油氣行業(yè)大數(shù)據(jù)進展大匯總，不懂你就要失業(yè)了

大數(shù)據(jù) 石油大數(shù)據(jù) 油氣行業(yè)

石油Link | 2016-10-25 14:54

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】隨著大數(shù)據(jù)對于石油行業(yè)的深入，原來的油藏，鉆井等技術(shù)都將因為該技術(shù)而產(chǎn)生革命性的變化，若干年后，也許你的崗位將不復(fù)存在。本文從已經(jīng)有的應(yīng)用，如預(yù)測ROP，預(yù)測電潛泵損壞時間，預(yù)測井底狀況，以及測井數(shù)據(jù)的機器解釋等

大數(shù)據(jù)這個新興的概念這幾年和VR一樣火了起來。但大數(shù)據(jù)究竟是什么，將會給石油行業(yè)帶來哪些變革?本文從已經(jīng)有的應(yīng)用，如預(yù)測ROP，預(yù)測電潛泵損壞時間，預(yù)測井底狀況，以及測井數(shù)據(jù)的機器解釋等。探討了大數(shù)據(jù)對于我們工作和生活的影響，隨著大數(shù)據(jù)對于石油行業(yè)的深入，原來的油藏，鉆井等技術(shù)都將因為該技術(shù)而產(chǎn)生革命性的變化，若干年后，也許你的崗位將不復(fù)存在。

什么是大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)這個概念，或許可以用淘寶的一個實例解釋：

(圖片來自“薄云借智”)

還可以用出行時使用的高德地圖實時路況來解釋：

當你使用高德地圖導(dǎo)航的時候，可以發(fā)現(xiàn)，這個軟件已經(jīng)可以實時告訴你哪條道路發(fā)生了擁堵，道路的擁堵程度，以及通過擁堵路段所需要的時間。

在淘寶的案例中，將網(wǎng)購用戶選購的文胸罩杯和她們的購物模式數(shù)據(jù)相結(jié)合，就得到了女性胸越大，購買力就越高這樣一個關(guān)聯(lián)。而在高德地圖的使用中，每個使用高德導(dǎo)航的人，都會將自己的位置和速度信息回傳到服務(wù)器，在某一擁堵路段，車輛平均速度很低，服務(wù)器會認為該路段發(fā)生了擁堵，并將這一信息反饋給用戶;而根據(jù)低速行駛的時長，服務(wù)器就可以給出“預(yù)計通過時間”這一預(yù)測。

在上面的例子中，每一個淘寶和高德地圖的用戶，他們所產(chǎn)生的信息的匯總，就是大數(shù)據(jù)(Big Data)。這兩個軟件的用戶規(guī)模都是億級的，其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量也是驚人的。下圖解釋了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫和大數(shù)據(jù)的一些區(qū)別。

(圖片來自“薄云借智”)

其實，大數(shù)據(jù)(Big Data)本身僅僅是一堆數(shù)據(jù)，雜亂無章毫無意義。而這些數(shù)據(jù)只有經(jīng)過了數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)之后，才會產(chǎn)生意義。而大數(shù)據(jù)該如何挖掘，就成為了大數(shù)據(jù)研究的重點。

石油行業(yè)的大數(shù)據(jù)

我們在日常生活中所接觸到的大數(shù)據(jù)，和石油行業(yè)中所使用的大數(shù)據(jù)，有著極大的不同。如果我們借用對日常生活提供服務(wù)的大數(shù)據(jù)概念套用在石油行業(yè)，就理解錯了。其中的不同點主要是：

產(chǎn)生主體的不同。百度阿里這些互聯(lián)網(wǎng)公司研究的大數(shù)據(jù)，主要是由人類活動產(chǎn)生。而油氣行業(yè)的大數(shù)據(jù)，主要是要依靠各類傳感器(Sensor)產(chǎn)生。

