预计在 2024-2028 年的预测期内，全球石油和天然气市场大数据将稳步增长。
大数据，也称为大数据分析，是一种相对较新的技术，可用于管理具有六个关键特征的庞大数据集：数量、种类、速度、准确性、价值和复杂性。这些可靠技术中的处理器必须非常快速和准确。由于数据记录设备在勘探、钻井和生产过程中的广泛使用，石油和天然气行业最近经历了重大的数据密集型转型。大数据在石油和天然气行业的应用包括改善油藏表征/模拟、缩短钻井时间、提高钻井安全性、优化生产泵的性能、改善石化资产管理、改善航运和运输以及提高工作场所的安全性。此外，大数据为石油和天然气公司提供了许多优势，包括从碳氢化合物储备中提取更多石油和天然气的潜力、降低资本和运营成本、提高投资选择的速度和准确性、增强工人的安全和健康以及减少环境问题。
大数据分析的大量数据处理功能推动市场增长
许多行业仍在适应大数据和分析的概念。然而，石油和天然气行业一直是这些服务的最大用户之一，因为它使用大量数据来做出技术决策。为了理解动态并向市场推出新技术，各能源公司在过去几年中投入了大量资金用于可视化工具、地震软件和其他数字技术。
由于大数据分析是超过 88% 的公司的主要目标之一，只有大约三分之一的企业准备提供这项服务。大量数据是推动全球大数据行业发展的主要因素之一。公司需要大数据解决方案来自动记录其信息技术系统中保存的数据的行为和性能。大多数企业利用大数据分析来监控其资产和设备，识别运营问题并促进维修。超过 60% 的企业已实施网络自动化，以在分散的环境中（例如沿管道或偏远农场）收集大量数据。
石油和汽油公司可以通过正确的技术解决方案从传统的实时监控过渡到更快的实时预测。他们还可以通过快速审查传入的技术和业务数据并将这些信息实时应用于复杂模型来产生有助于提高生产和钻井性能的战术见解，同时避免问题。由于上述原因，预计市场在预测期内将进一步增长。
日益增长的环境和公共安全问题
如上所述，石油和汽油业务从日常运营中产生大量数据。石油和天然气优化过程中存在许多挑战。例如，在地表以下寻找石油是一个非常困难的过程，油藏通常位于地球表面以下 5,000 至 35,000 英尺。定位和描述油藏的唯一方法是通过低分辨率图像和昂贵的测井记录（钻井后）。虽然流体本身具有各种复杂的化学和物理特性，但通过岩石移动到井眼是一项艰巨的挑战。为了消除这个问题，各国的公司和政府都在转向大数据技术。由于这些因素，预计市场在预测期内将实现高复合年增长率。
从地下开采石油成本很高。在生产一桶石油时，必须考虑成本、数量和市场可及性，这需要大量的科学、设备和劳动力。在石油勘探过程中可能会出现对环境和公共安全的担忧。因此，为了解决这个问题，人们正在采用大数据技术，预计市场在预测期内将实现高复合年增长率。
大数据大大降低了风险，并优化了与运营、健康、安全和环境相关的成本：帮助避免钻井时出现不良后果，例如井喷、预测钻井维护/停机时间、改善钻井参数、避免井喷、避开产生的危险工作条件并通过使用天气数据或劳动力调度信息减少环境危害。
石油和天然气行业投资增长推动市场增长
截至目前，石油需求的增长和石油和天然气行业投资的增加正在获得关注，因此油田对大数据的需求也在迅速增长。例如，在本财年，印度石油公司和巴拉特石油公司 (BPCL) 都超额完成了其资本支出目标。印度石油部数据显示，4 月至 2 月期间，印度石油公司支出 1.524 亿美元（3180 亿卢比），而全年资本计划为 34.76 亿美元，BPCL 支出 12.516 亿美元，超过其 1000 亿卢比（12.175 亿美元）的目标。此外，尽管石油输出国组织 (OPEC) 正在限制产量，但阿布扎比仍将在未来五年内向石油和天然气投资 4480 亿迪拉姆（1220 亿美元），以提高产能。阿布扎比是阿美公司自 2019 年底上市以来的首次重大投资，当时沙特政府以 294 亿美元的价格出售了该公司的少数股权，这是全球最大规模的首次公开募股。因此，全球石油和天然气行业对大数据分析的需求正在增长。
最新发展
自 2020 年 3 月起，领先的全球数据分析和咨询公司 Quantzig 已开始提供可操作的分析解决方案。该公司表示，其为石油和天然气行业提供的尖端大数据分析服务将帮助组织制定有效瞄准潜在市场并降低石油勘探和钻井作业风险的战略。
根据北海石油数据，2019 年 9 月，在最新项目中，研究人员利用人工智能帮助解锁北海石油和天然气行业的“大数据宝库”。阿伯丁大学的研究人员有望缩小石油和石油行业发现的海量大数据之间的差距。石油和天然气创新中心 (OGIC)、软件研发公司 HyperDAP 以及苏格兰数据和 AI 创新中心 The Data Lab 都为该项目的成立做出了贡献。
雪佛龙利用 Hadoop (IBM Big Insights) 进行概念验证地震数据处理。通过使用开源软件更好地分析可能揭示石油资源的大量数据，该公司希望降低将深水钻井船部署到海洋的成本。雪佛龙目前每天产生超过 1.5 GB 的内部流量。
BP 的“未来领域”项目于 2003 年启动。正在进行的项目最初侧重于参与和部署，旨在将核心技术部署到少数资产中，例如保持业绩记录。为即将到来的“更大举措”奠定技术和架构基础。该项目（高级协作环境中心）包括大数据应用框架 CoRE（协作实时环境）和 ACE。
对于地震传感器数据，壳牌正在亚马逊虚拟私有云（Amazon VPC）中使用 Hadoop 进行试验。 “未来的数字油田”是壳牌全球智能油田计划的重点，该计划是壳牌可以全天候不断改进的资源。
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市场细分
全球石油和天然气大数据市场分为
市场参与者
主要市场参与者
| 属性 | 详细信息 |
| 基准年 | 2022 |
| 历史数据 | 2018–2022 |
| 预计年份 | 2023 |
| 预测期 | 2024 – 2028 |
| 定量单位 | 2018-2022 年和 2024-2028 年收入（百万美元）及复合年增长率 |
| 报告范围 | 收入预测、公司份额、增长因素和趋势 |
| 涵盖的细分市场 | 组件 应用程序 数据类型 |
| 区域范围 | 北美、亚太、欧洲、南美、中东&非洲 |
| 国家范围 | 美国、加拿大、墨西哥、中国、印度、日本、韩国、印度尼西亚、德国、英国、法国、俄罗斯、西班牙、巴西、阿根廷、沙特阿拉伯、南非、阿联酋、埃及和以色列 |
| 重点公司简介 | 埃森哲 PLC、思科系统公司、戴尔 EMC、惠普企业、IBM、微软、甲骨文公司、SAP 集团、SAS Institute Inc、Teradata、 Hitachi Vantara |
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