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    • 大数据时代 | 看数字“四两”如何拨动油气“千斤”

      2020-09-01 14:30:48 阅读



      为何构建统一的油气数据分析平台

      势在必行?

       

      受多重利空影响,近期国际油价接连上演暴跌行情。传统油气企业面临利润跳水,成本挤压等不利局面。市场前景不明朗对油气企业的经营韧性提出了新的挑战。如何应对新形势下的严峻挑战,让传统油气企业在快速变化能源局势中能够继续保持增长盈利点?数字化转型,大力推进创新驱动发展或是当前破局之法。


      随着数据智能分析技术的不断发展,不仅仅是互联网行业,几乎所有的传统行业都加快了向信息化、智能化、数字化转型的步伐。油气行业也不断受到数据智能应用技术发展所带来的冲击,能源行业从国家十三五开始就拉开了油气行业与数据智能结合的序幕。近年来,因为全球能源格局正在发生深刻变化,数据智能分析技术必然会成为传统油气行业变革的重要力量。为实现深度挖掘出油气行业各个业务板块的海量数据中的显性和隐形规则,将它转变成商业机会从而优化生产,辅助决策的需求,构建一个统一的油气数据分析平台势在必行。


      那么如何来构建一个统一的油气数据分析平台呢?如何打通油气行业中各个业务上下游之间的数据离散的问题?


      首先基于模型、数据驱动、虚拟体验及协同合作是支撑企业实现数字化转型的四大支柱。数据驱动作为其中一个重要的组成部分,提供了大量的数据智能解决方案以最大程度地满足适用于各行各业中对于数据智能分析领域的需求,从而来驱动业务前行。数据驱动的一大亮点是将数据进行统一聚合,这是打破业务上下游信息离散孤岛的关键所在,这就是为什么要一个统一的平台来承载这些聚合完的数据,并将这些数据通过平台简洁直观地呈现给用户。

       

      针对油气行业中提出以客户为中心的快捷高效及灵活柔性的项目研发特点,达索系统EXALEAD的数据智能分析能力从项目智能管理分析及优化、360度全局企业资产状态监控、项目范围与项目进度和资源合理分配、对企业设施进行预测性维护维修等诸多方面分别提供了相应的智能解决方案。



      国际油气巨头利用数据智能

      的成功典范是怎样的?



      1.某大型油气生产商-数据聚合分析成功应用


      某世界大型的非政府石油天然气生产商,它在全球各地都拥有生产设施及销售产品,石油天然气勘探的业务覆盖六大洲。


       

      作为达索系统一个长期的客户,使用达索系统的SIMULIA仿真解决方案超过30年,双方于2018年签署合作协议,开发一款新的基于达索系统3DEXPERIENCE平台为基础的海上管理平台系统。


      鉴于客户的工程研发数据离散在二十多个不同的客户原旧系统中,达索系统设计的海上管理数据一体化平台通过EXALEAD数据智能解决方案完美地将这些跨多系统的结构化或非结构化数据通过数据索引及聚合等相应功能通过统一门户看板呈现在用户面前,从而成功地帮助企业管理层通过业务相关数据及关键分析指标做出关键决策。



       

      基层用户通过这些关键指标的数据分析,结合与平台其他能力的协同合作,实现对企业资产的预测性维护保养等相关工作。基于达索系统3DEXPERIENCE平台的EXALEAD数据智能解决方案对于能够在非现场环境下获取企业设施设备的1D/2D/3D数据信息、建立需求及运营之间的关联关系等相关事务中起到了至关重要的作用。






      数据聚合(Data Aggregator)项目给这家油气巨头创建的业务价值在于: 


      • 通过搭载在3DEXPERIENCE平台基础之上的海上设施管理平台,用户实现了快速浏览“虚拟”模型,并且通过三维模型的相关数据检测,可进行预测性维护,识别潜在设施故障。

      • 数据聚合器将会成为这家油气行业提供虚拟“数字双胞胎”的一块重要踏脚石,随着实时数据的输入和分析,它将拥有一个由真实钻井平台的数据输入的虚拟双胞胎。通过人工智能和分析的力量,3D模型最终将预测影响实际设施的真实结果。


      2.麦克德莫特-智能化平台的成功实施


      麦克德莫特(McDermott)是能源行业技术,工程和建筑解决方案的全集成供应商,它在设计和构建端对端基础设施和技术解决方案方面长期以来都处于行业领先地位。它的专有技术,集成的专业知识和全面的行业解决方案为世界各地的能源项目带来稳定,创新和附加值。McDermott在全球超过54个国家和地区开展业务,全球范围内拥有超过32000名员工。


       

      按照Deloitte之前为这家海工巨头营运状态做出的咨询分析结果,它在整个项目过程中,从成本预算,项目交付周期,项目交付后质量等等各个方面都存在不足之处。


       

      由于多种离散系统和工具导致的信息沟通孤岛,迫使许多业务流程需要大批量的人工工作量,同时造成在整个项目过程中,对于项目的审查,资源整合和验证等相关事务的高昂成本,并且对于项目中的变更问题的追溯难度很大,以至于难以做到经验复制并减少项目返工率。


       

      通过基于达索系统3DEXPERIENCE平台开发的海上管理平台让每个用户都可以在同一个平台上工作,访问到最新的及时更新数据,实现了完整数据的可见性以及可追溯性。EXALEAD的360°的实时看板可以让所有相关方快速响应当前项目中的问题,提高了员工使用数据和流程的灵活性,同时也增加了项目需求的透明度,改善了工作效率。


