怎么样选择和布局网站关键词
关键词研究是SEO过程中一个很重要的环节，这一部分做好的好与坏，直接影响网站的排名、流量和转化。所以，这篇博文就好好谈谈如何给一个网站系统的做关键词研究，这包括：如何选择关键词，如何筛选关键词，如何做竞争度分析，如何部署关键词这四点，相信能给大家一些帮助和启发。
选择关键词
通常网站是以树状结构设计的：首页（树根）=&大栏目（树枝）=&小栏目（树枝）=&单页面（树叶），所以在选择关键词的时候也要有这个概念，我们第一步要找到网站的树根词，通常这些树根词可以从栏目的分类来找到。这里拿铁观音这个栏目举例，很显然铁观音就是树根词，然后，利用百度助手或者谷歌关键词工具对关键词进行拓展，我们能得到一大批相关词，这个时候，我们可以再从相关词当中挑出树枝词、树叶词。
筛选关键词
有了一批关键词列表之后（树根词+树枝词+树叶词），我们要对关键词进行筛选，毕竟现在的列表还是鱼龙混杂的，还不能很好地应用于我们网站，筛选条件有四点：
相关度-你觉得这个关键词适合于我们网站吗？请打分（1-5分），分数越低越不相关。注意相关度很大程度上是基于我们网站现有登陆页面的，如果关键词流量很高，但没有合适的登陆页，我们依然可以给他们一个很低的分值。
精准度-这个词的搜索意图是否精准？比如&减肥茶&这个关键词一定比&减肥&更精准。&碧生源减肥茶&一定比&减肥茶&更精准，同样请打分，精准度会关系到我们对于关键词的部署。一般来说，搜索意图越是精准的关键词，越是要给他们放在底层页面上。
流行度-流行度就是搜索量，这个无需多解释，只是需要注意一点，很多关键词的流行度会随着季节发生变化，所以最好是选用年度数据，这个关键词一年的搜索量远比一天的搜索量更合理。这一点百度官方推出的百度小助手做的不是很好，它只能看到日平均，很多时候搜索量变化非常大。
竞争度-从SEO的角度说就是优化难度，这项数据可以指导我们后期优化的思路，比如一个关键词竞争度很强烈，那么在进行外链建设的时候，可以考虑多放置一些资源，如果这个词真的很值得优化的话！
竞争度分析
接着第四点，关键词竞争度分析主要是让我们去评估一个关键词优化难易度，我们实在没有必要花太多的资源去优化一个竞争度很高但价值很低的关键词。通常，我会把 intitle & inanchor 作为考量一个关键词难易度的一个标准（当然还有其他很多标准，比如SEA数量，相关页面数量，SERP前三页网站的平均PR值等）。intitle是指：关键词出现在标题的网页数量，比如在百度intitle:SEO & intitle:SEO培训 ，返回值分别为：600W和20W, 这个时候我们就知道，含有SEO的网页数量要远远大于含有SEO培训的网页数，但我们不能保证一定说：SEO就比SEO培训热门，因为还有inanchor，inanchor是指：锚文字中包含此关键词的数量，从这个数值中我们就可以知道有多少站长为这个词购买了付费链接，让我们在百度试试看，inanchor:SEO & inanchor: SEO培训，返回的结果分别为：4W和2.5W。
Wait, 仅仅从单项数据来看，优化SEO的热度要高于SEO培训，但是计算平均每个网站产出的锚文字（inanchor/intitle）我们可以发现，&SEO培训（0.125）&要比&SEO（0.0067）&这个关键词高出近20倍！！！从而我们可以得知这个词的优化竞争度有多大。当然了，这个不能否认&SEO&就不是热门的关键词，这里我只是建议大家要从多维度的去分析关键词，综合评定给出一个合理的竞争度评估。
如何部署关键词
所谓部署关键词是指把关键词列表上的词语部署到网站的各个页面标题上去，通常部署在栏目页面。部署关键词最重要的一个原则是：要把合适的关键词部署到合适的登陆页面上，很多不懂SEO的客户认为我的栏目就是需要最热的词，但最热不代表最合适。如果关键词部署的不合适，会影响其转化率和排名。因为当访客来到这个页面的时候，发现页面内容并非是他想要的，于是会果断选择跳出，跳出率很高的网站没有很好的排名。
所以，我个人觉得，搜索意图越是看宽泛的词语，越是要放在大栏目，给他们有更多选择的机会，搜索意图越是精准的词语，越是要放在底层的页面，因为访客明确知道他想要什么，我们就给他那个页面就行了。
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发达国家如何布局大数据战略
