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Tempo数据可视化分析工具助力油田配产可视化数据分析

2022-09-27 10:31:40
大数据与数据分析、机器学习与深度学习、正在成为能源行业数字化转型的新宠,成为行业寻求突破的下一个关键点。根据IDC最新发布的全球人工智能系统支出指南,预计到2023年人工智能系统的支出将达到979亿美元,是2019年将花费375亿美元的2.5倍。对此,IDC的分析师认为,人工智能和机器学习(ML)已经成为当今大多数组织的首选,AI将成为未来十年改变整个行业的核心驱动力。而来自Gartner的预测也显示,到2024年,将有75%的公司从试生产过渡到生产。
近年来,随着油气勘探开采逐渐向深水、盐下、非常规油藏等方向迈进,油气开发环境和业务也变得更加复杂,不仅积累的相关生产数据越来越多,生产成本也随之大大增加。这些积年问题,仅仅依靠人力整理显然难以从根本上解决问题,油气行业更应该借助大数据分析手段,抓住数据背后所蕴含的价值,更好、更快地用数据量化油气开采的各个关键环节;那么这个平台具体应该如何搭建呢?可以看看Tempo大数据分析平台给出的解决方案。
使用可视化数据分析提取关键业务指标
对生产数据进行可视化展示,根本目的还是希望通过可视化展示,实现对生产数据进行多维度的洞察从而使企业决策人员可以快速识别出异常情况的关键“信号” 。因此在搭建数据可视化分析平台时,首先我们要搞明白各个业务场景中亟待解决的问题,才能提取到合适的业务指标,最终通过数据可视化的手段提高决策效率。
比如说很多大型油气田的生产管理来说,一个重要的问题就是油田的配产问题。我们可以将配产分析需要的各厂区油井、气井递减率、分注率、开井率以及探明储量进行统一展示并使用数据可视化分析手段进行更深层次的探察。针对特大型油气田中新老油田资源的交替,我们也可以通过对矿权相关信息的梳理和深层次展示,为配产提供科学依据。同时通过对油气开发各项实时数据的处理,也可以让企业决策者快速掌握油气井的能耗产量。
 油田配产可视化数据分析
数据分析平台搭建赋能企业精细化运营
大数据和人工智能技术除了可以帮助油气田理清配产决策所需的相关数据,做出更加准确的决策之外,还可以帮助企业将业务系统和人力系统、财务系统实现数据打通,对人力资源进行优化配置,从根本上提升能源企业的核心竞争力。利用大数据实现精细化运营。
数据可视化分析
同时,Tempo数据可视化分析工具平台出色的易用性可以让一线普通业务人员在经过简单的培训之后,也可以快速上手数据分析相关工作,让业务场景的数据分析效率有效提高。通过大数据与人工智能相关技术,我们可以让特大型油气田摆脱平台信息分散的现状,真正实现高效精细化管理。
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