大数据分析在采油工程管理中的应用分析

苗海亮

摘要：对于现代社会来说，石油的重要性日益凸显出来，作为一种不可再生能源，我们需要尽可能的在石油的开采过程当中，保证其开采的高效性和资源的高利用性，而这一切就需要我们利用大数据分析技术，科学合理的进行采用工程的管理。本文正基于这样的现实背景展开了实际的应用措施探讨，认为可以利用大数据分析技术进行考核指标，并且设计方案，同时也可以解决一定的疑难杂症。

关键词：大数据分析;石油;采油工程;管理

石油是我们日常生活和开展工业活动当中必不可少的一种产品和原料，对于石油的挖掘和开采一向是各个国家的重点工业项目内容，因此石油工程本身就具有一定的复杂性和多元性，我们需要从多个角度对采油工程进行纵向的管理和评价。然而，由于我们所采取的评价手段和管理手段的不同，会导致最终的结果千差万别，甚至会造成结果的失真，使得工程决策难以保证科学性。随着信息化时代的到来，我们对于大数据技术的运用已经越来越纯熟，在采油工程当中，我们同样可以使用大数据技术对其进行分析和测算，为采油工程提供相应的技术支持。

一、大数据分析考核指标

实际上，我们所讨论的石油产品挖掘和开采工作是十分复杂的，不仅需要多个部门共同联动，甚至需要多管齐下，采取多种手段进行开采，所以我们说，采油工程管理本身就是一个繁杂的工作。现阶段，我们就可以利用大数据分析的手段，对其考核指标进行相应的测评，使得我们在日常的管理工作开展过程当中能够做到循序渐进、更加的有的放矢。

举例来说，在传统的采油工程管理活动当中我们是依靠人力和经验来进行判断和管理，这时候就非常容易因为突发状况的发生，导致采油工程管理失序。然而科技的发展却为我们提供了无限的可能，可以充分地借助大数据分析的技术优势，将采油工程管理和施工过程当中可能发生的各种突发情况，以数据的形式提前录入到系统当中去，尤其是需要对采油工程的各项指标进行前期的考察和评测（例如我们在进行采油工程所处区域地层能量、所开发的油井吸水性、封隔器的实际材料和可能带来的风险等等），这些现实因素都是我们需要利用大数据分析技术来进行前期判断的。

通过大数据分析法，可以使得采油工程管理合理的面对各种突发状况，并且将不同的影响因素分门别类的进行统计，最终根据数据分析结果，得出一切可能存在的风险隐患因素。这时候，更加有经验的采油工程管理员就可以根据大数据分析所得的结果，来了解到未来可能发生的安全隐患和工程师事故，从而更加有的放矢地进行管理，使得各项工作的开展能够做到有条不紊、主次分明。在这种情况之下，即便是发生了一些突发情况，那么我们也是能够通过大数据分析技术在前期就提前获悉的，也能够通过大数据分析技术科学地制定出相应的解决方案，使得采油工程管理工作能够更加顺利、科学地开展下去

二、大数据分析设计方案

根据前文当中的阐述可知，采油工程是一项十分复杂的工程，它关系到方方面面，甚至是各种因素，都有可能对这项工程的成功与失败产生巨大的影响，无论是油井的实际情况，还是我们所采取的原材料和各项设备，无论是独特地理差异，还是气候的突发变化。在传统的采油工程管理活动当中，我们总是需要技术分析员将这些信息进行综合的分析，然而通过人力必然不可能做到尽善尽美，也不可能对于每一种情况都做到综合的分析和了解，这样一来，我们的方案就不可能真正的达到科学合理。对于实际的各种突发情况来说，其贴合度也是十分有限的，信息技术的发展使得我们可以利用大数据分析技术，将各项信息提前录入到系统当中去，从而通过数据的自动分析，推演出更加恰当合理的工程方案。举例来说，当我们选择一些专业的采油设备的时候，不能够仅仅以经验去判断，也不能够盲目地追求先进的技术和设备，而是需要围绕采油工程所在地区的独特地理特征来进行相应设备的选择的。