□ 张茉楠/文&&&&&
&&& 　　我们正在经历一场由大数据引发的社会革命。随着物联网、云计算、移动互联网等网络新技术的应用、发展与普及，社会信息化进程进入数据时代，海量数据的产生与流转成为常态。&&& 　　大数据，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据关乎国家安全&&& 　　大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。&&& 　　全球数据正呈现出惊人的增长态势。数据产生成本的下降、投资规模的增加和数据存储能力的增长，最终导致了全球数据增速符合“大数据摩尔定律”，即大约每两年翻一番。预计到2020年，全球需要管理的数据量将达到2010年的29倍。&&& 　　据麦肯锡预测，预计到2020年，大数据可带动美国GDP提升2%至4%，即创造3800亿至6900亿美元的价值，并创造170万个新的工作岗位。&&& 　　欧盟委员会预测，截至2020年，大数据可带动欧盟GDP提升1.9%，即创造2060亿欧元的价值，并能新增10万个大数据相关的工作岗位。&&& 　　大数据时代，国家影响力和主导权体现在了对数据的掌控上。在竞争层面，国与国竞争焦点正从对资本、土地、人口、资源能源的争夺转向对大数据的争夺上。对大数据的开发、利用与保护的争夺日趋激烈，制信（数）权成为继制陆权、制海权、制空权之后的新制权。大数据使得数据强国与数据弱国的区分不再以经济规模和经济实力论英雄，而是决定于一国大数据能力的优劣。&&& 　　在商业层面，大数据时代，获取通信、金融、买卖数据流也是企业制胜的关键。知识产权资产的核心内容将变成海量数据；数据将取代专利、商标、版权等，成为最主要、最重要的一种知识产权。随着大批科技企业签署交叉许可协议，放弃专利竞赛，投身大数据竞赛，西方大国的知识产权战略自然也将蜕变为大数据战略。&&& 　　在安全层面，“大数据安全”已经俨然影响国家战略安全。大数据时代，网络空间的数据安全威胁随时都有可能发生。各种国家信息基础设施和重要机构所承载着的庞大数据信息，如由信息网络系统所控制的石油和天然气管道、水、电力、交通、银行、金融、商业和军事等，都有可能成为被攻击的目标，大数据安全已经上升为国家安全极为关键的组成部分。&&&&& 例如，过去美国一直借助互联网手段和信息技术对全球数据情报进行监控，确保自身在网络空间和数据空间的主导地位。大数据革命对于美国实现这一战略目标来说，是一个“利器”，可以大幅提升自身的全球数据采集能力、监控能力、分析能力，从而对我国大数据安全、大数据资产流失造成更大风险。根据“棱镜门”事件披露信息，美国政府和互联网、大数据领军公司紧密结合形成“美国数据情报联合体”，共同对全球数据空间（多种格式的数据信息）进行整体性监控分析，形成“数据霸权”。美国的三轮行动&&& 　　以美国为代表的发达国家在推进大数据应用上形成从发展战略、法律框架到行动计划的完整布局。迄今为止，美国政府在大数据方面实施了三轮政策行动。第一轮是2012年3月，白宫发布《大数据研究和发展计划》，并成立“大数据高级指导小组”，该计划有两个目标：一是用大数据技术系统改造传统国家治理手段和治理体系，二是形成新的经济增长业态和板块。美国积极利用大数据在国家战略关注领域实现突破，包括科技创新、教育体系、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药，具体的计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构，并在斯坦福、伯克利等大学开设全新的大数据课程，为大数据时代储备“数据科学家”。&&& 　　第二轮是2013年11月，白宫推出“数据-知识-行动”计划，进一步细化了利用大数据改造国家治理、促进前沿创新、提振经济增长的路径，这是美国向数字治国、数字经济、数字城市、数字国防转型的重要举措。美国国防部先进项目研究局、国家卫生研究院、国家科学基金会、能源部纷纷推出各自大数据创新行动。&&& 　　第三轮是2014年5月，美国总统办公室提交《大数据：把握机遇，维护价值》政策报告，强调政府部门和私人部门紧密合作，利用大数据最大限度地促进增长和利益，减少风险。