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陆相生烃理论的成功应用，使我国大量的陆相盆地的资源潜力得到充分认识，20世纪60～70年代对我国油气资源潜力认识较50年代增加10倍多；到20世纪80年代，地质理论认识有了长足进步，特别是岩性、地层油气成藏理论开始发展，对盆地油气资源的认识由构造带扩展到斜坡带，并逐步扩展到凹陷带，对油气资源潜力的认识上了第二个台阶，较70年代增加了近3倍（图4-12）。
我国石油储量在20世纪60年代和80年代出现两个增长高峰。其中第一个高峰源于大庆油田的发现，第二个高峰以岩性地层油藏勘探取得突破获得的储量贡献为主。
图4-12 我国油气资源潜力变化
自第二个石油储量高峰出现以来，年探明储量总体表现为稳定增加，90年代前期年均在（5～6）×108t，90年代后期因油价偏低出现低谷，之后年探明储量上升到7×108t左右，2002以来开始明显增加（图4-13）。这种增长，一是由于岩性地层油气藏勘探力度明显加大，松辽盆地、渤海湾盆地济阳坳陷、鄂尔多斯盆地的岩性-地层圈闭勘探取得明显效果；二是由于技术进步大大拓展了勘探领域，浅海海域勘探取得突破，渤海海域、珠江口和北部湾盆地构造圈闭勘探中发现了大批储量；西部塔里木盆地台盆区勘探取得突破，探明储量10多亿吨；三是由于高油价激发了石油公司的勘探热情，勘探投入逐年加大，2002年以来，探明储量出现明显增加，目前基本在10×108t以上，有出现第三个高峰的趋势。
20世纪80年代第二个储量高峰之后的储量增长，影响因素明显增加，多因素共同作用是储量增长的特点。岩性地层成藏理论的广泛应用、砂岩透镜体成藏理论认识的提出和发展、三维地震技术在勘探中的广泛应用、钻井深度的大幅度提高和新技术的应用都起到了推动作用。
需求的影响是长期、基本因素。新中国成立后，为摆脱石油严重依赖进口的局面，促使陆相成烃理论成熟，80年代由于经济发展和出口创汇需要，石油产量明显增加，1993年我国成为净进口国，供应压力促使石油公司加大了勘探开发力度，2000年以来油价的持续走高促使石油公司不断加大勘探投入，投入的不断增加带来了储量的不断发现，产量持续增加也推动了理论技术的不断进步（图4-14）。
总体上看，油气地质理论进步是开拓新区新领域、实现储量增长的基础。从海相生油到陆相生油、从背斜成藏到地层岩性成藏等理论的发展，都带来了勘探领域扩大和储量、产量的明显增长。勘探、开发技术进步是扩大勘探领域、增加资源类型、实现储量增长的保证。理论和技术的进步，使非常规油气资源不断进入勘探开发视野，储量产量不断增长。煤层气、油砂、油页岩、致密砂岩气、页岩气、源岩残留油等非常规油气资源开始经济有效地开发，不断增加了油气资源潜力，增加了油气资源的供应能力。
图4-13 我国石油探明储量变化规律
图4-14 我国石油产量变化趋势
盆地资源潜力、资源分布集中程度影响勘探进程。资源潜力大、分布集中性强的盆地储量发现早；资源潜力大、但分布层系多、中心多的盆地，勘探进展发现具有多阶段、多峰性的特点。圈闭发育均衡盆地的储量发现有构造圈闭高峰和地层岩性圈闭高峰两个主要峰值；以构造圈闭为主的盆地，储量发现集中在勘探早中期；以岩性圈闭为主的盆地储量发现高峰时间较晚；以构造-岩性和岩性-构造圈闭为主的盆地，储量发现波动性大。
合理的价格区间是石油产业良性发展的关键。需求的不断增长、价格的持续走高，使石油公司效益明显增加，对勘探开发工作的投入也不断增加。投入的增加对储量和产量的增长起到了决定性作用。油价的走高也使部分替代能源发展加快，成本不断降低，与石油的竞争能力不断争强，如果达到一定规模，将会给石油产业带来冲击。
企业的资源包括哪些方面
有效的学习环境应该具备安静且舒适、光线充足且适宜、整洁有序、资源丰富、互动性强、技术支持、灵活多变。
1、安静且舒适：学习环境应保持较低的噪音水平，避免干扰学习者的注意力。同时，环境应布置得温馨舒适，让学习者能够在放松的状态下学习。
2、光线充足且适宜：充足且柔和的自然光或人造光能够保护学习者的视力，避免眼睛疲劳。同时，合适的光线也有助于提高学习效率。
3、整洁有序：学习环境应保持整洁，物品摆放有序，方便学习者快速找到所需的学习资料。一个整洁有序的环境也有助于提升学习者的学习心情和效率。
4、资源丰富：学习环境应提供丰富的学习资源，包括书籍、资料、网络等，以满足学习者多样化的学习需求。这些资源应易于获取和使用，方便学习者随时进行学习和研究。
5、互动性强：有效的学习环境应鼓励学习者之间的互动和交流，如小组讨论、合作学习等。这种互动不仅能够激发学习者的学习兴趣和动力，还能够促进知识的共享和深化。
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7、灵活多变：学习环境应具有一定的灵活性，能够根据学习者的需求和兴趣进行调整和变化。例如，可以根据不同的学科或主题设置不同的学习区域，以适应不同的学习需求。
大数据的特点和作用是什么？
包括技术资源、科研资源、人才资源、劳动力资源、原材料资源、能源资源、以及地理资源等等。
