2014年6月13日，WTI桶油價格達(dá)到107.49$。根據(jù)當(dāng)時的數(shù)據(jù)，全球油氣行業(yè)的資本支出預(yù)算達(dá)到創(chuàng)紀(jì)錄的520億美元，這些數(shù)字曾讓很多人以為，油氣行業(yè)從此再無蕭條。

然而，僅僅在八個月內(nèi)，油氣行業(yè)就掉入了深淵。WTI桶油價格以自由落體般的速度驟降至44$，這種趨勢一直持續(xù)到2016年2月，最終跌至29.04$/桶。

油價斷崖式下跌背后的主要原因有三。首先，中國和其他發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體的發(fā)展放緩，減緩了全球石油需求的增長；其次，美國頁巖開采技術(shù)革命，增加了全球油氣供應(yīng)量；由于眾多經(jīng)濟(jì)及行業(yè)專家都預(yù)測“哈波特頂點(diǎn)”即將到來，即由于全球石油供應(yīng)逐漸枯竭而帶來的最大石油產(chǎn)量，美國意外地將產(chǎn)量由2007年的不足500萬桶/天增加到2015的年940萬桶/天。

根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)來看，作為全球領(lǐng)先的產(chǎn)油國，沙特往往會通過減產(chǎn)來保持油價穩(wěn)定，但這一次，沙特卻選擇保持市場份額，拒絕減產(chǎn)。這一決定所導(dǎo)致的直接后果就是石油價格繼續(xù)飛降，油氣上游行業(yè)被強(qiáng)行“推”入到了一個全新時代。

若想提高作業(yè)效率和產(chǎn)能，開發(fā)商就必須要解決雙重挑戰(zhàn)：既要在低油價環(huán)境下保持盈利，同時又不能犧牲作業(yè)安全和環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)；不僅要考慮市場因素，還要提防來自替代能源的外部競爭和日益嚴(yán)苛的環(huán)保法規(guī)。

面對如此高難度的威脅和挑戰(zhàn)，引入數(shù)字化和數(shù)據(jù)分析技術(shù)似乎是最佳答案。這些技術(shù)不僅可以促生新的工作方式，降本增效，優(yōu)化工作流程，其帶來的附加值還包括提高運(yùn)營安全性、低價值鏈內(nèi)風(fēng)險等。

圖1. 如圖表所示，數(shù)字技術(shù)的實(shí)施可以促進(jìn)工程決策自動化

數(shù)字化與數(shù)據(jù)分析技術(shù)

一般來講，數(shù)字化是指通過過程自動化或引入新技術(shù)來提高生產(chǎn)力，而事實(shí)上，這只是這種新興技術(shù)的一部分。數(shù)字化本身就是一種為常規(guī)流程帶來持續(xù)變革的技術(shù)。商務(wù)流程正在逐漸演變?yōu)橐环N持續(xù)改進(jìn)的文化，執(zhí)行效率和交付效率都得到了顯著提高。從單純的人工操作到運(yùn)用數(shù)據(jù)和數(shù)字工具，工作人員可以更專注于給定工作流的最關(guān)鍵元素。

圖2. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型以戰(zhàn)略性和系統(tǒng)化的方式，整合各種數(shù)字技術(shù)方案的能力和可能性，對業(yè)務(wù)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。

數(shù)據(jù)分析是數(shù)字化發(fā)展的產(chǎn)物，是指提取和分析信息以提高生產(chǎn)力的技術(shù)。，一般用于揭示數(shù)據(jù)之間的模型和關(guān)聯(lián)性，從而帶來更全面的信息和更高效的決策制定。在很多情況下，生產(chǎn)數(shù)據(jù)已經(jīng)存在于某個組織中，只需用某種工具對其識別和關(guān)聯(lián)，揭示未知數(shù)據(jù)的關(guān)系。數(shù)據(jù)分析不僅可以深入了解當(dāng)前的業(yè)務(wù)關(guān)系，還可以通過預(yù)測建模更輕松的對未來發(fā)展進(jìn)行預(yù)測。

數(shù)字化奠定了分析基礎(chǔ)。如果將數(shù)字化比喻為頭腦中進(jìn)行的分析，各種來源（儀表、數(shù)據(jù)庫、云等）的數(shù)據(jù)就是分析機(jī)器的動力。通過引入成本節(jié)約技術(shù)以及提高生產(chǎn)力和收入的方法，數(shù)據(jù)和分析可以共同發(fā)揮價值。

