大数据分析技术在油田生产中的应用研究

摘要：建立在大数据分析技术基础上的油田生产，包括了对所有环节的数据的收集、利用，以及对整个油田的科学化预测和分析。基于大数据分析的油田生产，也就是在采集石油的过程中，对各种数据进行收集、迁移、传递和利用，从而为其中各项工作的开展提供决策依据和支持。所以，大数据分析技术对于油田生产的发展是非常有帮助的。只有充分利用了先进的大数据技术，才能展现出油田数据的价值，为油田企业创造更多的经济效益。

关键词：大数据；分析技术；挖掘；油田生产；应用对策

一、前言

建立在大数据分析技术基础上的油田生产，包括对所有环节的数据的收集、利用，以及对整个油田的科学化预测和分析。油田企业应找出其中所存在的问题，优化管理的对策，提高运营的效率，提高石油企业各项工作的科学性、智能化程度，适应新时代的发展趋势，满足社会对石油资源的需求。

二、大数据分析技术在油田生产中的应用价值

（一）能提高数据存储率和读取率

如今，随着计算机信息技术在各行各业的渗透和应用，我国的油田生产也在朝着数字化、信息化的趋势发展。通过对大数据技术进行应用，建立智慧型油田采集系统，提高数据的存储率以及读取率。其中，整个油田的生产和开采、勘探、管理都是透明化的，可实现随时随地的监控。此外，大数据技术也能对各个区块的数据进行整合。从而针对勘测数据进行智能化分析，生成相应的报告，提高数据处理的效率和效果[1]。

（二）能保证生产操作的安全性

在传统油田的开采中，可能会遇到一些安全问题，这不但关系到企业的经济效益，更关乎到工作人员的生命安全。为了保证生产操作的安全性，需在其中充分利用大数据技术，对每一个环节进行全面监控、管理。而且大数据技术具有一定的洞察力、可视性，可以从海量的数据中获得更多有价值的数据，帮助管理者和技术人员进行正确的决策，减少人工失误。

（三）带来更多的经济收益

建立在大数据基础上的油田开采，可以对诸多数据进行编程，实现统一化管理；而通过计算机技术对数据进行识别，保证数据的准确性和逻辑性，提高数据处理的速度，推进油田企业工作的开展。通过大数据来对油田信息建设进行审视，实现对整体工作的规划、统筹，为油田企业带来更多的经济效益。

（四）促进信息的共享

在如今的社会，大数据技术也得到了全面的应用，尤其是在油田采集领域，大数据分析技术逐渐推进了智慧油田的建设，实现了信息的传递和共享。因为智慧油田体系中包括了数据整合技术，能促使每一个部门都实现数据的共享和联通，防止出现信息孤岛，也避免在生产经营过程中产生矛盾[2]。并且通过信息的传递找出其中存在的问题，解决问题，改变过去软件互通性非常低的现象，促使油田采集的各个环节和部门实现无缝连接。

三、油田大数据的概念以及流程、架构

（一）油田大数据的概念和流程

所谓油田大数据技术，指的是包括各种大数据平台的、指数体系的应用技术油田大数据技术。其具有几个主要的特点，即数据量大、种类多、繁杂性强。整个大数据库中包括了诸多的数据集，一旦数据量范围超过了常规范围，就可以利用大数据技术来进行处理[3]。在整个油田生产中，对大数据技术的应用能够实现对信息和产权的转化，通过海量数据展现油田的实际情况。

（二）大数据分析平台和结构

根据我国油田生产的情况，和油田生产应用的需求，对大数据分析平台和结构进行分析。其中包括了四层架构，即数据抽取、分布式存储、大数据分析、展示应用。

数据抽取这个架构可以对分布在不同数据库里的证据进行整理，而且转变为适宜数据挖掘、建模的类型，对数据进行全面的分析。而分布式存储一般是对总数据和模型、元数据等进行集中管理，相当于一个数据的存储库。大数据分析层则具有建模的功能，可以找出其中隐藏的数据模式关系，通过数据建模软件来构建预测模型，自动形成预测结果[4]。

四、基于大数据分析技术的油田发展目标

早在2000年我国便首次提出了数字化油田的概念。也就是借助信息技术来推进油田工作的开展，提高石油资源采集的效率。此外，社会经济的发展速度越来越快，对资源的需求量也越来越大，油田采集的数据更是越来越多。而随着计算机技术的发展和进步，大数据技术也由此而产生，被运用在了油田生产中。从而可以对油田中的数据进行采集和利用，满足更加高质量的工作需要。

