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| 油气勘探开发迎来大数据时代 |
| 时间：2012/10/15 |
自古以来，从未有一个时代出现过如此大规模的数据爆炸。“大数据”概念于上个世纪90年代被提出，最初是对那些在一定时间内无法用传统方法进行抓取、管理和处理的数据的统称。随着数据总量的持续增长和急速膨胀，大数据时代的特征已经充分显现。
2月，《华尔街日报》发表文章《科技变革即将引领新的经济繁荣》，文中罕见地作出大胆预见：“我们再次处于三场宏大技术变革的开端，它们可能足以匹敌20世纪的那场变革，这三场变革的震中都在美国，它们分别是大数据、智能制造和无线网络革命。”
更加值得注意的是，美国正在抢占大数据时代的制高点。白宫科技政策办公室表示，希望行业、科研院所和非营利组织能与政府联合，共同迎接大数据带来的机遇和挑战。
大数据的内涵
“大数据”（Big Data）指的是这样一种现象：日常运营所生成和积累的数据增长如此之快，以至于难以使用现有的数据库管理工具来对其进行驾驭，困难存在于数据的获取、存储、搜索、共享、分析和可视化等各个方面。这些数据量如此之大，已经不是以我们所熟知的多少G（109)和多少T(1012)为单位来衡量，而是以P（1000个T），E（100万个T）或Z（10亿个T）为计量单位，所以称之为大数据。
对于大数据的特点，业界通常用Volume、Variety、Value、Velocity这4个V来概括，即数据体量巨大、数据类型繁多、价值密度低和处理速度快。这是大数据区分于传统数据最显著的特征。根据IDC公司的一份名为《数字宇宙》的报告，预计到2020年，全球数据使用量将会达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。
大数据现象在物理学、生物学、环境生态学、自动控制等科学领域和军事、通信、金融等行业的存在已有些时日。与云计算出道时让人们云山雾罩的感觉不同，人们对于大数据的感受是实实在在的：进入IT时代以来，人类积累了海量的数据，这些数据不断急速增加，带来两个方面的巨变：一方面，在过去没有数据积累的时代无法实现的应用现在终于可以实现；另一方面，从数据匮乏时代到数据泛滥时代的转变，给数据的应用带来新的挑战和困扰。简单地通过搜索引擎获取数据的方式已经不能满足千变万化、层出不穷的应用需求，如何从海量数据中高效获取数据，有效地深加工并最终得到感兴趣的数据变得异常困难。
大数据时代已经来临。大数据本身并不是一种新技术，大数据技术强调的是从海量数据中，快速获取有价值信息的能力。在大数据时代，数据成为一种新的经济资产和价值创造形式，正在推动一场新的工业革命，创造新的经济奇迹。
大数据给油气工业带来的机遇与挑战
POSC公司总裁曾指出“石油工业是信息工业”，这是因为很少有其他工业领域像石油工业这样更依赖于数据。对油气资源的认识和掌握主要通过大量的数据来实现，“大数据”往往意味着“大油气”，通过对数据的挖掘和应用，可以提高决策的准确性和全面性，实现新的油气增产。
目前全球出现能源短缺的关键不是因为缺乏石油和天然气，而是缺乏获得这些资源的快捷有效方式。石油公司可以通过数据挖掘和应用，包括使用分布式传感器、高速通信系统和数据挖掘技术等去监控并调整远程作业，使用实时数据进行分析决策和事故预测等，大幅度提高决策的准确性和全面性，不断实现油气增产。例如，经过完全优化的数字油田至少可以提高6%的采收率和8%的产量。
石油公司的资产评估是以数据为依据的，没有数据就无法了解地下油气藏的储量和开采现状。因此，国际大石油公司一直都非常重视数据管理，为了将精力致力于主营业务，节省数据管理费用，石油公司多将专业(地震、测井)海量数据外包专门的数据管理服务公司或地球物理服务公司保存管理，这些服务公司为各石油公司提供完善的数据管理服务。而石油公司自己则保存公司的核心数据(如档案文件、岩芯数据及实物、测试及试采等数据)。因而，国际上纷纷成立了各种名目的数据中心(或数据银行)。
在管理上，国际石油公司的地震数据已从架库式管理转变为磁盘阵列和自动磁带库相结合的超大规模计算机存储管理，存储容量达到数千TB。现场地震数据的传输采用大容量便携磁盘或高速光纤网，这些技术便利了海量数据的快速传输，提高了勘探效率。
勘探数据管理的另一个特点是保管的数据尽量保持其完整性。不仅单一专业的数据要求是完整的，而且勘探项目所需的不同专业数据也应是较为完整的。这样的数据管理其实用价值才会更大，用户使用所需数据更为方便。
石油巨头的“大数据行动”
据埃森哲和微软对200位业界专家的调查，国际大石油公司75%的投入与信息技术领域有关，其目的就是要构建一个更加综合、高效的运作平台，最终形成一个全球性的协作环境。为了从大数据资源中挖掘更多的财富和价值，石油公司正与IT公司一起，将众多技术应用于战略决策、科技研发、生产经营和安全环保等各个领域。
BP的全球数据中心，提供包括监控、备份、恢复、站点管理及维护数据的全程服务，其利用云计算来实现公司的标准化管理和外包服务，快速降低成本，增强服务的可持续性，确保创新技术的有效推广应用。
壳牌采用石油数据银行系统和研究成果管理的数据库系统作为公司主数据库，管理本公司的数据资产中最有价值的数据资产。研究项目时采用Openworks(一种数据库和专业软件结合的产品，用于地震解释、建模等研究)作为项目数据库的支持专业应用软件，项目数据库的数据来源于主数据库，研究产生的成果回存到主数据库，实际上我国一些油田也多采用这一数据管理方式。
雪佛龙面对每天生成的大量数据，强调规模就是机会，关键是如何有效利用这些海量信息。公司将5万台桌面系统与1800个公司站点连接，消除炼油、销售与运输“下游系统”中的重复流程和系统，每年可节省5000万美元，过去4年已获得了净现值约为2亿美元的回报。
斯伦贝谢、哈里伯顿和贝克休斯等大型服务公司通过建立勘探开发一体化研究与作业团队，集中大量数据信息，支持油田生产规划与决策，加大对非常规、深水、极地等油气资源的开发力度。
相比之下，我国石油石化行业大数据应用的重点主要在于：业务模型构建、数据视图构建、应用系统构建、数据源建设、多层次多维度的复合人才培养等几个方面。大数据应用是信息化深入、IT与业务深度融合的必然，是深化应用、提升应用层次、强化集团企业管控的有力技术手段。
相信随着信息化的深入和两化的深度融合，大数据在我国石油石化行业应用的前景将越来越广阔。随着石油储备的逐步减少，石油石化行业产业链中的勘探、开发难度日益增大，信息化的成熟度已经成为影响行业增长幅度的首要因素。而应用信息化以后，勘探、开采的成功率都会增加，这对提高勘探效率、降低开发成本和生产成本都是大有帮助的。
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