大数据分析技术在油田生产中的应用研究

宋扬

摘要：油田企业的生产任务艰巨，极端恶劣的生产条件、复杂的生产工艺使得在油田生产作业中，面临着较大的技术选择、管理操作难题。随着油田行业的发展变革，各个企业越发重视生产中的数据采集和利用，只有做好了数据分析，才可发挥数据价值，将数据应用于生产决策中。但因为油田企业的生产流程繁多，产生了大量的数据，数据的海量性决定了采用大数据分析技术的必要性，基于此，重点分析了在油田生产中大数据分析技术的应用，可提升生产中的数据利用水平。

关键词：油田生产；大数据分析技术；应用

一、前言

油田行业关乎国家经济命脉，在技术不断发展的过程中，各个油田企业为扩大其生产规模，提高产能和效益，不可忽视生产中的数据管理。绝大多数的油田企业，在现阶段都转变了其生产方式，生产流程呈现出高度的衔接性，再加上信息技术等现代化技术的应用，使得油田生产的信息化越发明显，伴随着生产作业的持续推进，信息系统内同步集成了大量的信息，只有通过大数据分析技术将这些数据加以筛选与整合，才可在生产作业中发挥数据资源的价值，为油田企业创造更大的效益[1]。

二、油田数据特点

随着油田生产的日渐复杂化，在各项生产任务的实施过程中同步产生了大量的数据，只有将这些数据充分应用起来，才能够辅助决策，使得油田企业可立足于相应的数据，开展工艺调整、流程优化。就当下各个油田企业的实际情况来看，其数据主要表现出以下几个方面的突出特点：（1）数据总量庞大，不同数据之间有着较强的耦合性，油田生产的工艺流程繁多，在每个环节都会产生大量的数据，数据种类多且数量庞大，其中存在着很多的冗余数据，不同数据之间存在着紧密的联系，数据处理困难；（2）数据完整性和准确性可能会受到诸多因素的影响，油田生产的环境条件复杂且多变，在整个的生产过程中，环境条件可能会干扰数据的采集，采集到的数据与实际可能存在一定的偏差，部分错误数据无法被直接利用起来；（3）数据类型多且形态差异明显，如油压、温度、产量、注水量等数据。正是因为在油田生产中数据的这些特征，使得在油田企业内部不能再采用传统的数据管理方法，而应该将大数据技术充分应用起来，以筛选出有价值的数据。

三、大数据分析技术的类型

（一）抽取及预处理技术

在大数据分析技术中，包含的技术类型相对较多，其中，数据抽取仅仅是一个方面，这一技术的本质是要将各种类型的数据转化为单一结构的数据，以保障后续处理的便捷性，经由数据抽取技术的使用，存在时空差异的数据，表达方式具有一致性，形成了标准化、规范化的自然语言。关于数据预处理，数据清洗技术的应用相对较多，这些技术可进行数据完整性、异常的检查，如果发现存在数据错误的情况，可立即手动替换；数据变换是采取一些特殊的方式，将原始数据替换为可挖掘数据，从而在后续的工作中实现这些数据的使用。

（二）分析技术

大数据分析技术中囊括的技术类型较多，随着人们对大数据分析技术的日渐重视，这些技术得到了越来越普遍的应用，因子分析指的是通过少量因子来展示多个指标与因素之间所存在的内在关联，经由这种关联关系的建设，可使得在联系密切的变量归类环节，将每类变量都作为一个因子，用少量的因子反映大量的信息。回归分析将一组数据作为研究对象，揭示的是一个变量与其他变量之间的关系，经由这种关系的把握，也就可理清不同变量之间的相互依存性，找到其中的内在规律。随着大数据时代的到来，数据挖掘已经越发引起了人们的重视，且此项技术的应用范围显著扩大，经由数据挖掘的使用，可从海量的数据中提取出有价值的数据，剔除其中的无用数据[2]。

（三）数据预测技术

数字化油田下，数据技术的应用必不可少，为形成完善的数据采集、存储、收集和利用体系，在企业内部需构建完善的数据结构平台，在该平台内整合数据。大数据分析技术中也包含了数据预测技术，此项技术的应用可通过前期的数据分析，来把握数据变动的内在规律，进而开展未来数据趋向的预测和判定，经由数据预测，油田作业人员可根据数据未来的发展趋向，开展生产调整与控制，减少生产事故的出现。

（四）数据结构转换

在油田经营生产活动中会产生大量的数据信息，而相关数据资料呈现出不同的规律特征，在油田生产过程中，各类钻机、钻井数据信息呈现出动态变化的特征，而相关参数在不同温度环境以及外部因素的影响下也会呈现出不同的变化规律，在对相关数据信息进行管理控制期间，油田企业应当将各类数据资料进行有效解读、转换，将其转变为可量化、可分析的数据信息，之后再将相关数据资料带入到分析模型中，完成对油田生产活动更加科学高效地预测分析，实现对其中各项信息要素综合全面地控制。