与此同时，这些设备都是具有一定使用寿命的，对于石油开采工程来说，需要设备24小时不停的运转，对于设备的损耗量是十分巨大的，人工是不可能真正做到时时刻刻去检修和维护的，一旦发生一些设备损坏的情况，那么不仅会使得采油工程被耽搁，甚至有可能会发生安全事故，造成人身伤害。一陕北地区为例，能够发现当地的采油工程大多选择机械抽油法，而这种抽油法虽然已经比较成熟，但是其生产率却较低。由于抽油泵没有办法完全地将油充满，这种超负荷的运转会使得抽油泵内部的电机螺栓之间发生极大的磨损，损耗现象严重影响着机械的使用寿命。这时，我们就可以利用大数据分析技术，综合分析陕北地区的气候特征，地理情况以及油水井的生产情况。从而探讨出更加具有长远经济效益的采油工程方案，使得设备能够尽可能地满足地区采油需求，尽可能的减少损耗和维修的时间。

除此之外，陕北地区在采油工程的管理工作当中还面临着一个巨大的难题，也就是洗井问题。这不仅需要我们对当地的自然地理特征和气候变化情况了若指掌，更需要综合的分析抽油机的负荷以及各种电流的变化，通过对这些数据的大量分析与推演，从而确定出更加高效的洗井方案。此时就可利用大数据分析技术，一函数的形式进行计算，推演出在不同的地理条件下，在不同的气候环境下，如何利用有限的时间，减少洗井的频率，从而降低这方面的成本。笔者建议，可以使用层次分析法，将各个因素划分为定量和不定量，分解为目标，准则和方案等多个层次，进行相应的逻辑推演和数据测算。这样一来，我们就可以利用大数据分析技术来对采油工程的管理方案和施工方案进行一个科学的推演和设计，从而使得采油工程的开展更加高效。

三、大数据分析解决疑难杂症

由于所处地理位置的不同以及其自然风貌的不同，每一区域的石油田所具备的产油量和实际情况都千差万别，与此同时，我们需要利用大数据分析法盡可能的区对油田的质量和。采油量进行一个合理的评估，尤其是需要通过这个数据来准确的测算出油田产油量、泵校、检泵周期、系统效率油井利用率等等指标。利用大数据，分析法可以将这些指标进行层层的梳理，了解到指标背后所具有的深层次含义，并且推演出这座油田可能存在的一些问题和弊病，也可以了解到现行的采油工程管理方案当中的不足之处。当采油工程的管理技术人员熟练的掌握了这些信息以后，就可以准确的把握油田的实际情况，一旦发生一些疑难杂症的时候，就可以根据大数据分析推演得出的结果进行相应的论证，将这些信息和数据作为参考，有效地指导我们的采油工程管理工作实践内容。

结束语

总而言之，信息技术的蓬勃发展，就是为了使得我们的生产力和生产效率，获得质的飞跃的。对于现代社会来说，石油的重要性日益凸显出来，作为一种不可再生能源，我们需要尽可能的在石油的开采过程当中，保证其开采的高效性和资源的高利用性，而这一切就需要我们利用大数据分析技术，科学合理的进行采用工程的管理。现阶段，我们在进行油田开采工作的时候，也需要积极地使用这一技术，需要将大数据分析手段合理，科学地运用到采油工程管理工作当中去，使之不断的优化焕发出全新的生机与活力。通过这种先进的科学手段，可以使得我们尽可能的规避采油工程当中可能出现的一些问题与隐患，解决采油工程管理当中经常会出现的一些困境。从而有效地提高单位油田的产油量，提高能源的利用率和石油产品的质量。

参考文献：

[1] 何川.大数据分析在采油工程管理中的应用研究[J].石化技术，2019，26（05）：128+45.

[2] 陈剑.大数据分析在采油工程管理中的应用[J].化工设计通讯，2019，45（03）：40.

[3] 李小娜.大数据分析在采油工程管理中的应用探讨[J].化学工程与装备，2019（01）：183-184.

（作者单位：大庆油田有限责任公司第五采油厂作业大队）