核心资源指的是在固有的广泛资源中占比较重的，根据产品的特性对应的资源需求依赖度各有不同，在满足产品供应及产出或针对需求市场的不同，会形成同行业的竞争点，综合资源的优势是核心竞争实力评估的重要组成部分。
群体或团队中根深蒂固的、互相弥补的一系列技能和知识的组合，借助该能力，能够按世界一流水平实施—到多项核心梳程。企业核心竞争力就是企业长期形成的，蕴涵于企业内质中的，企业独具的，支撑企业过去，现在和未来竞争优势，并使企业在竞争环境中能够长时间取得主动的核心能力。
扩展资料：
企业文化，同样属于抽象意识的范畴，与一些生产要素相比，企业文化的价值往往是很难被评判的，尽管如此，在现代化的企业制度中，企业文化的地位却是被普遍认可和尊重的。这是因为，一个企业的文化内涵，影响着企业的管理工作、人才队伍建设的水平等较为具体的方面。
一个企业是否具备优秀的文化，已经不再是企业内部员工重视的问题，越来越多的消费者在选择产品时，会考虑到一个企业的文化。这是因为，一个有着优秀文化内涵的企业，它会在社会责任承担、质量安全等方面获得消费者的信任，这是企业建设重要的软实力。
百度百科——企业核心竞争力
我们正处在科技高速发展的时代，如今互联网已经与我们的生活息息相关，我们每天在互联网产生大量的数据，这些数据散落在网络中看似没有怎么作用，但是这些数据经过系统的处理整合起来确实非常有价值的。
一、?发展大数据技术可以提高生产力
大数据技术在企业已经成为投入使用很成功的案例，很多应用程序开发商和大型公司都运用大数据技术扩展大数据项目。大数据技术在运用时可以通过数据挖掘知道最需要的数据是哪些，通过这些数据获取更多的生产力，提高生产能力，为企业带来更多的商业价值。目前有很多企业通过数据挖掘分析解决问题，相对来说大数据分析比着传统的数据分析速度更快，更能获取可“回收利用”的信息流量，提高行业内的生产力。
二、?发展大数据技术可以改善营销决策
近几年的数据量暴增，数据盈利也很可能成为未来收入的主要来源，大数据技术在海量数据的分析中，寻求到最合适的企业营销策略，通过数据分析给企业带来更明智的策略。
大数据工程师通过对客户的数据精湛分析，分析行业内的流行趋势并且定制出更适合的产品或者服务，通过对定价的检测和分析对客户忠诚度有效评估，一系列的运用大数据及时改善营销决策，给企业带来有价值的数据决策。
三、?发展大数据技术的未来优势
大数据行业的兴起，许多开发企业都意识到，想要在行业内不断的发展就要运用大数据技术，提升自身企业的品牌价值，在行业比拼中寻求更多的竞争优势，微软亚马逊等大型跨国公司目前都在采用大数据解决问题，为消费者提供更好的服务。
目前有很多行业和企业都尝到大数据技术的甜头了，未来会有越来越多运用大数据技术的产业，以现在大数据发展的速度来看，2020年大数据的市场规模将达到2030亿美元，很多企业都在期盼大数据项目可以运用的范围更广阔，然后通过运用产生更大的利益空间。
大数据技术能为行业提高生产力、改善营销决策，给企业带来更好的发展前景，目前大数据技术发展虽然在初级阶段，但是发展势头很猛，未来也会有更多的行业领域涉足大数据技术运用，大数据技术未来发展形式一片大好!
当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师，如果想系统的学习编程的可以来我这看看。
对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。
一、ETL研发
企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。
二、Hadoop开发
随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。
三、可视化工具开发
可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。
四、信息架构开发
大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。
五、数据仓库研究
为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
六、OLAP开发
OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。
七、数据科学研究
数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。
八、数据预测分析
营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
九、企业数据管理
企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。
十、数据安全研究
数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。成都加米谷大数据培训机构，专注于大数据人才培养。
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