大数据:全球油服业下一个增效利器

文章来源:石油商报 发布时间:2014-09-28
据分析可使勘探、生产、制造、全球运作更加顺畅、安全、高效。油田服务公司投资于大数据并招募专家,应用大数据加强HSE管理,提升人才管理,使公司领先于其他竞争者。

大数据分析可使勘探、生产、制造、全球运作更加顺畅、安全、高效。油田服务公司投资于大数据并招募专家,应用大数据加强HSE管理,提升人才管理,使公司领先于其他竞争者。

英国阿伯丁罗伯特戈登大学日前宣布,建立大数据分析中心,为油气工业服务。新成立的“智能数据技术中心”通过数据分析,可大大提高油气工业效率,使生产过程增值,包括加快油气田投产,提高油气产量,改善资产管理,降低HSE风险,节约生产成本等。

这个中心的核心团队由10名研究人员组成,以大学的数据模拟、信息系统和知识管理为基础,并由大学提供商业开发和行政管理支持。中心研究方向是要解决海洋油气田监测与管理所面临的关键技术挑战。随着潜在海量数据分析不断增加,罗伯特戈登大学要在服务油气行业发挥领导作用,这也将提高大学的社会地位,支持苏格兰地方经济发展。

油田服务业需要大数据

如今,大油气公司尤其是油田服务公司都认为,大数据分析可提供有价值的洞察力,可使勘探、生产、制造、全球运作更加顺畅、安全、高效。油气行业高管们已通过大数据解决日常作业,并从大数据的长期投入获得回报。

越来越多的油田服务公司要投资于大数据分析,他们在招募专家,包括数据结构主管、数据科学家、数据工程师。通过这些努力使企业走在前列。但是,油田服务公司如何保证大数据专家引领企业走正确道路,使数据分析与商业目标一致?油田服务公司要确保大数据投资回报,帮助企业更智能、更迅速、更信息化地决策,他们就要选择领先的合作伙伴,优先考虑大数据的重要使命。

用大数据加强HSE管理

对油气行业而言,健康、安全、环保(HSE)问题一直是最迫切的挑战,所以油田服务公司急于用大数据解决方案来改善安全,减少作业对环境的影响。

比如水力压裂,遭到指控的HSE案例涉及空气污染、饮用水污染以及地震影响。通过越来越先进的地下传感器收集和分析数据,钻井承包商可以更多地知道如何减少注入地层的压裂液用量。油田服务公司利用大数据解决方案可以改进油藏特性描述,更准确地预测潜在油藏的位置,从而更好地决定在哪里钻井,使总勘探成本最小化。

利用大数据进行HSE管理,不仅可以增进安全,减少对环境影响,还可以使作业更有效并节省作业开支。

用大数据改进人才管理

美国大油气企业各层级机构如今都在争相招募人才。二战后“婴儿潮”年代出生的员工正在变老,目前的状况是:一方面有潜能的人才缺乏经验,另一方面有经验的人才准备退休。油田服务业人才需求增加。

就在很多油田服务公司利用大数据改进钻井作业的同时,一些有远见的企业则利用大数据人才分析解决招募问题,包括评估雇员敬业程度,识别人员技能缺陷,根据需要修订招聘做法。这些企业还利用大数据提升员工能力,确定投资培训和专业发展目标。

由于一个油气企业的员工有可能分散在世界各地,通过整合孤立分散数据可及时发现趋势(如谁是最好员工?他们的业绩为什么突出?别处如何效仿?),这些有助于留住人才。石油工程师协会(SPE)调查发现,如果雇主不能提供培训,53%的油气员工会考虑离开。

大数据领导者考虑与专业院所合作,开发人才招募渠道,提升传统工程和数据科学地位。如纽约大学在其数据科学中心开设研究生课程,内容包括数学与统计学、计算机科学、数据科学,帮助学生建立宽泛基础能够适应跨行业需要。首席数据官们围绕大数据业务建立团队,需要了解如何招募最好的数据科学家,如何使他们与其他雇员配合,从而有效地处理业界面临的具体挑战。

重视数据资产保护

当大数据成为能源行业的主要工具时,数据安全就成为首要需关注的问题。由于大数据在油气业中并不依赖个人信息,如个人身份、财务信息、健康信息等,这些并不是私密性和安全性的主要问题。然而安全仍极其重要,因为从油田和销售渠道搜集的数据是宝贵资产,国内外的竞争者如果拿到便可从中获益。

油气业的大数据先驱要建立严格的安全政策,阻止黑客入侵,把安全风险降到最小程度。对于物理资产(如传感器),要像数据资产一样保证它们的安全。

业界领袖需要创造性地评估数据资产如何产生附加值,首先数据科学家应考虑如何利用从其他同业者那里获得的数据,包括配售商、装备制造商、软件开发商,反之亦然。开发互利、安全的数据分享方案,使合作者保持位居竞争前列。

油气工业最有效的大数据领袖要超越现有数据考虑其他可能性,他们需要应对所谓“应用概念化”的新挑战,即看到如能获得正确数据可以做些什么。这种先见之明需要对商业目标、经济背景有深刻的理解,全面了解什么数据可以得到,以及如何搜集这些数据。

事情十分清楚,油气服务企业主管希望,大数据解决方法可以改进全球作业,使他们成为掌握动态、具有前瞻性的领袖,知道如何优先发挥大数据应用的无尽潜能。重要的是,负责项目的主管要避免其他行业发生的失误,如对某个大数据具体方案过度投资,不能应用所获得的深入分析改进业务,未能建立起由技术技能、行业知识、商业敏锐感最佳组合的商业情报队伍。适当的大数据前期投资、长期应用策略,可以使公司领先于其他竞争者。

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