當今全球石油行（háng）業掀起了探索新技術的熱（rè）潮。毫不誇張地說，是否有技術降低油田開采成本，關（guān）係著企業的存亡。
在眼（yǎn）花繚亂的（de）石油新技術（shù）中，有這麽一項科技，可能（néng）掀起（qǐ）石油（yóu）行業成本革命。BP、殼牌、GE、斯倫貝謝（xiè）等石（shí）油巨頭（tóu），已搶先研（yán）發應（yīng）用。
關於（yú）石油技（jì）術發展的大方向，當今的熱門（mén）是如何（hé）降本增效。關於通（tōng）過技術降本增效，近年來呼聲（shēng）最高的（de）莫過於“大數據”。
大數據，Big Data，可謂當今全球的熱（rè）門科技之一。在計（jì）算機信息產業蓬勃的今天，幾乎（hū）每個行業都想和“大數據”沾（zhān）邊，石油工（gōng）業也不在（zài）例外。
著名石油專家、美國劍橋能源研究會主（zhǔ）席丹尼爾耶（yē）金，在2017年初曾公開表示，大數據將是繼水平井鑽井和水力壓裂之後（hòu），石油行（háng）業最具革命性的技術。
谘詢機構Credence Research曾發布市場報告稱，從2016年（nián）到2023年，油氣行業大數據市（shì）場（chǎng）的年複合增長率將達到17.3%。到2023年，整（zhěng）個油氣行業的大數據市場將達到335億美（měi）元。
傍上大數據，石油仿（fǎng）佛就（jiù）增強了幾分科技感。大（dà）數（shù）據在石油（yóu）行（háng）業究竟能做什麽，至於像頁岩油氣開采技術一樣，為石油帶來（lái）一場革命？在得出（chū）結論之前，不妨看看，時（shí）至2017年，大（dà）數據究竟在（zài）石油（yóu）行業做了什麽。
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大數據如何牽手石油？
就目前來看，大數據在石油領域的應用，業（yè）內普遍認為體現在3個方麵：
提高油氣勘探效（xiào）率
識（shí）別（bié）作業設備健康風險
預測石（shí）油（yóu）市場的需求變化
提（tí）高油氣勘（kān）探效率
大數據應用於石（shí）油勘探，殼牌石油可謂走在最前列的企業之（zhī）一。
殼牌石油曾和惠普（Hewlett-Packard）開展合作。利用惠普製造的光纖，殼牌將現場獲得的地震勘探數據上傳到亞馬遜雲服務器（AWS）。
大（dà）量數據被匯聚到一起，不僅能夠（gòu）更精確地確定油氣的儲量，地質學（xué）家還能對全世界不同地區的油田進行比較，從而更精確地確定鑽井的最佳位置。
值得（dé）注意的是，石油大數據，並非單純地通過計算機和物聯網技術收集數據（jù）。大數據更加強調的，是對（duì）大量數據進行（háng）相關性分析。發現大量“看似無關”的數據（jù）當中的“相關性（xìng）”，指導石油開（kāi）發（fā）生產，而這是傳統的石油專家無（wú）法做到的（de）。
所以為了更好利用這些數據，殼牌還同IBM、夢工廠開展了合作，以求優化組（zǔ）織、描繪這些數據，發現其大量數據之間的（de）潛在相關性，進一步挖掘其價值。
2014年，殼牌曾計劃將惠普製（zhì）造的光纖（xiān），應用於大（dà）約1萬口井。
識別作（zuò）業設備健康風險
在傳統的（de）石油生產活動中，設備的意外故障常常令生產商頭疼不（bú）已。例如（rú）一個海上鑽井平（píng）台每（měi）天的運營費用（yòng）超過幾十上（shàng）百萬，一（yī）旦某個設備出現（xiàn）損壞無法作業，將造成巨大的經濟損（sǔn）失。
如何確定設備的檢（jiǎn）修周期是（shì）非常困難的問題，很多時候不得（dé）不等到設備突然損（sǔn）壞之後，才進行（háng）設備維修保（bǎo）養。
所以大數據在石油領域第二大應（yīng）用便是設（shè）備檢測，通（tōng）過對設備運營數據的智能化分析識別，能夠對設備故障（zhàng）進行提前預（yù）警，大數據（jù）係統會提醒作（zuò）業者（zhě）何時進行設備維修或更換，從而實現無效作業時間的（de）減小。石油巨（jù）頭BP最近就率先開啟了大數據在這一領（lǐng）域的規模化（huà）應用。
在2016年11月，石油巨頭BP和通用電氣（GE），聯合發（fā）布了全新數字解決（jué）方案——Plant Operations Advisor（POA）。這一數字解決方案首先應用於（yú）BP在墨西哥灣的海上平台，其計劃在接下來幾年在全球進行推廣。