背后機理的不同。人類行為主要受到人類心理活動的驅(qū)使。而油氣行業(yè)所研究的問題，背后是物理和化學(xué)規(guī)律。

曾經(jīng)硅谷有一些科技企業(yè)，跑到休斯頓的大石油公司去說，把你所有的數(shù)據(jù)都給我，我來給你做大數(shù)據(jù)分析，幫助你進行勘探開發(fā)和實際生產(chǎn)規(guī)劃的決策。但是這個想法距離石油公司的實際應(yīng)用還有很大的距離。因為硅谷的科技企業(yè)進行的大數(shù)據(jù)分析的方式并不適合于石油行業(yè)。油田決策這種動輒千萬美元的事情，真正拍板的肯定還是資深工程師。要想證明現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析的算法能夠準確的幫助決策，還需要從實際的小項目入手，一點一點的讓石油行業(yè)從業(yè)者信服。

有一個說法是：一切不談具體場景的大數(shù)據(jù)分析都是耍流氓;還有一種說法是：一切不以預(yù)測為目的的大數(shù)據(jù)分析都是耍流氓。所以，真正的靠譜的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，應(yīng)該是結(jié)合具體場景，同時能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)測。雖然，定奪在哪里打井這種事，大數(shù)據(jù)還搞不定，但工程上的一些具體應(yīng)用，在美國已經(jīng)實現(xiàn)了：

預(yù)測鉆進速度

鉆速ROP(Rate of Penetration)，是鉆井中十分重要的一個工程參數(shù)，而ROP的預(yù)測一直是鉆井工程希望實現(xiàn)的?，F(xiàn)在，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，美國西弗吉尼亞大學(xué)石油工程系的Shahab Mohaghegh教授課題組所研究的算法已經(jīng)能夠利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，結(jié)合LWD數(shù)據(jù)，預(yù)測下面10feet的ROP，并實現(xiàn)了相當高的準確性。

電潛泵工況預(yù)測

傳統(tǒng)上，井下的電潛泵只有在已經(jīng)損壞后，才會被打撈上來進行修理。這樣就導(dǎo)致了非生產(chǎn)時間NPT(None Production Time)，造成經(jīng)濟損失。通用電氣GE公司目前正在致力于通過在電潛泵上安裝傳感器，實時監(jiān)控電潛泵工況，并利用大數(shù)據(jù)，預(yù)測電潛泵會在什么時候損壞，從而提前安排維修或更換，避免NPT。

井底狀況預(yù)測

哈里伯頓的Pinnacle部門，專業(yè)從事油藏分析和壓裂檢測，是井下光纖產(chǎn)品開發(fā)和行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)導(dǎo)者。光纖傳感器下到井底后，可以提供完整、實時的井底情況。依靠一種新型光纖傳輸微地震接收器，和分布式光纖井下溫度檢測系統(tǒng)，并結(jié)合大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以實現(xiàn)對地下裂縫的精準分析，從而評估壓裂效果;并可以對地下的油氣水流體狀態(tài)，做出動態(tài)監(jiān)測。

測井數(shù)據(jù)機器解釋

傳統(tǒng)的測井曲線，都是要靠測井工程師來進行人工解釋。而現(xiàn)在利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，結(jié)合機器學(xué)習(xí)，測井數(shù)據(jù)的機器解釋已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。具體來說，就是先要訓(xùn)練電腦識別測井曲線，告訴機器每種曲線背后的物理機理及各種地層的響應(yīng)特征，并使用大量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練。之后，訓(xùn)練過的機器就能夠?qū)y井數(shù)據(jù)進行自動解釋，準確性達到了70%到80%。能夠極大地降低測井工程師的工作強度。

通過大數(shù)據(jù)，以前很多不敢想，不可能的事情都可以變成可能。比如說，油田的區(qū)塊分析，哪塊有潛力而哪塊沒有，結(jié)合大數(shù)據(jù)就能做出判斷;或者，壓裂的效果，裂縫產(chǎn)生的長度，深度，以及流體流動的效果，結(jié)合大數(shù)據(jù)也可以給出。

石油大數(shù)據(jù)背后的技術(shù)