伴随着这些战略计划，美国政府启动“公开数据行动”，陆续公开健康、能源、气候、教育、经济、公共安全、全球发展等50个门类的政府数据，便利商业部门踊跃进行开发和创新。欧、日、韩等步步紧跟&&& 　　欧盟正在力推《数据价值链战略计划》，用大数据改造传统治理模式，试图大幅降低公共部门成本，并促进经济增长和就业增长。2012年9月，欧盟进一步公布了《释放欧洲云计算服务潜力》战略方案，并向欧盟委员会和欧洲议会提交了《云计算发展战略及三大关键行动》建议。该战略计划通过两年时间，把欧盟打造成云计算服务的领先经济体，为年期间欧盟“云起飞”创造基础，让大数据技术革命渗透到经济社会的各个领域。到2020年大数据技术将为欧盟创造GDP达到9570亿欧元，增加就业人数380万。&&& 　　英国在利用大数据革命改造国家治理体系方面谋划的力度也非常之大。2013年英国政府发布《英国数据能力发展战略规划》，旨在利用数据产生商业价值、提振经济增长，承诺2015年之前开放交通、天气、医疗方面的核心数据库，并建立世界上首个“开放数据研究所”。研究显示，英国政府通过高效使用大数据技术每年可节省约330亿英镑行政开支，相当于英国每人每年节省约500英镑。&&& 　　日本积极谋划利用大数据改造国家治理体系、对冲经济下行风险。2013年6月，安倍内阁正式公布新IT战略《创建最尖端IT国家宣言》，以开放大数据为核心的IT国家战略，要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。2020年原则上将所有政府信息系统云计算化，减少三成运行成本。日本把大数据和云计算衍生出的新兴产业群视为提振经济增长、优化国家治理的重要抓手。&&& 　　韩国2011年科学技术政策研究院正式提出“大数据中心战略”以及“构建英特尔综合数据库”。同时，韩国社会专职部门制定应对大数据时代计划。2012年，韩国国家科学技术委员会就大数据未来发展环境发布重要战略规划。2013年，在朴槿惠总统“创意经济”的新国家发展战略指引下，韩国未来创造科学部提出“培养大数据、云计算系统相关企业1000个”的国家级大数据发展计划以及《第五次国家信息化基本计划（）》等多项大数据发展战略。&&& 　　一些国际组织也十分关注大数据发展。联合国启动实施“全球脉动”项目，利用“大数据”准确预测某些地区的失业率、支出削减和疾病爆发，促进全球经济发展和公共服务管理。八国集团发布了《G8开放数据宪章》，提出要加快推动数据开放和利用。&&& 　　2008年国际金融危机以来，大数据上升至国家战略已经达成共识，大数据是未来大国间战略博弈的决胜关键。&&& 　　大数据引发的经济社会革命才刚刚开始，这是一场关乎中国前途未来，涉及利益深刻调整的革命。新一轮大国竞争，并不只在硝烟弥漫的战场，而是通过大数据对整个世界局势的影响力和主导权。&&& 　　中国需要加快形成大数据国家战略。着力规划“大数据战略”中长期路线图与实施重点、目标、路径，统筹布局，加快大数据发展核心技术研发，推进大数据开放、共享以及安全方面的相关立法与标准制定，抢占新全球科技革命和产业革命战略机遇期，重构国家综合竞争优势已经迫在眉睫。
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com/zhidao/pic/item/ff1afaae2d1.hiphotos.jpg" target="_blank" title="点击查看大图" class="ikqb_img_alink">方向是上北下南另外卧室很小 根本没法像这图里那样放家具://h./zhidao/wh%3D450%2C600/sign=ac31af9adf81c/ff1afaae2d1.jpg" esrc="http，图上我画了红色方块那摆衣柜./zhidao/wh%3D600%2C800/sign=2caa496fcd6ce2a7c7d37/ff1afaae2d1://h.hiphotos，所以打算把两间卧室打通<img class="ikqb_img" src="（这个得说好先）&至于厨房那里 &/zhidao/wh%3D450%2C600/sign=eb1354492bfbf932e84e5/9213b07ecaa8536895dda144ad34820f。