五、大数据分析在油田生产中的应用

（一）在信息研判中的应用

1.对地下不稳定因素进行判断

油田企业的开发工作非常复杂，需要深入地下开展。而地下却有着很多不确定因素，可能会对工作产生影响，所以需要利用大数据分析技术来对地下不稳定因素进行判断，从而为后面工作的开展提供参考依据，也保证安全性。为此，可以借助大数据分析技术来收集关于地下不稳定因素的原因、不利条件等。而结合地理因素来对地下不稳定因素进行全面分析，据此来找出预防的对策。在数据利用的基础上，对油田勘测工作进行全面推进。

2.异常井自动识别

在采集石油资源时，其中存在诸多影响采油量的因素。为了避免受到干扰和影响，也可以利用数据分析技术来对异常井进行自动识别。油田企业的工作人员需要重视这方面的工作，加强诊断，提高管控的水平；也要随时对操作方法进行更新，将油田生产中的不同数据和信息全部输入到云计算数据库中。并且充分利用优化自动识别技术，分析异常井的特点和状况，解决因井调整等因素而产生的问题。制定出各种不同的方案、对策，随时发现异常井的位置，避免产生其他问题。

3.建立信息化数据分析平台

为了更好地对大数据进行利用，推进油田各项工作的开展，可构建一个多元化的数据分析平台，其中综合了数据提取和存储的过程，对各个模块的大数据技术加以使用。而且其中还具有数据抽取的功能，可满足分布式数据采集利用的需要。同时也属于一种科学化的数据建模方法，可在数据采集的基础上，对分析成模块进行改善，展现数据内的信息关联性，确定评价的具体方法。

（二）在油田采集中的应用

1.间抽井开关井优化

在油田工作开发的过程中，可能会产生一些问题。因为开发的量太大，地层能量减少。越来越多的井出现了供液不足的现象，这就是间歇出油井。在过去，油田企业会采取人工操作的方法，对间歇出油的井进行规划，调整开关时间。然而其中存在一些不合理的地方，无法控制间歇出油的开关时间，更无法进行节能减排。所以在这个时候，要采用因子分析法以及回归分析法，借助数据挖掘技术来找出影响间歇出油的开关的原因。

2.在油气识别中的应用

在对油田进行开发的时候，可能产生成本和产量等方面的问题。所以要借助大数据技术来从诸多储集层中找出有潜力的油气层，借助补孔的对策，提高油井产量。建立基于大数据挖掘的模型，开展迭代计算，提高油气层识别的效率。在对油气层进行识别和检测的时候，利用大数据技术来收集钻井、测井、录井、生产、分析化验等方面的参数，其中包括多源数据、异构数据、多粒度数据等。而且对不同类型的数据进行统一化的处理，采用神经网络、朴素贝叶斯等不同的数据挖掘技术来完成核算。同时开展特征向量数据集学习，建立各种类型的识别模型。

3.在储存中的应用

对于油气田勘测工作来说，储层预测一直是关键部分，而且难以得到突破。但部分工作人员对地质了解不够，所以无法通过数据来对储层进行认识。借助先进的大数据分析技术，则可以对储层预测数据进行集成，而且开展归一化、标准化的处理工作。通过兼容向量机的大数据储层预测算法，构建大数据储层预算模型，获得相应的结果。而且提高了横向和竖向的分辨率，和单井钻遇砂、油田生产注水动态，和预留验证井是一致的。而且具有一定的指导意义，在计算储量方面起到了重要的作用。

4.油井清蜡的工作

在油田的采集工作中，油井清蜡也是非常重要的一个部分。很多油井一个月便需要清洗一次，但人工操作非常麻烦，而且浪费时间，工作效率还不高。为此，油田企业可以采取因子分析法，收集结蜡时间、清蜡模式、清蜡用量、油井状况等方面的数据，构建油井结蜡模型。再借助回归分析法来对所构建的模型，建立一个曲线方程，做好预测工作。了解结蜡的时间和周期，从而对油田清蜡流程进行优化，实现精细化的管理目标。

（三）在油田生产中的应用

1.智能化操控

可借助大数据技术来进行智能化操控，协调井场中不同环节的关系。通过在井口的地方安装一个数据传感器，从而对压力值波动情况、温度等进行感知。也要安装单井测控柜，方便对抽油进行远程控制。此外，传感器还可以收集单井的数据，将井场的信息和数据传递到中心控制室中，和中心控制室产生数据连接。通过智能操控手段，对单井生产进行管控，达到了自动化的目标。

