低油價時代要有大數據思維
——與楊勇總工程師對話提質增效新思路

○ 文/本刊特約記者 李長開

低油價時代要有大數據思維
——與楊勇總工程師對話提質增效新思路

○ 文/本刊特約記者 李長開

知大數據者，知未來；用大數據者，得天下。

創新驅動是大勢所趨。習近平總書記在今年10月9日中央政治局集體學習時強調，世界經濟加速向以網絡信息技術產業為重要內容的經濟活動轉變，要把握這一歷史契機，以信息化培育新動能，用新動能推動新發展。不僅如此，在11月19日閉幕的第三屆世界互聯網大會上，習近平總書記再次強調，互聯網快速發展，給人類生產生活帶來深刻變化，也給人類社會帶來一系列新機遇新挑戰。

對于正處于低油價“寒潮”的老油田來說，互聯網+、分享經濟、大數據等新理念、新業態，能否為身處困境的老油田以發展的新動能呢？筆者近日專門采訪“華北智慧油田”的倡導者、研究者、華北油田公司總工程師楊勇，傾聽他對基于互聯網信息技術的油田大數據挖掘的領悟和感受。

現狀：方興未艾

中國石油石化：“大數據，將改變人類探索世界的方法。”這是“大數據商業應用第一人”維克托·邁爾·舍恩伯格在其所著的《大數據時代》一書中，對大數據重要性的判定。可以說，大數據，為我們觀察世界提供了一種全新思維。那么，什么是大數據？在國內外發展狀況如何？

楊勇：大數據是近幾年隨著互聯網的深度應用，以及云計算等技術創新基礎上，而興起的一種時代產物。盡管處于發展初期，但在國內外，已經開始在防災減災、城市規劃、商品物流等以數據生產、流通和利用為核心的傳統領域加速拓展，并取得一定成效。

依據大數據分析，可以進行科學決策，在實踐中能夠得到印證。但在國內，互聯網行業仍然是大數據應用的領跑者，而金融、零售、電信、公共管理、醫療衛生等領域還處于嘗試階段。在中石油內部，盡管多年來一直在進行各類數據的采集、匯總和分析，但與大數據標準還相距甚遠。

中國石油石化：油田傳統生產中，也采集數據。這樣的數據，和大數據有啥關系？

楊勇：過去用儀表儀器所采集的數據，是離散式數據，只能“點穴式”、“把脈式”憑經驗利用；而大數據環境下，需要呈幾何級數增長的連續性數據，并要對海量數據進行多維觀察，尋找數據間的關聯，才能將雜亂無章的“數字”變為“財富”。

中國石油石化：華北油田近幾年開展的智慧油田建設工作，與大數據有何關系？

楊勇：華北油田大數據的應用，是隨著智慧油田建設的而開始推進的。智慧油田，是依靠物聯網、云計算、下一代互聯網等現代信息技術，通過全面感知和深入的智能化，改變現行科研、生產、經營、管理方式，為油田生產經營提供科學、高效決策支持手段的業務成長模式，也是信息化與工業化深度融合的一種新型的科學管理的油田。

智慧油田是華北油田2011年提出設想，2013年開始在二連油田示范區進行試點實施。從二連油田智慧油田示范項目來看，信息化階段可以帶來減緩人員壓力的成果；但是，這只是“浮財”，真正的“金礦”在于數據運用和分析。可以說，智慧油田要想升級，就要越加倚重對大數據的分析和應用，而這方面，華北油田已經開始起步。

●攝影/楊偉奉

作用：提質增效

中國石油石化：大數據挖掘對于華北油田這樣的老油田有何意義？

楊勇：相對于傳統油田的工作方式、決策方式，大數據就是一次技術的進步。我們實施信息化改造、打造智慧油田的實踐中，很重要的工作就是進行大數據的采集、匯總和分析，并為企業管理者提供決策建議。

華北油田的抽油機系統效率從2000年到2015年，由15%提高到了29%左右。盡管這一數據在中石油各油田領跑，但效率提高速度明顯減緩。經過多年改進，還有沒有潛力可再挖呢？

去年四五月份，華北油田采油一廠組織技術人員對這個油田的100多口油井，進行大量的能耗數據采集與分析，發現三分之一的抽油機用了二分之一的電、卻僅僅采了總量六分之一的原油，呈現明顯的“光拉磨、不出活兒”的狀況。針對“電老虎”，他們采取抽油機參數調整等改進措施，使系統效率提高2.5%。別看提高幅度小，2015年采油一廠盡管打新井70口，卻因為電量節約，整體用電量沒有新增一度。

