在大數據應用上，油氣系統分析和模擬技術為油氣地質綜合研究提供數據集成平臺和分析工具，可以用來評價和降低不確定性因素，服務于勘探目標優選和油氣資源量評價。此外，通過利用大數據技術，可以從巖石熱解數據找出源巖層段分布，標定有機成熟度和轉化率，以此確定合理的生烴動力學模型和烴源灶分布；可以從試油、錄井數據和探井含油氣性數據中找出有油氣層段和頂封位置，分析油氣運移可能途徑；可以從油氣藏物性數據和地球化學數據中找出油氣性質空間變化規律和地質原因，認識油氣成藏規律。

“智能油田”可以實現實時監測、實時數據采集、實時解釋、實時決策與優化的閉環管理，同時可以將油井、油田及相關資產聯系起來統籌經營與管理，是提高采收率的有效途徑和發展方向。大數據是“智能油田”建設的支撐。

作為“智能油田”開發的典范之一，挪威Statfjord油田以油藏模擬、油藏監測、水平井和油藏管理相結合的提高采收率技術，在本世紀初掀起了以“智能油田”為標志的第二次提高采收率技術研究和應用的熱潮。其中，油氣勘探開發大數據是Statfjord油田得以成為典范的重要原因。

Statfjord油田使用的“智能油田”技術包括實時數據傳輸、智能井系統技術。Statfjord油田正逐步通過利用實時數據和高速計算機系統，建立快速反饋的動態油藏模型，實現“智能油田”管理。

大數據時代，面對海量數據，我們需要引入更多的大數據計算模式，比如MapReduce、HANA、SPARK等，并充分借助行業軟件進行模擬分析與多目標優化，從而實現“智能油田”的優化決策。