功能強(qiáng)大的技術(shù)

數(shù)字化技術(shù)熱度不減，核心話題主要集中在以下幾個典型新技術(shù)。

云計(jì)算是一種通過互聯(lián)網(wǎng)提供的計(jì)算服務(wù)，包括服務(wù)器、存儲、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)和軟件等，一般由特定服務(wù)商提供。云計(jì)算消除了采集和維護(hù)自身數(shù)據(jù)中心的必要性，讓作業(yè)成本顯著降低；同時具有業(yè)務(wù)資源（如存儲或帶寬）可擴(kuò)展性，可根據(jù)應(yīng)用需求適當(dāng)增加或減小規(guī)模。

大數(shù)據(jù)是指管理和分析無法存儲于傳統(tǒng)服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫中大量數(shù)據(jù)的概念。 以前，大量的商業(yè)信息都存儲于文檔或結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫中。隨著時間的延長，這些數(shù)據(jù)逐漸演變?yōu)闊o數(shù)繁瑣的、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源，包括音頻、視頻、照片、模擬、3D模型和實(shí)時操作數(shù)據(jù)等等。大數(shù)據(jù)將大型、可擴(kuò)展和可靠的分布式計(jì)算平臺整合，可以在短的時間內(nèi)解析、分析大量數(shù)據(jù)。

移動設(shè)備讓用戶可以隨時隨地查看數(shù)據(jù)并與之進(jìn)行互動。以前，數(shù)據(jù)只能在特定地點(diǎn)進(jìn)行分析，一般是在臺式計(jì)算機(jī)上。隨著智能手機(jī)和平板電腦的出現(xiàn)，只要有互聯(lián)網(wǎng)連接，任何地方都可以與數(shù)據(jù)互動。這種訪問方式取代了以往有限的數(shù)據(jù)處理方式，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程互動。

物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)通過嵌入式傳感器連接對象和設(shè)備，經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)生成數(shù)據(jù)，傳輸?shù)街醒肟刂破骰蚱渌�設(shè)備。IoT能夠向數(shù)據(jù)消費(fèi)者提供相關(guān)信息，深入了解任何有傳感器連接的系統(tǒng)狀況。

機(jī)器人技術(shù)利用專門設(shè)計(jì)的機(jī)器替代人工，自動執(zhí)行指定任務(wù)。機(jī)器人通常能夠完成復(fù)雜的任務(wù)，一般由外部控制器或內(nèi)部軟件引導(dǎo)，它們善于以極快的速率和準(zhǔn)確性完成重復(fù)性工作，并且應(yīng)用于危險環(huán)境中。

人工智能（AI）是指機(jī)器或計(jì)算機(jī)的虛擬學(xué)習(xí)能力，目前在油氣行業(yè)已經(jīng)廣泛普及，并極有可能產(chǎn)生巨大影響。通常，軟件是通過算法設(shè)計(jì)的，將數(shù)據(jù)輸入到算法就可以得到結(jié)果，最終用于執(zhí)行某項(xiàng)任務(wù)或具有某種功能。AI改變了這一模式：只需對輸入和輸出內(nèi)容進(jìn)行學(xué)習(xí)，即可構(gòu)建算法。

在訓(xùn)練和設(shè)計(jì)中，AI系統(tǒng)向機(jī)器提供符合（好）和不符合（壞）數(shù)據(jù)集，這樣AI的機(jī)器學(xué)習(xí)程序就能夠確定數(shù)據(jù)是否合格，并自動開發(fā)算法，對新數(shù)據(jù)進(jìn)行評估。這種工作方式在推理和決策技術(shù)、語言/語音/視覺識別和處理技術(shù)、人機(jī)界面技術(shù)、新的計(jì)算結(jié)構(gòu)和設(shè)備等領(lǐng)域具有廣闊的前景。

這些技術(shù)的融合共同推動了數(shù)字化分析在當(dāng)今油氣行業(yè)中的實(shí)用。此外，應(yīng)用程序和IoT傳感器已經(jīng)累積了大量數(shù)據(jù)，成本效益已經(jīng)得到大幅提高。大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)和AI已被用于挖掘和分析數(shù)據(jù)的未知關(guān)聯(lián)，從而幫助優(yōu)化業(yè)務(wù)流程。同時，機(jī)器人技術(shù)使得產(chǎn)能大幅提高，并有效降低作業(yè)安全性，移動技術(shù)使作業(yè)人員能夠隨時隨地與數(shù)據(jù)進(jìn)行交互。