中國石油石化：大數據能讓“抽油機系統效率再提效”這個看似不可能的事變成現實，那么它的作用僅僅是在數字的優化上嗎？

楊勇：數字上的提質增效，僅僅是大數據應用的“牛刀小試”；大數據的作用，更重要的，是體現在輔助管理上。

大數據的一個重要特征，就是精準計量、海量采集。以前，我們許多系統為了節約成本，都是一個小電表、小水表管幾個甚至幾十個電機、水泵的計量，哪個設備耗電、耗水多，哪個點位浪費，根本不知道。只有讓設備“分灶吃飯”、一機一量，才能通過更多的數據，讓耗能者顯形，讓節約者脫穎而出。

大數據不僅能讓管理更加精細化，還能幫助管理者發現管理中的漏洞。比如，我們在對一個拉油過程追蹤的檢查中，就發現工作人員所填寫的拉油票，從裝油到異地卸油相差僅有5分鐘。這么短的時間與事實明顯不符，有明顯作假痕跡；但是，我們能夠再派一個人整天去盯這些數據準不準嗎？不可能，糾錯成本過高。可是，這些事務性工作，交給信息化設備去處理、分析，就省事了很多，也客觀了很多。

基于這樣的考慮，我們從去年開始，在采油三廠、采油一廠等單位，開始應用“非密閉油氣生產管控系統”，利用實時監控、大數據和云計算平臺等信息化手段，對罐車拉油進行全過程全時段監控。若發現罐車行進路線、停留時間等方面的異常數據，系統可報警提醒，有效防范了原油拉運過程中的流失。

中國石油石化：大數據，是否就是需要高技術、高投入和高成本？

楊勇：其實，大數據并非高不可攀。抽油機系統效率能夠再提高一步，就是對現有油水井數據的匯總分析；罐車能夠實現全程拉油監控，也就是再加裝少量電子監控設備基礎上，對實時電子信息數據的集合、歸納和對比。所以說，大數據工作投入少、回報高，可以作為提質增效的重要手段，適合油田的低成本發展。

思維：轉型升級

中國石油石化：油田未來發展的壓力，除了資源之外，就是來自于油田的開發成本過高、管理成本過高。低成本發展將是長期的，一點一滴節約的模式總有盡頭，需要在提質增效方面有革命性創新。那么，大數據是否就是解題思路之一，又如何樹立大數據思維呢？

楊勇：大數據，是提質增效的重要方向和可操作的手段。

大數據思維，就是樹立“讓數據說話、用數據決策、讓數據管理、用數據創新”的理念；而樹立這種理念，需要我們轉變傳統的思維模式。主要包括四個方面，就是從“局部思維”到“總體思維”的轉變，從“獨享數據”到“共享數據”的轉變，從“經驗決策”到“科學決策”的轉變，從“事后修補”到“事前防控”的轉變。

中國石油石化：從“局部思維”到“總體思維”如何轉變？

楊勇：在傳統工作模式下，人們獲得數據的方式狹窄，信息數據獲取有限，對事物的判定只能局限在小圈子里，往往一葉障目、有失偏頗。可是，大數據能給我們以全新的視角和依據，去認識傳統的工作方式和工作流程，并從總體上去考慮問題，從源頭上去解決問題，真正改變以往頭痛醫頭腳痛醫腳、修修補補零敲碎打的狀況，打開了一條提質增效的新通道。

中國石油石化：從“獨享數據”到“共享數據”如何轉變？

楊勇：在小數據時代，各專業、各部門、各單位間不放開，各干各的、用各自的標準套路，都是獨享數據。在大數據時代，只有樹立“分享經濟”的理念，將數據共享給更多的需求者，數據才能發揮更大作用。

我們企業通過多年大成本、大精力、大項目所培養的許多專家技術人才，由于沒有共享正反兩方面的經驗數據，一個人一走就得重新培養另外一個人，造成極大的財力和時間浪費。如果通過大數據手段，將所有專家和技師的行為與決策案例，用數據的方式復制刻畫下來，建成“大數據銀行”，那一個人的智慧就將涵養多個人的智慧，一個專家就將成為數不清的專家。

中國石油石化：從“經驗決策”到“科學決策”如何轉變？

楊勇：大數據不是僅僅將數據表格化、電子化，而是用數據去影響人做出科學決策。運輸成本，在采油廠可控成本中占很大比例，以前認為只能增不能減；但是通過大數據監控，能不能減呢？去年，采油三廠通過每天進行數據分析，測算合理的拉油周期，并搜集下雨天何時拉油、冬天何時給儲油罐加熱的最佳數據，幾個月下來，罐車滿載率提高10個百分點，用車次數大大下降，運輸成本每月可節約15萬元。

