解決方案資料和油氣 探索未來的機遇
資料作為一種資源
資料是油氣行業最彌足珍貴的資源
鑒於在擷取和利用資料進行石油探勘和生產方面取得的技術進步，油氣行業正處於令人激動的時代的最前線。該行業擁有從地下油井收集感應器資料來監控資產的悠久歷史，現在則可以利用巨量資料應用來分析地震資料、鑽探資料和/或生產資料。資料分析可提供各種新穎的可行性見解，有助於創造營收機會、提升鑽探和生產效能、提高營運效率，以及減少安全或環境問題。
發現和生產碳氫化合物的過程會生成巨大資料集，需要新的儲存技術以更出色、更準確的洞察力來更快地解譯資料。
每天 10TB
單口油井產生的資料量現已超過每天 10TB1
80,000 個感應器
現代海上鑽井平台大約有 80,000 個感應器，預計在資產使用壽命期間將產生 15PB 的資料2
TIBCO 分析策略部資深總監 Shawn Rogers 認為，如果不打算將 IIoT 技術與分析平台相結合，公司大可不必投資 IIoT 技術。「光是收集資料必然不會帶來任何價值，」Rogers 說道。
來源：Edge computing comes to the oil and gas industry，Sidney Hill, Jr. (Oil & Gas Engineering，2018 年 2 月 1 日)
如何將資料轉換為行動
轉換資料以即時做出決策
為了使油氣行業充分認識到收集的資料的潛力，並更快地做出決策，他們必須能夠擷取、存取、保存和轉換邊緣和核心資料。因此，石油公司紛紛投資儲存解決方案，利用巨量資料分析來發現新的營收機會、提高營運效率、降低成本，以及提供競爭優勢。
透過資料分析推動油氣行業發展
Western Digital 憑藉全面的產品組合推動油氣行業發展，這些產品可將資料擷取並轉化為可行性解析和新的營收機會
大數據存放庫
大數據存放庫
利用資料確定可盈利的鑽探地點
衝突和政治問題讓更新地震資訊變得極具挑戰性，而法規和日益增長的需求則促使組織專注於頁岩和油砂等非常規資源。為應對這些挑戰，探勘公司正利用他們的資料資產，將歷史資料與更新的版本進行比較，以提高整體生產力和效率。
地球物理和地球建模檔案十分龐大，這使得分析、共用和保存資料的費用相當昂貴。前瞻性組織正利用一種混合雲端儲存解決方案，經濟實惠地線上儲存所有資料，以便在各團隊之間進行即時協作，從而確定可盈利的鑽探地點。
地表以下
40,000 英呎
世界上最深的油井的深度3
9920
萬桶/天
2018 年全球預計石油消耗量 9920 萬桶/天4
即時存取 Speed Discovery
雲端物件系統為高效線上儲存所有新舊勘測資料奠定了基礎，使得不同地域的團隊之間可以輕鬆共用資料。
在考慮對全球共用庫的儲存時，ActiveScale 以可媲美磁帶的成本提供可擴展性、耐用性和可存取性。
在高效能運算中獲得對資料超載的控制
讓研究人員和工程師能夠將海量資料轉換為解析，從而在 HPC 環境中提供更好、更快的結果。
物聯網資料湖
物聯網資料湖
藉助物聯網預測和預防故障
油氣行業早就開始使用物聯網 (IoT)，它將 IoT、機器學習 (ML) 和雲端相結合，用來監控具有挑戰性的地區的油井。部署在各種設備上的感應器將資料傳送回中央物聯網資料湖，在那裡進行分析，以協助預測設備故障，即時追蹤效能，並協助改進設計和程序，以預防故障發生。預防故障意味著節省數百萬美元。
油氣公司的數位轉型需要混合雲端模型。該模型具有高度可擴展性和成本效益，而且允許組織根據需要靈活地使用不同的環境和服務。
物聯網資料湖的儲存
在基於物件儲存服務的集中式雲端資料中心，將從分散式物聯網邊緣節點收集的油槽和油管感應器資料進行彙總、儲存、處理、分析和管理。
ActiveScale 雲端物件系統透過在本地交付雲端力量，為物聯網資料湖帶來顛覆性變化。高密度封裝、超高耐久性以及具吸引力的實惠價格意味著可彙總與保留更多資料，而無需抉擇要消除哪些內容。
巨量資料和分析 - 面向未來的資料湖基礎架構
以最低總擁有成本建立 PB 級資料湖，而不會犧牲效能、可擴充性和可靠性。
高效能封存
高效能封存
永久保護地震資料所面臨的挑戰
