基于改进深度置信网络的智能油田数据快速清洗研究

张磊 曹彩平 宋涛 杜俊杰

摘要：在大数据技术得到快速发展和广泛运用的时代背景下，智能油田的数据清洗成为确保智能油田数据分析有效性的关键任务，本研究旨在探讨如何利用改进的深度置信网络算法结构实现智能油田数据的快速清洗和分析。本文阐述了深度置信网络、智慧油田以及数据清洗的基本概念，并且分析了基于改进深度置信网络的智慧油田数据快速清洗的现实意义及实施要点，结合实例对深度置信网络在智慧油田数据快速清洗方面的实践应用做了具体分析，以期推动智能油田数据清理工作的可持续发展。

关键词：智能油田；深度置信网络；数据快速清洗；改进研究

引言

随着信息技术手段的不断发展，油田工程领域迎来了多种机遇及挑战。在新时代背景下，油田工程应积极探索信息技术手段与项目工程的融合应用。深度置信网络又称为深度信念网络，是新时代诞生的高人工智能化的数据处理算法，有利于提高智能油田数据快速清洗工作的效率和质量[1]。本文将探讨如何利用深度置信网络优化智能油田数据清洗工作，以期提高工作效率及数据质量。

1. 基于改进深度置信网络的智能油田数据快速清洗的现实意义

1.1 有利于提高数据处理效率

石油工程是对国家工业发展效率和国际社会形势有着重大影响的基础性工程，在其建设和实施过程中优化工作质量和工作效率，有助于确保石油行业的开采成果、工程进度的有效控制以及开采成本的降低，同时有助于石油工程实现安全、绿色和可持续发展目标。基于改进深度置信网络进行智能油田数据的快速清洗，能够有效利用高级的数据处理算法及深度学习技术，自动识别并纠正数据中的问题，有效降低数据分析处理过程中重复或错误数据对分析结果的影响。

1.2 有助于优化石油企业效益

石油企业的经营效益容易受到全球石油市场波动影响，立足于智能油田视角，为保障石油企业安全稳定运行，需要对相关数据信息进行分析处理。基于改进深度置信网络的智能油田数据快速清洗工作，能够利用新兴技术手段实现大量数据信息的自动化识别和高效率清洗处理，有效降低人员成本及时间成本，提高企业生产决策的科学性及有效性。同时，为石油企业提供全面可靠的数据支撑及引导，有效提升石油企业经济效益及社会效益。

1.3 有益于推动油田智能化建设

随着技术手段的不断优化，油田作为支撑国家工业发展的核心产业，应该紧跟时代的发展，积极探索提高油田开发治理工作效率与质量的措施，引入多元技术手段打造高质高效的智能油田。其中，基于改进深度置信网络进行智能油田的数据快速清洗，能够有效深化前沿性信息技术手段在智能油田建设管理工作中的应用实践，充分发挥深度置信网络在数据处理方面的优势，使工作人员切实体会信息技术手段应用的价值和意义，有效推动油田的智能化建设发展[2]。

2. 基于改进深度置信网络的智能油田数据快速清洗的实施要点

2.1 数据清洗的常见问题

在油田数字化建设过程中，数据清洗工作是智能油田数据处理的重要组成部分，通常涉及以下问题。

（1）数据参考价值低。随着油田的持续开采应用，数据库中的信息内容逐渐扩充，地下油层环境也会随着时间的推移产生不同程度的变化。在进行智能油田数据处理过程中，多年前的油田产油产液数据等数据信息参考价值较低，难以有效满足数据处理分析要求，需要技术人员针对此类数据进行快速清洗处理。

（2）数据缺失值、异常值现象。数据缺失值、异常值现象是指在数据记录、收集以及录入进程中，由于意外情况、人员失误或技术条件限制，导致数据完整性和准确性出现缺失或异常问题，其修复工作是智慧油田数据快速清洗工作中的核心板块。具体而言，技术人员需要针对此类数据进行科学合理的清洗补全，从而有效提升智能油田大数据分析的准确性及效率。

（3）数据存储位置分散。智能油田数据信息化建设是近年来逐渐推广落实到石油企业工作运营进程中的新兴理念，不同单位体系和工作领域之间存在信息化建设进度及技术手段不一致的情况，导致出现数据存储位置较为分散、数据获取难度高、冗余数据比例较高等潜在问题。

2.2 数据清洗的基本步骤

在智能油田的数据处理进程中，数据清洗占据数据处理工作中的核心地位，清洗成效对于数据处理的质量及准确度有关键性作用，数据清洗的基本步骤分述如下。

（1）数据清洗预处理。在预处理过程中，技术人员需要选择适当的数据处理工具，并对目标数据的元数据和数据特征进行抽取查看，以初步了解数据的基本情况。

（2）格式或内容错误数据清洗。在格式或内容错误数据清洗过程中，技术人员应确保数据符合统一格式要求，若数据库中存在格式或内容错误引发的数据问题，可以通過数据清洗对其进行修复及调整。

（3）逻辑错误数据清洗。逻辑错误数据清洗主要包括数据去重、去除或替换不合理的数据值，以及去除或重构矛盾数据内容等不可靠字段值，通过简单逻辑推理进行问题数据清洗处理。

（4）冗余数据清洗。在冗余数据清洗过程中，技术人员需要构建数据处理模型。在备份原始数据的前提下，根据数据处理需要清除冗余数据。

（5）关联性验证。在智能油田的数据处理进程中，由于智能油田数据源复杂多样，技术人员需要在多数据源合并的过程中进行关联性验证，以确保数据的一致性和准确性，并根据验证结果进行数据清洗处理。