; 足够装门了 还有次卧（就是扩大的那间）我画了个梯形那样的图 意思是可以那样装个墙体衣柜横夸过门顶那种（其实买个衣柜和装个墙体衣柜也差不了多少钱） & 三更半夜帮你弄这样 不容易 & &nbsp.jpg" />如图 && 这是我看了之后给你做参考的图 &nbsp.这个是不能改的 你一定要征求开发商意见 &nbsp.不是专业人员 &上面的你应该一看就明白 &你的原图其实布置的真不合理 居住面积也太小了 &其实那样的话 你还不如不买这房子 & 这样的话利用率高点 &/zhidao/pic/item/9213b07ecaa8536895dda144ad34820f.baidu、本人只是给参考 &nbsp：你要改的画不管你怎么改 &nbsp、一定要和开发商有关人员沟通 因为看图还不知道关于主体承重结构是在哪里 &至于顶上面那间主卧的门改到现在画的那里是够长度的 是1300 &2;我也不好意思 按我那样其实也不怎么样好; 还有至于卧室布置你不一定按人家的那样摆的了 &nbsp://e; &nbsp://e; 你这房子本来就是2房的 你要是把这两房打通成一房 &如果你按照这样图改 &nbsp<a href="然后就是至于我画的厨房那个门这样布置 其实也不是很合理 这样的话客厅就大点而已 &保险点的话写份协议让他们签个字盖个章还好 有他们签字同意寄一定保险了 要不然光嘴上说说 没事还好 要是有事了 就算不是你的问题也赖你呢 &只是希望对你有用 &nbsp
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这样的格局从设计来看？打消注意，有菜吗都看到，很明显不在乎使用人的空间：卧房口，如，从而影响到生活空间遭受水的侵扰2）主卧房直对水槽，就把你家后院那点事儿就全了解了、餐厅和厨房到卧房的走道4）入户门直对餐厅，而是在乎于这个建筑能隔成几间房来考量的如果可以的话建议这样的房子布局别购买，还没到客厅，你说你还有多少私密呢，怎么会有财呢，这个建商的信誉和责任有问题，再怎么改善也不过是在恶劣环境中找寻替代改良？那还有后盾可以屏障呢！布局基础不对，就像面临水池一样的难以度越、玄关，主人生财有碍3）分隔出的公共空间不合理浪费太多，另觅他地吧？5）到你家聊天，连收起来都来不及，客人来了吃什么都看到。1）卫浴没设计在同一区域便于干湿分离，决不会比好布局差装修的好到哪里的
已经买了很久的 只是一直没装修没住
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房子的好坏与周围环境风水是讲方位的，正南和东北见水为好。按风水原理。适合你家的房子才是好房子，正西，东南。风水是有属性的，房屋结构及居住人员结构有关，西南和正北见山，西北。供参考，内外格局都以正东。看房子，首先是外环境
房间要总体看，适合你才是最好的，现在的建筑都建得比较小，而且为了节省，所以有些布局不一定十分理想。看看外部环境，然后再改造一下，适当改造一下自己的小环境，这样应该是比较理想的。
两间卧室打通意义不大,因为两间卧室中间的墙一部分是剪力墙动不了的
风水的相关知识
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周涛：企业如何布局大数据？
最近，电子科技大学教授，百分点首席科学家周涛在接受采访时提出，对于普通企业要通过修炼成为大数据企业，关键要做好7个步骤：
第一步是要实现数据化。企业要为此做好计划，到底需要保存什么样的数据，以人为中心的数据还是以产品为中心，还是更关注企业运营，需要做好这样的计划，然后再将企业生产经营中的数据保存下来，即便是现在看来没什么用的数据，未来也可能产生巨大的价值。比如说像售楼处、体验店客户的来访数据，就有必要完整的记录下来。包括怎么过来的，一个人来还是几个人，有老人和小孩吗，穿什么样的衣服等等，还有客户的情绪，看了什么，问了什么问题，最后买了什么东西，都是非常重要的数据。另外，企业内部人力资源的各个方面也都可以记录下来，这些可以进行挖掘和分析的数据。他举例说，长虹公司在自己的生产线设置了很多传感器，监测温度、湿度、震动、噪音、颗粒等等因素，希望了解到生产过程中哪些因素会对员工产生明显影响。他们此前都认为温度和颗粒可能对于员工操作和产品质量影响最大，但是事实上最终数据分析的结果，温度是没有什么影响的，恒温的控制对于生产效率和合格率的贡献并不像想象中那么大，反而是噪音对于员工情绪以及生产的影响非常重要。