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[原创] 石油上游产业管理之痛,如何通过即时数据实现实时决策

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发表于 2017-7-12 10:24:09 | 显示全部楼层 |阅读模式
石油化工行业是国民经济的支柱产业之一,承担着保障国家能源供给与安全的责任。近年来,原油开采成本的提高、炼油利润空间的缩小、成品油销售市场竞争激烈的现状,对石油行业的生产、经营和决策提出了挑战,要求经营者必须依据资源和市场的情况,做出及时的反应和科学的决策。
而随着石油行业信息化的推进,石油上游的勘探、开发产业也已经进行初步的信息化建设,收集了海量的原始数据,如何通过互联网、物联网技术,结合下游销售市场的变化,实时进行上游产业的风控管理、各油田效益评估,是亟待解决的问题。
石油上游产业信息化现状分析
在石油上游产业,石油公司、服务公司和钻井承包商利用安装在地面和井下数以千计的传感器,提供钻井、测井、录井、固井和采油各个环节的实时数据采集。但是,每个环节所用的设备不同,而且一般出自多个不同的厂家,每套设备都有配套软件系统进行该设备数据的采集;但每台设备之间的接口是不公开的,它们各自的软件之间的协议也是不公开的,导致各设备采集到的数据不能互联互通,需要人为的把各类数据导出来,汇总后再另外人工录入数据库,以供各级人员调阅、使用。而油田所在地几乎都很偏远,有的甚至在沙漠里,很多地方都是无人值守的,设备的数据需要派专人每天多次抄表,不仅数据时效滞后,也加大了油田的风控管理与效益评估的难度。
除了数据融合的不智能外,大量来自传感器、GPS坐标、气象服务、地震勘探及各种测量设备的数据,如图像、测井曲线、录井日志、钻井日报、地图、音频、视频等,数据格式多样,存在很多半结构与非结构化的数据,这更加大了融合以及结构化输出数据进行数据管理的难度。
异构大数据采集技术促进上游产业实时决策的实现
为了支持实时决策,石油公司需要具有整合所有数据的软件和方法,对数据进行统一管理。博为软件用独创的大数据采集技术,无需破解系统之间的协议以及增加接口,就可以实现多源异构数据的采集与结构化输出;结合工业级DTU设备的使用,可以将抓取到的实时数据直接上传到后方的石油勘探开发部门,便于他们根据实时监测数据对油井的运行状况进行管理。
同时,通过在石油勘探开发部门或数据融合端通过DTU和设备建立指令联系,可以实现设备开、关这种简单操作的远程控制,让无人值守的油田管理得以实时、高效,为石油上游产业长久以来由于数据时效差、异构数据融合难带来的各种能效提高难、管理决策滞后提供了解决方案。\r
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