油田大数据建设实践分析

安 静

（新疆油田重油开发公司，新疆 克拉玛依 834000）

0 引言

我国的石油企业不断进步和发展，对石油工人工作效率和石油的开采效率有了更高的要求，而大数据这一技术可以很好地为石油企业单位提供油田生产所需数据。油田大数据的应用可以提高生产力和石油开采率，提供更多的石油资源。

1 油田大数据建设意义

1.1 节约开采油田时所消耗的能源

大数据的采集、汇总和分析是油田大数据建设时的一项重要工作，其需要技术人员对油水井、抽油机、工作设备和工作场地等数据进行详细的采集和分析，进而和云计算进行结合实现油田信息化。抽油机是开采油田的重要工具，其工作所需动力费用较高。技术人员在进行大数据采集、汇总和分析时需精确到每一个设备和每一个场地，结合云计算，可以很清晰了解到抽油机耗电高的原因，使企业做到对症下药，从而减少不必要的能源消耗。

1.2 保证决策者做出科学的决策

决策者在企业中有着重要地位。正确的决策可以为企业带来巨大的效益，错误的决策会造成企业资源浪费，所以决策者的正确决策和企业的发展息息相关。不管是战略层面的决策，还是经营层面的决策，都要避免失误性决策。油田大数据的建设具有辅助决策的作用，能够使决策者更直观地了解油田场地、油田设备和油田工人的实际情况，从而有效避免失误性决策。或者当决策者做出失误性决策时，其下属员工可以通过这些具体的数据来指出这一决策的问题，从而保证决策者做出科学、准确的决策。

2 油田大数据建设的主要内容

2.1 油田大数据建设基础

石油企业在进行油田大数据建设时，需要充分了解企业的发展情况，根据企业的实际情况进行大数据的采集、汇总和分析，从而确保数据的可靠性和真实有效性。石油企业可以利用云计算统一存储这一优点来建立一个安全稳定的信息中心，以实现对优势资源的有机整合，并达到合理利用资源的目的。同时，信息中心可以在石油企业开展某一项业务时为其及时提供有效信息，推动业务的进一步发展。企业一定要重视信息中心的保护工作，要找专业的技术人员和团队保证信息的安全性和准确性。还要建立一个与企业发展情况相契合的数据平台，这个平台中应包括基础设备、完善的软硬件，并且要加强对该平台的性能管理、配置管理和安全管理，从而保证这一平台的正常运行。

2.2 油田大数据的整体设计

油田大数据结构类型复杂，并且拥有庞大的数据基础，这就要求石油企业在进行油田大数据建设时要进行整体设计。油田非结构化数据数量多且类型多样，大数据可以HadoopV2.4.0作为基础架构来简化非结构化数据的处理操作，这在一定程度上能够加快油田相关信息的传输速度，满足油田生产和建设需求，从而提高油田生产效率。油田大数据就整体设计层面来看，可以分为基础数据层、数据处理层和数据具体应用层这3个层次，这3 个层次对应的分别是数据的采集、处理和应用，相关技术人员在进行油田开采作业时可以从这3 个方面来筛选有价值的信息。这3 个层次的设计可以使油田大数据建设趋于整体化和一体化，避免结构零散的问题，企业管理人员既可以直观地了解数据，又可以进行相关的数据预测和数据分析。整体设计既是油田大数据建设的主要内容，也是其建设方向，石油企业应充分了解整体设计之于油田大数据建设的重要意义，从而使自己的油田大数据建设更加完善。

