异常值检测在成品油零售客户消费行为分析中的应用

大数据分析中的异常值检测是从海量、不完整、有噪声的数据中发现与其他数据显著不同或有潜在价值的信息过程。重点研究了基于统计分布、邻近性、聚类、分类等异常值检测的常用分析方法及其适用场景。同时,以某地市销售公司成品油零售客户为例,通过数据挖掘和探索,总结加油频次、加油间隔等异常消费特征,揭开异常值背后的业务发现,进一步提升成品油零售客户的精细化管理水平。     

成品油零售企业两化深度融合价值实现参考模型与实践

近年来,成品油零售供应商和便利店、汽服等业务经营者,随着机制的理顺、激活,经营规模不断扩大,销售结构持续优化,市场竞争力持续提升.面对目前成品油流通领域"放管服"改革和线上线下的激烈竞争,传统成品油零售企业势必需要进一步围绕"着力夯实多元业务高效发展"的新零售转型升级战略目标,聚焦"智能化"、"互联网+"两大主线,充分...     

成品油配送业务研究

成品油的批发业务正在被逐步弱化，零售，配送业务正在成为成品油销售的重要环节和成品油销售企业经济效益的支柱，成品油配送市场潜力巨大，石油公司开展成品油配送有着明显的优势。     

面对加油站鱼龙混杂的局面——油市“国家队”如何强身

外资加油站已通过各种变通办法进入中国市场,中国国内产业界受成品油零售环节高额利润的驱使大举投资油市,石油、石化两大集团重组后也把加快油站建设作为拓展业务的一项战略性举措。这一切构成了国内成品油零售市场三足鼎立的格局,面对这一状况,两大集团作为“国家队”如何立“足”成为国人关注的焦点。     

江苏石油商会：合作促共赢

民营石油企业通过强强联合,在合作中实现共赢,是成品油批发市场放开后的必然选择。按照中国加入WTO的承诺,2004年12月11日,我国开放了成品油零售市场,允许外商设立合资企业从事成品油的零售业务。今年12月11日,我国成品油批发市场完全放开。就在成品油批发市场放开的前一天,江苏省80多家民营石油石化企业走向联盟,打造起了一个能够互通信息、实现资源     

中国石油加油站管理系统的建设与应用

中国石油加油站作为成品油销售企业的零售终端,其信息化应用可以有效提升中国石油的管理效率。中国石油加油站管理系统是一套集信息化、自动化于一体的系统,主要是用来支持和改善中国石油加油站成品油零售及非油品业务的信息系统,可以实现加油站经营过程中各类业务的综合管理。论述了中国石油加油站管理系统的建设、技术特点、建设经验及系统应用情况,对中国石油加油站管理系统建设的经验和启示进行了梳理和总结,为其他相关或类似企业建设大型信息系统提供了参考。     

新形势下成品油零售营销模式的思考

近年来,国内成品油销售市场进一步开放,竞争主体数量增加、实力增强、价格竞争常态化,油品需求持续低迷,"互联网+"对传统商业模式带来冲击,成品油零售经营面临前所未有的经营压力。成品油销售企业寻求新业态转型发展的同时,对零售稳客拓客提出了更高的要求。文章从客户需求出发,通过细化需求分析,分类差异化制策,充分运用"互联网+"和"大数据"技术,实现客户精准营销,提高客户忠诚度,达到客户占用的目标。     

推进现代销售商业模式

<正>成品油销售是整个石油行业链条中最后一环也是最重要的一环,是实现整个行业价值链条的关键所在。近年来,受国际原油市场供需变化、国内成品油消费增长趋缓等因素影响,对成品油零售业务而言,国内大型石油企业与国外石油零售商和民营企业共同竞争的格局正在发生深刻变化。一些地炼企业凭借油源优势,大规模涉足零售领域,以及道达尔等外资成品油零售商,相继通过新建、合资、并购等方式进入国内成品油终端市场。     

零售市场需要主力军

在计划经济时代,成品油经营企业的利润主要集中在批发环节,因而大多数石油公司把注意力集中在批发业务上,而忽视了发展零售市场,造成了目前石油、石化两大公司零售网点少、标准低、布局差的局面。据统计,石油、石化所属加油站仅占社会加油站总数的1/8～1/10,零售数量占社会零售总量的30％左右。     

