京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
云计算、大数据……石油信息化新技术应用,智能油田就靠你啦……
随着石油信息化集中集成,物联网的建设,云计算,移动互联,大数据在石油行业的应用前景如何呢?什么是智慧油田,智能油田呢?
个人的一些想法现总结如下,对行业的关注基本停留在14年4月,疏漏局限难免:
一、关于云计算。互联网电商领域应用方兴未艾,国内阿里云腾讯云青云七牛云存储等也耳熟能详,但是传统行业还未规模应用。传统企业,一是出于数据保密性的要求,二是市场监管的完善问题,应该还是以企业私有云自建为主,如油田还是考虑自建数据中心,毕竟面向的主要还是企业内部应用,而不是直接面向市场,响应要求不是很高,成本也不是很大。
至于Paas,Sass还未成熟应用。用友今年出台了几个经管系统的软件云服务,不知市场应用如何。
二、关于移动互联。11年已经做出来了采油厂生产业务系统的Android版,但是油田真的都需要信息系统移动吗?哪些领域需要呢,还需细分定制,额想主要还是在办公系统和下游销售面向消费端客户,方便。
三、关于物联网,其实技术早已成熟,为何到最近几年才大建呢?额想主要还是成本问题,东北,华北等老油田基本都是特高含水阶段,日产量很低,再说一个人就管那些井又不是天天变撒情况都不清楚还管撒咧,实时监控花那钱也没撒用嘛。但由于近几年物联网的时兴,以及借助数字油田的东风,东西部新老油田油服都开始建设物联网。物联网的建设不仅降低了工人的劳动强度,加强了现场监控,也是实现智能油田必不可缺的基础。
四,关于大数据。业界说2014年是大数据元年,但是真正的有技术含量的经济价值的成功案例国内并不多,据说国外很早就商用了,但是主要还是在消费端。
目前互联网的大数据分析是咋玩的捏?你打啊个浏览器来的,爱疯还是艾麦可,爱撒时候来,来都干撒了,爱瞅撒,是买了还是光瞅瞅,这月来了么。
这货最近咋不来呢,想死奴了,奴换新发型了学新曲儿了,给发个信息叫怂赶紧来,上回来咋耍的,这回来该耍些撒捏..琏哥儿笑道:眼黑叫你改个样儿,你扭捏撒嘛。凤姐儿听了,把脸飞红,“嗤”的一笑,向琏哥儿啐了一口,依旧低下头吃饭。琏哥儿笑着一经去了。
这就像大数据的状态。传统行业依旧低下头吃饭,大数据笑着一径去了。
大数据的主要作用有:
一是已知结果向过去看,找出某一原因规律。如从措施增产效果找选井因素,是注入压力,流量,还是地层性质等因素。这个若能定性定量,那措施有效率将大幅提升,对措施增产以及摸不见看不着先想当然再验证的地质分析都有重要意义。
其实现在的BI也就是简单的数据统计等,未必能发现一些规律来。不知在历史数据的积累量大了后,依靠样本训练,专家系统等技术是否能有新的发现。
额看已知结果找原因最难,计算机未必也行,依靠数据也不行,额是从男女运动灵感的哈,实践验证完全正确,生命才是这个世界最伟大的奥妙与奇迹,众妙之门。诗经能近取譬的比就是最好的道法,道不远人,人为道而远人非为道也。生活专业化,专业生活化才是真的两化融合,将所学能日常应用才是最高的境界。
你是一口油井,
我是一口水井,
我用我的生命
释放你的生命,
在驴头上死点处
抽到高潮……
自然情化,情化自然,才是中国文化的最美境界。我们要想的是如何使实践的主客体合一,而不能被某一方化了,同情同动,静以养生,心腹无住,惟有青仙,才是最美最高的境界。
二是已知历史判断预测未来,给出某一有效结论。这个在井下工况智能诊断已经有很好的效果,误差在10%之内,即是依靠神经网络训练特征值而智能判断。再有还是从下游用户消费行为模型预判而精准营销,提高油品非油品的销售量。这方面互联网电商应用经验成熟,将是现前大数据的主战场。这个也需要传统企业转变观念,主动面向市场,树立面向服务的理念,提高服务质量。
五,关于智慧油田,智能油田。
信息系统的发展趋势,就是诗经的赋比兴。
传统的管理系统,采存查看,如诗经之赋陈直述。
智慧系统,是能够自动关联判断分析业务,由此及彼由表及里由近知远自学习自适应,如诗经之能近取譬,见花惜人,感物抒怀,落叶知秋。
智能系统,不仅能分析思考还能现实实现,理想与现实融为一体,经验与知识相互学习,信息化于自动化,秀才不出门能干天下事,如诗之兴观群怨挹彼注兹。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 题目1 一家餐厅统计顾客的性别、年龄、消费金额等信息,在进行数据分析时,发现性别这一变量在 ...
2026-10-16核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-16核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-16一、为什么要区分这两种分布 在数据分析和统计学中,拿到一组数据后第一件事通常就是看它的分布形态。分布形态决定了你能用什么 ...
2026-10-15一、问题现象 在实际使用 Excel 透视表做数据分析时,经常会遇到这样的情况:数据源表格里明明新增了一行或一列金额数据,数据源 ...
2026-10-15核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-15一、什么是预测式发货 预测式发货(Anticipatory Shipping)是亚马逊于2013年12月获得授权的一项美国专利(专利号 US 8,615,473 ...
2026-10-14一、SQL在金融量化体系中的定位 量化投资的本质是用数据驱动决策,而数据处理贯穿量化研究的全生命周期。从原始行情数据清洗、因 ...
2026-10-14核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-14CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09