要成为大数据企业，第一步企必须要实现数据化。第二步，企业要建设自己的大数据管理与应用平台。对于很多企业，做大数据并不是意味着要自己去建设数据中心。随着云计算和云数据中心出现，使用外部数据中心的成本已经非常低了，数据存储的费用也是在成倍的下降。但是，企业要做大数据，必须要在IT基础设施方面具有比较好的数据架构，要用大一些工具比如数据分布式存储、Hadoop等等。很关键的企业不仅要具备一个数据中心的硬件，还要考虑和企业业务方向结合，不仅就是包括了数据的采集、数据库架构，向上的分析模块，再往上的API数据出口，以及横向的一些业务模块和出口这些东西。要做成企业的大数据管理应用平台，我们强调一定要从企业的业务出发，量体裁衣，企业首先必须要搞清楚自己的业务形态是什么。第三步，企业要自己培养一些大数据理念，或者是数据挖掘的团队。做大数据，企业的规模不一样，要求也不一样。如果企业规模足够大，比如说是电信运营商或者电力、银行这样的行业，可能会形成一个大数据的团队。如果不是，比如说就是简单的服务企业，那么形成理念就可以了。现在我们认为比较好的数据科学家，也不是说就是特别擅长或适应网络，这样的人不重要了，重要的是要有武器，什么样的问题来了知道怎么解决。关键我们认识是要培养四种理念：（1）除了结构化数据以外还有文本、音频、图像、遥感、网络、行为轨迹、时间数据，这些数据怎么处理，它存在的大挑战是什么。（2）一定要懂预测，因为绝大部分的大数据应用回到预测中，预测里面很多方法都是基准学习的，而基准学习目前最火的方向是集群学习。（3）要走分布式存储计算，这绝对不是说我知道个 Hadoop ，Mapreduce ，Hbase 就够了，关键问题是首先要知道怎么样去搭一个混合式的，你的数据来了，我到底是应该牺牲我的一致性还是牺牲操作性，大概的成本多少，哪些数据挖掘的重要算法我要把他 Hadoop 、 Mapreduce 实现，哪些算法要通过SPTA，可变逻辑治理是在硬件里面，从而替代CPU、GPU。（4）需要整个数据向外的发展，知道哪些数据可能在外部产生什么样的重要价值，或者外部的数据能够在你的企业产生什么样的重要价值。企业应该培养出这四个能力，建立起企业数据挖掘的人才团队。
第四步，企业一定要做好自己的外部数据储备。我们都说“书到用时方恨少”，很多的企业，比如说像服装销售这样的传统行业，我要进的货在淘宝、天猫上卖的怎么样？在淘宝、天猫哪一个店铺怎么样？它的竞争品牌是什么样售价，怎么样销售的？对于这样一些数据，如果到需要的时候才去找，往往都来不及了。同样的道理。比如银行给中小企业发放贷款的时候，希望了解到它的用水、用电、生产、交通数据，例如通过摄像头就能知道这个企业到底有多少车运行，这些数据可能对于中小企业发放贷款决策都很重要。但是当你要发贷款的时候，再去问已经没有机会了，或者说成本太高了。我们建议，企业应该学会通过公共渠道或者数据交换的方法，根据自己的业务需求来量身定做自己的外部数据和战略数据。
第五步，大企业一定要有数据侦测的能力，需要有创新思维的人随时思考这些问题。比如企业占有的数据到底在外部能够产生什么样大的作用。就像我们经常拿雅昌艺术中心的例子，它存了很多艺术品的数据，所以最后它可以发布艺术指数。同样国家电网也发布两个指数，一个叫重工业用电指数，一个叫轻工业用电指数。淘宝网有它的CPI指数，还有很多企业的一些数据，实际上都可以发挥想象不到的价值。
第六步，一个大数据企业包括未来现代化企业，一定要有开放共享的态度。一方面需要企业把自己的很多问题社会化，另一方面企业要尽量去通过一些平等办法，通过数据交换的方式互相共享形成数据化。
第七步，企业还要做好数据方面的战略投资。我认为有三种比较先进的模式。一种模式叫做产业链布局，比如说海尔、长虹可以投物联网，对物联网企业创新进行投入。比如说中信集团可以关注医疗，在这个方面寻找相关的数据应用。第二个方面就是技术，你要知道哪些是硬技术创新，特别是在基础设施层面的，比如加速存储，云计算的一些技术，比如数据挖掘，垂直应用分析，这个方面集中了很多创新也可以形成很大的规模。第三种模式是数据集方面的投资，我们知道阿里巴巴投资高德是为了数据，它投资新浪微博不仅是要投钱还要花钱买数据，所有这一切本质还是想把数据流动起来做更大的事情。这种投资就是集成数据，强调数据流动性。这些投资里面有几点是需要注意的，一是要去关注企业的数据价值，其次要关注早期的投资，去长期指引而不是短期追逐回报率，最后还要多关注传统行业。