得零售者得天下——天津石油公司精心打造“黄金终端”

成品油零售被称作是石油石化行业的“软肋”,天津石油公司却不信这个邪,他们致力于把自己锤炼成“黄金终端”,建立起-个具有国际水准和相当市场控制力的标准化的零售网络。“软硬”兼施 构筑零售网络对于做惯了大批发、大流通的成品油经销商来说,天津石油公司是在激烈的市场竞争中,逐渐懂得“得零售者,得天下、得效益”的道理的。当初,天津石油公司虽说只有区区数     

油气行业数字化转型研究与实践

油气行业目前面临着价格波动、去碳化法规推动的天然气和可再生能源业务增长、勘探环境日趋复杂导致开采成本不断上升等一系列挑战,积极应用大数据、云计算、物联网、人工智能等新兴技术,搭建云应用体系,推动数字化转型,可以不断提升油气企业的业务智能化水平和行业生态影响力。作为全球大型油气企业,中国石油天然气集团有限公司近年来不断创新油气业务的云技术架构和一体化解决方案,积极打造了勘探开发梦想云,构建了由设备设施、边缘计算、IT设施、数据湖、基础底台、服务中台、业务应用、统一入口8个层面以及贯穿这8个层面的网络安全体系和标准与规范体系构成的石油工业互联网,组建勘探开发梦想云联盟,培育数字生态圈,有力推动了油气业务数字化转型和智能化发展。     

五大信息技术在油气行业数字化转型中的应用探讨

新形势下数字化转型成为油气行业提质增效的关键解决方案，物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链等新一代信息技术是推动数字化转型的关键驱动力。油气行业数字化转型中，五大信息技术发挥了重要作用，物联网建立了油气数据互联互通的物质基础，大数据拓展了油气数据价值的潜力空间，云计算突破了油气数据管理的资源瓶颈，人工智能实现油气生产管理系统决策水平质的飞跃，区块链提供油气数据资源安全共享的技术支撑。五大信息技术应用也面临着物联网建设标准不统一、云计算建设成本偏高、大数据和人工智能技术潜力未充分发挥、区块链技术有待完善、业务流程和管理机制不配套、信息技术人才储备不足等挑战。对此提出了聚焦行业痛点、发挥新技术优势、推动管理机制变革、建立数字化产业生态等对策。油气行业要重点围绕行业需求和痛点问题，充分开展技术、管理和经济论证，做好数字化转型顶层设计和实施方案的落实。     

Oil Retail Opening Unlikely to Shake Dominance of CNPC and Sinopec

The upcoming opening up of the oil retail business is unlikely to have a big impact on the domestic market immediately, according to analysts But the pinch of intensified market competition will surely be felt by PetroChina and Sinopec in two years when the wholesale business will be opened to foreign investment. More significantly, with the market opening up,     

油气勘探大数据分析在中亚盆地优选中的创新应用

随着数字化时代的到来，石油公司开始重视基础资料的获取及整合，不断加大油气大数据的分析应用力度，以期从大数据中寻找“大油气”。然而，以传统数据统计分析方法研究海量数据的时效性很差，而且有效分析方法和关键评价指标缺乏，严重制约了油气勘探行业大数据的深度应用。中亚油气资源丰富，是中国石油公司实施“一带一路”国家能源合作战略的重点地区和现实之选。在战略选区盆地筛查阶段，研究范围大、周期短、井震资料匮乏，难以开展有效的石油地质分析，无法形成宏观认识指导决策。为此，引入大数据思维，开展大数据分析，深度挖掘、二次开发数据库，整合海量多源异构数据，创建中亚战略选区知识库，为勘探大数据分析奠定资料基础；创新油气勘探数据挖掘技术和大数据分析方法，创建“三位一体”KPI综合打分模式，优选多个有利勘探潜力盆地，有效指导中亚战略选区。研究提供了新的思路和对策，从油公司的角度阐述了开展勘探大数据分析的必要性和可行性，具有较好的应用价值和推广意义。     

