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油氣技術邁出新一步
【OilPrice網1月2日報導】目前看來，石油行業深知各種解決方案對其成本規則和底線的影響，已全面使用數位技術。上個月，一些數位技術領域人士預計今年石油和天然氣行業的人工智能將從理論轉變為現實。但另一數位技術領域——預測分析已經引起轟動，今年其影響範圍將繼續擴大。
對油氣公司來說，了解石油基本面和價格趨勢，以及石油業務對環境的影響至關重要——數據分析服務提供商也非常樂意提供幫助。
「石油和天然氣行業可能已擺脫最近的低迷時期，但公司尋求新資本和提高經營效率的壓力依舊不變，」勞埃德船級社的首席技術官對福布斯的Mark Venables這樣說。 「與其他行業一樣，監管機構和其他利益相關方對改善環境績效和安全的要求也越來越強烈。先進的數據技術——如預測分析——為石油和天然氣公司提供了一種方法來應對這種日益複雜的環境。」
人工智能研究公司Emerj表示，數據分析還可以通過預測供應和需求來優化生產，同時也可以通過預測設備維護需求來幫助簡化操作，進一步降低成本。
目前，油氣公司使用兩類預測分析方案：預測性維護解決方案和商業智能解決方案。前者涉及包括設備維護預測、能耗優化、解決泵故障等特定問題。後者即商業智能，幫助油氣公司設立諸如生產標準的解決方案，並研究能否以及如何達到這些標準。商業智能軟件還通過分析大量結構化和非結構化數據，提供對行業未來和新興趨勢的深入研究服務。
三年前，貝恩公司的研究表明，利用數據分析技術，油氣生產商可以將油田和煉油廠的效益提高6％到8％。然而，當時研究人員警告說，很少有公司能夠利用所有分析數據。現在由於數據分析的好處顯而易見，這一數字必然有所增長。隨著越來越多的設備連接到跨行業的業務網路，物聯網的發展正在推動這種轉變。
現在看來，預測分析正在油氣領域站穩腳跟，油氣生產商和煉油廠正在驚下一個重要步驟：規範分析，這一技術可以預測一台設備何時需要停機維護，並知道為什麼此刻維護更好。
一位軟件行業內部人士在Offshore Technology的一篇文章中寫道，「預測分析為經營商指出問題的根本所在。」AspenTech的能源行業行銷總監Ron Beck接著解釋說：「它不僅可以指出壓縮機即將失效，還能指出其即將發生的故障與液體在一定濃度下泄漏到氣體管線中的情況直接相關，甚至與記錄中的壓力變化緩慢有關。」
然而，石油和天然氣行業還有很長的路要走，才能做到所有這些潛在好處。正如福布斯的Venables所說，盡管100家石油行業巨頭中有超過半數的企業已經表明他們在經營中使用了預測分析，但仍有43％的企業尚未採用這種方法，數據分析服務應用空間還很大。
譯者：王雨柔（網站部）
審校：張天然（網站部）
編輯：孫鸞鶴（微信部）