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上个月，数字技术领域的一些专家预计，今年石油和天然气行业的人工智能技术将从理论转变为现实。但另一个数字技术领域已经引起轰动，今年这种影响将继续扩大。
对石油和天然气公司来说，了解未来石油基本面和价格的趋势以及其运营对环境的影响已经变得至关重要，而数据分析服务提供商也非常乐意提供帮助。劳埃德船级社的首席技术官告诉福布斯的Mark Venables，“石油和天然气行业可能已从最近的低迷时期走了出来，但他们寻求新资本和运营效率的压力依旧不变。与其他行业一样，政府监管机构和其他利益相关方也越来越强烈要求改善环境绩效和安全。先进的数据技术，如预测分析，为石油和天然气公司提供了一种方法来应对这种日益复杂的环境。”
根据专注于人工智能的研究公司Emerj，数据分析还可以通过预测供应和需求来优化生产，然后调整生产，同时也可以通过预测设备维护需求来简化操作并进一步降低成本。目前，石油和天然气公司使用两种类型的预测分析解决方案：预测性维护解决方案和商业智能解决方案。预测性维护解决方案涉及从设备维护预测到能耗优化以及解决泵故障等特定问题的任何事情。商业智能解决方案涉及帮助石油和天然气公司设定个性化解决方案，例如生产标准，并检查是否可以达到这些标准以及如何达到这些标准。商业智能软件还通过分析大量结构化和非结构化数据，提供对行业未来和新兴趋势的深入了解。
三年前，咨询公司贝恩的研究表明，利用数据分析技术，石油和天然气生产商可以将油田和炼油厂的生产效率提高6%到8%。然而，当时研究人员警告说，很少有公司利用分析所能提供的所有数据。现在必须要采取数字技术，因为好处变得明显。随着越来越多的设备连接到跨行业的业务网络，物联网的发展正在推动这种转变。
现在看来，预测分析正在石油和天然气领域取得进展，生产商和炼油厂正在走向下一个重要步骤：规范分析。预测一台设备何时需要停机维护是好的，知道为什么在这个精确的时刻需要维护更好。Prescriptive analytics是一家数据分析服务提供商，将其软件技术应用到近海石油勘探项目，通过数据分析可以告诉运营商勘探问题的根本原因。AspenTech的能源行业营销总监Ron Beck接着解释，不仅可以告诉运营商压缩机即将失效，其即将发生的故障与液体在一定浓度下泄漏到气体管线中的情况直接相关，甚至与记录的压力变化缓慢有关。
然而，石油和天然气行业还有很长的路要走，才能完全采用数据分析技术而得到所有这些潜在的好处。正如福布斯的Venables所指出的那样，尽管全球100家最大的石油和天然气行业企业中有超过一半的企业已经证明他们在运营中使用预测分析，但仍有43%的企业尚未采用这种方法，这说明数据分析服务应用空间还很大。
