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[摘要]大數據技術作為新世紀信息技術發展的重要產物，深刻影響著經濟和社會生活的方方面面，成為時代的新引擎、新動力。在我國石油化工行業，大數據技術能夠有效解決行業結構性矛盾、增強行業創新能力、減小安全環保壓力。從四個方面探討大數據技術在石油化工領域中的應用，包括化工原料或礦石勘探，油氣數字化生產，化工管道風險評估，化工生產安全管理，有助于讀者了解大數據在石油化工行業的應用，為石油化工領域未來發展提供思路。

[關鍵詞]大數據技術；石油化工；信息技術

大數據是指通過物聯網、傳感器等多種手段獲取到的巨型數據集。這些數據集非常龐大，大小從數太字節（TB，1TB等于1024GB）至數拍字節（PB，1PB為1024TB）不等，遠超出人類在可接受時間內通過常規軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的能力。海量的數據中蘊含了豐富的行業知識，促使著我們需要對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行采集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值。目前，大數據技術成為各行業發展的新推動力。從2012年起，美、日、德等西方發達國家紛紛大數據相關的綱領性文件，通過實施大數據戰略改善社會生產力[1]。我國也緊跟時代步伐，大力發展應用大數據技術。我國在《石化和化學工業發展規劃（2016-2020年）》中明確提出要利用大數據技術發展石油化工產業。目前，大數據技術在石油化工領域的應用主要體現在化工原料和礦石勘測、油氣的數字化生產、化工管道風險評估、化工生產安全管理等幾個方面。

1應用大數據技術的化工原料或礦石勘探

各類測量數據支撐著化工原料和礦石的勘探、運輸、管理等過程。傳統的數據整理如同做筆記一樣，研究人員每發現一種礦物質便會記錄并分類，不僅包括其發現的地點，礦床年齡，還包括礦物的化學成分和物理性質，數據記錄量大。傳統方式效率低而通過大數據技術可以較好地實現對數據的分析和利用。應用大數據技術勘探最多的化工原料是油氣。通過大數據技術，實現對海量歷史數據的分析，盡可能地提高采收率和油氣產量，并通過對地震、鉆井、生產數據的綜合分析，提供更為智能的生產服務，成為改變油氣開發方法的依據。[2]大數據還應用于預測礦物勘探。傳統的礦物勘探如同游戲Minecraft，不同礦產產于不同高度，記錄十分煩瑣，大數據技術可以將數十萬地點的數百萬份礦物樣品進行全面的記錄與分類，進而提高信息利用提取效率，為礦石勘測起了重大作用。

2應用大數據技術的油氣數字化生產

利用大數據實現油田數字化進程，極大程度上提高了油田的產量。通過對數據的深度挖掘，以往被忽視的、不易發現的、“隱藏”的數據被利用起來，可以實現提高6％的采收率和8％的油氣產量。而且在下一步的油氣生產中，通過對大量歷史數據的分析，預測未來數據的走向，可以提供有效的決策支撐。[3]在油氣生產機械上利用大數據也可以提升效率。傳統井下的電潛泵只有在損壞后，才會被打撈上來進行修理，這樣往往造成修理難度大且影響工程進度，導致了非生產時間，直接造成經濟損失。通用電氣GE公司目前正在致力于利用大數據實時監控電潛泵工況，提前安排維修或更換，避免非生產時間，有效提升了生產效率。大數據技術還可以提升測井數據解釋的準確性。人工下井測量早已被大數據時代所拋棄！大數據技術的應用，機器化的生產，電腦訓練的一次次突破，使機器能根據不同地層的感應感知特點，結合大量數據“模擬”，當下的測井項目可謂輕而易舉。報道稱精確度可達70％到80％，極大地提高生產效率。

3應用大數據技術的化工管道風險評估

化工管道的安全與否在整個生產過程中都占據重要地位。傳統的監控方法是基于管道內外監測數據對所有的疑似腐蝕點進行開挖施工。這種方法工作量巨大，并且不能保證排查到所有的疑似腐蝕點。使用大數據技術，就可以在管道數據庫建立的基礎上，對與管道腐蝕相關的數據進行分析，獲得某管段發生腐蝕的概率，篩選出最可能發生事故的腐蝕點。與傳統方法相比，基于大數據技術的管道風險評估方法成本低、精準度高，對于提升管道安全水平有著重要意義。[2]

4大數據技術在化工生產安全管理中的應用

大數據技術打破了傳統人們的客觀思維及環境因素影響下的決策，成為了更公正、合理、法治的“法官”。運用大數據技術，可以挖掘油田企業中人的不安全行為、物的不安全狀態、管理漏洞等信息，發現和挖掘油田生產作業的事故規律及特點，以此作為提出安全措施的依據。[2]例如美國休斯敦的專業鉆探公司PacificDrilling，其運營平臺大多離岸遠，需要長達四個月的訂購零部件時間。而且對維修來說，計劃稍有偏差就會造成巨大的浪費及損失。2012年的大數據監測技術為其帶去了福音。每個平臺上千個零件的實時監控，狀態檢測，大幅提高了管理有效性，讓化工安全得到了保障。[4]

5結語

石油化工的發展對社會、國家、世界都有極大的影響。發達國家的經驗是我們可以積極借鑒的，我們應緊跟時展的腳步，開創屬于自己的大數據石油化工產業，利用大數據優化石油化工產業結構性矛盾、增加行業創新動力、保證安全環保生產，將我國的石油化工產業水平進一步提升。

【參考文獻】

[1]廖勁為，于娟.大數據產業研究綜述[J].現代商貿工業，2018，39(06)：7-11.

[2]韋博.互聯網背景下的石油行業大數據的信息化應用[J].電腦知識與技術，2017，13(24)：25-26.

[3]崔海福，何貞銘，王寧.大數據在石油行業中的應用[J].石油化工自動化，2016，52(2)：43-45.

[4]王兵.談大數據監測在海洋油氣設備管理中的應用[J].電子測試，2014(3)：139-141.

作者:林楚育 單位:山東省萊山第一中學