周涛教授提出，大数据的本质不在于数据量有多少，也不在于是否是异构的数据，而是在于数据是关联的，整体的数据可以流动起来。他认为，跨领域关联，通过一加一产生远大于二的价值才是大数据的精髓。周涛，博士，教授，电子科技大学互联网科学中心主任。于2005年获中国科学技术大学学士学位，2010年获瑞士弗里堡大学物理系哲学博士学位，师从汪秉宏教授和张翼成教授，主要研究方向为复杂性科学、网络科学、信息物理、人类动力学和群集动力学。
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话题新闻：低成本发展 如何布局谋篇
中国石油新闻中心　
　　编者按：伴随着油价不断下跌，特别是过低油价的较长时间运行，世界石油行业进入&寒冬&。油价下跌将导致石油行业收益、利润暴跌，甚至在投资大幅削减之后，带来人才流失、大量油气勘探开发项目延迟或取消，影响或制约其未来可持续发展。
　　油价暴跌给世界石油勘探开发带来严峻挑战的同时，也为世界石油行业的深度调整、实现高效发展带来机遇，尤其为石油企业依靠技术创新实现低成本发展带来战略机遇。
　　在集团公司2015年工作会议上，周吉平董事长提出，当前和今后一个时期，要着力做好业务结构调整、增长点培育和低成本发展&三篇文章&，构建业务发展新格局。面对资源品位逐渐变差、开发难度进一步增加的现实挑战，油气田企业如何实现低成本发展？一些油气田企业的案例或许能给我们启示。
　　低成本发展战略
　　低成本发展战略，又称成本领先战略，是指企业在提供相同产品或服务时，通过在内部加强成本控制，在研究、开发、生产、销售、服务和广告等领域把成本降到最低限度，使成本或费用明显低于行业平均水平或主要竞争对手，从而赢得更高的市场占有率或更高利润，成为行业成本领先者的一种竞争战略。
　　技术创新，&磨刀石&油田信心满怀
　　长庆油田鄂尔多斯盆地勘探示意图
　　核心阅读
　　刚刚踏上年5000万吨稳产接力赛征程，又面临低油价的严峻考验，作为&三低&油气藏，长庆油田能否实现有质量有效益可持续发展？&能！&长庆人的回答坚定自信。长庆油田用数字化解决油气产量大幅增长与人力资源不足的矛盾，用创新驱动激发内生动力，打造管理和技术新优势，为企业提质增效开辟新路径。
　　数字化，破解产量大幅增长与人力资源不足矛盾
　　2月27日一大早，长庆油田采油七厂环江作业区调控中心值班员王秉锐，仅用半个小时就将作业区500多口油井的生产状况摸得一清二楚。&多亏了数字化管理。如果靠人工跑井取样测量，掌握500口油井运行情况，需要3个人10天时间才能完成。& 环江作业区经理安庆东告诉记者。
　　长庆油田地处陕、甘、宁、内蒙古、晋五省（区），油田东西南北的最远跨距近2000千米，已开发的数万口油气井、上千座井站和数千米输油管线分散在大山深沟和沙漠荒滩。
　　特殊的生产环境，要求必须依靠大量劳力才能维持油气生产正常运行。而长庆油田是典型的低渗、低压、低丰度油气藏，油气开发本身投资就大，过多的人工投入，开发成本吃不消。
　　长庆油田把数字化作为降本增效的法宝，把信息化技术同油田传统管理模式成功嫁接，不仅推进组织结构扁平化，实现井场和井站的无人值守，而且大大提高了员工的劳动效率，降低了劳动强度。
　　目前，长庆油田已拥有600多项信息传输、数字管理、智能控制、远程监控等先进技术，油、气井数字化覆盖率分别达到95%和100%，油气产量大幅增长与人力资源不足的矛盾有效缓解。
　　创新驱动，激发企业发展内生动力
　　截至目前，长庆油田在鄂尔多斯盆地已探明31个油田、10个气田，探明含油气层20多个，石油探明储量达37.7亿吨，天然气探明与基本探明储量5.7万亿立方米，特别是近3年油气探明储量分别保持在3亿吨和5000亿立方米以上。长庆人说，没有持续不断的创新，长庆油田不可能扫除上产路上的一个个&拦路虎&，更不会有今天的发展。
　　上世纪八九十年代，安塞、靖安地区经国外专家反复论证后被判&死刑&。思油若渴的长庆人，通过对地质资料大量对比，自力更生，果断对这两个地区实施开发，建成两个百万吨级以上大油田，安塞油田还创造了名扬国内外的低渗透油藏开发模式&&安塞模式。
　　苏里格气田的开发也是同样。
