石油和天然气行业面临着重大挑战——开采成本不断上升，国际政治局势动荡加剧了新储量勘探和钻探的难度。 内容 壳牌如何收集数据 大数据对石油行业的影响 结论：壳牌在大数据方面的成功 面对重大问题，其主要参与者正在转向大数据，希望找到解决这些紧迫问题的创新解决方案。 大数据是用来描述将高级计算机分析应用于我们可以从周围世界收集和存储的不断增长的数字信息的理论和实践的名称。在过去的几年里，每个行业的企业都热情地开发了以数据为主导的战略来克服问题和解决挑战，石油和天然气行业也不例外。 壳牌如何收集数据 荷兰皇家壳牌公司是最大的石油和天然气公司之一——“超级巨头”之一，其中还包括英国石油公司、雪佛龙公司、道达尔公司和埃克森美孚公司——按收入计算，它是全球第四大公司。 更多阅读 医疗保健中的数据驱动方法 数据驱动方法对改善农村地区医疗保健的重要性 以下是体育数据分析如何改变比赛 利用数据分析发展业务的 5 种方法 提取、分析和可视化数据的 5 个最佳实践 在线学习中的大数据分析：每个人都应该知道的方面 一段时间以来，它一直在发展“数据驱动油田”的想法，以试图降低石油钻探成本——该行业的主要支出。

埃森哲和微软

最近对石油公司和支持行业相关人员进行的一项调查发现，86% 到 90% 的受访者表示，提高他们的分析、移动和物联网能力将增加他们的业务价值。 寻找新的碳氢化合物矿床需要大量的材料、人力和物流。钻一口深水油井的成本通常超过 1 亿美元，没有人愿意找错地方。 潜在地点的调查涉及监测 最新邮件数据库 由于构造活动而穿过我们下方地球的低频地震波。探测器被放入地球的被测地点，如果波浪模式在穿过石油或天然气时发生扭曲，探测器就会记录下来。 在过去，这需要在潜在钻探地点的典型调查期间获取几千个读数。但在过去几年中，技术已经发展到可能涉及超过一百万的水平——大大增加了勘探过程中收集的数据量。 壳牌使用与惠普建立特殊合作伙伴关系的光纤电缆来连接这些传感器，并将数据传输到由亚马逊网络服务维护的私人服务器。 这给出了下面的更准确的图像。然后可以将来自任何潜在油田的数据与来自世界各地数千个其他油田的数据进行比较，使地质学家能够就钻探地点提出更准确的建议。

生产预测是首要工作之

确定水库的可能产量是确定应该花费哪些资源来收集它的关键。当此决策以数据为主导时，操作员可以更有信心高效地完成此操作。 壳牌还使用大数据来确保其机器正常工作，并尽可能减少因故障和故障而离线的时间。用于钻井的机械必须在恶劣的条件下长时间运行，因此很容易磨损和损坏。为了解决 美国比特币数据库 这个问题，机器配备了传感器，收集有关其性能的数据并将其与汇总数据进行比较，这意味着可以高效地更换零件并最大限度地减少停机时间，从而进一步减少开销。 除了勘探，大数据还被用于简化石油和天然气的运输、精炼和分销（零售）。 壳牌是垂直整合的，因此参与了整个流程的各个方面，包括包装并将其作为汽车燃料出售给消费者，为家庭取暖。炼油厂的产能有限，需要在尽可能靠近最终使用点的地方生产燃料，以最大限度地降低运输成本。复杂的算法考虑了生产燃料的成本以及经济指标和天气模式等各种数据，以确定需求、分配资源和设定加油站价格。