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美林數據技術股份有限公司(簡稱:美林數據,NEEQ:831546)是國內知名的數據治理和數據分析服務提供商。

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激活數據要素,助推油氣行業數字化轉型

2021-04-20 18:05:00
近日,由中國石油學會石油工程專業委員會與天然氣專業委員會聯合中國石油、中國石化、中國海油、延長石油等公司共同舉辦的第二屆“中國油氣開采工程新技術交流大會”在京召開。本屆會議以“油氣開采新技術,助力油氣開發提質增效”為主題,包括兩院院士在內的600余名政產學研企各界代表齊聚一堂,為油氣行業發展建言獻策。美林數據高級副總裁劉宏受邀出席,并作《石油行業數字化轉型探索與實踐》主旨報告。

中國油氣開采工程新技術交流大會

出席本屆大會的嘉賓:
? 中國工程院院士袁士義
? 中國工程院院士曾恒一
? 中國科學院院士高德利
? 中國工程院院士孫金聲
? 中國工程院院士李寧
? 中國石油學會天然氣專業委員會主任、中國石油勘探開發研究院院長馬新華
? 國家能源局原副局長張玉清
? 中國石油天然氣股份有限公司副總裁李鷺光
? 中國海洋石油集團有限公司原總地質師、執行副總裁謝玉洪
? 中國海洋石油有限公司副總裁孫福街


中國油氣開采工程新技術交流大會

作為典型的傳統行業,油氣行業擁有龐大的資源數量、數以千億計的資產規模、數以百萬計的員工。同時也有專業度高、工藝流程復雜、產業鏈長、設備資產總量巨大、應用場景復雜等特點,給數字化轉型落地提出很大挑戰。

當下,油氣行業面臨著低油價的常態、日益加劇的跨界競爭、復雜新技術不斷革新等問題,如何培育行業發展新生機,突破瓶頸轉型高質量發展?美林數據高級副總裁劉宏結合公司多年來在能源企業數字化轉型方面的實踐經驗,提出了充分釋放數據潛能,驅動業務降本提質增效的整體解決方案。


美林數據高級副總裁劉宏上臺演講
美林數據高級副總裁劉宏上臺演講

油氣行業數字化轉型是大勢所趨。數字經濟蓬勃發展,行業數字化轉型不斷加速,進入“十四五”時期,在高質量發展要求下,大數據、人工智能與傳統產業的深度融合愈發凸顯重要性。作為國家戰略性資源和工業基礎,在數字化浪潮沖擊下,油氣行業數字化轉型智能化發展已是大勢所趨。

企業數字化轉型一定要有的放矢。數字化轉型任重而道遠,是一個長期復雜的系統性過程,需要對公司的組織、流程、業務模式進行認真梳理和研究。既不能盲目跟隨,又要切合企業實際情況,在推進企業數字化轉型過程中,明確目標是前提,擁有數據是基礎,計算平臺是支撐,算法分析是核心,產生效益是根本。

構建數字化服務導向的組織是關鍵。未來數據將成為企業的核心資產,用戶數據流向決定產品和業務流向,并成為決策的重要依據。而傳統的組織模式是以職能劃分部門,以業務流程架構組織形式,存在各板塊數據分割現象。因此建立數字化組織體系,培育數字化文化認知是企業數字化升級最重要的一步。

數據資產化管理是重要突破口和著力點。擁有數字是基礎,數據是企業感知內外部的重要生產要素。目前國內石油企業不同單位、不同部門、不同供應商之間存在多個管理界面,內部“信息孤島”、管理不暢等現象大量存在。因此要加大數據治理工作力度,建立數據資產化管理體系,制定統一數據標準,搭建集成統一數據管理平臺,實現數據資產化、集中化、平臺化管理,確保數據的及時性、準確性和完整性,提高數據集成共享能力,充分挖掘數據資產價值,夯實數字化轉型基礎。

在大數據環境下,傳統數據治理面臨數據邊界模糊、數據來源廣泛、數據質量認知多重性等多方面挑戰,已經無法適應快速多變的復雜內外部環境。企業在數據治理過程中,會發現構建統一的數據標準難如秦始皇統一度量衡,數據模型雖一直被重視但始終無法發揮作用,數據破壁的拆遷速度往往追不上系統壁壘的建設速度,最重要的是脫離業務談數據治理讓整個數字資產的價值釋放舉步維艱。


數字資產的價值


當前,數字經濟正開啟一次重大的時代轉型,工業技術與信息技術的深度融合創新生產組織方式和運行方式,引發產業變革和傳統產業轉型升級,新產業、新業態和新模式不斷涌現。油氣行業作為傳統工業產業,面對能源革命和能源轉型加快推進的新形勢新趨勢,必須有效利用云計算、物聯網、5G、大數據、人工智能等為代表的數字技術,驅動業務模式重構、管理模式變革、商業模式創新與核心能力提升,實現產業的轉型升級和價值增長。
 
美林數據提出了以數據價值釋放為基礎的“逆向工程”新型數據治理與管理思路,核心是基于數據現狀,以企業核心需求牽引,在解決業務問題的過程中梳理并盤活數據,進而反向促進企業數據質量提升、數據標準構建以及數據應用落地。“逆向工程”可以讓企業跳出對傳統治理環節步驟的依賴,避免數據治理與管理周期長、見效慢,兩張皮,歷史數據無法治理等問題。

目前,公司已實現用智能化的算法治理方式替代傳統的人工治理方式,實現自動化數據治理;基于知識圖譜技術打破企業數據管理上多源頭、跨平臺、多形態數據結構并存的技術壁壘,實現數據自動化融合,最終以應用驅動的敏捷型輕量化數據治理模式,降低治理成本,提高數據治理效果。

數據治理

同時,數理與機理的融合是數據價值釋放的關鍵,要想把垂直行業積累的大量數據有效利用起來,必須對業務場景有深入理解,只有把數據和知識匯聚起來,才能真正理解垂直行業的具體業務,進而滿足行業客戶的需求。


云邊協同的數字化生產執行是高性價比的應用場景試點。企業數字化轉型應堅持價值導向,圍繞核心業務,科學合理配置資源,提高數字化轉型的實效性。建議企業從設備預防性維護、生產作業安全管控等前端業務入手,云邊協同模式是很好的切入點。在油氣開采、運輸、儲存等各個關鍵環節,均會產生大量的生產數據。在傳統模式下,需要大量的人工抄表或系統定期上傳的方式對數據進行收集,并且對設備進行監控檢查,以預防安全事故的發生。一來人工成本非常高,二來數據分析效率低、時延大,并且不能實時掌握各關鍵設備的狀態,無法提前預見安全事件防范事故。

而邊緣計算節點的加入,則可以通過溫度、濕度、壓力傳感器芯片以及具備聯網功能的攝像頭等設備,實現對油氣開采關鍵環節關鍵設備的實時自動化數據收集和安全監控,將實時采集的原始數據首先匯集至邊緣計算節點中進行初步計算分析,對特定設備的健康狀況進行監測并進行相關的控制。此時需要與云端交互的數據僅為經過加工分析后的高價值數據,一方面極大的節省了網絡帶寬資源,另一方面也為云端后續進一步大數據分析、數據挖掘提供了數據預加工服務,為云端規避了多種采集設備帶來的多源異構數據問題。


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