油价近期跌势重创了世界经济。加拿大阿尔伯塔省的主要石油产区，已经见证失业增加，由于商品价格下跌。在2016年1月，沙特阿拉伯50％给出的情况增加了汽油的其公民的价格。随着价格和能源项目的成本较高大的波动，高质量的信息从未更要紧。
能源行业利用数据科学来降低成本、优化投资和降低风险。使用数据科学降低成本是行业中一个流行的应用:许多工作都集中在改进维护和设备监控上。优化投资决策有多种形式，包括更好的内部资源配置和帮助投资者。数据科学通过提供更好的监测和监督，也有助于改善公共安全。
通过借鉴其他领域的想法来实现创新
跨行业转移思想和技术是一种行之有效的创新方法。休斯顿能源数据科学公司(Houston energy Data Science)总裁弗朗西斯科•桑切斯(Francisco Sanchez)表示:“能源行业最近开始采用医学领域的生存分析概念。”在医学上，生存分析是一种统计方法，根据患者的病情、治疗和相关事项来估计患者的生存率。在石油和天然气部门，这一概念已应用于现场设备。
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“生存分析用于预测场设备的维护要求，如通过监测和建模压缩机，”桑切斯说。而不是设备故障脱机油井三天弥补的损害，使积极的行动通过数据科学可以减少停机时间为一天，他说。节约停机一天是有价值的。一天的产量在一个小网站 - 油1000桶 - 代表收入$ 30,000维持现价。
BP导致在科学数据和分析
英国石油公司（BP），基于英国能源公司，长期以来一直是IT领导者和相关学科。该公司的驱动器在这方面投资是由几个因素的推动。在安全性方面，该公司的2010深水地平线灾难导致了2015年180亿美元的罚款和对环境的其他破坏。通过更好的信息来防止这样的灾难是公司的重要理由。2013年，该公司在得克萨斯州的休斯顿建立了一个高性能计算中心，与莱斯大学(Rice University)等美国主要机构建立了联系。
BP的分析功能
通过分析BP致力于改善显示了一个端到端的承诺。该过程开始于高质量的数据投资和监控能力。
- 数据分析领域。BP Well Advisor为油田提供运营支持。这些信息被输入到生产现场和公司办公室的几个仪表板中。Well Advisor目前在超过100个海上油井中使用。
- 提高了生产。BP建立模型和分析来提高炼油厂的效率。这种方法优化了炼油厂的生产能力。分析在直接提高生产中发挥了作用。
- 伙伴关系和人才。BP公司在技术，直接投资是数据只是故事的一部分。公司还与IBM密切合作，以改善其功能。BP还承认工作人员的重要性 - 在BP数据科学技术部主管查尔斯·蔡，已被公认为50强英国数据领导人之一。
并不是每一家能源公司都能像英国石油公司那样在世界各地开展业务。幸运的是，还有其他方法可以开始学习分析。
里面的数据科学工具包
“在我们进入的工具和技术，这是至关重要的开始与业务问题，”弗朗西斯科·桑切斯说。在能源企业的典型问题包括预测生产，提高场地效率和理解的地质活动。“大公司，如BP和哈利伯顿公司已经采用了数据的科学方法。我看到小公司不太复杂的数据有很大机会通过将一个或两个专门的数据科学家板实现胜，”桑切斯说。
“在石油和天然气，你有各种各样的数据与工作，它需要时间来把这个放在一起。我曾经见过一些数据是在Oracle数据库中的项目，其他的数据库已钻探资料和有另外一些制度对经济和地震数据。把所有这些数据一起，需要的工具，如Hadoop和NoSQL的，”桑切斯说。
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“至于具体的工具，这将取决于问题的复杂性。如果您正在处理一个超过50个变量的问题，我建议您研究一下机器学习工具。由索尔福德系统(Salford Systems)生产的随机森林(Random Forest)是一个可以考虑的选择。对于其他项目，data science toolkit包括R和Python等工具。“Tibco和Tableau是展示数据的有用可视化工具，”他补充道。
机遇数据分析
咨询公司和分析师早已通过自己的专业知识附加值的行业 - 同样适用于分析和能量如此。组织数据和有用的方式呈现它是另一种方法来与数据科学价值。
“在我作为一个数据分析员的角色，我主要是把我的时间可视化钻机的性能和钻孔性能。我创建了数据收集例程，帮助带来数百数据源到一起演示和绩效考核整齐的包。那么我的公司在上述市场平均水平出售这种材料。市场支付溢价解释数据可视化，因为许多企业缺乏对这些活动的内部能力，”分析师钻精密在加拿大阿尔伯塔省卡尔加里格雷厄姆埃克尔说。
“在能源领域，仍有大量的数据机会。它从实现数据收集、清理和存储的系统和流程开始。雇佣数据科学家来构建体系结构并指导实现是一种开始的方式。有了这些，你就可以开始产生预测性的见解，”埃克尔说。
未来对能源的科学数据
数据科学和分析的使用预计将在能源行业有所增长。在低油价环境下，管理层将从数据中寻求降低成本的见解。在生长期，数据科学将以更好的洞察力指导管理决策，以提高产量和适应市场需求。数据科学工具和供应商的持续增长也将支持这一趋势。
这篇文章，“数据科学如何改变能源行业”最初发表于首席信息官 。