2.3 油田大数据的模型设计

油田大数据建设的主要内容之一是与其相称的模型设计。大数据本身所拥有的复杂性和多样性使油田大数据的模型设计相较于其他行业的模型设计来说更为复杂。其他行业的模型设计更倾向于通过分析数据与数据之间的关联来找到其中所存在的规律，再进行下一步的具体操作。而大数据的模型设计需要技术人员从已知的结果中找到因果关系，明确这一问题出现的原因，再进行下一步操作。因果关系不同于关联关系，所以石油企业在进行油田大数据模型设计时，一定要充分了解大数据的特点，从其特点出发找到模型设计的方法。因为大数据的模型不同于其他行业模型，这就要求设计人员在进行油田大数据的模型设计时要多借鉴一些成熟的商业模型，并根据油田的具体数据和实际情况来完善油田大数据的模型，使油田大数据模型能够真正有效地应用于油田建设，提高油田生产力。

3 油田大数据应用的要点

3.1 对用户行为进行分析

石油企业在石油开采过程中需要耗费大量的人力、物力和财力。为避免开采过程中造成资源浪费，企业在对油田大数据建设的实践过程中有必要加强对用户行为的分析。

了解历史数据所存在的关联，能够清楚看到数据与所出现的问题之间的因果关系，可以找到问题根源所在，做到对症下药，避免时间和资源的浪费。相关报道指出，抽油机效率提高一个百分点，企业可节省1 000 万的电费支出，而提高抽油机效率的方法之一就是油田大数据的应用。企业对用户行为进行分析可以明确各项数据的关系，使业务员更清晰地了解不同数据的特点，并且可以对系统升级改造进行有效指导，进而优化油田大数据的建设，保障石油开采率和企业效益。

3.2 对石油进行产量预测

历史数据的统计分析是石油产量预测的一个重要方法，加上技术人员对本油田历史数据的分析、额外的地质环境等因素的影响，可以得出一个较为准确的结果。油田大数据的存在减少了技术人员对数据的分析，这在一定程度上节约了人力成本。油田大数据的准确性为预测结果的准确性提供了保障。

如果企业在对石油进行产量预测时使用单一的预测模型，就会使预测结果产生一定的误差，从而无法得到有效的信息。油田大数据包括工人的作业效率、油机的工作效率、开采场地具体情况等多项数据，并拥有多个预测模型，可以帮助企业从多个方面进行产量预测，通过有机整合进而得到一个准确有效的结果。利用油田大数据这一技术对石油产量进行预测，可以使企业的决策者根据预测结果调整经营策略，从而有效保障企业的利益。

3.3 加强对关键影响因素的挖掘

就目前来看，石油价格低迷，石油企业发展减缓，整个石油市场处于不景气的状态。石油企业在这样的市场背景下，要懂得把握先机，了解市场所需，利用互联网等高新技术找出影响石油开采、企业管理以及石油售卖情况的关键因素，保障石油产量和企业效益。

要利用油田大数据对关键影响因素如地质数据、开采方法、机器工作效率、企业管理方法等进行分析。技术人员可以通过云计算对这些数据进行整合，基于整合结果充分了解影响企业发展的关键因素，同时把得到的结果整理成报告交给决策人员，以便其对企业的规划和石油的开采等方面做出重要调整。

3.4 加强企业之间的资源共享

很多石油企业都有自己的数据库，通过油田大数据的建设，可以很好地了解不同企业的资源情况，有效实现企业之间的资源共享。企业在对资源数据进行整理分析的过程中，可以很好地了解自身的定位，并根据具体情况制定相关的竞争或者合作策略，从而为企业长远发展奠定基础。加强企业之间的资源共享，可以使石油企业得到更好地发展。企业之间通过大数据实现资源共享，既能帮助企业解决燃眉之急，又能使企业资源得到充分、合理的利用，实现优势互补。

4 结语

石油企业应充分认识到大数据建设的重要性，结合云计算对海量数据的计算、处理和整合能力，使其在企业管理、油田开采和油田生产效率等方面发挥作用，减少不必要的成本投入，提高企业的核心竞争力，促进油田生产效率的稳定增长。油田大数据的建设应与企业发展情况、石油开采等实际情况相结合，使其为油田企业的发展提供有力的数据支撑。