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油气企业如何利用大数据平台打破“数据孤岛”?

2022-06-29 16:29:51
你知道吗?石油探测生产,其实也是一个需要经过大量数据分析计算才能实现的工作。早在60多年前,大庆油田的建设者们,就需要经过多达160万次的分析化验和超千万次的地层对比,才能完成地下石油分布的探查。
而随着各种先进生产机器,以及人工智能等前沿技术的引入,石油日常生产工作中承载的数据量,更是已达到一个非常可观的水平。
石油大数据
但随着石油产业的不断壮大,一个困扰石油企业的问题的是:数据很丰富,却没有办法高效采集和利用,无法提取出有效信息,真正赋能于业务的提升和转型。这也是为什么越来越多的石油相关企业,开始积极探索数字化建设的根本原因。
但在数字化的大趋势下,在石油勘探开发领域实现数字化改造却并不容易。

石油生产数字化改造,难点都在这3步!
一般来说,企业围绕数据资产价值进行数据治理和应用,大体上会分为这几个步骤:
数据采集:明确可用的数据从哪里来
数据处理:让数据管理更加高效便捷
数据分析:让沉睡数据资产真正发挥价值
而能源行业特有的庞大生产规模、分散的地理位置和极长的产业链条的生产特点,让石油产业的数字化建设变得更加复杂、困难,比如说:
数据采集困难
石油开采、生产设备并不会自动产生、记录数据,很多日常设备状态数据,依旧需要大量人力花费时间手工记录。同时由于缺乏数据工具平台,数据录入的过程也非常复杂。根据公开媒体报道记录,在2017年,某石油企业仅在石油开采不同环节需要日常上报的报表就多达55份,可见日常数据记录采集工作的复杂程度。

智慧油田


数据分散,标准不统一
石油开采开发是一个漫长的过程,即使是同属一个管理区域内,由于建设时间、地质条件、使用设备的不同,不同生产区域的管理方式也会各自不同。这就导致各个分区的数据采集要求不同、统计口径各异,使得将不同油田的数据汇总分析几乎是不可能的任务。
此外,管理方式难以统一也使得很多石油企业内部产生了“数据孤岛”问题,各个油田的数据拉通困难重重,很难实现对生产数据的高效汇集。比如某石油集团的数据分析团队,曾希望通过分析油井数据提升油田开采效率,但仅收集油井数据都耗费了数周时间。

数据分析挖掘
数据分析维度单一,无法发掘深层价值
数据分析维度

由于以上提到的石油勘探、生产数据在数据采集方式、数据标准上的特殊性,让很多石油企业生产数据的汇报,依然使用EXCEL等传统生产台账形式,即使引入了大数据分析,面对大量繁杂的数据,也难以实现高效、准确的分析和应用。
举个例子,以往石油企业管理者想要围绕油田经营生产现状开展数据分析,但能够快速利用收集到的数据,往往都是一些基于财务、人资视角的报表,做出的分析结果自然较为片面,难以为生产、勘探和技术研究提供决策支持和业务提升。
打造数字化转型赋能平台,让生产数据实现高效互联
面对以上种种石油行业在数字化建设中面临的现实难点,我们可以看出,打通“数据孤岛”,让各个业务单元之间的数据实现互通,是提升数据开发管理效率的关键。
为解决这一问题,我们为某油服公司以数据中台、业务中台、技术中台为核心,打造了一体化的数字化转型赋能平台,将物探、钻井、生产调度、经营决策辅助等环节的数据统归入一个平台,并以符合石油行业规范的方式完成数据的采集、管理与流转,实现生产数据采集、分析和实际业务的联动。
数字化转型
数据中台
在该案例中,数据湖和数据仓库是数据中台的两大存储区域。相比数据仓库,数据湖中的数据可以是任意类型的信息,存储的是企业的各种各样原始数据。
针对不同的目的,我们可以通过Tempo大数据分析平台优秀的数据处理和数据计算能力,将原始数据处理成多种特定格式的数据副本,便于分析工作调用。
通过建设数据湖和数据仓库,我们可以让数据中台同时具备数据集成接入、数据存储、数据计算、数据管理、数据服务等能力,让石油生产中各种复杂的生产数据实现高效汇集管理。
数据中台

业务中台
该油服公司的生产业务较为丰富,拥有数百台套先进的测井、泥浆、定向井、固井和修井等油田技术服务设备,并拥有几十套业务系统。在传统的数据开发应用模式中,经常会出现这种情况:
业务人员:我怎么总是拿不到自己想要的数据!
据分析师:您要的是啥?我也不懂您的业务呀!

因此,在该数字化平台的建设中,我们还按照该油服企业的实际业务模式,打造了数个业务中心,如客户中心、设备中心、资产中心等等。结合Tempo BI的数据可视化分析能力,按照具体业务场景分析需求,搭建赋能具体业务执行的数据分析页面。
这就可以让普通业务人员也能快速提取到自己想要的数据分析成果,让数据分析成果按照业务领域,沉淀共性应用,形成可复用的业务应用池,为前端业务需求提供快速响应能力。
数据可视化大屏
▲业务分析场景模拟示例

技术中台
以Tempo AI、Tempo BI、Tempo DF为核心的Tempo大数据分析产品,将为企业提供可视化、人工智能、知识图谱、微服务、云边协同等技术服务能力,以可视化、自助式的功能模块降低开发门槛,帮助企业数据开发运营人员提高开发效率,也能让更多的业务人员参与到数据分析工作中,最终形成以用户体验为核心,以业务价值为导向的业务数据运营体系。
数据中台

通过3个子平台的互相配合,该油服公司的数据分析应用效率大幅提升,智能应用开发周期缩短50%,信息同步效率提升近20倍,信息收集及办理也全部实现无纸化,让企业的大量沉睡数据资产充分发挥价值,真正实现利用数据之力实现业务生产降本增效的目标。
数据分析应用
集数据中台、业务中台、技术中台于一体的数字化赋能平台,为石油企业提供数据汇聚、数据治理、数据管理和数据服务的能力,让智能生产监控、业务数据快速处理,综合运营分析成为现实,随之而来的是油田开发水平高了、生产管理模式变了、效率效益提升了、一线员工的劳动强度降低了。
在未来,企业数字化平台还可以通过接入科研数据、地球物理数据等更多维度数据,为石化相关工作提供更多支撑,实现可持续化的数据智能应用。
石油行业大数据
通过这个案例我们也可以看出,只要根据自身业务模式,找准自身数据开发应用的痛点,企业业务的数字化转型其实并不复杂,一个准确的数据分析工作思路,往往能帮助企业在数字化能力建设中少走不少弯路。
为此,我们根据美林数据在企业数据开发应用方面的丰富经验,收集了现实企业数据分析项目中遇到的典型问题,整理出这份《九个典型大数据分析应用实践案例》案例集,希望可以给广大数据分析师带来一些启发~案例集内容涵盖:
电力、制造等行业现实企业遇到的典型数据分析问题和解决措施;
经典业务问题的数据分析思路和方法;
面向业务场景的数据分析工作方法;

数据分析


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