大数据技术及理念在国际石油合作应急管理中的运用研究

孙庆祥

【摘要】在“走出去，引进来”以及“一带一路”战略框架下，我国国际石油合作进程加快，对突发事件应急管理工作提出了更高的要求；大数据时代的来临，为现代管理带来新的变革。我国在国际石油合作突发事件中，形成了以公司应急领导小组为主的应急管理模式，此类模式更注重突发事件发生之后如何去应对，而不是面对突发事件应急管理的全过程；且在突发事件处置过程中，由于缺乏合理的信息技术手段，存在诸如“拍脑袋决定”、“盲人摸象”等问题；鉴于此，本文拟探讨大数据技术及理念在石油行业应急管理四阶段中的运用。

【关键词】应急管理 大数据 国际石油合作

当前，全球已经进入了“风险社会”的发展期，各领域各级各类突发事件高频率、大规模地发生，已经成为世界各国应急管理面临的严峻挑战。党的十八届三中全会会议明确提出设置“国家安全委员会”，维护国家安全，促进社会的长治久安，便是对这一严峻现实的积极回应。而对于国际石油合作突发事件，其自身的危害性、耦合性以及应急管理的非程序化决策等特点，进一步加大了应急管理的难度。

我国油企在面对国际石油合作突发事件中，形成了以应急办公室（小组）为主的应急管理模式。如中石化组建应急领导小组作为应急管理最高指挥机构；中石油组建了以集团公司总经理为组长的应急领导小组；中海油针对突发事件危害程度影响范围和制事态能力的差别确定响应级别，系统内部响应别划分为三级： 总公司应急指挥中心，二级单位应急指挥中心和油田，现场作业单位的应急组织。但近年来，在若干中国国际石油合作突发事件的应对中，此类模式突显出较大的问题。此类模式是在《突发事件应对法》的框架下构建的，其架构的前提是突发事件发生之后如何去应对，而不是如何对突发事件进行全过程的应急管理；在突发事件处置过程中，由于缺乏合理的信息技术手段，存在诸如“拍脑袋决定”、“盲人摸象”等问题；鉴于此，本文探讨成立一种应急管理委员会制度，面向国际石油合作突发事件的全过程管理，并将大数据理念、技术融入委员会的工作当中。

一、大数据定义、技术及其对管理的影响

（一）大数据的定义

大数据是一个抽象概念，一般指数据量以及数据类型极大的数据集，而且这种数据集无法用传统技术进行分析、利用、管理。目前尚无对大数据概念统一的认识，对大数据大小的界定也经常改变，单一数据集的大小从数兆字节（TB）至数十兆亿字节（PB）不等。Gartner 对大数据做了如下定义：在量（Volume，数据大小）、速 （Velocity，数据输入输出的速度）、多变（Variety，多样性）三个维度（合成“3Vs”）衡量大数据的信息价值；在3Vs基础上，另有机构定义了第4个V：真实性（Veracity）；《Science》杂志早在2008年便出版Big Data专刊，并对大数据进行定义：代表着人类认知过程的进步，数据集的规模是无法在可容忍的时间内用目前的技术、方法和理论去获取、管理、处理的数据；并在2011年2月继续推出《Dealing with Data》专刊，阐释了大数据对科学研究的重要性。目前，中国国际石油合作进程中已经产生海量的数据，现在采用的信息处理技术一定程度上并不能很好的利用这些数据。

（二）大数据相关技术

大数据主要运用到以下技术，数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测以及结果呈现。其中数据挖掘是分类、估计、预测、相关性分组或关联规则、聚类、描述和可视化、复杂数据类型挖掘等技术合集，指从大量数据中提取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可被理解的模式的过程，并通过数据挖掘，深入数据内部，挖掘出有价值的模式。模型预测指通过预测模型、机器学习、建模仿真等技术，从大数据中挖掘出特点，并将数据带入模型，分析数据趋势，从而达到预测未来数据的目的。数据挖掘、模型预测等技术在情况复杂的国际石油合作应急管理工作中具有较好的应用前景。

二、大数据在应急管理四阶段的运用

本文以应急管理的预防与应急准备、监测与预警、应急处置与救援、事后恢复与重建四阶段理论为主线，分别阐述大数据在各个阶段运用。

需要指出的是，在国际石油合作中，三大石油公司以及各油气公司已经产生各类海量历史数据与实时监测数据；在处理各类突发事件中也形成了可观案例经验；油田信息化的推进、工作人员的应急报表、生产运行状况等进一步推进海量数据的积累；国际石油合作中涉及各类设备，如监控设备、传感器等，也产生了海量的数据信息。这些数据虽然存在异构、分散等问题，但大数据允许数据的不精确来接受非结构化的数据，且大数据要求从传统的注重数据因果关系转变为注重数据相关关系。大数据通过数据间的关联，利用相关关系法对数据进行分析，可以更加准确、更快速、更不受人为影响，得出事物的本相，或对发展趋势的预测。大数据更加注重探求“是什么”而不是“为什么”。

