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导读: 石油行业似乎已经全面投入数字技术。数字技术领域的一些人预计石油和天然气行业的人工智能(AI)今年将从理论变成现实。但是,另一个数字技术领域已经引起轰动,而今年这种影响泛起的涟漪将继续成倍增长:预测分析。

石油行业似乎已经全面投入数字技术。数字技术领域的一些人预计石油和天然气行业的人工智能(AI)今年将从理论变成现实。但是,另一个数字技术领域已经引起轰动,而今年这种影响泛起的涟漪将继续成倍增长:预测分析。

了解人们对于石油基本面和价格的预期,及其对营运环境的影响,对石油和天然气公司来说已经变得至关重要——数据分析服务供应商也非常乐意提供帮助。

“石油和天然气行业可能已经摆脱持续低迷,但公司寻找新资本和运营效率的压力依旧没变。”Lloyd’s Register的首席技术官表示。“与其他行业一样,监管机构和其他利益相关方对于改善环境绩效、提高安全的需求越来越强烈。预测分析等先进的数据技术为石油和天然气公司提供了应对这种日趋复杂的环境的手段。”

专注于人工智能研究的公司Emerj认为,数据分析还可以通过预测供应和需求来优化生产,同时也能通过预测设备维护需求来帮助简化操作并进一步降低成本。

目前,石油和天然气公司使用两种类型的预测分析解决方案:预测性维护解决方案和商业智能解决方案,Emerj的Ayn de Jesus写道。前者包括从设备维护预测到能耗优化、以及解决诸如泵故障等具体问题的事情。后者则包括帮助石油和天然气公司设定的解决方案,例如,生产标准,并检查是否可以达到这些标准以及如何达到。商业智能软件还可通过分析大量结构化和非结构化数据,提供有关行业未来和新兴趋势的洞见。

三年前,Bain and Company的研究表明,利用数据分析技术,石油和天然气生产商可以将油田和炼油厂的绩效提高6%到8%。不过,当时研究人员警告说,很少有公司会利用分析所能提供的所有数据。此举的好处不言而喻,因此现在的数据使用量必须增加。随着越来越多的设备连接到跨行业的业务网络,物联网的发展正在推动这种转变。

现在看来,预测分析正在石油和天然气领域取得进展,生产商和炼油厂正在接近下一个重大步骤:规范分析。预测一台设备何时需要停机维护是有益的。能知道为什么在这个精确的时刻需要维护则更好。

规范分析“告知运营商根本问题所在”。AspenTech的能源行业总监Ron Beck接着解释说,它不仅可以告诉他们压缩机要坏了,而且即将发生的这种故障与液体在一定浓度下泄漏到气体管线中有着直接的关系,或者只是与记录的压力缓慢变化有关。

然而,在实现所有这些潜在的好处之前,石油和天然气行业还有很长的路要走。正如Forbes的Venables所指出的那样,尽管100家最大的石油行业企业中有超过一半的企业已经证明他们在运营中使用了预测分析,但仍有43%的企业尚未采用这种方法。

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