      客户反馈,海上管理平台为麦克德莫特提高了10%-15%的准时交货率和20%-30%生产率,并且交付质量也明显得到了改善。



       

      在整个业务转型过程中,3DEXPERIENCE平台做出了至关重要的贡献。结合了“达索系统资产设施智能信息”,“达索系统卓越工程”以及“达索系统卓越建造”三大解决方案的统一综合性平台,从用户应用显示层到数据聚合层实现业务全覆盖,从而打通了从工程研发到供应链管理,再到生产制造,最后到投入运营的整条产业链,彻底消除了上下游之间数据沟通孤岛问题。






      通过达索系统3DEXPERIENCE平台的成功实施,麦克德莫特实现了:


      • EXALEAD 的智能分析功能可以实现信息源一体化,无论是3D,还是文档或者是生产制造数据均可从不同的数据源聚合到平台中;

      • 统一了跨项目并跨区域的工程流程;

      • 无论是企业内部用户或者是项目外部相关方,都能够实现协同工作;

      • 改善了产品竞争力和交付质量,增加了营运收益;

      • 整个工程开发周期中,全方面可视化的控制交付物开发进程;

      • 在工程设计,采购,制造,试运行到交付等各个产业链环节的成本节省;



      达索系统能够为数据智能分析

      带来哪些关键价值?


      油气作为密集型传统行业,大量工程研发及日常运维的数据管理往往需要通过手动或半自动方式来实现。例如通过传统Office软件工具或传统BI工具进行数据文件处理时通常需要人为方式从众多繁琐的数据库中找出不同数据类型结构的原始数据,这种低效率,非即时性的且管理存储困难的操作模式已经难以适应如今飞速发展的工程研发及生产制造管理需求了,这就为能够全面追溯记录实验过程的数字化解决方案提出了迫切要求。


      达索系统的EXALEAD 数据智能解决方案通过以下几大功能将自身区别于传统BI工具的独特价值展现的淋漓尽致


      1.虚拟模型分析


      虚拟模型分析为用户带来的价值体现在:

      • 使用3D模型进行可视化数据分析

      • 利用3D模型的信息丰富数据分析结果

      • 结合3D模型绑定的其他相关属性(例如,成本,质量或者运行状态等等)帮助用户实现对于成本监控,质量管理或者预测性维护保养等其他相关业务的联动效应



      2.V+R增强智能


      虚实融合,业务智能”是新一代“体验孪生”在油气研发领域的最佳实践。


      如何在油气行业中成熟地利用数据智能分析功能将工程研发的成果与实体生产设施的监控有机地融合在一起,是油气研发数字化转型的关键所在。为此,V+R数据智能解决方案可以通过对从工程研发到设施运维整个产业链上下游中涉及的各个不同系统的数据进行数据索引,建模分析,数据聚合等操作形成360°一体化数据操作浏览门户,从而通过实体与虚拟的有效结合,对运维设施的状态进行监控甚至于预测性维护维修,实现虚拟现实的数据协同。


       

      3.自助式数据分析能力

      所有用户均可通过自身对业务关注点的需求构建相应的数据模型,进行数据分析,展现分析结果报表。这些数据分析的看板不但具有即时性,更重要的是可以在用户设定的范围内将这些分析信息与其他用户进行共享,让所有相关业务的用户都可以实施访问这些分析成果,大大强化了团队成员之间的合作协同能力,增加了效率,降低了项目开发的风险。


      4.协同合作


      达索系统EXALEAD数据智能分析能力可以成功地与平台环境下的其它功能进行协同工作,做到数据无间隔,无延时的自动更新是它与传统商业智能工具去别的最大亮点。用户在三维模型中的任意变更都会引起相关数据在分析报表中的即时联动效应;同样的,分析报表中发现的问题可以直接在平台中通过平台协作区域反馈给相关人员,然后对其进行问题研究解决


      5.语义分析

      达索系统的智能信息分析解决方案,通过对自然语言理解(Nature Language Process)的语义分析支持对非结构性数据进行挖掘分析。用户在创建数据索引和分析索引条件时都需用到语义处理功能,在此过程中用户允许自定义添加各种NLP处理器。


      首先智能信息分析后台处理器(CloudView)自动分析、分类所有结构化和非结构化数据,识别诸如文档关键字、专有名词(人员,地点和组织名称)等属性,以及例如文档位置、文件类型、作者和创建日期等源数据;接着标识这些资源内部和之间的内嵌含义和关系,这些含义和关系可用于扩展业务应用程序;最后,这些资源与唯一文档标识符、安全权限和相关性指标等信息一起构成CloudView索引,形成结构化的XML格式文件。



      6.动态知识图谱

      过去这些年中,AI技术通过深度学习取得了非常好的效果,在很多方面,深度学习的效果甚至已经超过了人类。深度学习也给NLP以及知识相关的技术带来了非常大的帮助,但是我们继续深入研究、应用实践的时候会发现,我们还需要更好地结合知识,推进知识图谱相关的工作,才能取得更好的效果。


      达索系统的智能信息能力通过动态知识图谱创建数据互联的动态导航及分析,用来追踪设计研发,产品,供应商之间的关联。通过将图论和基于图的机器学习算法应用到大数据分析研究中,帮助用户发现与图谱相匹配的隐藏信息。