　　&入不敷出，没有一点开发价值！&面对争论不休，长庆人决定借助市场之力，引进、吸收和整合国内外一切可以利用的先进技术和设备，不但用7年时间在苏里格建成200亿立方米天然气生产能力，单井综合成本由1300万元降到700万元，而且创造了获国家工程管理创新奖的&四化管理模式&。
　　直面低油价，手握技术利器，长庆人信心满怀
　　如今，年油气产量当量已站上5500万吨高点的长庆油田，尽管遇到产量递减快、稳产难、致密油气开采难度大及低油价带来的经营压力，但长庆人信心满满，通过管理创新和技术创新，开辟提质增效新路径。
　　靠数字化管理控制用工总量，成为长庆油田提质增效的秘籍，而勘探开发一体化技术，成为提质增效的强力引擎。长庆油田运用勘探开发一体化技术，使油气田勘探开发建设周期由原来的5年至8年缩短到2年至3年，缩短了投资回报周期，大大提高了勘探资金利用效率。
　　一系列成龙配套的致密油气开发技术，打开了长庆一口口油气井提产增效的主通道。作为中国石油水平井开发示范区的华庆油田，水平井单井产量比常规井提高10倍。苏南公司采取集合建站、丛式布井方式，建成年15亿立方米生产能力，仅有两座集气站和73名员工。
　　三维地震、微生物技术、纳米技术、二氧化碳驱油等新技术，大大增强了长庆油田提质增效的后劲，为长庆油田擒获一个个油气富集区，激活致密油藏的活力提供了技术利器。
　　经营油藏，半世纪萨北老当益壮
　　核心阅读
　　大庆萨北油田1963年投入开发，至今已50余年。面对特高含水期油藏稳产难度不断增大、三采储量资源接替能力逐渐减弱、生产成本持续攀升等困难，萨北人坚持用心经营油藏理念，实现400万吨以上连续7年稳产，水驱自然递减率控制在5.42%，连续6年含水上升率控制在0.15个百分点以内，实现了产量增、效益增、成本降。
　　面对大庆萨北油田特高含水期油藏稳产难度不断增大、三采储量资源接替能力逐渐减弱、生产成本持续攀升等困难，大庆萨北人坚持用心经营油藏理念，以改善油藏地下形势为根本，精细开发，精细管理，确保压力系统更加均衡，努力实现&产量增、效益增、成本降&的&两增一降&目标。
　　水驱控递减
　　聚驱提效率
　　水驱控递减，改善开发效果。大庆萨北油田在做好精细油藏描述的基础上，部署4口大位移定向井和27口补充井。大位移定向井投产初期，平均日产油22.6吨，综合含水30.5%，单井产量是老区常规直井的10倍，实现增量增效。在水驱开发措施工作量较&十二五&前3年年均低60井次的情况下，这个油田2014年实现措施增油4.32万吨。这个油田深入开展精细管理，北三区西部精细挖潜示范区增加可采储量86万吨，提高采收率1.08%，水驱开发自然递减率较上一年减缓0.29个百分点，连续5年实现产量不降、含水基本不升，创造经济效益2.88亿元，投入产出比达到1:7.35。
　　聚驱提效率，实现效益开发。这个油田发展完善&普分普浓、个性设计、规模分注、适时调剖、及时调整&的聚驱综合调整模式，为众口难调的聚驱井烹制适合各自需求的驱油&佳肴&，使聚驱开发取得显著效果。目前，这个油田一类油层6个后续水驱区块提高采收率15.5个百分点，二类油层提高采收率14.8个百分点，分别比方案提高3.9和6.4个百分点，增加可采储量494万吨，实现吨聚增油55吨，较计划提高14.6个百分点，整体开发效益在大庆油田处于领先水平。
　　精细经营油藏
　　大力提质增效
　　在油田开发过程中，注入与采出的精细程度，决定着原油储量的控制程度，而精细程度必须靠牢固树立经营油藏的理念来实现。
　　为确保&注够水、注好水&，萨北人在精细注采结构调整上下功夫，实施注水井调整及措施1062井次，对435口注采井实施同步周期注采，在保持地层压力均衡的情况下，控制低效无效注水60万立方米、产液量50万吨，提高注水驱油效率，节约成本1600余万元。这个油田治理低效井98口，累计增油3.96万吨，创造经济效益9000余万元。
　　萨北油田不断增强效益理念，重原油产量更重整体效益，做到没有效益的产量一吨也不要。这个油田通过推进专业化、标准化、信息化建设，带动工作质量、生产效率、管理水平持续提升；通过加强投资成本控制，搞好经济评价和效益分析，优化方案设计，优化地面建设，优化注采结构，优化生产参数，控制投资成本。这个油田还坚持向管理要效益，加大水、电、药剂、作业费等成本控制，2014年共节约成本1600余万元，累计增效9600万元。（记者 &张云普 &通讯员 &王大勇)
　　数字化建设，二连油田发展&添翼&
