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在石油和天然氣行業，數據都是以太字節(TB)和拍字節(PB)來表示的。這兩個詞語對于你來說或許有些陌生，下面我給你打個比方，一切就清晰明了了。

一個吉字節(GB)相當于七分鐘的高清視頻;一個太字節(TB)等于1024個吉字節(GB);而一個拍字節(PB)等于1024個太字節(TB)，相當于13.3年同樣的高清視頻。

每天全球油氣行業都會產生數百個太字節(TB)的數據，每年總計達一個拍字節(PB)數據，也就是13.3年的高清視頻了。在這里舉個例子，在北美1200英里的管道里每天都會產生大約1TB數據。

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把這些數據轉化為可用的信息的學科稱為分析學，它將成為油氣行業削減成本方面的新前沿學科。

2014年2月，美國通用電氣公司(GE)軟件研究院副總裁Bill Ruh在卡爾加里舉行的“通用電氣公司Mind + Machines”研討會上說：“任何事情都可以進行分析”。

分析基本上是在大量的數據中尋找有意義的模型，它運用數學、統計學、計算機編程和操作等方面的知識將問題性能進行量化分析。

在分析數據時發現的模型可以用來預測未來的資產設備表現，以確定設備性能可以提高的范圍，同時可以通過識別故障區域在故障發生前制定風險管理計劃。

Ruh說：其他工業部門已經使用分析學方法來提高生產力從而降低成本。通用電氣公司在電力行業中已經取得了成功，運用分析法來優化風力發電機的電力生產。通用電氣公司改變了風力發電機組安裝前使用計算機建模的傳統方法。

“我們想，如果將歷史數據進行優化會怎樣?這意味著要對風力發電機產生的數據進行解析并應用這些信息。這一結果增加了5%的電力輸出和20%的利潤，而風力發電機組并沒有發生任何物理變化。”

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Ruh表示：作為快消品的手機產業壓縮了數字傳感器技術的成本，網絡連接的低成本完全可以使所有油田設備聯網，分析現成的數據流。通用電氣公司認為通過數據分析油氣行業可以提高設備的可靠性和利用率，從而提高運營效率。

Ruh 表示，“你可以從零停機、零差錯中賺取很多錢，畢竟油氣行業一旦發生維修狀況造成的損失將是巨大的。”

通用電氣公司油氣軟件服務部門總經理Ashley Haynes Gaspar說：“使用分析學方法***的好處是優化處理了整個油氣項目，而油氣項目得到優化是最重要的，我們相信，利用分析學你能更有效率地從地球上采出更多的石油，在油氣行業中將增長6%-8%的潛在產出。”

最近，信息技術供應商已經嘗試對油氣行業進行數據分析并找到解決方案，但目前還沒有成功。目前的計算公式是在手機中常見的，基于應用系統進行模擬并將其分解成可管理的部分。

自通用電氣公司在加拿大工業推動數字油田的六個月以來，出現了一系列成功基于app的方法。其中一個例子是Apache公司正努力提高電潛泵性能的操作。

Apache公司在北美和世界各地有成千上萬的電潛泵。由于進行了實時監控，德克薩斯基地公司已經收集了大量的電潛泵性能數據、地下巖層特征和地質信息。

Apache公司與通用電氣公司合作分析了這些數據，針對不同油井選擇不同的電潛泵，然后提高泵的運行時間并成功預測這些泵的使用壽命。

這一系列工作有助于Apache公司避免重大的生產損失，其中***的好處是可以將此成功經驗快速復制至整個行業。

據該公司稱，全球電潛泵性能提高1%后，將額外提供超過50萬桶/天的原油。即使在油價如此低的今天，這也相當于每年會額外產生數十億美元的效益。

Apache公司的成功來自于對硬件和軟件的充分利用，一般被稱為資產性能管理(APM)。實時監控器將一連串數據傳輸到中央設備，在那里他們被相應的大數據分析軟件處理，然后找出***方案。

通用電氣公司油氣測控加拿大區總經理Orvil Smith 說：“通過我們與客戶所做的工作發現，大數據分析是有所作為的。在以往，當一個電潛泵失靈時，企業將花費很長時間才能使油井恢復生產。”

但如果你能在設備失靈前就預見到這個問題，就會知道什么時候該把它停下來并更換上提前準備好的新部件，這樣就可以避免長時間停機帶來的損失。