān)系和邏輯關(guān)系的學(xué)科。其相關(guān)性的本質(zhì)讓這項(xiàng)技術(shù)逐漸回歸理性，越來越多的石油企業(yè)從撒網(wǎng)式應(yīng)用轉(zhuǎn)變?yōu)榫劢雇黄脐P(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)，并落腳在設(shè)備預(yù)測性維護(hù)、地震數(shù)據(jù)和地質(zhì)油藏?cái)?shù)據(jù)的快速處理、鉆井過程的智能導(dǎo)向等，回歸理性也為真正具備核心技術(shù)能力的公司帶來了最佳的入場時(shí)間。