四、大数据分析平台体系构架

当下的油田企业生产中，为实现大数据分析技术的高效利用，每个油田企业都需要立足于自身的生产特点，开展大数据分析平台的建设。根据行业内的规定，所建设的大数据分析平台中，应包含数据收集、分布存储、分析、展示四个模块，在数据收集体系中，主要负责的是油田生产中一切数据的采集，可在这一模块实现各种类型的数据整合，在经由整合后，进一步转化为与模型分析要求相一致的数据形式，得到较为完整的数据；数据分布存储模块负责的是对前期转化而来的数据汇总、建模、分析与存储，经由一系列专业化处理后所得到的数据，被存储于数据仓库内；大数据分析模块中，经由建模工具、算法的使用，可对前期数据仓库内的各种数据开展整合，可从中挖掘出潜在的数据价值，最终利用专业的数据分析软件，将各种的数据加以归类；数据展示部分，可通过各种的建模方式，将最终的数据结果以可视化的方式呈现出来[3]。

五、大数据分析技术在油田生产中的应用

大数据分析技术在油田生产活动中的应用可对油田生产过程中的钻井故障异常问题现有效管理控制，同时结合大数据分析技术也能够在油田生产过程中对其中的各项非线性的数据信息进行更加科学有效地控制，而利用相应的人工智能系统，大数据分析系统也能够在生产管理活动中对其中的故障隐患问题进行实时高效地调整，帮助工作人员制定出更加科学合理的抽进抽油计划，并且完成油井的清洗管控。除此之外，利用大数据分析技术也能够建设生产经营管理系统，对人员管理、流程管理、细节管理、设备管理进行更加科学有效地管控，并且还可以建立起相应的数据应用机构，为油田生产活动的开展提供专项的数据信息支撑，确保油田经营生产活动能够正常有效地进行。

（一）自动筛选异常井

在当下技术不断进步的过程中，在很多油田企业中，都通过信息技术的应用实现了异常井的自动识别与筛选，在传统的工作中，异常井的筛选工作多是由人工来完成，负责此项工作的相关人员必须要对油田生产的各种数据加以专业化分析，从中提取出有价值的信息，发现异常井的相关数据，这种人工方式下，对于人员的专业素质要求非常高，因为绝大多数工作都是由人力来完成的，工作效率相对较低，且很难保障筛选的准确度。在大数据分析技术陆续出现并应用的过程中，可在异常井的筛选过程中采用大数据分析技术，发挥数据分析技术的优势，提高识别效率的同时也可保障识别准确度。

（二）自动诊断异常井

传统的条件下，油田企业关于异常井的诊断，更多地以人工诊断为主，为得到准确的诊断结果，对参与到诊断工作中的相关人员，有着极为严苛的专业要求，且要有丰富的经验，只有这样，才能够开展相对准确的诊断工作，但一旦在油田企业内部缺乏这一方面的人才，或者人才专业素质不够、经验少，可能会导致异常井的诊断困难。经由大数据分析技术在异常井诊断中的应用，可提高诊断速率，且准确度较高，但在利用大数据分析开展诊断工作时，需引入图像处理技术，根据油井的具体情况，建立当油井处于正常运行状态下时的工作图库，采集关于异常井的全部信息，对比异常井工作图与正常工作图的区别，最后经由系统化的数据分析，也就可得到异常井的诊断结果，整个诊断过程中，绝大多数的工作都是由数据系统自动完成的，人工参与的环节少，因为自动化和智能化程度偏高，诊断的效率较高。

（三）制定间抽井抽油计划

对间抽井来说，在抽油计划的制定过程中，需要由专业人员来完成，根据对油井情况的全面掌握，制定最为可行的计划，这种人工计划制定的方式，往往很难考虑到全部的因素，所制定的抽油计划中，可能存在一定的不合理之处。现阶段，关于间抽井抽油工作，也可采用大数据分析技术，通过此项技术，可改变原先的工作方式，经由智能化控制模块的构建，利用大数据分析中的因子分析技术，能够利用相应的数据和信息，实现对间抽井储油量的科学预测，建立相符合的预测模型，在该模型的辅助下得到关于油井的液面位置、上升高度信息，根据预测中所得到的这些数据，制定最为科学的抽油计划，选择间抽井开关时间[4]。

