大数据分析在采油工程管理中的应用研究

刘志刚(大庆油田有限责任公司采油十厂，黑龙江 大庆 166405)

0 引言

注水井的检管周期摸索主要分为数据采集，分析以及论证三个阶段，其中数据采集工作对管理人员的专业性要求较高，需要工作人员对正在进行作业的水井区域的各项生产数据进行综合测试，同时还需要对生产当中的油井以及封隔器的相关设备的损坏率进行统计和分析，将这些信息整理成为基础的数据表格，再进行各种情况的分析和统计。传统的数据记录和整理往往是通过人力来进行，但是人工获取数据会存在着较大的误差，并且需要花费较长的时间。将大数据分析技术应用于数据的采集分析以及论证过程当中可以对油田开发之后的每一次生产作业数据进行综合性分析，并且形成针对性的数据曲线，对采油工程管理当中的细节进行优化。

1 大数据分析技术研究

1.1 大数据抽取以及预处理技术

数据抽取主要指的是通过抽取转化将多种结构和类型的数据转变成为结构较为单一或者更加处理的数据，经过处理之后的数据在时间、地点以及名称不同的状态之下应当表达出一致的内涵和算法，这就是标准化、规范化的自然语言集合，更加有利于计算机对数据进行理解，同时也是数据提取过程当中的重点工作。数据清洗主要是将有用的记录以及字段进行再一次确定，检查数据是否存在着缺失以及其他的异常情况。当数据存在异常情况的时候，需要用剔除法，使用评估值、平均值进行填补，当处理数据的过程当中出现了失误，最终导致数据发生错误的时候，应当尽快利用逻辑关系对数据进行手动替换。数据构建主要指的是一种特征参数，可以满足大数据建模的需求所创建的新字段。

1.2 大数据分析技术

大数据分析技术主要包括聚类分析，因子分析，相关分析，回归分析以及数据发掘等技术。聚类分析主要指的是将一定程度上具有相似特征的事物或者物体划分为一类，并且在按照这些特性将其分为不同的类别，从而保证同一个类别当中的事物具有高度同质性，不同类别当中的事物则具有高度异质性。因子分析主要是通过少数的因子对多个指标之间，或者多个因素之间的联系展开描述，将关系较为密切的几个变量划分到一个类别当中，之后每一个类别当中的变量就成为了一个因子，通过这几个较少的因子综合反映出原数据的大部分信息。最后回归分析是在保证一组数据的前提之下，对一个变量与其他变量之间存在着的关系展开分析，进一步寻找被随机性掩盖的变量之间可能存在着的依存关系。通过进行合理、科学的回归分析，可以进一步使得变量之间复杂而又不确定的关系变得简单化、规律化。

2 大数据分析在采油工程管理当中应用具有的意义

2.1 充分地挖掘了现有数据资源的价值

现阶段我国油田采油工程的数据资源应用仍然是一种简单的应用，这种应用往往只能将数据的原始价值体现出来。但是将大数据分析合理地应用到油田采油工程的管理当中，可以对油田采油工程现有的数据进行详细地、综合性地分析，并且还能够通过大数据的关联分析，对这些数据进行多次利用，不断地将数据的新价值挖掘出来，为油田采油工程的管理工作提供详细的、真实可靠的数据基础，有效地提高油田采油工程管理的工作效率。

2.2 提高了油田勘探开发业务的智能化水平

大数据分析采用的是新的智能计算模式，进一步为油田的开发，生产，科研以及管理工作提供了新的技术和方法。油田勘探开发工作使用传统的计算模式的时候，很大程度上受到了数据模型突破程度的限制，同时还会在某些局部地区被当中的部分参数所限制。大数据分析技术，通过智能化的计算模式，显著的提高了油田勘探业务的工作效率。数据资源高度共享，计算方法互相共享是大数据计算模式最显著的优势，在油田勘探开发业务当中，合理的使用大数据分析技术，可以同时对海量的数据进行计算，并且有效的提高了反应的速度，进一步促进了云计算在油田开发业务当中的广泛应用。大数据分析技术，通过将各种资源和方法进行互相共享和补充，可以弥补技术本身存在的缺陷，并且还能够对方法本身进行创新，极大程度的促进了智能油田的发展。

2.3 为实施大数据工程提供了技术支撑

在采油工程管理当中通过对大数据总体框架设计的勘探，对关键技术的研究以及对典型示范的应用，进一步解决了大数据分析应用过程当中存在的基本问题，为稳定的长期开展勘探开发大数据工程提供了有效的技术支持。由于在采油工程管理当中，合理的应用大数据分析技术，可以提高油气勘探开发业务的智能化水平，并且还能充分挖掘现有数据资源的价值，为大数据工程提供足够的技术支撑，所以许多油田单位开始应用非密闭油气生产管控系统，通过利用实时监控大数据以及云计算平台等信息化手段，对罐车拉油实施全过程，全时段的全方位监控模式。并且还将电子锁加装在了罐装车的卸油口和装油口上，在车身上则加装了GPS定位系统，在拉油点则安装了液位监测系统，进一步实现了对主要监控点位的数据采集，储存以及查询等工作。通过对采油工程实施全方位的监控，可以清楚的了解到罐车的具体工作情况，并且可以很方便的进行实时跟踪查询，一旦罐车的工作情况发生异样，系统就会立即报警提醒，有效的避免了拉运过程当中的原油流失。