（一）大数据在预防与准备阶段的运用

预防与准备阶段主要涉及两类工作，预案编制与应急保障。中国有句俗话是：“居安思危，有备无患”，就应急管理工作的预防准备工作来说，就是编制突发事件的应急预案。利用大数据技术，对中国国际石油合作发展过程中的历史经验、产业特点等进行挖掘分析，挖掘出有价值的模式，比如在撤退方案中，便可根据工作人员或者受影响的群众的行为习惯、撤退方式等方面进行挖掘，确定可行的撤退方案。结合大数据技术，制定的一套内容详尽的、方法有效的行动方案，以保障中国国际石油合作应急委员会应急管理工作的制度化、程序化、有效化。

应急保障工作方面，大数据可从应急救援信息库的建立方面发挥作用。利用大数据技术建立应急救援信息库，降低在中国国际石油合作中突发事件的危害，通过数据清洗、挖掘等技术，明确中国国际石油合作突发事件应急救援涉及到的信息。

（二）大数据在监测与预警阶段的运用

在此阶段，大数据可从信息监测、风险评估、事件预警、警报传播等方面发挥作用。监测与预警利用实时监测数据作为指示向导，进行信息监测、事件预警，并提供数据处理结果作为变更突发事件警情级别的决策依据。通过对大量历史数据的挖掘分析，从中发现之前难以察觉的石油合作中的生产运作规律，并据此预测、推测可能发生情况，甚至可视化、仿真化地模拟生产运作场景，为突发事件全过程提供信息与决策支持；致力于发现存在的国际石油合作中的安全隐患，利用大数据预测出的发展趋势，选择亟待解决的问题作为切入点，将有限的资源投入重点方向，可以大大提高决策的前瞻性，扭转政策滞后的难题，提高决策效率。

（三）大数据在应急与指挥阶段的运用

在信息传递、决策指挥等方面，大数据发挥一定作用。在信息传递方面，通过分析组织机构历史信息传递模式，衡量信息传递速率，在组织架构不进行较大的调整的基础上，分析出较为快捷的信息传递模式。

在决策指挥方面，大数据涉及到突发事件应急管理决策的各方面，对应急管理决策的环境、数据、参与者、组织以及技术等都有一定的影响。应急管理决策更注重在短时间内做出较好的决策，应对突发事件，以规避更大的损失或不良影响。目前，我国中大突发事件应急管理中，定量决策方法如博弈分析、不确定性研究、决策优化、定量评价等方法在实际中较少利用。定量决策方法实践中利用率低有以下三点原因：突发事件因为其突发性以及非程序化决策性等特点，利用传统技术搜集数据、建立模型解决问题的时间不足；用以支持定量决策方法的数据（信息）不全；应急决管理者无定量决策理念。针对以上问题，因大数据环境下的决策问题异常复杂，决策参与者需要恰当的决策支持系统来协助决策，以灵活应对环境变化带来的改变可以通过大数据，故可以结合云端技术，建立决策支持系统，提高决策计算能力、信息搜集能力；并将大数据相关课程列为管理决策者的培训内容。

（四）事后恢复与重建阶段

事后恢复与重建是为了从“非常态管理”恢复到“常态管理”的必经过程，旨在做好善后工作，将相关损失降至最低，尽快恢复灾区的生产、生活，实现常态管理与非常态管理的有效对接。这一阶段主要涉及调查评估、责任追究等工作。利用大数据技术，综合考虑突发事件的发生的原因、处理过程、造成影响等因素，与历史数据进行对标分析，为调查评估、责任追究工作提供信息支撑。

参考文献：

[1]何沙，卜芯，姬荣斌.试析中国国际石油合作应急管理委员会的构建依据[J].科技管理研究，2014.

[2]李丹阳.大数据背景下的中国应急管理体制改革初探[J].江海学刊，2014.

[3]何沙，谷峰，孙一峰.中国国际石油合作突发事件的特征分析[J].科技管理研究，2014.

[4]何沙，姬荣斌，谷峰.中国国际石油合作突发事件应急管理研究中的基本问题探析[J].经济体制改革，2013.

[5]JI Chang-qing， LI Yu， QIU Wen-Ming， et al. Big data processing in cloud computing environments[C]//Proc of the 12th International Symposium on Pervasive Systems， Algorithms and Networks.2012.

[6]BARWICK H. The “four Vs” of big data[EB/O].（2011-08-05）[2012-10-02].