（6）缺省值填充。在缺省值填充过程中，技术人员可以使用均值、中值、众数、零值或常数等方式进行数据填充，以确保数据的完整性和可用性。

2.3 数据清洗的算法应用

基于改进深度置信网络的智能油田数据快速清洗采用了多种算法处理及分析数据，主要包括深度置信网络模型中的RBM神经网络（restricted boltzmann machine，受限玻尔兹曼机）以及曼哈顿距离法，以上算法能够有效提升智能油田数据清洗效率，其具体应用路径如下。

（1）RBM神经网络的应用。在智能油田数据清洗工作中，深度置信网络模型主要通过RBM进行模型建构。RBM主要包含可见层和隐层，其中，可见层内包含a个数据节点，隐层内包含b个数据节点，两个层级之间的节点权重举证W如下：

技术人员需要对节点进行激活处理和状态重构，通过多次迭代训练，使深度置信网络能够拟合实际样本输出值与理论值趋近，从而有效清洗及修复数据[3]。

（2）曼哈顿距离法的应用。曼哈顿距离法能够度量两点之间的距离，在深度置信网络的算法应用进程中，该方法主要用于计算字符串之间的编辑距离，以评价和判断字符串之间的相似度。同时，曼哈顿距离法能够在此基础上对字符串和数据表之间的曼哈顿距离进行测试，曼哈顿距离结果越大，数据之间的相似度越低。

3. 基于改进深度置信网络的智能油田数据快速清洗的应用分析

3.1 应用案例

本文以某油田2022年的开井日及关井日台账数据为分析对象，通过对企业油田开井日及关井日的运行数据进行数据清洗处理，推动智能化建设实践。在实践过程中，基于改进深度置信网络的智能油田数据快速清洗需要利用多元技术手段构建数据清洗处理网络模型，然后基于模型内容进行数据分析及清理处理，以有效实现开井日及关井日台账数据处理的智能化建设。技术人员可以引入大数据随机样本划分等传统数据清洗处理技术，对算法成果进行对比研究。

3.2 清洗模型

在数字化时代，基于深度置信网络的智能油田数据快速清洗工作需要优化和改进深度置信网络模型。通过构建数据清洗自建系统，能够实现数据清洗处理工作的数字化、智能化、交互式发展。

针对案例油田的开井日及关井日台账数据内容，技术人员可以构建数据清洗模型。模型内容主要包括自检启动模块（用于启动数据清洗流程）、单一项检索模块（用于逐一检查数据项）、数据存储模块（用于存储原始数据）、分类存储模块（将数据分类存储，以便进一步处理）、正常项存储模块（存储已经通过检查的正常数据项）、异常项存储模块（存储包含异常数据的项）、数据分析模块（用于分析数据以识别异常）、数据修复模块（对异常数据进行自动修复）、审查自检模块（再次审查修复后的数据以确保准确性）、人工查验模块（进行人工查验以验证数据）以及反馈另存模块（将人工验证后的数据另存以备将来使用）等[4]。通过构建数据清洗网络模型，相关技术人员能够对智能油田中的异常数据进行分类储存和单独修复、对未修复数据进行人工查验及反馈连接，提升智能油田数据清洗工作的精准性及效率。

3.3 对比分析

在利用改进的深度置信网络开展智能油田数据清洗工作过程中，技术人员可以使用样本查准率（RP）、查全率（RR）两个关键指标衡量数据清洗应用算法成效和性能。查准率（RP）旨在衡量数据清洗系统成功检测重复数据的能力，查全率（RR）旨在衡量数据清洗系统识别的重复数据记录中真正包含重复数据的比例[5]。

本文以某油田2022年的开井日及关井日台账数据信息为案例，对其进行样本数据的随机分组。在实践过程中，技术人员将深度置信网络智能油田数据快速清洗结果定义为研究组，将大数据随机样本划分清洗处理结果定义为对比组，在清洗工作完成后，针对两组结果进行查准率与查全率的对比分析，6次不同样本间的具体对比结果如表1所示。

根据数据对比结果可知，基于改进深度置信网络的智能算法在智能油田的数据清洗处理工作中具有查准率和查全率高的特点，在工作运行过程中显著优于其他方法。同时，基于改进深度置信网络的智能算法在智能油田数据清洗处理速度方面存在明显优势，利用深度置信网络模型进行数据清洗处理呈现耗时低、准确率高、效率快的特征，有助于石油企业快速获取高精准度的有效数据，从而进行数据分析处理，实现快速数据清洗目标。

结语

综上所述，基于信息化时代背景，石油企业在油田产业开采管理中应积极探索数字智能化建设，运用多元信息技术手段，充分发挥数据处理分析的促进作用。在多元信息技术手段运用过程中，数据清洗是智能油田运行中的重要工作組成部分，技术人员可以基于改进深度置信网络实现智能油田数据清洗效率和质量的提升，促进石油企业的智能油田建设发展。

参考文献：

[1]张新.智能油田的数据治理工程及应用技术研究[J].信息系统工程，2023（5）： 52-54.

[2]夏博强.大数据、物联网及人工智能技术在海上智能油田生产中的应用研究[J].数字通信世界，2023（2）：121-123.

[3]王颖，顾娟，杨勇.大型油田数据治理工程实践[J].中国管理信息化，2023，26（3）：162-167.

[4]方正，丁群，李静宇，等.基于深度置信网络模型的页岩油产量预测方法[J].油气井测试，2022，31（3）：61-66.

[5]程大勇.基于优化深度置信网络的多源异构数据清洗算法研究[J].重庆科技学院学报（自然科学版），2021，23（6）：59-63，69.

作者简介：张磊，本科，工程师，研究方向：信息工程。