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油气行业
在能源电力行业中，最早应用大数据技术的其实是油气行业。油气行业对于新技术一直很敏感，大数据应用于油气行业已经很长时间，范围也很广。很早之前，国际油服公司就应用大数据技术处理地震数据，以推测计算储层结构和油气储量。最新的趋势是，大数据技术正在被海上油气广泛应用，用来提高海上钻采的效率，并且达到油气产出最大化，大数据技术还被油气公司用来预防和管理油气勘探开采过程中的环境风险，尤其是在敏感区域，比如海洋、湿地、水源地、自然保护区等。
流程整合是油气行业大数据应用的一个主要推动因素，而推动流程整合的最重要原因则是油气行业勘探生产过程中的高额成本，通过将勘探生产过程中的大量跨领域、跨设备、跨流程的数据和知识整合后，可以有效降低成本。目前，油气行业的流程整合已经是非常数据密集型。同时，油气勘探开采过程中所需要使用的设备和系统也正在向远程化、服务化、诊断化方向发展，这种智能化的趋势不仅将额外产生大量数据，还能真正通过大数据技术的应用，有效优化设备和系统的运行，允许设备和系统的操作者和服务者不必再进行既麻烦危险又没有必要的定期巡检，只需通过系统分析就可以进行基于风险预测的目标性维护，节省了大量人力，和昂贵的备品备件，大幅下降了油气的勘探开采成本。
这种趋势将在油气行业愈发明显，能够提供先进的分析服务和优化服务的新型专业油气行业数据服务企业，以及基于大数据的第三方智慧服务企业，将在油气行业迅速崛起。
在油气生产领域，钻井成本一直是油气生产成本的重要组成部分，智慧的自动化方案可以有效提升钻井的效率，从而大量降低成本。挪威公司SekalAS，是油气钻井大数据服务的典型企业，这家公司提供基于数据模型的实时钻井监测和控制方案，利用的就是钻井过程中产生的巨量数据。此外，当能够分析跨系统的数据时候，操作者就可以发现解决很多在单个子系统分析过程中无法发现或者解决的问题。
Sekal是一家由挪威国家石油公司投资的新兴数据服务公司，Sekal提供一系列能够帮助降低钻采过程中风险和支出的产品。通过使用先进的物理模型来全面精确模拟钻采过程中井体的实时状况，并且将模拟结果可视化，使用基于大数据的模型之后，模拟结果的精确性和可靠性比以前单纯靠专家解读有限数据的方法有了大幅提升。Sekal的产品能够做到实时的模拟，并且可以对钻采中发生的问题立即做出风险提示，甚至可以提前几个小时预测可能发生的问题。在过去，由于井下环境特别复杂，是典型的高温高湿高压高腐蚀环境，因此，钻井过程中问题频出，不仅可能导致安全事故，破坏自然环境，而且也使油气开采成本居高不下，难以控制。油气开发公司使用了Sekal的产品之后，就可以大幅提升钻采的安全性和效率，堪称革命性的变化。
在油气行业，另外一个行业应用趋势，就是利用大数据进行智慧化的环境风险管理，在海上钻采的过程中保持实时环境监测。欧洲一些公司联合开发了一套环境综合监测系统，系统通过现场传感器的数据采集，建立综合性的现场环境模型，能够对油气开采所造成的环境破坏和生态影响进行模拟和预测。未来，油气在开采前，就可以使用此系统进行多方案的模拟，大大减少了环境风险和相应的经济成本。康菲公司正在应用大数据分析工具来管理北极的环境风险，油气公司在极地油气的开采过程中最担心的就是浮冰的影响，浮冰数量众多，并且运动的方向难以预测，随海流和风向随时会发生变化，一旦撞上油气开采设施就会发生严重事故。康菲公司开发了一套系统，使用大数据技术每秒采集和分析数以千计的数据，通过预测性分析，康菲的系统可以将浮冰情况进行可视化预测，能够有效避免浮冰对钻采生产造成的破坏。
全世界的能源结构都在发生历史性的变化，可再生能源的比例正在快速上升，不过，可再生能源的间歇性对电网安全和负荷平衡带来了巨大挑战。目前，能源互联网正在掀起一波电力互联化和智慧化的热潮，各种发电、输电、配电、用电以及计量的设备都在智能化，每天都在产生PB级别的数据量。在大数据和“互联网+”的时代，数据就是新的石油，能源互联网生产的大量数据将孕育巨大的商业机会。不过，只有具备分析和行动能力的企业才能抓住这个巨大机会。
现在，国际电力设备巨头，比如ABB、GE、西门子、阿尔斯通、施耐德、伊顿等公司，正在踊跃布局能源互联网大数据。其中，GE的基于云的“电网IQ解决方案”服务最为典型，GE向使用此服务的客户收取基于服务的费用，客户的数据被储存在设置于美国亚特兰大的GE数字能源数据中心中，客户不用为数据储存支付费用，但如果客户希望使用GE提供的数据分析工具和服务来优化自己的能源业务，则就要向GE支付相应的费用。
除了能源结构的变化以外，中国的电力行业正在推进去管制化的市场化导向电改。电改后，电网的角色将发生变化，不再承担电力统购统销的角色，发电企业需要直接同不同的售电企业进行交易，而电力用户也能够在不同的售电公司中选择电力供应和服务企业。此外，随着管制的放开，中国将出现大量的自发自用的微小型可再生能源电站，以及小型的地区分布式电站，这将使的电力行业的复杂性前所未有的增加。不管是传统的发电企业，还是新兴的售电公司，抑或是转变职能的电网企业，当然也包括电力消费企业，将面临很多新的挑战和机会。
为了解决挑战，利用机会，各方都需要仰赖专业第三方数据服务企业的帮助。此外，大型知名的专业第三方数据服务企业，还能够为与其合作的电力服务企业的数据安全性和隐私性提供信任背书。未来，在能源互联网时代，服务，尤其是基于大数据的服务，将成为电力市场的核心产品和竞争优势。
能源互联网市场将是一个开放的竞技场，大量小型的初创企业将在里面崭露头角，比如美国的Opower公司，这家公司每年能够从全美国75家电力公司这里采集900亿次的电表读数。Opower为电力公司提供四种服务：
1，帮助电力公司向客户提供更全面详细的电力消费数据；
2，帮助电力公司分析客户电力消费行为；
3，为电力公司设计和改善电力营销服务；
4，为电力公司提供需求侧数据界面。
这四类服务中，Opower及扮演数据收集整合的角色，也为客户提供基于深入分析的有效性建议，而这四类服务都基于可扩展的Hadoop大数据分析平台。
大数据除了能够帮助电力公司向客户更好地提供服务之外，还可以有效解决电力公司设备维护保养问题。根据设备运行过程采集的过程数据,企业可以开发预测性维修方案。咨询公司埃森哲开发了一套电力资产分析解决方案，基于电力企业现有的ERP，GIS及其他历史数据库就可以为电力资产作出风险诊断，并通过后台专家系统提供维护保养的建议，有效提升企业固定资产的投资产出，降低运营成本。除了埃森哲这样的专业企业，ABB、远景能源、罗尔斯罗伊斯这样的电力设备企业都有基于运行数据的设备远程运维系统。
