摘要 大数据的变革已经悄然渗入人们的生活，石油行业一些先进的公司如壳牌也尝试着使用大数据分析，结合移动互联网和物联网技术，大力发展“智能油田”，更精准的判断井位，降低钻井事故率，降低勘探、集输、炼化和销售各板块的成本，非常规油气的勘探也越来越精准，另外，对公司日常活动进行大数据技术的深入挖掘，公司可以高效预测未来真实的情况。总之，大数据已经成为油气行业未来的发展趋势。油气行业正面临着巨大的挑战,不断攀升的开采成本以及全球政治动荡，导致新油藏的钻探难度不断增加。面对这样的问题，其关键是要勘探人员转向利用大数据，找到解决问题的关键。大数据是指利用先进的数据分析方法对现实世界的海量数据进行收集、储存和挖掘的理论与技术。过去几年，各行各业的公司都在热情拥抱大数据，希望通过大数据战略为公司发展攻坚克难，油气行业也不例外。荷兰皇家壳牌石油公司是世界上最大的油气公司之一，也是在“世界五大石油巨头”（其他四个分别是BP、雪佛龙、道达尔和埃克森美孚）中位列第四的最赚钱公司之一。一直以来，壳牌都在大力发展“智能油田”，希望能够降低钻井成本。最近，一份由埃森哲和微软发起的关于石油公司及其相关行业的调查研究发现，86%~90%的受访者认为，如果企业在数据分析、移动互联网和物联网方面有所建树的话，那么其价值将会大幅增加。新油田的开发需要投入大量的人力物力。由于钻一口深水井的成本超过100万美元，因此没有人希望选错井位。通常，人们通过监测地壳活动引起的低频地震波来确定探井位置。当低频地震波经过含油区域时，波形会发生扭曲。此时，勘探人员可通过地面接收设备对地层是否含油进行调查。过去，勘探人员确定井位时只能分析几千条记录。但是，随着过去几年技术的不断进步，勘探活动中搜集到的数据量呈现爆炸式增长，人们已经可以分析上百万条记录。
壳牌公司通过与惠普的合作，将传感器数据通过光缆传输至专有服务器（由亚马逊网络服务商维护）。这使得地震数据分析更加精确。通过将潜在油田数据与世界上其他的油田数据作对比，地质学家能够对井位做出更加准确的判断。
首先，由于产量的高低决定了该油藏值得投入资源的多少，人们需要先对产量进行预测。如果有大数据作为基础的话，作业人员对于产量预测也会更有自信。同时，壳牌公司也利用大数据技术来保障其机械设备的正常运行，尽可能地降低事故率。钻井使用的机械设备往往需要长时间地在恶劣条件下工作，因此十分容易磨损和破坏。为了解决这个问题，人们将传感器放置在设备上，收集其性能数据。通过分析数据，找出已损坏的零部件并将其替换掉，以减少停机时间，进而降低额外成本。与油气勘探类似，大数据技术也可应用于石油行业的其他板块，例如集输、炼化和销售。壳牌的业务涵盖上中下游，其中也包括成品油销售部分。由于炼油厂产能有限，因此炼油厂的选址必须尽量靠近其消费市场，从而达到降低运输成本的目的。为此，壳牌利用大数据挖掘技术，根据炼油成本、经济指标和天气状况等数据，确定汽油需求量、分配资源以及确定汽油价格。当然，我们早就知道地球上的石油与天然气资源是有限的，甚至比我们想象的还快。对于我们普通消费者来说，这只是环境上的一种变化。但是对于像壳牌这样的公司来说，这还涉及到财政问题。油气储量的不断降低，迫使石油公司走向深海或者偏远地区，这就意味着开采成本会不断增加。如今，像页岩气和致密油这样的非常规油气资源让人们看到了新的希望。页岩气和致密气资源现在已经占据了美国天然气市场20%的份额，而且其应用范围正在急剧扩大。但是非常规油气需要新的开采方法，例如水力压裂。由于非常规油气田的数据较少，因此其勘探的难度更大，成功率较低。然而，随着像“大数据”这样的新技术不断进步，非常规油气的勘探也越来越精准。以上种种因素构成了一幅“宏大的画面”：如果一家公司想要在高成本、高风险和竞争激烈的石油行业立足的话，那么这家公司所有的业务链上都要实现精确对接。正是由于大数据挖掘技术的发展，公司内部各个环节之间的协调才能够得到监测。通过建立模型对数据进行挖掘，分析师甚至可以知道某一区域人员的一个小小的扭伤是如何影响另一区域的产量或效率的。凭借大数据技术，公司就可以深入挖掘日常活动产生的海量数据，得到的预测结果能够高度反映未来的真实情况。这就意味着公司的决策者能够做出更准确的决定，为公司创造更大的财富。
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