大数据在油气设备材料价格信息管理中的应用

2016-02-11邹志杜怡何甫禹继贫

天然气技术与经济 2016年4期

关键词：价格水平材料价格信息管理

邹志　杜怡　何甫　禹继贫

（1.中国石油西南油气田公司概预算管理部（定额站），四川　成都　610051；2.中国石油川庆钻探工程公司钻采工程技术研究院，四川　广汉　618399）

大数据在油气设备材料价格信息管理中的应用

邹志1杜怡2何甫1禹继贫1

（1.中国石油西南油气田公司概预算管理部（定额站），四川成都610051；2.中国石油川庆钻探工程公司钻采工程技术研究院，四川广汉618399）

传统的数据处理技术已难以适应日益提升的油气设备材料价格信息管理要求，有必要利用大数据技术进行数据处理。为此，在阐述油气设备材料价格信息数据特点的基础上，分析了大数据在油气设备材料信息价确定、使用及维护管理中的应用情况，并展望了大数据技术在油气设备材料价格信息管理中的应用前景。

大数据油气设备材料价格信息水平偏移维护管理

0　引言

油气设备材料价格信息是油气设备材料价格形成条件和运行发展变化情况及特征的反映，油气价格信息管理中已普遍运用各种软件工具，但由于传统数据处理技术的局限，其本质仍是人工处理，未能真正实现信息化数据的自动分析及维护，已难以适应日益提升的管理要求。为此，笔者拟就利用大数据分析处理油气设备材料价格信息的情况作一介绍分析。

1　油气设备材料价格信息数据的特点

1）数据量大。油气建设工程涉及的各类物资及其相关价格数量庞大且种类繁多，在人力资源有限、时间有限的条件下对巨量的数据进行整理和分析，用传统方法难以完成。

2）数据类型繁多。油气设备材料价格信息来源中的数据类型繁多，既有文本为主的结构化数据，又有表格、图片、用户操作行为等半结构化和非结构化数据。即使是结构化数据，由于涉及多种数据来源（如询价、厂家目录价、历史采购价、相关机构及专业媒体发布的价格数据和指数等），各类数据也没有统一的编制规则，数据结构和形式不尽相同，这增大了数据的繁杂性，对处理能力提出了更高要求。

3）价值密度低。价值密度高低往往与数据总量的大小成反比，如几十页的合同文本，可用于价格信息的数据仅是其中一段文字，这需要通过大数据的算法更迅速地完成数据价值“提纯”。

4）处理速度快。油气设备材料价格信息管理的绝大部分工作都要求数据的实时处理，从各种类型的海量数据中快速获得高价值信息是大数据处理的重要功能之一。

2　大数据在价格信息管理中的应用分析

大数据不仅是指大量、多样数据的集合，更是指在这些数据中迅速获取价值信息的能力［1］。借助于云计算、非关系型数据库等信息技术的发展，海量数据集中处理已成为可能，在收集和储存海量源数据的基础上，通过大数据技术精准分析和数据挖掘技术，整理发现其中有价值的信息和规律，便于建立各类数学模型，提升材料价格信息管理效率及准确性，为油气建设工程决策和造价管理提供更有价值的数据信息，帮助油气企业改善管理制度和流程。

2.1大数据在油气设备材料信息价确定上的应用

目前比较普遍的油气设备材料信息价确定方法是通过对厂家询价、历史采购价和集中采购目录价的整理，按一定标准计算而得。由于人工处理效率的局限，面对相同设备材料大量的不同价格数据，通常仅能采用简单的算术平均法来计算信息价，价格合理性无法得到保障。利用大数据技术，可以找出看似毫无关联数据间的逻辑关系，找到价格运动规律或趋势，为不同源数据赋予不同的权重，用加权平均的方法更科学地计算出价格。具体包括：

1）合理价格水平偏移量分析法。当知道某油气设备材料合理价格水平时，对数据源中出现该设备材料的多个价格，可以用合理价格水平作为基准来判断这些价格的合理性，越接近基准线的价格越趋于合理，权重也就越高。该分析法的重点是确定合理价格水平，而确定合理价格水平的基本方法是成本分析法，但对种类繁多的所有设备材料都进行成本分析并不现实。依靠大数据统计分析能力，可不再局限仅对单一设备材料进行价格分析，而是将各种相关价格数据联系在一起，进行全面的统计分析。如油气建设工程中常见的1.6MPa抗硫直通式双作用节流截止阀在不同管径下价格发生变化。将相同系列的设备材料按其口径、壁厚、压力、材质等规格的不同分别进行价格波动分析，建立价格趋势曲线模型，找出其变化规律，并计算出合理的价格关系。在数据源足够的情况下，不用进行成本分析也能计算出该系列全部设备材料的价格水平。

2）全生命周期最优价格分析法。价格数据来源中占比最大的是历史采购价格，由于采购时间、生产厂家、采购方式或采购部门等不同，相同设备材料的采购价格往往不同甚至差异较大，除通过合理价格水平进行价格筛选和权重分配外，还可以利用大数据对设备材料实际使用的全过程数据（如寿命周期、日常开支、维保台账、性能评价、服务质量等）进行跟踪收集和量化测算，计算出全生命周期的最优价格，并以此为不同采购价格赋予权重。

2.2大数据在油气设备材料信息价使用上的应用

油气设备材料价格信息库中用户必须有明确的设备名称、规格型号和材质等信息才能找到对应价格。在实际使用中，由于估、概算编审阶段并无明确设备设计，往往依靠编审人员的经验在价格信息库中选用某一具体型号价格，一旦选用型号与施工图设计不一致，估、概算价格就会出现偏差。

分布式搜索方式可以针对用户输入的不同精度油气设备材料描述，在价格信息库中搜索出符合条件的所有价格，并对这些价格进行运算（可以简单平均也可以按照投资控制需要建立特定的运算模型），无论用户输入何种精度的设备材料描述，都能够提供体现此精度下唯一的价格水平，满足用户个性化获取价格的需求。比如用户需要抗硫球阀价格，仅输入“KQ21F 1.6MPa DN15”，由于传统的价格信息库按阀体材质和厂家不同细分成了多条信息价，用户通常必须再输入确定的材质和厂家才能获得价格，而使用大数据则可以自动将所有满足此搜索条件的各种材质和厂家的球阀价格进行运算，然后直接向用户提供此精度下的唯一价格。

2.3大数据在油气设备材料信息价维护管理中的应用

油气设备材料价格信息库维护数据量通常都非常庞大，不但人力投入大，更新的周期也很长。依靠大数据的分析手段，利用软件对库内价格进行监控，自动判定需要更新的价格，甚至自动更新，可提升维护管理工作的效率和质量水平。

1）采购价格偏移分析。自动对比采购价格，将偏移量达到一定程度的价格判定为需要更新的价格。

2）价格系统性分析。利用大数据技术对价格系统性进行分析，通过监控设备材料价格影响因素波动情况（如原材料价格波动、通货膨胀率变化、汇率变化等）预测设备材料价格的变化，从而判定需要更新的价格。

3）用户修改行为的分析。用户选用价格信息库的价格后，对该价格的修改行为通常是信息价出现偏差的信号，通过对多个用户修改行为的趋同性分析可以判定需要修正的价格。