數(shù)字化和分析技術(shù)促進(jìn)了常規(guī)工作方式的轉(zhuǎn)型。數(shù)字化不僅僅是采用新技術(shù)， 它從根本上改變了常規(guī)的工作方式。如前所述，工作人員重點(diǎn)正逐漸從框架內(nèi)的工作執(zhí)行轉(zhuǎn)向分析、嵌入和推進(jìn)持續(xù)改進(jìn)。顯而易見，通過變個常規(guī)組織方式，工作效率和準(zhǔn)確性顯著提高。

以下兩個案例顯示了變化是如何發(fā)生的。

隨著“自助服務(wù)”這一概念的引入，IT和其它業(yè)務(wù)流程的融合得到了迅速發(fā)展。以前，如果某個企業(yè)想要進(jìn)行技術(shù)升級，IT部門將主要負(fù)責(zé)執(zhí)行。首先要收集不同部門對于新技術(shù)的要求，隨后IT部門制定解決方案，并在升級完成后測試結(jié)果。如果解決方案存在問題，將會生成故障報(bào)告，進(jìn)而對新技術(shù)應(yīng)用是否滿足要求進(jìn)行討論�？梢哉f，這是一個非常古板而繁瑣的過程，并且不能保證每次技術(shù)革新都能取得成功。

隨著圖形編碼等新技術(shù)的出現(xiàn)，IT以外的其他部門都已具有開發(fā)解決方案的能力，能夠單獨(dú)解決各種問題。在構(gòu)建和測試解決方案之前，熟練使用技術(shù)技能也不再是必要條件。因此，對于那些與數(shù)據(jù)和流程最為接近的人來說，快速建立模型并制定解決方案已經(jīng)不再是難題。IT與其他部門之間的隔閡正逐漸縮小， IT技術(shù)已嵌入企業(yè)的各個領(lǐng)域。

實(shí)現(xiàn)數(shù)字化的另一個組織變革領(lǐng)域是“Agile流程改進(jìn)”和系統(tǒng)開發(fā)。“Agile”來源于軟件開發(fā)部門，但也可用于推動其他領(lǐng)域技術(shù)的持續(xù)改進(jìn)。Agile的核心優(yōu)勢在于通過持續(xù)反饋達(dá)獲得更好的產(chǎn)品或項(xiàng)目實(shí)施效果。項(xiàng)目經(jīng)理這一常規(guī)職位被“Scrum Masters”取代，推動團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)自我引導(dǎo)，確保每天都高效工作。在需求不斷發(fā)展、項(xiàng)目開始時問題無法有效解決的前提下，Agile的性能得到了優(yōu)化，提高流程的靈活性，確保企業(yè)獲得滿足當(dāng)前實(shí)際需求的結(jié)果。

數(shù)字化與分析實(shí)例

為了更好地展示數(shù)字化和分析在提高安全性、提高運(yùn)營效率和降低風(fēng)險等方面的作用，我們來看幾個例子。

完整性管理和更智能的檢測技術(shù)

機(jī)器人、大數(shù)據(jù)及分析技術(shù)的引入為海底/陸上管道和生產(chǎn)設(shè)施檢測新方法的提出奠定了基礎(chǔ)，可大幅降低生產(chǎn)成本，提高檢測速率，改善工作環(huán)境安全性，以革命性的方式提高了油氣行業(yè)工作的可靠性。

通過提高工作可靠性，設(shè)備檢測不必再根據(jù)特定時間間隔進(jìn)行，而是通過數(shù)據(jù)分析和決策，制定以風(fēng)險系數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)的檢測方案�？梢哉f這完全顛覆了油氣行業(yè)從前的工作認(rèn)知。利用新型檢測系統(tǒng)，檢測工作針對性更強(qiáng)，避免了多余和不必要的工作。新型檢測方案以系統(tǒng)內(nèi)每個組件的基本信息和缺陷數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。這些數(shù)據(jù)體量巨大，通常由傳感器和機(jī)器人提供，一般存儲于大數(shù)據(jù)平臺，通過分析而確定系統(tǒng)或設(shè)備的檢測類型和頻率，輔助維持運(yùn)營的完整性。

