付培晨

摘要：伴随信息技术的发展，大数据技术在我国各个领域都得到了广泛应用，促进了我国各个领域信息化的发展，大大提升了各领域的工作效率，为人们带来了极大便利。大数据技术以互联网为依托，主要进行海量数据的处理工作。将大数据技术应用在石油行业信息化中，不仅可以提升石油行业信息化水平，推动石油行业的发展，还能有效提升石油行业生产效率。鉴于此，下文围绕大数据技术及其在石油行业信息化中的应用展开研究，以期对石油行业的信息化建设有所裨益。

关键词：大数据技术；石油行业；信息化；应用

引言

伴随我国信息技术的不断发展，数字化、网络化、智能化已经成为当前工业制造企业的发展主线。随着地质资源的逐步减少，石油勘探、开发和生产工作的日益复杂，安全绿色发展配套技术还不太完善，从而给石油企业的发展带来了巨大的挑战和压力。而大数据、物联网等先进技术的出现和应用促进了石油行业的创新发展和转型升级，不仅是对国家创新驱动发展战略落实的具体行动，也是石油行业实现发展目标的现实选择。

1大数据技术概述

“大数据”，实质上指的就是数据十分庞大的数据，然而大数据的概念，其不仅仅局限在数据之中含有的信息量，其主要特征表现在信息的复杂化以及多样化。利用大数据与先前传统的计算方式来进行比较分析，可见其具备大数据很多的优势，例如：资源利用率高、规模大以及耗费成本不高等等。大数据的数量十分庞大，结构类型较为复杂，各种数据间的联系也十分紧密。其主要功能是：将各类数据整合在一起，可以随意调取所需要的数据并进行相应的分析，其中的关键技术主要是遗传算法、分类分析等。“大数据”时代的特征主要分为信息量庞大、信息传输速度快、传输类型多样化三类，其中最为显著的特点就是信息量大。现阶段，人们对网络需求量逐渐增加，早期较为传统的TB级存储空间已经不能满足人们日益增长的信息存储需求。因此，PB级、ZB级的存储逐渐被一些大企业和政府所应用。

2大数据技术应用在石油行业信息化中的优势

大数据具有多样化、数据量庞大、速度快、价值高等特点，将其应用到石油行业信息化中，能够实现对石油行业海量数据的快速处理，提升数据利用率，对石油行业的发展具有重要意义。首先，由于石油市场规模的不断扩大，其所存储的数据量越来越大，利用大数据技术能够实现石油数据的快速存储、调取和分析；其次，石油行业的数据结构复杂，除了文本数据之外，还储存着大量的图片、视频、音频等信息，将大数据技术应用到石油行业信息化中有助于多结构数据的整合；再次，利用大数据快速处理信息的优势，简化行业相关信息处理工作流程，加快数据更新；最后，发挥大数据技术的优势，提升石油行业所有数据的实用价值，并将其应用到石油勘探、石油开发、管道运输等工作中，为石油行业的健康发展提供准确的数据依据。

3大数据技术在石油行业信息化中的应用

3.1大数据技术在石油勘探中的应用

第一，在地球物理数据采集中的应用。通过利用大数据技术对石油行业大数据的采集，能够对地球地质结构以及地层变化情况，进行全面的了解，并在物探设备技术不断发展和成熟的条件下，实现对相关数据的高效采集，大大提升数据采集效率；第二，在数据处理中的应用。海量的地球物理数据采集结束后，还需要对不同区块的数据进行整合（流程组合、参数组合），充分利用大数据技术中的识别分析技术、数据并行处理技术等，实现对勘探数据的分析和处理。总之，在石油行業地震勘探之中，可以充分利用大数据技术，提升油气识别精度，增强石油勘探的准确性。

3.2大数据技术在数字油田开发中的应用

伴随我国科学技术水平的不断提高，石油开发工作也逐步向标准化、现代化方向迈进。从当前我国石油行业油田开发现状来看，企业油田开发工作经济附加值较低，对石油行业的发展造成一定的阻碍。将大数据技术应用到油田的开发中（即数字油田开发），可以提升开发效率，从而为石油企业创造更多经济效益。在构建数字油田时，需要建立标准化体系，而利用大数据技术可以快速实现油田信息的快速整合分类，并对同一类型的信息数据进行编码，可以帮助企业快速制定数据中心建设规范、数字油田标准规范等。在数字油田标准体系建成后，石油行业的信息化水平将迅速提升，运维服务质量将得到优化。

3.3大数据技术在石油行业数据仓库中的应用

在信息时代，数据资源呈现出爆炸的趋势，只有对海量数据进行集中管理，才能降低企业负荷，促进企业发展。为了优化数据管理，石油行业构建了数据仓库，加强对历史数据和实时数据的分析。传统数据库的规模较小，无法储存大量历史数据，而大数据技术可以存储EB等级的石油信息，将其应用在仓库数据处理中，可以满足石油行业的数据管理需求。一方面，利用基于大数据技术的MDM系统可以突出企业元数据，架构元数据分析系统模式；另一方面，利用大数据技术可以实现对数据库中海量数据的自动识别，对数据进行统一管理，并对海量数据进行统一编程。将大数据技术应用到石油行业数据仓库的构建中，不仅能够确保数据逻辑的灵活性，提升石油行业信息管理效率，还能有效加快石油行业数据信息处理速度，便捷了历史数据和实时数据的划分流程。

3.4大数据技术在海量数据计算中的应用

在石油行业的日常工作中，经常要对数据进行计算。以油气输送为例，在开展油气输送信息化工作时，油田企业必须对管道数据进行计算，判定管道运输风险，修复管道缺陷。除了要对数据进行计算，石油行业还需要根据计算结果分配工作任务，实现各部门的通信。利用大数据技术可以实现对相关系统中计算模型及计算程序的优化，提升相关系统的计算性能，加快计算程序的运行速度。在利用基于大数据技术的相关系统进行数据计算时，工作人员只需要输入关键数据即可。在大数据技术的支撑下，数据并行计算的难度大大降低，数据分析的质量得到有效提升。

3.5大数据技术在石油行业销售领域的应用

将大数据技术应用到石油行业的销售领域中可以实现：油品损益分析、营销活动分析、站级销售分析、销售市场预测分析、实时定价分析、客户分析、关联商品分析等多种功能。例如：某石油公司在油罐管理上，使用SIR实时数据分析，减少潜在事故发生数量，及早发现问题，并有效减少误报所带来的损失。通过对车联网、移动设备的客户数据分析，向客户定时推送符合客户需求的服务消息。通过与阿里巴巴合作，分析阿里用户在网上的交易数据及社交数据，实现潜在客户的精准定位，从而达到精准营销的目的。最后，通过与银联的合作，对银行卡交易数据进行分析，明确该公司的市场份额。

结束语

总之，石油行业作为促进我国国民经济发展的重要行业，承载着巨大的历史重任。在大数据时代，为实现石油行业的健康发展，就必须加强对新技术的应用。将大数据技术、人工智能技术、物联网等技术科学应用到石油行业信息化建设中，推动石油大数据一体化，提升石油行业海量数据的处理速度，优化油田信息化建设，是未来石油行业发展的重要任务。

参考文献：

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