2.4 提高了资产经营效率，促进了资源流动

油田进入低价寒冬阶段，使得大庆油田的设备更新成本出现了明显的短缺情况，并且资源闲置以及资源利用率不足的程度也在不断的加重，尤其是在油田的采油工程管理当中。想要保证油田的稳定运行，需要不断的降低油田的经营压力，最大可能节约投资成本，如何有效的提高资源的利用率就成为关键。首先许多油田公司开始投资设备部门，对使用到的技术进行了创新驱动工作，进一步推进了设备部门的信息化建设。不仅如此，还在互联网与大数据技术手段作为基础的背景之上，进一步建设了大气油田资源淘宝系统，提出了资源淘宝系统的建设思路，促进了企业的平稳发展。并且还加大了单位与单位，个人与个人之间的沟通，进而摒弃了之前的信息垄断现象，使得资源共享成为现实。企业通过将自身的资产以及技术的碎片化信息进行快速的整合和流动，再加上移动互联网技术的加持，实现了用户之间、合作方之间以及内部的信息流进行了有机融合，使得资源的价值得到了大幅度的提升。同时还创建了交互平台，使得用户之间的沟通实现了零距离无障碍，对人们自身的，既然提出了更高的要求，每个人可以在平台上对现有的资源进行挖掘增效，同时还能够进一步创新管理方法和自己的思维，为企业和个人创造更大的经济效益。

3 大数据分析在采油工程管理当中的应用

3.1 大数据分析在数据收集当中的应用

在对油田的采油工程进行管理的过程当中，管理人员需要对注水井检管周期进行详细的分析，这项工作需要大量的水压数据以及相关的石油井地质数据作为基础，并且还要对封隔器配水器的具体情况和历史大修等方面的数据信息进行高度重视，从而对实际的生产数据进行不断完善。并且在整个采油井工程管理过程当中需要配合一定的设备维修数据作为采油工程管理的基础数据。这些相关的数据往往会在采油作业的相关数据库当中，通过对以上数据进行详细的分析，合理的整理，并且对其进行针对性的提取，进一步完善生产的数据信息。在对收集到的数据进行整理的时候，生成相应的数据表格，通过网络的电子表格形式将提取到的数据信息充分的体现出来，完成数据的收集和整理工作。

3.2 大数据分析在数据信息分析当中的应用

工作人员在完成数据信息的采集工作之后，还需要参考特定注水井的一次作业数据，从而科学的选择影响检管周期的参数。同时还应当在此基础之上将这些参数作为变量，得到相对应的检查周期二维坐标系。不仅如此，工作人员还要在实际的数据信息分析当中采取针对性的手段，详细地检查检管的周期以及封隔器的密封状态，保证这两个因素能够呈现出互相对应的状态。紧接着在将检管的周期用横坐标表示出来，将密封器的密封状态用纵坐标进行表示，在创建一个二维坐标系。自变量主要指的是各监管数据当中所涵盖的检管周期，而因变量则代表的是各检管数据当中所含有的封隔以及密封情况。

3.3 大数据分析在采油工程数据整合和论证当中的应用

在对收集到的数据进行详细的分析之后，可以进一步实现各项数据的论证和总结工作，从而通过对数据进行详细的分析，进一步得到各方面的关系曲线，在实际的采油工程管理过程当中需要综合各个方面的因素，进一步合理地预测井下的注水检查周期，得到采油层当中各个地层之间的压力和相关的注水量数据等信息。通过大数据分析可以对不同状况之下的是幽静的经检查作业进行监督，了解其真正的情况，并且之后提出更多促进采油工程管理的意见和建议。

4 大数据分析在采油工程管理中的应用趋势

在我国的工业技术以及信息化技术不断进步的前提之下，石油行业也在迅猛发展。我国的工业化进程明显加快，所以对石油的需求量也在不断提高。石油行业在实际生产的过程当中危险较大，通过使用大数据分析技术可以对设备的参数进行动态监测，进而保证技术人员能够随时了解到设备的运行情况以及油井下的实际状态，判断采油工程的安全性，并及时采取相应的安全防护措施，保证工作人员以及采油工程的安全。在信息技术和互联网技术的加持之下，大数据分析技术也在不断的朝着智能化以及自动化的方向发展，未来大数据分析技术在采油工程管理当中的应用范围将会不断拓展，同时自动化水平和智能化水平也会不断的提高。

5 结语

在我国石油化工行业不断发展的背景之下，大量的采油技术开始创新，人们对于采油工程的管理水平也在逐渐提高，因此油田的生产和发展必将朝着更加系统化和复杂化发展。将大数据分析应用于采油工程管理当中，可以充分的调用各方面的生产数据，进而对数据进行统一化的收集和整理分析，充分发挥了数据应有的作用。并且大数据分析方法的灵活性更强，进一步提升了油田开发数据的应用程度。