一種連接在齒輪上收集開采數據的小型傳感器，正在美國的頁巖油氣開采領域受到關注。通過這一技術，各大石油公司可以在開采進程中實時掌握數據，通過分析和利用，有效管理供應鏈，并及時識別安全隱患。

事實上，大數據已經開始在降低勘探成本、提供最優(yōu)方案等方面發(fā)揮作用。目前，中石油、中石化等公司通過建立企業(yè)級數據庫，引進互聯網技術合作伙伴等方式，將大數據應用到勘探、煉化、銷售等環(huán)節(jié)。而GE、西門子、ABB、施耐德等工業(yè)制造巨頭也在數字化工業(yè)設備、工業(yè)云領域發(fā)力。

降低勘探成本

簡單的傳感器免除了勘探人員去鉆塔或生產設施處收集數據的需要，這提高了生產的安全性并且節(jié)約了成本。PrecisionDrillingCorp(PD.TO)鉆機技術銷售副總裁DuaneCuku表示，自動化鉆井決策可以通過減少人為的失誤來得出更加一致的結果。Cuku說，“勘探者現在能夠將注意力集中在探井上、還有作業(yè)人員的表現和安全方面，而不是在控制手動操縱方面。”

康菲石油公司戰(zhàn)略勘探和技術執(zhí)行副總裁MattFox表示，通過比較數百個傳感器的數據，傳感器的程序會自動調整鉆頭的各種參數，以加速采油。若傳感器分散安裝在其南德克薩斯州鷹福特頁巖盆地的井場，或將鉆探新井的時間縮短一半。

Fox對媒體表示，雖然傳感器分析僅僅是個應用程序，但如果它能適用于該公司希望鉆探的3000多口井，這些小型傳感器可能會為康菲石油公司省下“數十億美元”。

負責監(jiān)督GE(GeneralElectric)數字產品的BinuMathew表示，油價從2016年初的26美元/每桶的低點回升至約43美元每桶，“效率更加重要?！盙E曾提出“1%的威力”：即在工業(yè)領域，即便效率提高1%，帶來的收益也是巨大的。比如，在石油勘探領域，縮短1%的鉆井時間意味著節(jié)省50億至70億美元的支出。

提供最優(yōu)勘探方案

石油公司渴望得到的一些信息，并不是那么容易就可以收集到或者分析出來的。以往的鉆井數據可能是非結構化的，亦或是以不同存儲格式分散在供應商那里的，這給數據整合和分析形成了挑戰(zhàn)。

石油生產商為了優(yōu)化決策，會選擇購買現成或定制的程序以及數據庫，比如康菲石油。休斯敦的石油生產商則使用Tibco軟件公司的Spotfire數據可視化軟件包，來分析井場信息。

西方石油公司(OXY.N)采用了一種分析工具，為水力壓裂頁巖井尋找最佳鉆井方案。這種軟件的新版本針對鉆井的完成度和地質信息進行數據分析，據此來判斷是否通過注入蒸汽或壓裂液的方式產出更多的石油。

德克薩斯州標準石油公司(TexasStandardOil)使用Spotfire軟件，應用數據科學和石油工程結合的方法，依據鉆井完成度、生產量和地質學等變量(例如在給定的地層中準備好一口可開采的井所需要的沙量)去給土地的價格排序。

該公司的石油工程師AbhishekGaurav說這種技術減少了評估土地所需要的時間，從數周縮短至幾小時，并且還得到了更好的決策結果?！霸谠S多其他團隊沒有找到一片土地的價值的時候，我們找到了。”

中國油氣行業(yè)大數據應用起步中

大數據在分析、應用階段之前，首先要收集。據了解，中國油氣行業(yè)目前尚處于數據收集、存儲的階段，所以距離大數據場景應用還有一段不小的距離。

根據中石油官網的消息，作為信息化發(fā)展試點單位，慶新油田是中國大慶油田目前唯一整裝的數字化油田。數字化應用后，節(jié)能形勢逐年向好。2013年以來，慶新油田累計節(jié)電1293.06萬千瓦時，節(jié)氣249.02萬立方米，累計降低成本1327.86萬元。2016年，慶新油田桶油操作成本控制在19.26美元，在低油價的沖擊下保持了良好的效益水平。

據報道，中石油和華為合作，已經建成亞太地區(qū)最大的單企業(yè)數據級中心，其規(guī)劃的“兩地三中心”的建設預計未來三年接入服務器規(guī)?？蛇_6萬臺左右;中國石化則希望借助阿里巴巴在云計算、大數據方面的技術優(yōu)勢，對部分傳統(tǒng)石油化工業(yè)務進行升級，并嘗試在原油煉制及油品銷售環(huán)節(jié)應用大數據。

能源行業(yè)看好大數據前景

2016年安永會計師事務所的一項涉及75家大型石油和天然氣公司的調查發(fā)現，在過去兩年中，68%的公司在數據分析方面投入了超過1億美元。此外，近四分之三的公司計劃將其資本預算的6%至10%用于數字技術。

2012年，GE確定工業(yè)互聯網將成為GE乃至整個工業(yè)領域的突破方向。GE也從工業(yè)巨頭逐漸向數字化轉型。GE正在大力進軍為其他企業(yè)提供數字化工業(yè)設備的業(yè)務，并且已投資了大型能源客戶數據處理中心。

GE看到了巨大的潛在市場增長前景：根據一份研究評估，只有3%至5%的油氣設備可以實現數字化連接;并且在收集到的數據中，只有不足1%的部分用于決策制定。

前不久，GE在柏林宣布將成立一家人工智能公司，致力于利用數據分析、機器人和人工智能技術，為油氣、運輸和能源行業(yè)等提供先進的檢測服務。除此之外，GE正在陸續(xù)推出用于提高機器生產率和精簡維修的軟件。

GEDigital首席執(zhí)行官BillRuh表示，到2020年，數字化的工業(yè)業(yè)務將構成2000億美元的市場。

此外，德國西門子公司，瑞士ABB公司和法國施耐德電氣等競爭對手也在其機械設備中增加了軟件和數據分析功能。

私募股權投資者華威能源(WarwickEnergy)行政總裁KateRichard說：“大數據想完全實現顛覆性的技術變革，還需要大量的數據準備，數據處理和數據提取過程?！?/p>

發(fā)布的文章指出，油氣這一傳統(tǒng)行業(yè)積累了大量的數據，大數據技術的出現為油氣的二次開發(fā)，甚至三次、四次開發(fā)，提供了更多的可能性。不同的油田之間可從油氣勘探歷史上積累的數據中尋找一定的規(guī)律，并發(fā)現新的增長點。