　　二连油田阿尔作业区员工在数字化中控室值班。 刘小良 摄
　　核心阅读
　　二连油田地处内蒙古锡林郭勒草原腹地，生产系统庞大、运营成本高、管理难度大。通过数字化油田建设，这个油田优化管理模式、优化成本结构，采输油关键技术指标提高1%-5%，员工工作强度明显下降。
　　&中控室肩负调度职能，可直接向分公司相关部门汇报，同时向站外运维班组发布生产指令，减少中间环节，省时又省事。& 2月11日，农历小年这天，在华北油田二连分公司阿尔作业区站控中心，班长刘海涛谈起数字化油田建设带来的便利时一脸兴奋。
　　二连油田地处内蒙古锡林郭勒草原腹地，平均海拔1000米以上，全年无霜期仅有4个月，自然条件恶劣。生产系统庞大、运营成本高、管理难度大等困扰着企业发展。二连油田决定依靠数字化油田建设，优化管理模式、优化成本结构，助力油田科学开发。
　　二连油田把实现&无人值守、全天监控、组织运维、重点巡视、安全平稳、层级简化&作为数字化油田建设的总体目标，先后完成4座联合站、3座接转站、15座输油站、35座计配站、812口采油井、399口注水井及长达580公里的阿乌宝等输油管道的数字化建设。
　　借助数字化平台，二连油田充分发挥其密集、实时监测数据的综合作用，实现状态实时监测、故障在线识别、工况及时报警等功能，使生产管理效率得到有效提升。通过数字化平台，一线班组和机关同步掌握信息，通过远程控制系统在第一时间进行操作、调节或向站内、外运维班发布指令，有效缩短了业务链条。
　　作为一名有着十几年工龄的员工，刘海涛对数字化油田管理模式感触颇深：&数字化系统实现了各生产环节由传统人工巡查操控向系统远程监控的转变；日常设备启停、流程倒改、设备巡查等工作实现数字化系统远程操作，大大降低员工劳动强度；岗位员工也从过去的值守型向一专多能的运维型转变。现在，我们也如同大城市写字楼的白领，每天在电脑前就能完成工作。&
　　数字化油田的建成，为企业优化组织结构提供了条件。二连油田各采油单位先后完成&三组一中心&劳动机构改革，分别成立生产安全组、工程地质组、综合组，由站控中心对生产实施全面管控和协调，将节省出的人力充实到一线岗位，使人工成本大幅下降。（特约记者 &王福运 &通讯员 &柳志敏）
　　创新是最好的发展引擎
　　去年下半年以来，国际油价大幅下跌，甚至呈&腰斩&之势，石油工业面临低油价的大考。低油价导致集团公司成本压力陡增、盈利空间收窄。油价如果继续下跌，上游盈利主体地位将面临严峻挑战。
　　主动适应新常态，积极应对低油价，推动低成本发展，才能保证集团公司实现有质量有效益可持续发展。
　　低成本发展，需要理念创新。首先需要强化效益理念，坚持&今天的投资就是明天的成本&，不该花的钱一分不花，没有效益的产量一吨不要，以收定支，量入为出，稳健经营，实现成本的&不升硬降&，才能实现低成本发展和健康发展。
　　低成本发展，需要技术创新。有专家称，技术进步正在成为石油开发降低成本、实现石油工业可持续发展的现实希望。通过技术创新，我们得以在普通和复杂岩性下看清楚油气藏，把部分不可动用储量变为可动用储量，将低效区块变为有效区块，得以实现关键大型设备国产化，代替昂贵的进口设备，使之成为复杂油藏开发降本提速的利器。而长庆油田之所以能够创造我国&三低&油气田经济开发的奇迹，建成西部大庆，也得益于一系列高效开发低渗透、超低渗油气田的主体技术和配套技术。
　　低成本发展，同样需要管理创新。经营与管理密不可分。管理者的理念，决定了经营思路和经营策略。先进的管理工具和管理方法，成为控制成本、提质增效的有力工具。通过推广信息化管理，&小鼠标hold住大油田&，长庆油田建成数字化油田，年产量从2000万吨攀升至5000万吨，7万人用工总量却保持不变；通过推行精细化管理，开发半个世纪的大庆萨北油田，实现了&产量增、效益增、成本降&的&两增一降&目标。
　　目前，国际油价回暖的趋势并不明朗。有专家预测，国际油价跌到每桶30美元之下并非没有可能。这从另一方面警示我们，推动低成本发展，如箭在弦上，不得不发。而创新是最好的引擎。（杨晓宁）
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│　作者：
记者 杨文礼
│　编辑：
微信公众号：zgsybwx
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