数字化技术在非油业务应用中存在的问题及解决途径的探索

在简要叙述石化销售企业开展非油销售业务与数字化技术在成品油销售和非油业务中的应用的基础上,以某石化科技公司销售柴油车尾气处理液为例,分析了当前非油业务应用数字化技术中在商品属性的管理、库存的精准核计以及销售流水的实时采集等方面存在的问题,对解决途径进行了探索:一是对现有ERP系统和物流系统进行改造,以解决采购和物流环节的供应链问题;二是调整现有油品物流体系;三是建议改造ERP系统;四是改进省市石油销售企业非油采购业务,为非油业务发展壮大提供参考。     

大数据聚类算法在成品油输油管道泄漏检测中的应用

针对石油成品油输油管道泄漏检测易出现持续性重复报警和大量误报的问题,提出采用大数据聚类算法,建立成品油管道聚类算法模型.以湖南成品油输油管道为例,通过大数据模拟不同工况下离群系数的变化规律,对离群系数阈值进行总结,设立不同工况的阈值,提高了石油成品油输油管道泄漏检测的准确度.     

大数据技术在石油工程中的应用现状与发展建议

大数据技术逐渐成为石油公司与油服公司实现石油工程智能化和降本增效的重要手段之一,目前已成为国内外研究的热点.为了促进大数据技术在油气行业的快速发展和广泛应用,加快石油工程的数字化智能化转型,阐述了大数据技术的定义和特点,从大数据平台和钻井、压裂及开发等具体应用场景2个方面分析了大数据技术在石油工程中的应用现状,指出大数...     

基于微服务架构的油气管道设备设施失效分析智慧系统

基于微服务架构的开发框架基础，采用B/S架构的服务器模式设计并开发了中海油首个油气管道设备设施失效分析智慧系统。该系统包含失效分析案例库、失效分析智能诊断、分析助手等七大模块，可提供失效案例结构化数据检索、多维度失效案例统计分析、腐蚀及断裂失效常见原因智能诊断、在线微课学习等功能，不但能够便于管理人员和技术人员及时掌握产品的失效原因和失效规律，而且加速了失效分析业务的数字化转型。     

油气长输管道大数据整合技术方法研究

随着管道数据种类的增加和数据量的增大,管道大数据应运而生,同时也为管道数据的存储、管理等带来了巨大的挑战。以全生命周期管道数据为整合范围,采用闭合式的数据采集流程完成了管道大数据的采集整理。以APDM为基础的包含逻辑和物理结构的管道数据模型可完成对大数据的存储,并以各管节信息为基础数据,将采集的管道大数据按照空间位置关系进行匹配,使各类数据能够与环焊缝信息一一对应。利用多维统计分析、数据挖掘等算法实现对管道完整性大数据的相关性分析,并且完成管道大数据的整合对齐。通过对管道大数据采集、存储、处理、对齐、优化等过程的研究,确定了大数据的整合方法,能够很好地将全生命周期的管道数据进行处理,这对油气长输管道公司管道业务管理、决策分析及风险评估有着重要意义。     

勘探开发数据资产化管理实践与思考

勘探开发数据管理一直是油气行业信息化工作的重点和难点,数据湖成为近年油气企业数据管理的重要手段。中国海油借鉴行业领先实践经验,提出了勘探开发数据资产化管理理念。自2011年起开展勘探开发一体数据中心A2系统建设,从标准体系、管控体系、支撑平台3方面入手,贯穿数据采集、存储、使用3个阶段,形成全方位、全过程的数据资产化管理体系。A2系统创建了国内先进的勘探开发一体化数据模型及模型驱动体系,自主研发了企业级数据服务平台,实现了跨专业数据的集中展示和共享应用,减少了业务人员80%的数据搜集和编排工作量,通过为新建应用系统提供统一的数据服务,可减少新建项目30%～50%的工作量和投资费用。中国海油将以A2为基础扩展相关数据标准,将数据采集固化到业务流程,并开展勘探开发数据湖平台建设,构建支撑业务智能分析、人工智能分析的大数据服务能力。