Tempo數(shù)據(jù)可視化分析工具助力油田配產(chǎn)可視化數(shù)據(jù)分析
2022-09-27 10:31:40
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大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析、機器學習與深度學習、正在成為能源行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新寵，成為行業(yè)尋求突破的下一個關(guān)鍵點。根據(jù)IDC最新發(fā)布的全球人工智能系統(tǒng)支出指南，預計到2023年人工智能系統(tǒng)的支出將達到979億美元，是2019年將花費375億美元的2.5倍。對此，IDC的分析師認為，人工智能和機器學習(ML)已經(jīng)成為當今大多數(shù)組織的首選，AI將成為未來十年改變整個行業(yè)的核心驅(qū)動力。而來自Gartner的預測也顯示，到2024年，將有75%的公司從試生產(chǎn)過渡到生產(chǎn)。
近年來，隨著油氣勘探開采逐漸向深水、鹽下、非常規(guī)油藏等方向邁進，油氣開發(fā)環(huán)境和業(yè)務(wù)也變得更加復雜，不僅積累的相關(guān)生產(chǎn)數(shù)據(jù)越來越多，生產(chǎn)成本也隨之大大增加。這些積年問題，僅僅依靠人力整理顯然難以從根本上解決問題，油氣行業(yè)更應(yīng)該借助大數(shù)據(jù)分析手段，抓住數(shù)據(jù)背后所蘊含的價值，更好、更快地用數(shù)據(jù)量化油氣開采的各個關(guān)鍵環(huán)節(jié)；那么這個平臺具體應(yīng)該如何搭建呢？可以看看Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺給出的解決方案。
使用可視化數(shù)據(jù)分析提取關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標
對生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行可視化展示，根本目的還是希望通過可視化展示，實現(xiàn)對生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行多維度的洞察從而使企業(yè)決策人員可以快速識別出異常情況的關(guān)鍵“信號” 。因此在搭建數(shù)據(jù)可視化分析平臺時，首先我們要搞明白各個業(yè)務(wù)場景中亟待解決的問題，才能提取到合適的業(yè)務(wù)指標，最終通過數(shù)據(jù)可視化的手段提高決策效率。
比如說很多大型油氣田的生產(chǎn)管理來說，一個重要的問題就是油田的配產(chǎn)問題。我們可以將配產(chǎn)分析需要的各廠區(qū)油井、氣井遞減率、分注率、開井率以及探明儲量進行統(tǒng)一展示并使用數(shù)據(jù)可視化分析手段進行更深層次的探察。針對特大型油氣田中新老油田資源的交替，我們也可以通過對礦權(quán)相關(guān)信息的梳理和深層次展示，為配產(chǎn)提供科學依據(jù)。同時通過對油氣開發(fā)各項實時數(shù)據(jù)的處理，也可以讓企業(yè)決策者快速掌握油氣井的能耗產(chǎn)量。
數(shù)據(jù)分析平臺搭建賦能企業(yè)精細化運營
大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)除了可以幫助油氣田理清配產(chǎn)決策所需的相關(guān)數(shù)據(jù)，做出更加準確的決策之外，還可以幫助企業(yè)將業(yè)務(wù)系統(tǒng)和人力系統(tǒng)、財務(wù)系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)打通，對人力資源進行優(yōu)化配置，從根本上提升能源企業(yè)的核心競爭力。利用大數(shù)據(jù)實現(xiàn)精細化運營。
同時，Tempo數(shù)據(jù)可視化分析工具平臺出色的易用性可以讓一線普通業(yè)務(wù)人員在經(jīng)過簡單的培訓之后，也可以快速上手數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作，讓業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù)分析效率有效提高。通過大數(shù)據(jù)與人工智能相關(guān)技術(shù)，我們可以讓特大型油氣田擺脫平臺信息分散的現(xiàn)狀，真正實現(xiàn)高效精細化管理。
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