大數(shù)據(jù)應(yīng)用于石油行業(yè)時，遇到的一個大討論就是，Data-Driven還是Physics-Driven，直譯為數(shù)據(jù)驅(qū)動還是物理驅(qū)動。Data-Driven意思是說，僅僅依靠分析數(shù)據(jù)，找到數(shù)據(jù)背后的規(guī)律。比如說，很多電商網(wǎng)站的推薦引擎具備這種能力，它能夠在顧客買書的時候，推薦顧客剛好喜歡的其他書籍，顧客可能不知道“為什么”，其實網(wǎng)站也不在乎“為什么”，只是知道喜歡這種書的人和喜歡那種書的人之間，剛好具有一定的關(guān)聯(lián)性。

這種推薦就是基于數(shù)據(jù)的，它能夠通過統(tǒng)計分析人類所不能感知的關(guān)聯(lián)，知其然而不知其所以然。文初給的阿里的例子也是數(shù)據(jù)驅(qū)動，數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)女性罩杯和購買力存在正相關(guān)，卻不知道為什么。而Physics-Driven的意思是，考慮數(shù)據(jù)背后的物理原理，結(jié)合物理原理和數(shù)據(jù)來解釋問題，知其然也知其所以然。

長期以來，石油行業(yè)都是長期以來，石油行業(yè)都是Physics-Driven的，也就是，會提出各種各樣的原理，原油成藏原理，原油遷移原理，鉆頭切割原理等等，而這些原理也被證明是確實有效的。那么，在大數(shù)據(jù)應(yīng)用時，就不該徹底拋棄物理原理而單純的采用Data-Driven;所采用的方式應(yīng)該是，在物理原理的指導(dǎo)下，結(jié)合數(shù)據(jù)，進行大數(shù)據(jù)的分析。

石油行業(yè)的物理原理非常復(fù)雜，各種情況又千變?nèi)f化，想讓大數(shù)據(jù)在石油業(yè)應(yīng)用，離不開的技術(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)和深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)。這兩個術(shù)語是計算科學(xué)上的，簡單解釋都要一整篇文章。但通俗說起來，就是試圖讓機器擁有人類的思維方式，達到人工智能。

比如，一個小孩，當他第一次看到一只哈士奇，媽媽告訴他這是一只狗;之后他又看到了一只泰迪，媽媽告訴他這也是一只狗;再之后他看到了一只藏獒，媽媽告訴他這還是一只狗。那么，看過了幾種狗之后，有一天小孩看到了一只他沒見過的狗，比如京巴，他還是能夠知道，這只京巴也是一種狗。其實哈士奇、泰迪、藏獒和京巴的外部特征差別還是很大的，但是人類就能夠認識到這些狗之間還是有共性的，并把他們歸為一類，其背后有著隱藏的分析處理過程，這在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中稱為“隱含層”。當然，這些特征可不是有一只頭，四條腿，一條尾巴這么淺顯，因為人類還可以分別狗和貓，而貓和狗都是一只頭，四條腿，一條尾巴。

然而，如果讓電腦來識別這些圖像，電腦就傻眼了，電腦在知道了哈士奇泰迪藏獒是狗之后，卻無法知道它沒見過的京巴也是狗。而如果用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的方法訓(xùn)練電腦，就可以讓電腦有著人腦般的結(jié)構(gòu)和思維方式，即有了“隱含層”思維方式。從而有了“人工智能”。

可以預(yù)見的是，大數(shù)據(jù)技術(shù)在石油行業(yè)，必將會大放異彩，有著驚人的表現(xiàn)和成果。但是，這中間還有很長的路要走，難度相當大，這些電腦和算法需要大量的訓(xùn)練才能夠達到理想的效果。因此，一大批同時懂得石油知識和大數(shù)據(jù)知識的跨界人才，需求量一定會相當大。在此，推薦石油專業(yè)的從業(yè)者和學(xué)生們，去自學(xué)一些大數(shù)據(jù)方面的知識，現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)這么發(fā)達，各種學(xué)習(xí)資料都能找到，想立于不敗之地，就要搶先行動搶先布局。而作為企業(yè)來說，找到并重用這類跨界人才，就成了企業(yè)競爭力的保障。

來源：石油Link

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