（四）规划油井清洗工作

在油井生产作业的进行中，清洗也是重要的工作环节，在很多的油田企业中，油井清理工作存在着各种的问题，根据实际经验，最为理想的情况下，油井的清洗频次应至少为一月一次，只有做好了清洗工作，才可维持正常的采油工作。在部分油田企业的油井清洗，采用的是人工清洗计划制定的方式，这种人工制定的方式下，在计划的很多方面，很难考虑全方位的因素，如果可以将大数据分析技术应用于油井清洗工作，大数据分析模块能够对油井清洗的历史数据、当下油井的生产运行状态等各种数据，经由对油井清理方式、结蜡时间等的掌握，也就可开展精准建模，利用模型对结蜡时间、清洗时间等开展精准预测，油井内的有关工作人员，可依据这些预测结果来制定最佳的油井清洗策略和计划。

（五）建设生产经营管理类系统

当前油田企业需要对生产经营管理系统进行更加科学高效地构建和打造，而在此过程中，企业需要审核各项数据信息，对其中的设备参数、钻井参数以及产量数据信息进行综合分析，同时还需要结合相应的物联网技术、传感器技术收集更加完整全面的信息资料，将各项资料进行综合全面地管理。在此期间工作人员、技术人员需要结合先进的大数据分析技术，建立起相应的钻具管理模式，实现对现场各项因素综合全面地管控，比如对钻井的数据信息，相关管材的数据参数，固井设备的实时运行状态进行收集、整理，并且完成各项数据资料的综合管理控制，实现综合分析。

其次，结合相应的大数据分析技术也能够完成对相关生产管理人员的资质管控，比如利用大数据技术可收集钻井产活动中相关工作人员的信息资料，并且完成考核管理，对员工进行专项化管控，在建设生产经营管理系统的过程中也能够实现对相关专项人员更加科学有效地培训。

（六）建立起数据应用机构

结合网络化管理模式、管理方法，也可将实时数据信息上传到网络平台，实现信息共享、信息管控。而在建设相关系统的过程，工作人员也需要对钻井数据信息进行更加科学有效地编写，对其中的成本数据、钻具数据、生产时效数据进行有效保存，将其转入到相应的数据库系统中，完成对各项数据信息的关联处理，使得井身结构和套管结构均能够得到优化管控。最为关键的是，在实际工作管理期间，工程人员也可以利用相应的大数据分析技术，结合三维动态化的模型结构，对设备当前的基本参数以及运行状况进行有效分析、识别，可结合大数据分析技术，构建地层构造模型，模拟钻井轨迹参数，对井眼轨迹以及各个靶点的数据信息进行有效控制，为现场施工人员在施工管理活动中提供更加完整全面的信息支撑，使得钻具的位置数据能够得到更加科学有效地处理，并且实现对钻井轨迹以及设计轨迹之间存在的偏离问题进行动态化地调整。

六、大数据分析技术应用在油田生产中的未来展望

（一）建设智能油田数据共享平台

在油田行业现代化的发展趋势下，大数据分析技术在油田生产中凸显了其技术优势，特别是在数字化、智能油田建设的过程中，各个油田企业都需要根据自身的特点，重视数据挖掘，实现数据的有效利用，为提高数据价值，油田企业可构建数据共享平台，使得在油田企业内部可实现数据共享。但就当下的条件来看，很多智能油田在数据集中处理方面还存在着一定的不足，对这些油田企业来说，虽然有海量的数据，但却没有建立相应的数据共享平台，不同部门之间无法实现数据共享，存在信息孤岛的问题。

（二）智能油田网络数据安全监管

大数据分析在油田生产中的应用，加快了油田信息化、数字化步伐，随着各个油田开始了信息系统建设，为实现对此类信息系统的数据的科学应用，在油田企业内部也需加强对数据的安全监管，以通过各种数据安全技术的应用，来保障数据安全性，避免数据丢失等问题[5]。一些油田企业虽然在数据共享方面取得了一定的成效，但在实际的工作进行中，却常常存在数据安全威胁，数据泄露导致油田企业蒙受了一些额外的损失，为提高大数据分析技术的应用，未来的油田企业工作中，应重视网络数据安全监管。

七、结语

油田生产作业中的数据量庞大，为在生产决策的过程中充分将这些数据利用起来，在实际的工作进行中，各个油田企业都需要加大对大数据分析技术的应用，以通过各种的数据分析，利用提取出来的数据辅助企业的生产作业。H

参考文献

[1]黄鹤.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，2020，23（08）：93-94.

[2]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.

[3]田灏，曹彩平，全江.大数据分析技术在油田生产中的研究与应用[J].中国战略新兴产业，2018，000（030）：10.

[4]李艳华.生产运行综合大数据分析技术在气田中的应用研究[J].中外企业家，2019（09）：58.

[5]何川.大数据分析在采油工程管理中的应用研究[J].石化技术，2019，26（05）：128+45.