相對于人工操作，機(jī)器人優(yōu)勢明顯，它可以在危險環(huán)境或某些工作人員無法觸及的地點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。在管道、立管、水下采油樹等設(shè)備的檢測中，水下機(jī)器人不僅可以使用傳統(tǒng)的視覺記錄，還可以使用激光、聲納和先進(jìn)的成像技術(shù)，從而更深入地了解關(guān)鍵組件的狀況，甚至包括那些難以檢測的設(shè)備（如地下或水下）。

地面設(shè)施的檢測可以由遙控?zé)o人機(jī)完成，它可以進(jìn)入工作人員無法檢測的組件，還可以替代直升機(jī)的監(jiān)控，檢測過程更安全快速。

工作管理，優(yōu)化員工表現(xiàn)

利用分析技術(shù)對計(jì)算機(jī)維護(hù)管理系統(tǒng)（CMMS）中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后，設(shè)施維護(hù)人員的工作可得到最大程度的優(yōu)化。即使只做相對簡單的分析，也可以得到最佳維護(hù)工作計(jì)劃，減少工作量，降低工作負(fù)荷，提高工作效率。

關(guān)鍵設(shè)備安全百分?jǐn)?shù)，是判斷設(shè)備是否處于需要維護(hù)或過度維護(hù)狀態(tài)的一個指標(biāo)。對于大型設(shè)施來說，關(guān)鍵設(shè)備的影響是最為關(guān)鍵的，要求也更為嚴(yán)格。而對于相似的設(shè)施來說，關(guān)鍵設(shè)備安全百分?jǐn)?shù)在整個使用周期內(nèi)都是大致相同的。如果該百分?jǐn)?shù)低（高）于某個閾值，就表明工作人員需要進(jìn)行周詳?shù)恼{(diào)查，確定適當(dāng)?shù)木S護(hù)工作規(guī)模：關(guān)鍵設(shè)備的安全百分?jǐn)?shù)低，意味著設(shè)備需要維修，繼續(xù)使用會影響整體安全性；如果安全百分百較高，則表示該設(shè)備的維護(hù)工作過度，設(shè)備的工作效率受到了影響，成本增加。

另一個用于確定設(shè)施是否需要維護(hù)的指標(biāo)，是CMMS中需要維護(hù)項(xiàng)目的數(shù)量。隨著設(shè)備運(yùn)營時間延長，某些設(shè)施外的設(shè)備也會逐步計(jì)入CMMS，其顯示的設(shè)備數(shù)量就會相應(yīng)增加，造成不必要的維護(hù)時間，增加工作量。

通過分析維護(hù)計(jì)劃，可以對工作量進(jìn)行調(diào)整，確保維護(hù)工作在一年中平均分配。如果工作集中在某個特定的時間段內(nèi)，那就需要在短時間內(nèi)配備大量的工作人員，而在剩余時間工作人員則處于閑置狀態(tài)。

通過工作管理數(shù)據(jù)分析，能夠大幅提高工作效率和設(shè)備產(chǎn)能。

狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)測分析的可靠性

旋轉(zhuǎn)設(shè)備對發(fā)電、氣體壓縮、注水、注氣以及油氣出口至關(guān)重要，鑒于此，工作人員必須掌握旋轉(zhuǎn)設(shè)備關(guān)鍵部件的狀態(tài)。這與IoT類似，傳感器將數(shù)據(jù)發(fā)送到大數(shù)據(jù)中心，隨后進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，確保旋轉(zhuǎn)設(shè)備正常運(yùn)行。

一旦旋轉(zhuǎn)設(shè)備完成安裝，實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)就會傳輸?shù)街醒肟刂浦行�，達(dá)到監(jiān)測設(shè)備性能的目的。隨著運(yùn)行時間延長，監(jiān)測系統(tǒng)會對設(shè)備的運(yùn)轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測可能出現(xiàn)的故障。實(shí)時監(jiān)測系統(tǒng)具有主動干預(yù)和維護(hù)功能，能夠及時修復(fù)設(shè)備，保證其工作性能，防止生產(chǎn)損失或重大事故發(fā)生。