這一係統的應（yīng）用，意在減少意外非作業時間，提高作業設（shè）備的（de）穩定（dìng）性，幫助工（gōng）程人員（yuán）快速做出決策。
POA結合了GE的Predix和資產性能管理（Asset Performance Management，APM）係統。POA能夠（gòu）迅速將油氣生產設備的作業數據集成起來，向工程師發送警告和分析報告，使得工程師能夠及時掌握作業情況。這套係統不僅（jǐn）能夠快速獲得實時數據，還能（néng）夠結（jié）合曆史數（shù）據進行分析決策。
預測石（shí）油的市場需求變化
從石油的勘（kān）探開發，到石油煉製，再到運輸銷售，需要經曆（lì）極其（qí）複雜的流程。石油生（shēng）產商往往難以對石油市場的需求變（biàn）化（huà）及時作出反應，不能根據諸如國際油價變（biàn）化之（zhī）類（lèi）的（de）信息快（kuài）速調整生產。
有業內人士提出遙想，通過大數據技術，油井未來甚至可能根據國際油價自動調節其產量。有了大數據技術支（zhī）持，對市場情況的及（jí）時反應，甚至還可（kě）以影響（xiǎng）到石油區塊的並購和後期開發。
殼牌石油還曾提出，通過（guò）應（yīng）用特殊算法，對油（yóu）氣物流的過程進行分析，具體包括運輸成本、生產成本、經（jīng）濟因素、需（xū）求因素甚至是天氣因素。對這些數據進行分析，可以幫助決策油（yóu）品（汽油、柴油）的運輸（shū）調配和定價。
中石油（yóu）、中石化都同（tóng）阿（ā）裏巴巴進行過溝通合作。中石油、中石化在國內擁有大量加油站，這些加（jiā）油站可（kě）產生大量數據。業內不少分（fèn）析指出，兩大石油公司未來（lái）可能利用大數據（jù）技術挖潛這些數據的價（jià）值（zhí），升級其下（xià）遊業務，促進油品的銷售。
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擁抱大數據的油服公司
在大數據概念盛行的今天，各大油服公司也在積極擁抱（bào）這項技術（shù）。
世界第一大油服公司斯倫貝謝，就同互聯網巨頭Google開展（zhǎn）了大數據（jù）領域的（de）合作。對（duì）石油勘探地震數據的處理，斯倫貝謝已（yǐ）在（zài）使用（yòng）Google雲端服務（wù）。
Ashok Belani在Google Next2017大會
在2017年3月份舉辦的Google Next2017大會上，斯倫貝謝執行（háng）技術副總裁 Ashok Belani進行了演講。其介紹了斯倫貝謝在高（gāo）性能計算（HPC）基礎設施的發展， 以及雲環境如何（hé）通過增強作業的靈活性和規模性實現效（xiào）率的提高。斯倫貝謝在美國矽穀的軟件技（jì）術創新中（zhōng）心，將為其提供支持。
斯倫（lún）貝謝軟件（jiàn）技術創新中（zhōng）心（STIC）建立於2014年，其專注於研究（jiū）高性能計算、雲、大（dà）數據、物聯網、工業互聯網轉件等技術的（de）應用。
而即將完成（chéng）合並的GE油氣和貝克（kè）休斯，未來也必將成為石油大數據領域（yù）的強勁選手。在GE收購貝克休斯（sī）之（zhī）初（chū），GE就表明了（le）將利用其強大的智能化技術升級油服產業的決心（xīn）。
2017年的5月10日，IBM和油服公司KBR宣布開展合作，利用（yòng）物聯網和大數據技術，幫助石油公司（sī）提高運營效率。IBM為殼牌石油、挪威石油（yóu）等大（dà）型石油公司，都提供過大數據服務。
華為、西門子、微軟等公司，也都有（yǒu）涉足（zú）石油大數據（jù），對這一油氣行業新領域“虎視眈眈”。例如微（wēi）軟在迪拜的油氣卓越中心，同貝克休斯和斯倫貝（bèi）謝都有合作；在2015年，華（huá）為（wéi）幫助中石油建設了當時（shí）亞洲最大的私有雲（yún）數據中心。
大數據真會為石油行業帶來一場革命嗎？回顧（gù）過去50年的時間，其實石油行業始終在擁抱信息技術的發展。在石（shí）油行業具有革命性地（dì）位的三維地震和數值模擬（nǐ）技術，正是基於信息處理（lǐ）技術的發展而誕生的。
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