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將大數據技術運用在石油化工領域中的分析

2019-10-25 07:36:46曲文竹
科學與財富 2019年27期
關鍵詞:大數據技術石油化工信息技術

摘 要:大數據技術是當前計算機科學飛速發展的一項技術,對我們的生活有著非常大影響,這已經成為促進時代快速發展的一項技術。將大數據技術運用在我國石油化工行業中,能夠有效的改善當前石油化工行業發展過程中所存在的問題,不斷的推動石油化工行業快速的發展。

關鍵詞:大數據技術;石油化工;信息技術

石油化工行業主要是采用物理技術以及化學技術來生產出對人類有價值的物質。在石油化工正常的生產過程中,一旦出現生產制度的不規范,將會為石油化工的正常生產埋下安全隱患。尤其是當前我國石油化工行業的不斷快速發展,在石油和化工生產的過程中所出現的問題也越來越嚴峻。

一、將大數據技術運用在石油化工領域的背景

大數據是一項較為抽象的定義,主要是指大量的數據,大大超過了我們日常工作和生活中能夠對數據處理和分析的范圍。這些大量的數據里面往往包含了一些特定的規律,這使得我們能夠對海量的數據進行快速的分析,探索隱藏在大量數據背后的規律,從而使得我們能夠創造出新的價值。當前我國大數據技術正在快速的推動我國各行各業的發展,世界上各國爭相對大數據進行分析。我國為了在大數據時代能夠占據優勢,也不斷的加大在大數據方面的分析與研究。我國政府頒布了石油化工行業的發展規劃,這其中明確的指出需要利用大數據來支撐石油化工的快速發展。

二、將大數據技術充分運用到石油化工領域的具體舉措

2.1 將大數據技術運用在石油化工的原材料的勘探中

化工原料以及礦山開采的過程中往往會記錄大量的數據,這些數據主要集中在化工原材料以及礦石的運輸、日常管理以及分析等。在這些數據記錄的過程中,往往是依照既定的規定進行記錄,主要包含了開采的地點、時間以及礦石的組成結構等等,這些詳細信息數據相對較多。傳統的數據分析往往效率相對較低,如果工作人員采用大數據技術來對這些記錄的數據進行分析,能夠很好的挖掘隱藏在背后的數據以及規律。工作人員可以利用大數據來對油氣勘探的數據進行分析,最大程度上提高油氣開采過程中的油氣質量。通過對油氣井附近的自然環境影響和生產數據的分析,能夠找出各類天氣適應的作業方式,從而能夠有針對性的改進油氣行業傳統的作業方式。將大數據運用在對礦物的查找的過程中,能夠最大程度上提高礦物的查找效率。傳統的礦物查找主要是對大量的地址結構進行分析,然后進行采樣查找,這種記錄方式以及查找方式往往會花費非常多的時間。通過大數據技術能夠對過去礦物樣品的結構以及含量進行全面的分析,這能夠最大程度上挖掘隱藏在大數據背后的信息,為后續工作人員勘探礦石起到了非常大的指導意義。

2.2 將大數據技術運用在油氣經營生產中

將大數據技術運用在油氣生產的過程中,能夠有效的提高油氣生產的效率,提高油氣生產的產值。通過大數據技術對海量的生產數據進行深入的分析,能夠找到隱藏在生產過程中有價值的數據,往往能夠提高百分之七左右的油氣產量。工作人員還能夠結合大數據技術對后續油氣產量進行預判,從而為后續的生產經營提供依據。傳統的油井電機在出現故障以后才會被修理,在這種情況下,將會使得油氣生產的進度出現暫停,影響了正常的油氣生產,往往給油氣項目造成較大的經濟損失。通過將大數據技術運用在電機上,能夠及時的預估電機出現故障的時間節點,可以在油氣沒有生產作業的時候對電機進行修復,從而能夠確保電機的長時間穩定運行。將大數據技術運用在油氣生產的過程中,能夠深度的挖掘隱藏在數據背后的規律,并對將來油氣的生產做出相應的模擬,這能直接提高油氣生產的作業效率。

2.3 將大數據技術運用在石油化工的管道管理中

由于石油化工行業中有較多的管道,而管道是否安全在石油化工行業正常的生產過程有著非常重要的作用。傳統對管道的檢測主要是定期對管道進行檢測,然后在日常的檢測過程中對可能存在隱患的地方進行維修。這種檢測方式有著非常大弊端,往往需要投入較多的精力,而且無法保障將所有的隱患點都找出來。通過利用大數據技術,可以對管道腐蝕的數據進行深入的分析,從而找出管道中容易出現銹蝕的地方。這種方式相較于傳統的檢測方式而言,有著精確度相對較高、投入成本相對較低的優勢,對保障管道的正常運營有著非常重要的作用。

2.4 將大數據技術運用在石油化工日常生產中

大數據技術能夠直接改變我們在傳統思維模式下的決定,這使得我們的決定都將依靠大量數據的分析作為支撐,使得我們的每一項決定更為理性。通過將大數據技術運用在石油化工的生產中,能夠對工廠中的各項作業流程以及作業方式,貨物的擺放和企業的日常管理中的不完善進行分析,分析導致生產事故的原因,從而進行有針對性的改進。例如很多的海上鉆探平臺距離陸地較遠,當平臺上出現某個零部件損壞的時候,往往需要較長的時間才能夠將零部件運輸到鉆探平臺上,這對于鉆探平臺有著非常大的損失。通過將大數據技術運用在鉆探平臺上,能夠對鉆探平臺的各項零部件進行實時監控,及時的對零部件的狀態進行檢測,從而能夠確保鉆探平臺的長時間穩定運營。

三、結語

由于石油化工對于國家的經濟發展有著極大的影響,我們需要最大程度上保障石油化工行業的穩健運行。當前世界上有很多發達國家的石油化工經驗可以被我們所參考,我們應當充分的認識到當前時代所石油化工的需求,結合大數據技術,不斷的優化石油化工產業中的內部矛盾、保障工廠的安全生產,不斷的促使我國石油化工行業的快速發展。

參考文獻:

[1]. 大數據時代悄然到來,石化行業當如何應對[A]. 中國石油大學(華東)、中國化學品安全協會、美國化學工程師協會化工過程安全中心(CCPS).第六屆CCPS中國過程安全會議論文集[C].中國石油大學(華東)、中國化學品安全協會、美國化學工程師協會化工過程安全中心(CCPS):中國石油大學(華東)化學工程學院,2018:5.

[2]劉劍. 石油企業IT風險管理體系研究[D].西南石油大學,2016.

[3]蘇鑫,吳迎亞,裴華健,藍興英,高金森.大數據技術在過程工業中的應用研究進展[J].化工進展,2016,35(06):1652-1659.

[4]朱林. 基于論文的我國石油天然氣行業知識流動網絡研究[D].西南石油大學,2016.

作者簡介:

曲文竹,出生年月:1991.05,性別:女,民族:漢,籍貫(精確到市):天津市,

當前職務:數據工程師,學歷:碩士,研究方向:化工大數據.

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