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油服巨头 + IT巨头 = ?
  新闻来源:石油商报 2017-09-05 09:33  

  大数据、物联网、智能化引领变革潮流

  在低油价常态化的背景下,油气勘探开发投资迅速减少。仅全美上游投资由2014年顶峰时期的1250亿美元降至2016年的410亿美元,比高峰时期下降67%,其中,钻井和压裂两项主要工程的投资额分别比高峰时下降了67%和66%。活跃钻机数量从高峰时期2000台降至2016年5月的500台以下。

  石油公司对油服公司的议价能力进一步提升,大幅压低了乙方的作业报价,全球石油服务市场被迫重新“洗牌”,各大公司努力寻求新的创新方向,形成了更加独特的竞争力。其中数字化技术首当其冲,已成为不可逆转的发展潮流。

  透过现象看本质,在低油价时期,这一系列的“洗牌”都围绕着数字化。斯伦贝谢建立的软件技术创新中心专注于研究高性能计算、大数据、物联网、工业互联网软件等技术的应用;BP公司通过数字化技术实现收集、管理和利用实时数据流来提高产量、降低成本和实现现金流的最大化;BHGE利用数字化技术对传统行业进行智能化升级改造,打造石油工业全新模式;哈里伯顿致力于通过智能化云解决方案,推动下一代高效油气勘探开发技术的发展。这也印证了数字化成为石油行业降本增效的最重要的技术手段。

  近年来,随着互联网、物联网、大数据、云计算和自动化、智能化技术的发展和应用,油气勘探开发工业自动化、智能化发展已经有了长足发展,自动化、智能化装备不断推出,监测和控制手段基本实现了可视化和数字化。智能完井技术进一步完善,贝克休斯研制开发了业界第一款全电动智能井系统MultiNode。斯伦贝谢整合传统的高端智能完井技术,组成低成本的智能完井系统IntelliZone Compact。远程决策系统能够达到数据实时传输和远程控制,促进了石油工程技术的自动化、智能化水平。国际油服公司前期积累为这一轮的数字化竞争奠定了雄厚基础。

  在当前智能化发展的基础上,基于数字化竞争的重新“洗牌”可能会令智能化概念白热化,智能技术将成为冲刺的关键。

  在这场角逐中,国内石油公司积极响应,但是相比于国际油服公司,我国石油公司的智能化基础薄弱,目前,随钻测井技术测量参数少、性能差、精度不够;旋转导向等关键技术相比于国际油服先进产品的高造斜率、高可靠性,差距较大;各个环节软件配套能力差,数字化技术水平落后明显,相对于国际油服公司与数字化学科封闭程度较高,应用能力水平不高。

  那么,如何在激烈的国际竞争中赢得一席之地,成为关键。

  首先,国内的石油公司应该在不断巩固智能化技术的同时,及时掌握国际油服公司的研发动向,建立大型创新合作团队,突出油公司、油服公司一体化的自身特点,结合油田服务和生产,准确把握需求,占领一体化智能领域的先机。其次,取长补短,果断收、并购有价值的目标公司,这也是提高自身竞争力最直接有效的手段。再次,“知己知彼百战不殆”,国内石油公司不能盲目突进,密切跟踪国际油服公司数字化研发动态,准确把握研发热点,结合自身特点,快速开辟自己的智能化领域高地。最后,强强联合,国内的石油企业应该加强联合,整合长板技术,亮剑数字化竞争。(思娜)

  大数据拉开油气作业者差距

  《石油情报周刊》8月28日分析文章称,对石油工业来说,大数据不是新东西,但在过去几年,信息类型和信息分析方法的变化很大。各公司如何运用这些工具,未必能决定谁赢谁输,但有的公司从这种高技术中受益良多。

  有人认为,大公司收获的好处最大,而那些能将各业务领域数据整合在一起,供广大员工利用的小企业,这方面的表现甚至胜过大公司。安永咨询公司安德利亚·埃内(Andreea Ene)说,大数据赢家是能够跨界(如勘探、钻井、开发)为价值链的断点搭桥者。

  一般认为,国际大石油公司拥有最先进的大数据方案,有的公司在这方面投入巨大,令人艳羡。他们在将某个领域大数据的应用经验向上中下游和销售业务推广方面具有优势。2013年,BP为世界最大商用超级计算机建造了占地11万平方英尺机房,凭借它公司近期在墨西哥湾现有区块又探明10亿桶原油储量。运用大数据方面,国际大石油公司拥有规模优势,因为把数据分析融入组织机构的过程十分复杂,既耗资又费时。

