石油工程大数据应用的挑战与发展

阴启武　马俊　张可　成津晓

摘  要：在石油资源需求量显著增大的过程中，为解决当下的资源供需矛盾，各个油田企业开始了各种的石油工程建设，但因为此类工程的建设难度大，再采用传统的施工和管理技术，很难保障工程效果。在大数据技术日渐进步的过程中，越来越多的石油工程中开始了大数据的应用，大数据相关技术，给工程建设提供了新的技术保障，确保了石油工程的建设效益。基于此，本文重点分析了在石油工程中大数据应用的挑战与发展，对大数据技术在石油工程中的推广应用具有一定的指导价值。

关键词：石油工程;大数据应用;挑战;发展

石油工程项目的实施，是为了保障石油资源的顺利开发和利用，由于石油资源分布环境的复杂性，在开展石油工程的建设过程中，遇到的技术难题多、安全风险大。随着大数据时代的到来，越来越多的石油工程中都采用了大数据技术，在此技术支持下的数据采集、分析和利用都更为便捷，可针对工程项目实施中所产生的海量数据，开展数据挖掘和分析，从中得到更有价值的数据，将这些数据作为项目实施的参考。未来随着石油工程规模的扩大，大数据技术有着巨大的应用潜力。

1石油工程大数据应用的挑战

1.1学科融合困难

对石油工程这类型项目来说，其项目本身就涉及了很多的学科知识，在开展工程建设的过程中，包含机电专业、计算机专业、自动化专业或者电气专业，在将大数据技术应用在工程建设的过程中，需重视不同专业之间的融合，只有保障了不同专业之间的高度融合，才能够保障石油工程的实施效果。大数据在石油工程中的应用，需重视学科、专业之间的融合，只有在良好的融合下，才可给大数据技术的应用创造良好的条件。但显然，当下的很多石油工程项目实施中，学科融合目标并未实现，这种情况下，大数据技术难以发挥其技术优势。实际上，大数据本身就是一种新型的处理方式，凭借洞察力、决策力与流程优化，可适应海量的数据处理需求，与常规的数据处理技术相比，大数据表现出高效性的特点。在石油工程领域，大数据管理的开展，可加快多学科、不同专业的交叉与融合，但在很多的石油工程项目中，对大数据存在着认识偏差，整个的工作进行中，学科融合效果交叉，无法实现不同流程的数据整合，也就无法给大数据技术的应用创造条件。

1.2数据孤岛问题

油田企业的石油工程实施中，企业所掌握到静态数据和动态数据非常多，数据的海量性增大了数据处理的难度。一些油田企业中虽然已经开始了大数据技术的应用探索，也取得了一定的技术应用成果，但根据其实际的应用情况来看，数据孤岛的问题并未完全解决，在企业内部存在着明显的条块分割现象，不同部门都有各自独立的数据系统，各个部门的数据自成封闭体系，未与其他部门保持数据系统之间的连接，因为数据孤岛，使得在石油工程的建设过程中，无法利用大数据来将这些数据开展专业化处理，难以从中筛选出有价值的信息。

2石油工程中大数据的发展

2.1资源勘探

石油工程的实施中，石油资源的勘探是一项重要的工作，只有保障了勘探的准确性，在后续的项目实施中才可有针对性对进行资源的开发。但石油资源的形成周期长，分布条件复杂，传统的条件下，因为技术条件相对滞后，在开展勘探工作时，多数工作是由人工来完成的，这种人工工作的模式下，数据整理和处理难度较大，在相关人员深入到现场后采集到了有关的信息后，需手动将这些信息记录下来，数据种类多、数量庞大，采集、存储和处理的效率偏低。而在采用了大数据技术以后，大数据系统可自动对海量的历史数据加以全面分析，还可将当下所勘探到的数据及时记录下来，也就可在相应的数据库中，对地震、钻井等开展专业化处理，将得到的数据作为石油勘探的参考。

2.2油氣数字化生产

在信息时代到来以后，为了加快石油企业的发展进程，各个企业都在积极开展数字化生产模式的探索，在油田数字化生产的过程中，大数据技术是不可或缺的技术，只有将大数据技术与其他的生产技术有效结合起来，才能够辅助油田生产任务，提高产量和效益。大数据技术通过对数据的深度挖掘，可将与生产有关的、被忽视的、隐藏的数据充分利用起来，利用这些数据来开展油田生产方案的制定、技术的选择。石油工程中的油气生产，可通过大数据对历史数据的分析，来预测未来的数据变动趋势，从而根据对数据规律的掌握，来进行相应的决策。油气生产机械管理中的大数据技术应用，可使得在机械运行的过程中，一切的机械参数、状态数据均能够有效的管理，通过大数据技术将所采集到的数据与正常数据加以对比，就可以识别出机械设备运行中的异常情况，及时由报警装置发送设备异常预警，提醒有关的机械管理人员，开展机械设备的参数调整、状态优化，通过对机械设备的动态化监控，提前安排专人来进行故障维修。

2.3管道风险评估

石油工程项目的实施过程中，为满足石油资源输送的需求，常常需进行管道的敷设，管道施工质量关乎石油输送的安全性。但部分石油工程中，常常会因为工艺技术等方面的问题，导致在石油管道投入使用以后出现泄漏的风险，造成了石油资源的浪费，也增大了安全风险。因此，随着人们对石油工程提出了新的要求，也可将大数据技术应用在管道的风险评估方面，在石油管道的风险评估中，传统的监控方式下，主要是以管道内外监测数据为基础的，安排专人通过对这些数据和信息的对比，来对疑似腐蚀点开展开挖处理，这种处理方式下，工作量大且时间消耗长，很难实现对全部疑似腐蚀点的排查。但通过大数据技术在石油工程中的应用，可建立完整的管道数据库，由数据模块对管道数据开展全面的分析，根据相应的分析结果，也就可精准判定每一个管段发生腐蚀现象的几率，从中筛选出腐蚀点，与传统的管道风险评估技术相比，大数据技术下的风险评估结果更为准确，且应用操作便捷。

2.4安全管理

石油工程为大规模项目，从项目规划到竣工，往往要消耗比较长的周期，因为项目的特殊性，可能会存在着来自各个方面的安全隐患。在传统的技术条件下，石油工程的安全管理是由人工来完成的，人工管理的模式下，管理效率偏低且无法技术将全部的安全隐患都排查出来。而通过大数据技术与智能化技术的结合，可以在石油工程实施的全过程中，进行相应的数据采集与分析，也就能够通过对异常数据的识别，及时发现在石油工程中的隐患点，进而有针对性地进行安全隐患的排查和处理，提高石油工程的施工安全性。

结束语：

大数据技术在石油工程中的实施，有利于加快数字化建设和发展，符合当下石油行业发展的现实要求，但因为每个石油工程都有各自的特点，再加上大数据技术在应用的过程中也常常会存在一定的困难，就需要在未来的工作中加大大数据技术的创新。

参考文献：

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