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Tempo數據可視化分析工具助力油田配產可視化數據分析

2022-09-27 10:31:40 次
大數據與數據分析、機器學習與深度學習、正在成為能源行業數字化轉型的新寵，成為行業尋求突破的下一個關鍵點。根據IDC最新發布的全球人工智能系統支出指南，預計到2023年人工智能系統的支出將達到979億美元，是2019年將花費375億美元的2.5倍。對此，IDC的分析師認為，人工智能和機器學習(ML)已經成為當今大多數組織的首選，AI將成為未來十年改變整個行業的核心驅動力。而來自Gartner的預測也顯示，到2024年，將有75%的公司從試生產過渡到生產。
近年來，隨著油氣勘探開采逐漸向深水、鹽下、非常規油藏等方向邁進，油氣開發環境和業務也變得更加復雜，不僅積累的相關生產數據越來越多，生產成本也隨之大大增加。這些積年問題，僅僅依靠人力整理顯然難以從根本上解決問題，油氣行業更應該借助大數據分析手段，抓住數據背后所蘊含的價值，更好、更快地用數據量化油氣開采的各個關鍵環節；那么這個平臺具體應該如何搭建呢？可以看看Tempo大數據分析平臺給出的解決方案。
使用可視化數據分析提取關鍵業務指標
對生產數據進行可視化展示，根本目的還是希望通過可視化展示，實現對生產數據進行多維度的洞察從而使企業決策人員可以快速識別出異常情況的關鍵“信號” 。因此在搭建數據可視化分析平臺時，首先我們要搞明白各個業務場景中亟待解決的問題，才能提取到合適的業務指標，最終通過數據可視化的手段提高決策效率。
比如說很多大型油氣田的生產管理來說，一個重要的問題就是油田的配產問題。我們可以將配產分析需要的各廠區油井、氣井遞減率、分注率、開井率以及探明儲量進行統一展示并使用數據可視化分析手段進行更深層次的探察。針對特大型油氣田中新老油田資源的交替，我們也可以通過對礦權相關信息的梳理和深層次展示，為配產提供科學依據。同時通過對油氣開發各項實時數據的處理，也可以讓企業決策者快速掌握油氣井的能耗產量。
 油田配產可視化數據分析
數據分析平臺搭建賦能企業精細化運營
大數據和人工智能技術除了可以幫助油氣田理清配產決策所需的相關數據，做出更加準確的決策之外，還可以幫助企業將業務系統和人力系統、財務系統實現數據打通，對人力資源進行優化配置，從根本上提升能源企業的核心競爭力。利用大數據實現精細化運營。
數據可視化分析
同時，Tempo數據可視化分析工具平臺出色的易用性可以讓一線普通業務人員在經過簡單的培訓之后，也可以快速上手數據分析相關工作，讓業務場景的數據分析效率有效提高。通過大數據與人工智能相關技術，我們可以讓特大型油氣田擺脫平臺信息分散的現狀，真正實現高效精細化管理。
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