鑒於更高解析度的擷取方法和新的地震探勘格式，資料量呈指數級增長。因此，油氣探勘組織現在比以往任何時候都必須管理、分析和永久儲存更大容量的資料，這些資料來自分佈在世界各地眾多位置的應用程式。
備份到傳統 NAS 費用昂貴，而且可擴展性有限，這樣在對呈指數級增長的地震資料進行擴展儲存時就會造成中斷。由於專案資料得到永久封存，則使用基於 RAID 的系統，資料遺失或損毀的風險會更大。另外，磁帶雖更划算，但資料擷取緩慢，雖然可以輕鬆共用，但隨著時間的推移很容易出錯。
高效能封存
藉助 ActiveScale，可構建一個資料永久架構，它可以輕鬆地跨各代硬體進行擴展，不必進行昂貴的叉車式升級，以確保在地質學家需要的時候可以提供研究資料。
透過自動化分層和封存來簡化資料管理
將正確的資料在使用壽命期間搭配適當的儲存技術，有助於組織節省資金，最大限度地挖掘資料的價值。
勘探
勘探
從油氣探勘的海量資料中收集解析
移動分析鑽探和開採作業需要即時、現場決策。此外，油氣探勘時所面臨的嚴酷環境和廣泛的溫度範圍，無論是在海上還是在乾旱的沙漠氣候中，都需要可高速運行的耐用、可靠和海量的資料儲存。
探勘是能源生產中最費錢的部分。將成本降至最低的方式是使用現有資料並保持其可用性，只有當資料存在於實際裝置（例如硬碟）上時才有可能做到這一點。隨著經濟的發展和技術的進步，現有的可用資料可以繼續用於檢測和開採新的和現有的儲量。
超過 1 億
美元
油氣探勘中鑽探新深井的成本5
值得信賴的油氣勘探合作夥伴
能源探勘需要大容量和高速儲存。我們提供用於儲存巨量資料的大容量硬碟、用於即時分析和視覺化的快速 NVMe SSD，從而為現場和資料中心提供完整的解決方案。
油氣 – 探勘
如需瞭解有關探勘的詳細資訊，請使用以下連結傳送一則訊息。
油氣專家認為
多種擷取資料被用來建立地球結構和地表以下 5,000 至 35,000 英呎地層的模型和影像，以及描述油井本身的活動，例如機械效能、油流動速率和壓力。目前，僅在美國就有大約一百萬口油井在生產石油和/或天然氣，並且還有更多的測量儀器在監控效能，因而此資料集日益增長…
來源：How Big Data is Changing the Oil & Gas Industry，Adam Farris (Analytics，2012 年 11/12 月)
與石油行業相關的公司超過 20,000 家，幾乎所有的公司都需要資料分析和整合技術來完成整個油氣生命週期。
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公開事項
1. 來源：資料：Is the Oil and Gas Industry’s Most Valuable Resource being Overlooked?，Nathan Amery，IHS Markit，2018 年 2 月 21 日 2. 來源：Global Big Data in Oil and Gas Exploration and Production Market-Analysis of Growth, Trends and Forecasts (2018-2023)，Orbis Research 3. 來源：Sakhalin-1 Project Drills World’s Longest Extended-Reach Well，新聞稿 (ExxonMobil，2011 年 1 月 28 日) 4. 來源：IEA Cuts 2018 Oil Demand Forecast as $70 Crude Takes a Toll (預測 IEA 2018 年石油需求將減少，因原油每桶 70 美元將造成虧損)，Grant Smith (Bloomberg，2018 年 5 月 16 日)。 5. 來源：Role of Data Analytics in the Oil Industry，Deena Zaidi (Towards Data Science，2017 年 10 月 25 日)。
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