此外，通過對大量旋轉(zhuǎn)設(shè)備的監(jiān)測和分析，可以更好地了解不同廠家、設(shè)備的性能及其在不同氣候、操作環(huán)境下可靠性，保持其處于最佳工作狀態(tài)。在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，就能判斷某供應(yīng)商或設(shè)備性能是否一致：如某品牌或某型號的設(shè)備在炎熱干燥氣候中運(yùn)行良好，但不能在寒冷環(huán)境中運(yùn)行；或者在運(yùn)行條件相似的情況下，某型號設(shè)備在一個地區(qū)表現(xiàn)良好，而在另一個地區(qū)卻相反。所有這些結(jié)果都對設(shè)備采購和維護(hù)決策的制定影響巨大，直接關(guān)系到最終的盈利狀況。

通過實(shí)時監(jiān)控和運(yùn)營參數(shù)顯示，開采動態(tài)管理可降低運(yùn)營風(fēng)險、縮短停機(jī)時間、提高運(yùn)營效率并降低維護(hù)成本，讓工程團(tuán)隊(duì)在問題發(fā)生時可以快速響應(yīng)，甚至有可能通過預(yù)測性分析提前避免問題發(fā)生。

這些系統(tǒng)集成了云、大數(shù)據(jù)和分析等技術(shù)，為開發(fā)商提供實(shí)時作業(yè)反饋和可視化數(shù)據(jù)，工程師能夠及時檢測作業(yè)性能和問題，此外，案例管理工具也可作為輔助，借助過去的經(jīng)驗(yàn)更好地解決當(dāng)前問題。

當(dāng)發(fā)生設(shè)備運(yùn)行超過閾值等運(yùn)營問題時，上述系統(tǒng)還可以快速識別并修復(fù)，防止生產(chǎn)設(shè)施中其他設(shè)備受到波及；另外，利用這些數(shù)字化系統(tǒng)，還能夠進(jìn)行生產(chǎn)管理，對生產(chǎn)異常進(jìn)行故障排除。

這種系統(tǒng)還支持不同功能之間的交互，例如機(jī)械工程師和工藝工程師可以通過協(xié)作，確定故障發(fā)生的根本原因。以前，某一領(lǐng)域的作業(yè)團(tuán)隊(duì)只能提出單一問題的解決方案，但由于不同功能（或部門）之間的交互模糊，這種孤立的解決方案只會推遲整體問題的解決。如今，新的工作方式催生了跨部門之間合作，基于常規(guī)數(shù)據(jù)就可以及時發(fā)現(xiàn)并修復(fù)生產(chǎn)設(shè)施問題。

總結(jié)與展望

當(dāng)前是油氣行業(yè)歷史上最獨(dú)特的時期，隨著競爭日益激烈以及低油價下監(jiān)管力度的加強(qiáng)，油氣行業(yè)需要尋找新的方法來改進(jìn)工作流程，并提高效率。

圖3. 油氣行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型有可能在未來十年為公司、行業(yè)和全社會節(jié)約數(shù)萬億美元的成本。

油氣行業(yè)的運(yùn)營以設(shè)備設(shè)施為基礎(chǔ)，因此開發(fā)商是否能夠分析和預(yù)測生產(chǎn)/開發(fā)設(shè)施及其組件的性能就顯得非常重要，并且隨著時間的推移，這種能力會變得越來越重要。利用數(shù)字化和分析技術(shù)提供的功能和信息，開發(fā)商可以做出更好的決策，最終達(dá)到優(yōu)化流程、提高產(chǎn)量、可靠性和安全性的目的。

圖4. 油氣公司還沒有完全意識到數(shù)字化技術(shù)的潛力。

以云、大數(shù)據(jù)、移動設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、機(jī)器人和AI等技術(shù)為基礎(chǔ)，數(shù)字化和分析得以實(shí)現(xiàn)。然而，將這些技術(shù)引入油氣行業(yè)或公司，并不代表他們就已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了成功實(shí)施。只有引入新概念（如自助服務(wù)及Agile 程序），充分利用新技術(shù)，并通過一系列持續(xù)改進(jìn)過程降低人員工作量，油氣行業(yè)才能實(shí)現(xiàn)真正的轉(zhuǎn)型�？梢灶A(yù)見，在接下來的數(shù)年甚至數(shù)十年中，數(shù)字化和分析技術(shù)將成為驅(qū)動油氣行業(yè)轉(zhuǎn)型的核心動力源。

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