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Integrating the Intelligent Oilfield 一体化智能油田The Intelligent Oilfield (IOF) is not a one-size-fits-all solution. Part one of this three-part series defines the IOF and looks at the business case for it. By Jon D. Krome, John R. Matson and Greg M IBM Global Business ServicesThe dynamic and dramatic evolution of the oil industry continues. It was a mere 10 years ago that the industry was feeling bloated with staff as energy demand provided only cautious optimism for the future. Only 20 years ago, personal computers were introduced into the workforce. At that time, the production engineer’s only data source was to be found on an operator’s clipboard or in a stack of old, daily reports found in a file cabinet in someone else’s office. It took weeks to route an Authority For Expenditure (AFE) for any type of well or facility work. Planning, scheduling and implementing a simple workover took weeks to months.The work and workplace continue to change. Competition for hydrocarbons has driven companies to explore and produce in harsh and remote locations, where even the simplest logistical tasks can be difficult, dangerous and costly. As the environment grows more unforgiving and the challenges more complex, skilled technical resources are becoming scarce. New projects bring more risk, which, in turn, requires a greater quantity and quality of data from which to learn. Importantly, the information and communication technology that supports (and at times drives) the industry has dramatically improved. These factors have set the stage for use of the IOF.The IOF definedFrequently captured data, distributed, evaluated and acted upon in real time forms the basis for any IOF approach. Also known by many of its synonyms (the Digital Oilfield, Field of the Future, i-Field, e-Field, Real-time Operations, and Real-time Optimization), the IOF can reduce the uncertainties of the looming “great crew change” and ever-increasing project complexity. And, the IOF holds great promise for a future of higher productivity, increased recovery, lower costs and reduced health, safety and environmental exposure.
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一体化智能油田智能油田不是一个普适的解决方案。这个三部系列的第一部分对智能油田进行了定义并且浏览了与之相关的商务案例。由IBM全球商务服务中心的约翰 D 克罗姆和格雷格 米切尔合著。石油行业活跃而戏剧性的演变仍然在继续。仅仅十年前，由于未来的能源需求仅为谨慎乐观，这个行业还感觉人员过于臃肿。只是在二十年前，才给员工配备了个人电脑。当时，生产工程师只能在操作员的笔记板或其他人办公室档案柜里的一堆老旧日报中去找数据。任何类型油井或设施工程的费用开支授权都要花费几个星期走程序。规划、安排和执行一个简单的油井维修就要花费数周或数月。工作和工作场所继续发生变化。对碳氢化合物的竞争已经促使各公司到艰苦和偏僻的地区去钻探和开采，在这些地区即便是最简单的后勤任务也变得非常困难、危险和代价高昂。随着环境越来越严苛以及挑战越来越复杂，熟练的技术人员正逐渐变得稀缺起来。新项目带来更多的风险，从而相应需要更多数量更高质量的数据以供了解。非常重要的是，支持（有时是驱动）这一行业的信息和通讯技术已经极大改善了。这些因素为使用智能油田打下了基础。智能油田定义的频繁获取数据，实时传输、评估和采取措施构成了所有智能油田方法的基础。智能油田有许多同义词（数码油田、未来油田、i-field、e-field、实时操作系统、实时优化系统），它能减少隐隐约约的“员工巨变”和持续增长的项目复杂性带来的不确定性。同时，智能油田是将来更高的生产力、增长的回采率、更低的成本和更少的健康、安全和环境风险的重要希望所在。
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智能油田（法语国家组织）不是一个尺寸适合所有人的解决方案。部分之一，这三个部分的系列定义为法语国家组织，并期待在商业案例。 作者： Jon四krome ，约翰R森和Greg米切尔; IBM全球商业服务动态性和戏剧性的演变石油业仍在继续。这是一个仅仅10年前表示，业界的感觉臃肿与员工作为能源需求只提供了审慎乐观的态度，为将来作好准备。仅在20年前，个人电脑的人介绍到劳动力市场。在这个时候，生产工程师唯一的数据源，是必须找到一个运营商的剪贴板或一叠岁，每日报告发现，在档案柜中，在别人的办公室。花了几个星期来的路线是一个权力支出（模拟前端） ，为任何类型的好或设施的工作。规划，调度和执行一个简单的修井了几个星期到几个月。 工作和工作场所继续改变。竞争碳氢化合物带动了公司，以探索并出示在苛刻和偏远地点，哪怕是最简单的后勤任务，可能很困难，有危险，而且成本高昂。由于环境日益差池及所面临的挑战越来越复杂，熟练的技术资源正成为稀缺。新上项目带来更多的风险，而这又需要一个更大的数量和质量的数据，从其中学习。重要的是，信息和通信技术支持（有时驱动器）工业已显着提高。这些因素都搭好了舞台，为使用的法语国家国际组织。 法语国家国际组织定义经常捕获数据，分发，评价，并迅速付诸实时形式的基础上，任何法语国家国际组织的做法。也被称为是由它的许多同义词（数字油田，外地的将来，我领域，电子商务领域，实时业务，并进行实时在线优化） ，法语国家国际组织，可以减少不确定性的迫在眉睫的&伟大船员变化& ，并不断增加项目的复杂性。同时，法语国家组织举行大有希望的未来产生更高的生产率，增加回收，降低成本和减少健康，安全和环境暴露
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I haven't eaten so delicious food for long time.
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沪江日语论坛：法中新闻:法国巴黎银行上半年业绩稳健
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法国巴黎银行上半年业绩稳健
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法国巴黎银行上半年业绩稳健
作者：未知 文章来源： 点击数： 更新时间： 10:32:02
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据新华社讯&法国巴黎银行集团近日公布的财报显示，虽然欧洲经济活动进一步放缓以及欧债危机继续发酵，但集团上半年业绩稳健，妥善控制成本，为适应国际银行监管新标准《巴塞尔协议III》而进行的调整将很快完成。 　　财报显示，今年1至6月，法国巴黎银行集团营业收入达199.84亿欧元（约合244亿美元），同比下降11.8%；债务重估带来5.57亿欧元（约合6.8亿美元）的损失；净利润达47.15亿欧元（约合57.4亿美元），同比下降0.6%.第二季度，由于市场环境严峻加上调整过程中未偿还款项减少，集团企业及投资银行业务营业收入同比下降23.6%. 　　财报还显示，今年上半年，集团风险成本为17.98亿欧元（约合21.9亿美元），同比下降20.8%.
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