揭秘油气行业关键数字化术语
2023年1月
越来越多的数字化术语已成为人们日常生活中的流行术语，随处可见。但是，人们对这些术语的理解不尽相同。在某些被大肆炒作的技术和学术来源，或者是截然不同的行业中碰到这些术语时，它们可能看起来过于抽象，与现实脱节。
我们想帮助您了解油气行业的数字化，以便您能更清楚地知道需要采取哪些步骤，以及什么样的解决方案可以帮助您实现目标。这意味着您需要明白什么时候该对比两个截然不同的概念，以及技术和数字化解决方案如何帮助您满足特定需求，实现目标。让我们一起来看一些最常被混淆但最重要的术语解释。
人工智能和机器学习的区别，以及它们在油气行业中如何应用？
在各行各业中，混淆人工智能和机器学习这两个术语已是司空见惯。它们的关键区别在于机器学习（ML）是人工智能（AI）的一个子集。机器学习是从现有的数据中自我学习，无需手动编程。例如，如果您想更深入地了解钻井作业，可以训练机器学习算法来探索数据中的模式，将这些数据根据需要进行标准化、分组、排序，从而获得有价值的报告。
而人工智能涉及的范围比机器学习更广泛，专注于智能解决方案，可以自主地执行一些传统上由人类手动完成的任务。例如，人工智能不仅可以通过机器学习分析数据，还能根据这些数据执行行动。人工智能能够实现自动钻井，优化操作性能、提高安全性。
总之，当您想依赖数据驱动的报告进行决策时，选择机器学习；当您想实现部分决策自动化时，选择人工智能。
何为油气行业的数据收集、汇总和标准化？
在钻井作业中，数据来自各种现场传感器、所用机械的遥测数据和其他来源，包括第三方、定向钻、井下工具、修井和录井数据。收集所有这些数据是必要的第一步，但如果不进行汇总，这些数据就失去了收集的意义。数据汇总就是将不同来源的数据汇集在一起，并以汇总的形式呈现出来。例如，将不同类型的数据编入一个相同的格式。WITSML是油井作业中数据交换的标准。
在钻井作业中，通常会在不同的地点与不同的服务供应商合作，或者在某个特定项目中找到更适合的服务供应商时进行更换。请铭记，不同的服务供应商往往使用不同的数据格式，然而所有的数据通常必须以相同的格式才能成功地进行数据汇总。数据标准化是将不同的数据格式转换为标准化的单一格式的过程。同时，在更换服务供应商时，数据标准化是防止因为新旧数据的不可兼容性而锁定供应商的关键。
如若没有一个集中的基于云的数据存储库，要实现全球油气业务中的数据汇总，让所有人轻松获取所有数据并从中受益并非易事。同时，您无法简单地把数据放到任何旧的云中而获得无缝的体验。传输大量的数据需要高性能和持续优化的操作条件。由值得信赖的合作伙伴管理并由掌握大规模基础设施的主要云供应商（如Azure）提供的解决方案便可满足这些需求。
总之，高性能、可用性和可访问性需求要求大规模云基础设施和托管云解决方案的持续优化。
哪种云解决方案于油气行业来说最为安全？
在过去，一些油气公司出于安全考虑倾向于使用on-prem云解决方案。然而，今时今日的安全问题与其说是建立围墙花园，不如说是与时间和丰富的专业知识相关，而这些是内部技术团队难以实现的。托管云解决方案允许您的IT合作伙伴的云安全专家确保您的安全性，从而消除了这个问题。如此一来，Azure等主要云供应商内置的最新自动化安全措施也可以持续配置和监控。
总而言之，拥有一个值得信赖的专业合作伙伴，托管云解决方案比自己动手更安全。
经验证的数字化引领者、全新技术的驱动者
20多年来，SiteCom一直是油井作业数字化进程的引领者。通过强大的机器学习驱动的数据汇总和标准化，SiteCom帮助您整合和集中存储所有的数据。SiteCom取得的最新进展之一是提供高性能且安全的托管云解决方案。我们也正以全新的眼光看待这项前端移动应用程序。