2.智能预警

油井在生产的时候，其中的压力、温度、电量以及载荷等参数都会产生波动。在其中对大数据技术进行充分利用，对大数据资源进行挖掘，挖掘其中的联系。而且针对油井结蜡、泵漏、管漏、出砂等一系列的问题，构建相对应的预警分析模型。同时建立包括数据感知、识别、定位、分析、诊断等功能的智能预警平台。这样一来，也能实现对油井的动态监控。一旦产生了不合理的数据，会立即将信息反馈到计算机中，快速解决问题。

3.对数据进行挖掘和利用

在构建了油井信息收集体系后，对油井生产过程中的数据和信息进行收集、处理、利用。把这些信息转变为计算机能识别的种类，对所存储的信息进行归纳以及总结。按照数据的类型进行深入挖掘，找出价值更高的数据，为油田生产后续工作打下基础。最后构建一个油田信息展示平台，针对数据以及信息，进行建模和处理，促使数据信息能更加直观的展示给工作人员。也要渗透预测性维护的理念，针对油田中的温度、压力、体积等方面的数据，进行处理和研究，找出与理论参数存在差异的地方，开展自动化预测，促使油田生产工作顺利开展。

4.对故障进行诊断

比如在油田的电动半潜水泵中，可以借助大数据技术来对故障进行诊断。如果油田储层压力越来越小，就需要使用人工提升系统来将流体传递给地表，从而提高油田的生产效率。而且电动半潜水泵属于一种非常稳定的人工提升系统，很多油井已经开始对其进行使用。但其如果产生故障，就会造成严重的后果，并提高运营成本。所以要借助大数据技术来对电动半潜水泵的数据进行监测，通过井下监控单元发送相关的数据流，这些数据流包括管线压力、井口温度、电流、电机振动等。据此来找出存在的问题，比如腐蚀、水侵蚀、沙粒杂质、自由气体吸入量等，并进行解决。

六、大数据分析技术在油田生产中的发展前景

（一）产生更加先进的智能油田数据共享平台

在将来的大数据技术发展中，数据挖掘和分析越来越先进，不但能提供数据结构平台，而且也能解决数据集中处理领域存在的问题。一些石油企业的支撑数据非常多，然而在评估方面却非常不完善。将来的智能油田数据共享平台则会弥补这些不足，打破数据库访问的限制，不会再产生信息孤岛，更好地运用在油田采集中。不仅如此，将来的石油企业还会构建数据框架，智能识别有价值的数据，构建数据收益共享的形式，提高数据处理能力[5]。

（二）产生更加便捷的运营模式

在不久的将来，油田大数据技术还会实现更加便捷的运营模式，比如采用云计算系统来替代过去的运营管理模式。油田企业在平时的运行过程中，必须用到计算机技术，而软硬件的更新换代需要投入很多的资金，增加相应的成本。如果将来采用云桌面，便能对资源进行更科学的管控，并且减少油田企业的投入。

（三）形成更加完善的数据安全监管体系

安全性是油田大数据建设中的一个重要问题，随着技术的不断进步，会逐渐形成更加完善的数据安全监管体系。石油企业的数据非常重要，一旦产生了数据泄露的问题，就会对油田的经营和管理产生不利影响。而将来的安全保障技术会进一步完善，保障数据的安全，对数据进行集中处理，实现对数据的有效流通和利用。

七、结语

油田采集的数据非常多，主要包括了勘测、开发、存储、生产、运营管理等，涉及面非常广。随着采集量的不断增加，对数据的处理和利用也越来越重要。在上面的内容中，笔者研究了大数据分析技术在油田生产中的应用，强化了对数据的利用。通过这些数据来进行决策，做好预测和分析的工作。从而实现对油田的可视化管理，希望能为相关从业者提供一些参考，促进油田生产工作的开展和进行，为油田企业带来更多可观的效益。

参考文献

[1]康芳玲.大数据分析技术在钻井生产中的研究与应用[J].信息系统工程，2021（03）：76-77.

[2]朱永国. 浅谈大数据分析技术在油田企业物资采购中的应用[J]. 信息系统工程，2021（02）：78-79.

[3]刘慈.浅析大数据分析技术在油田生产中的应用[J].中国管理信息化，2021，24（02）：104-105.

[4]杨剑.大数据分析技术在油田生产中的应用分析[J].中国石油和化工标准与质量，2020，40（15）：41-42.

[5]郭卫红，崔猛，葛云华.大数据分析技术在钻井生产中的研究与应用[J].化工管理，2019（19）：59-60.

作者单位：新疆油田公司数据公司