石油和天然气行业的大数据存储全新办法
石油和天然气部门的数据是关键组成部分之一。大多数企业每天都要处理大量的数据，为了分析它们，他们努力寻找新的解决方案，该系统配置了多个传感器和地球的RFID设施来收集数据。
收集结构化、非结构化和半结构化数据。他们可以通过组合历史数据和来自多个传感器的实时数据来处理大量数据。
这只是初步的数据，这是值得的，但如果不经打磨，就无法使用。的确，除非将数据分解成小块并进行检查，否则数据就没有什么重要性。
当全球对大数据优势更加开放时，石油行业似乎并不落后。然而，对如此大量的数据进行识别、聚合、保存、分析和改进之前，是否存在一种性价比更高、使用更为方便的数据存储方法，以完成对数据的长期保存与利用，是数据价值产生层面非常关键的一环。
无论是提高投资回报率还是安全措施，数据存储都对油气行业具有着重大的影响。行业对数据的日益依赖以及在研究和生产过程中开拓前沿的需要，使得最先进的数据存储办法，在油气业务中具有重要意义。
油气大数据的特点
数据量
它指的是地震数据或公司拥有的信息量。
多样化
这涉及到许多数据模型，这些模型可以是有组织的、非结构化的，例如图片、视频和半结构化的，通过不同的传感器从池中收集。
图中展示了油气行业大数据的特点，油气行业大数据的特点是数量、种类、速度、准确性和价值。该流程显示了，用户应当如何存储并提取对自身业务发展最为有用的数据。
速度
指钻井设备实时采集的数据流。
真实性
通过使用各种组合模型或多个阶段（如钻井、地震和制造）的数据组合来提高数据质量。
价值
在完成前面的步骤后，提取有意义的数据。
降低生产成本与预测性及预防性的维护
从钻井到管道，影响油气公司生产成本的内部和外部因素多种多样。大数据分析可用于通过多种方案提高生产效率和节约成本。例如，岩石分析用于确定挖掘油井的适当位置，将井下数据与附近的石油生产数据配对可以使石油公司实时调整他们的策略。据贝恩公司称，数据分析潜力可以将石油和天然气产量提高6%-8%。
而通过使用预测分析，油气行业的业务部门已经能够构建预测维修事件的模拟。预测性维护降低了不可预测的反应性和停机维护的费用。这些预测可以通过优化大规模维护操作的停机时间，帮助企业保持领先。比如，通过可进行预测性维护，用户可以提高气体压缩系统的可靠性。而气体压缩系统是许多海上装置中的一个重要部件，会导致重大停机损失。算法可用于预测气体压缩机机组中70%以上的故障，并提高生产率。
除了预测性维护外，企业还可能会考虑采用预防性维护策略，包括频繁检查和更换设备。
上游、中游和下游优化
此外，大数据的存储与分析，有助于简化上游、中游和下游勘探、钻井、生产和交付三个领域的关键油气业务。
此图显示了石油和天然气行业在大数据分析中的使用案例，包括上游、中游和下游。
上游
管理地震数据
上游分析从石油搜索中可能感兴趣区域的地震数据（由传感器收集）开始。收集数据后，对钻孔位置进行处理和评估。地震数据还可以与其他数据集集成，以确定石油储层中的油气量（公司过去钻井作业的历史数据、研究数据等）。
优化钻井工艺
最大化钻井的一种方法是定制预测模型，预测设备可能出现的故障。该设备具有传感器，用于在钻井作业期间收集数据作为起点。这些数据通过机器学习算法进行传输，并结合材料信息（模型、操作参数等），以检测可能最终导致故障的使用模式。
改善油藏工程
井下传感器可用于收集公司提高油藏产量所必需的信息，包括温度传感器、声音传感器、压力传感器等。数据分析还用于增加储层的管理应用，并通过生产数据分析改进储层建模。为了检测生产数据中的基本模式并预测生产性能，工程师们使用了复杂的测试来提供智能投影和流动技术。
中游
对于石油行业来说，物流是一个非常困难的问题。其的主要目标是为了安全、无风险地完成天然气和石油的运输。公司可以使用传感器分析来确保安全的能源产品物流。通过大规模的数据分析，组织检查油轮和管道传感器数据，以检测应力腐蚀、疲劳断裂、地震位移等畸形。
下游
最后，石油和天然气公司可能会使用巨量的历史与现有数据分析结果，来最小化停工时间和炼油设备维护成本，从而提高资产管理水平。一开始，其可以比较设备过去和现在的运行数据，分析性能；根据设备的寿命终止标准和故障情况进一步调整性能估计。最后，基于设备数据的预估效率，并将其提供给维护专家，以决定是否更换该资产。
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璞素科技让企业历史数据的管理更自动
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