大数据在智能油田中的应用探讨

◆殷亚楠

大数据在智能油田中的应用探讨

◆殷亚楠

（庆新油田开发有限责任公司 黑龙江 151413）

伴随互联网技术和通信技术的不断能发展和进步，智能油田你得发展进入了全新的阶段，在大数据的支持下，智能有天从根本上实现了信息化、智能化、自动化的生产管理，为石油产业的模式转变以及管理质量提升提供了强大动力。在大数据技术的支持下，实现了油田内部物联网的构建、智能勘探、智能生产等活动。

大数据；智能油田；技术展望

智能油田是数字油田技术的延伸与发展，数字油田是将油田的生产管理各项数据进行数字化与信息化，全面提高生产数据的收集、存储、修改等工作的效率。而智能油田是以数字油田为基础，利用大数据技术和物联网技术对油田数据进行更为深入的挖掘与应用，并将油田各个系统继续全面整合，提高油田各个部门系统之间的协作能力，基于油田的实际情况制定更为客观有效的管理方法，从而提高油田的运行管理质量。因此对智能油田具备三个主要特征分为，仪器化、互联互通、智能化。其中仪器化主要体现在数据收集工作方面，智能油田适用各类传感器以及其他数据收集的设备代替人工对所需的原始数据资料进行收录和分析；互联互通性是强调油田各个系统和部门之间的信息交换效率以及信息交换深度，从根本上解决了油田各个系统中因信息不对等导致协作能力较差的问题。智能化主要体现在对原始数据的处理分析上，智能油田可以通过相应的技术手段实现对原始数据的分析、建模、优化。

1 大数据在“智能油田”中的应用价值与挑战

近年来，大数据以及物联网技术在我国油田的应用逐步加深，应用空间不断加大，温度、压力、深度等各类传感器以及以探测检验设备遍布整个油田的生产系统中。配合基于大数据技术的数据流分析技术，以及数字化信息处理技术，形成了综合数据经济的生产要素。有效提高油田产业的生产效率，全面推动油田传统产业链条的生产效率。

1.1 大数据在智能油田建设的重要价值

（1）大数据技术实现了油田生产方式的转变

基于大数据以及相关技术可以实现对含量生产信息的分析与处理，从实时掌握生产情况，对各项生产参数进行动弹的控制，实现精确化、实时化的生产管理。油田生产参考数据来源十分广泛，其中包括勘探数据、油气生产和开发数据、油气储运数据以及销售数据等等。依托于大数据技术强大的数据处理能力，对海量的油田数据信息进行高效处理，获取数据中的有效信息。

在传统的油田管理模式，许要使用人力完成对海量数据的现场抄录，效率低误差大，并需要占用大量的劳动力。人工巡检对巡检环境也有极高的要求，容易受到自然环境、巡检环境、天气、季节以及工作人员自身情况的影响。同时，人工巡检无法实现实时的生产数据获取，导致油田管理者的信息获取时效性较低，最终造成生产管理决策质量下降。如在抽油机的管理中，通过在抽油机设备上安装传感网络、载荷位移传感器、差压变送器、压力变送器等设备，来对抽油机设备的运行参数进行获取，并以该数据集为基础，构建震动影响模型、抽油机供液情况分析模型、油井出砂模型等数据模型，从而分析抽油机的运行效率，及时发现运行为，更正运行参数，提高管理效率和水平，有效提高抽油机的运行稳定性以及使用寿命。此外油田中安装大量视频监控设备、探井设备等也有效提高了油田的勘探开发生产效率。

（2）大数据推动了石油产业管理模式的创新

在智能油田中使用大数据技术，首先可以提高油田的管理层级，提高管理质量，让油田管理从粗放式管理模式逐渐向全局化、精细化的管理模式转变，同时极大优化了油田管理工作对人力资源的过分依赖，并依托高效的信息获取和分析能力，更好优化了人员配给，提高人力资源的管理质量和激动，真正做到高质量的人员配置、劳薪配比。

目前智能手机基本普及，大数据与物联网技术也可以让智能手机在油田的管理中有着极大的发挥空间，让许多管理措施和工作可以依托智能手机完成，智能手机强大的性能以及无时间地域性的功能特点，让油田管理的时效性进一步的提高

1.2 大数据在“智能油田”中面临的挑战

（1）大数据的非结构化属性决定了数据管理的难度

大数据技术是一系列数据处理技术的合计，油田生产管理过程中产生的信息十分庞大，不同类型数据信息的产生体量、产生速度、质量、准确性都各不相同相同，都具备多样性和波动性的特征，导致难以制定统一的数据处理工作制度，也无法实现统一的数据采集管理。

（2）智能油田的数据安全困境

根据前文所述，大数据强大的数据分析处理能力让油田管理进入了新的台阶与高度，但也带来新的问题，大量数据处理分析环节导致数据安全出现了较大的威胁，许多重要的数据（如个人信息、井位坐标、原油产量、销售价格等）存在泄漏的可能。许多学者认为对这些数据的访问和处理会产生数据安全问题，因此建议通过法律规定对数据使用以及数据代码来确保数据在网络上的安全。另一方面，智能油田需要跨机构收集以及整合数据，因此智能应用程序需要更高安全性。因为从不同的石油行业收集的海量数据将在各种类型的网络上转移传输，如果其中的网络安全性较差，将会导致这些数据面临泄露的风险。因此，提升大数据安全性需要制定法律条款以及构建数据的安全的监管体系，并在技术、政府、商业部门的政策和技术领域严格实施。

（3）智能油田多样来源数据的整合困境

智能油田依托各类传感设备进行数据获取，但由于传感器设备种类较多，导致数据来源种类复杂。大量的结构化和非结构化数据给数数据整合带来了一定障碍，在处理过程中容易出现数据处理错误、丢失、不完整等诸多问题。

2 智能油田大数据应用的前景展望

我国油田在大数据技术应用方面起步较晚，虽然今年来我国油田企业逐步重视对大数据技术应用的技术研发，并取得了多项研究成果，但与西方国家相比仍存在差异，存在许多待解决的技术壁垒以及安全问题，其中以数据保密性以及安全性的相关问题最为凸显。

2.1 物联网技术将提升智能油田大数据的手机以及共享效率

智能油田配备了无线传感器网络和移动hoc网络的职能环境，结合油田已经在生产前线全面安装普及的传感器设备，形成无线传感器的物联网络，实现网络内所有设备的智能互动。这是油田大数据应用目前最为高新的技术领域，也是未来主要的发展方向之一。

2.2 加强智能油田网络数据安全的监管体系

根据前文所述，大数据在为油田带来极大的管理提升的同时，也带来了诸多的安全问题，因此加强大数据应用过程中的安全防控，也是油田大数据技术未来主要的发展方向之一。智能油田的管理者需要解决法律与政策、行政监管、合理组织以及攻克技术挑战，在隐私权保护、信息安全以及数据流动之间在定制功能时进行利益权衡。持续深化智能油田云计算平台建设与应用，不断加强信息技术的应用建设，建设集中统一的数据中心和信息技术网络资源，在此基础上构建智能油田的安全治理体系建设，实现大数据的有效聚合，保障数据安全，为智能油田大数据分析和业务共享服务提供有力支持。

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