  国家石油公司各自规模不同。一些最先进的公司积极利用数据分析,提高工作效率、增加运营时间、提高采收率。但也有一些公司行动不快,部分反映出他们从数量驱动向价值驱动转变的行动缓慢。对国家石油公司来说,大数据不仅是结构转型,IBM化工与石油部门总经理布兰特利(John Brantley)说,俄气石油公司(Gazprom Neft)与IBM合作建成数据分析平台后,已将采收率提高1.4%。沙特阿美建立了数据中心分析管理油田运作,2016年投入风险资本基金2600万美元启动了分析机构Maana,该机构投资者还包括雪佛龙、壳牌和通用电气。

  美国陆上独立石油公司数量多,该领域是实验技术的竞技场,但先进的数据分析仅为少数重视技术的公司所青睐。若要有效地应用大数据,页岩油生产商要有一定规模,采集足够数据,做更好的分析,最好地指导实际工作。但这并不是说,小公司因业务集中就没有希望,有一些页岩油生产商获取专有数据资料,开展机器学习、数据分析,掌握这一技术者便成为赢家。美国从事勘探生产的EOG资源公司已处于领先地位,该公司建立了几十种用户应用,员工能应用数据和分析工具。高盛估计,EOG通过利用数据分析方案,已使公司二叠系和鹰堡致密油的产量在9个月内提高了28%~40%。

  大数据技术有可能用于各种油气业务,对这种高性能分析技术的应用范围和潜力,业界的理解还处于初级阶段。贝克休斯通用公司数据产品全球负责人比努·马修(Binu Mathew)说,80%的经营活动绝对需要一定程度的数据分析和数字化,而目前对已有数据的分析仅占5%,也就是说还有很大改进潜力。(唐湘)

  “牵手”案例

  ◆ 2017年8月22日,哈里伯顿与全球知名IT巨头微软达成战略协议,共同致力于推动油气行业数字化转型。二者具体的合作领域包括:储层描述的深度学习、建模及模拟的应用,为混合现实(mixed reality)建立特殊领域可视化,建立高度交互应用,促进勘探开发资产的数字化。

  ◆ 2017年7月3日,GE油气和贝克休斯宣布合并完成。GE表示,将利用数字化技术对传统石油行业进行智能化升级改造,打造石油工业全新模式。

  ◆ 2017年5月10日,IBM和油服公司KBR宣布开展合作,利用物联网和大数据技术,帮助石油公司提高运营效率。

  ◆ 2015年,斯伦贝谢公司与全球视觉计算技术的行业领袖NVIDIA合作,开发用于油气行业的高性能计算机系统,为实时地震提供高性能云计算基础架构。

  ◆ 2014年,华为成为中国石油第一家ICT战略合作伙伴。2015年,华为集齐中国石油、中国石化、中国海油的重要业务,独家承建了中国石油两地三中心的核心网络,华为SAP HANA服务器、存储服务于中国石油、中国石化ERP应用;华为敏捷网络解决方案支撑在中国海油广域网运行。

  技术应用

  ◆ Noble Energy公司利用大数据分析不同含油层对水力压裂和水平钻井的反应,对最佳钻井位置预测的误差只有几英尺。在钻井过程中,该公司在休斯敦的控制室可以实时控制所有钻机,诸如调整钻头速度以适应更加坚硬的岩层,根据数据库里面类似场景的数据可以立刻做出决策。

  ◆斯伦贝谢公司与谷歌公司合作,把谷歌眼镜用于油气田的操作与维护,不再用计算机手持设备就可以向工人提供指令清单、数据和公司知识的数字连接。

  ◆哈里伯顿公司利用云平台进行大数据分析应用,打造贯穿油田全生命周期的一体化平台,建立贯穿勘探生产的有效的数据处理方法与工作流程,优化油气大数据价值,提升实时数据处理能力与数据整合能力。

  ◆国民油井公司利用大数据分析技术进行装备监测,包括预测海底BOP系统操作故障、预测钻井系统故障、连续油管/完井修井、监测海底挠性管、泥浆泵使用维护监测等。

 
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