以大數據為支撐，對重新梳理老油田各項工作經驗，進行生產行為重整，這將是基層挖潛增效的可行方向。

中國石油石化：從“事后修補”到“事前防控”如何轉變？

楊勇：我們說，亡羊補牢，還不算晚；但是，在油田生產中，事后修修補補的代價過于巨大。能不能在“羊”沒有丟之前，就堵住漏洞呢？大數據就提供了事前防控的可能。

在二連油田，阿爾作業區地質人員尋找“氣鎖井”，以前要地毯式逐井巡查，搜集整理一摞數據；現在，有了數字化報表的大數據支持，單井問題幾分鐘就能識別出來，井還沒發病，就能夠得到預防。

有了大數據支持，員工就由過去看井、被動的等著井出毛病，變成了主動的分析數據，過去的應急處置變成了事前處置。以預防為主的巡檢方式和管理方式形成了，員工也就會由“消防員”變成“預報員”。

難點：思想解放

中國石油石化：有些人認為，測量數據不一定準，還不如老辦法讓人心里踏實。那么，如何解答這樣的疑問呢？

楊勇：數據準與不準的問題，需要大家解放思想，改變思維方式。“稱”不準、就把“稱”扔了，天氣測不準、就不去預報天氣，這種“因噎廢食”的應對方式是不行的。增加測量的參數和次數，“稱”就會越來越準，天氣預報就會越來越貼近實際。在這一過程中，操作者、使用者最科學的應對方式，是積極適應這個過程并想方設法校正數據，不能因為幾個數據誤差就全盤否定，讓數據采集設備形同虛設。

中國石油石化：大數據推廣應用的難點在哪？

楊勇：信息化和大數據，是涉及多個業務領域和崗位的交叉學科，不僅基層要積極參與，機關和各級領導層更要帶好頭，層層都應有作為。

另一方面，一些已被證明有成效的大數據分析方法和管理方法，在許多單位仍然被束之高閣。不是技術不能提效，而是許多單位還沒有真正被低油價“逼上梁山”，還能通過低端的人力成本支出勉強運行。但是，以后呢？隨著全中國人口紅利下降，人工成本的剛性增長，勞動效率再不提高能行嗎？要消化人力成本的剛性增長，就必須要轉型；而信息化與大數據，正是轉型的最有力幫手。

未來：釋放潛力

中國石油石化：大數據挖掘工作未來的發展方向與規劃是什么？

楊勇：大數據分析是智慧油田最重要的一部分，目前僅僅是邁出試驗性的一步；將來，在條件允許的情況下，我們還將走出第二步、第三步，不僅在本專業內部進行大數據分析，還要在相鄰專業進行大數據分析，最終實現全系統全專業的大數據分析。那時，油田不同層面的管理決策，才能真正稱得上是科學高效，習近平總書記所提倡的“用新技術改造傳統產業”的潛力才能真正得到釋放。

中國石油石化：大數據推廣過程總應注意哪些問題？

楊勇：大數據的發展和應用，要切合實際，以用促建、以建促用，不能好高騖遠、囫圇吞棗、大干快上。過去的許多數據完成最初簡單的利用價值后，就變成了“堆在倉庫里的報表、趴在電腦里的數字”，成為累贅和包袱；而且一些延續下來的數據采集習慣是為采而采、項目是為建而建，致使一些崗位員工在數據填寫、采集時敷衍應付，失去數據的真實性。因此，在推廣大數據應用時，要根據實際需求去設計數據采集項目和標準化參數，用“同一聲音說話”，用“有用的真實聲音說話”。

中國石油石化：大數據雖然是數據領域的創新革命，但對改變企業內部人才成長方式有無幫助？

楊勇：大數據領域是“朝陽產業”，也是年輕人的天下。在本輪的大數據挖掘試點中，就涌現出一批大學畢業時間不長就擔綱主力的年輕人。他們真正能用數據說話，讓許多有經驗的老同志心服口服。信息化時代，再也不是憑個人主觀經驗干活、憑老資格說話的年代，更不能固守“耳提面命、口授心傳”的人才傳統培養方式。各單位和各級領導，只有打破保守的觀念，真正放手培養年輕人，才能在未來的大數據競爭中，打造出一支真正的“數據鐵軍”，為油田提質增效奠定堅實的人才基礎。

責任編輯：陳爾東

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