田巧燕（長慶油田分公司第九采油廠，銀川　750006）

油田信息處理中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用探析

田巧燕
（長慶油田分公司第九采油廠，銀川750006）

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，在油田信息處理中也逐漸引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為現(xiàn)代化的產(chǎn)物，對于油田企業(yè)發(fā)展有著重要的推動作用。因此，本文在分析油田企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，對信息處理中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體應(yīng)用進(jìn)行探討。

油田；信息處理；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

0　引言

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在油田企業(yè)中的應(yīng)用，讓油田企業(yè)得到可持續(xù)的發(fā)展推動力。針對油田企業(yè)而言，想要做好信息的處理，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以輕松的達(dá)到目標(biāo)，滿足要求。所以，本文也將重點放置在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用之上。

1　油田企業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)

圖1是油田企業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。在數(shù)據(jù)挖掘中，主要包含了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘以及結(jié)果的評估與解釋。第一，準(zhǔn)備階段：是耗時最多的階段，在這一個階段中，需要將挖掘的數(shù)據(jù)建立一個數(shù)據(jù)的集合，這一個數(shù)據(jù)集合可以是數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)庫，甚至是一個數(shù)據(jù)表格。第二，數(shù)據(jù)挖掘階段：明確數(shù)據(jù)的挖掘目的，如關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類、聚類等。在挖掘目標(biāo)確定之后，就可以選擇挖掘算法。等待挖掘結(jié)果得出后，可能會出現(xiàn)無關(guān)或冗余的情況，也可能無法與用戶的要求相互匹配，那么不滿足要求的結(jié)果就必須剔除掉。按照用戶可視化的需求，所挖掘的結(jié)果應(yīng)當(dāng)通過轉(zhuǎn)化，成為用戶能夠理解的方法。這一過程就是挖掘結(jié)果的評估與解釋過程。

圖1　典型的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

2　油田企業(yè)信息處理中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

第一，在建立油田數(shù)據(jù)挖掘倉庫后，利用倉庫平臺，就可以開展數(shù)據(jù)的挖掘工作。在明確前提目標(biāo)之后，才可以認(rèn)識到數(shù)據(jù)挖掘?qū)τ谡w的重要性。針對油田的數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺，其目標(biāo)包含：如果事物偏離的常規(guī)，同時還發(fā)生了異常情況，就需要加以揭示。其中，單量異常變化、含水異常變化和超注欠注是油田存在的主要異常情況，通過聚類分析或者是分類分析，就可以對此做出詳細(xì)的分析。如此操作就可以發(fā)現(xiàn)泄漏、井號異常等問題，同時優(yōu)化運行參數(shù)，減少盜油犯罪行為的發(fā)生率，提供一個安全的油田正常運行環(huán)境；將事物與事物之間都存在的相互聯(lián)系與相互依賴的知識加以揭示。在油田數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺當(dāng)中，通過分析變量之間的聯(lián)系密切程度，就可以揭示各個事物之間的聯(lián)系，也可以分析數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，同時，基于數(shù)據(jù)觀測的基礎(chǔ)，在變量間建立依賴關(guān)系，其中可以選擇回歸分析、相關(guān)分析以及時間序列分析三種分析法；按照之前測得的數(shù)據(jù)結(jié)果，也可以在一定程度上推測未來數(shù)據(jù)。

第二，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，應(yīng)該將要達(dá)到的目標(biāo)，需要解決的問題一一明確。針對目標(biāo)，可以給出如下的定義：利用分類法或者是聚類法來分析異?，F(xiàn)象；利用相關(guān)分析、時間序列分析和回歸分析等挖掘數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，以此來分析各個變量對于油田生產(chǎn)可能產(chǎn)生的影響，從而將分散的數(shù)據(jù)融合，以便指導(dǎo)后續(xù)的生產(chǎn)；在油田生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)節(jié)實現(xiàn)信息化建設(shè)，這樣可以很好的積累歷史數(shù)據(jù)和生產(chǎn)經(jīng)營成果。在挖掘這一部分?jǐn)?shù)據(jù)背后的知識，并做出提出的過程中可以使用興趣模型，探索油田生產(chǎn)規(guī)律，從而預(yù)測油藏開發(fā)指標(biāo)和未來的生產(chǎn)情況等，這樣才可以提供依據(jù)，供后續(xù)生產(chǎn)方案的優(yōu)化和調(diào)整。

第三，在完成數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備之后，就可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的探索與模型的應(yīng)用等一系列的工作。建立數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)挖掘工作中的核心環(huán)節(jié)，在這一個模型中有效地集中了模糊聚類、統(tǒng)計分析、貝葉斯預(yù)測、關(guān)聯(lián)規(guī)則等各種數(shù)據(jù)挖掘算法，再通過多種建模方式的比較與綜合，就可以建立出數(shù)學(xué)模型。另外，數(shù)據(jù)分為校驗和訓(xùn)練兩方面的數(shù)據(jù)，在檢驗?zāi)Ｐ椭行枰?/p>

第四，針對油田的信息處理，在大量數(shù)據(jù)當(dāng)中選擇訓(xùn)練樣本，極有可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)方面的誤差，部分明顯的矛盾會對網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響，降低識別網(wǎng)絡(luò)的能力，所以，需要針對訓(xùn)練樣本進(jìn)行有效地篩選。篩選中可以利用剔除冗余和無關(guān)的方式，如果模式無法滿足用戶的需求，就需要重新的選取數(shù)據(jù)，換一種算法重新進(jìn)行數(shù)據(jù)的挖掘，或者是重新的設(shè)定數(shù)據(jù)挖掘參數(shù)值，應(yīng)用新數(shù)據(jù)變化方法。這樣，才可以合理地利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行油田企業(yè)的信息處理。

3　結(jié)語

總而言之，隨著時代的發(fā)展，越來越多的科學(xué)技術(shù)被應(yīng)用到各個行業(yè)的生產(chǎn)和日常的事物處理中。針對油田企業(yè)的信息處理，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的合理應(yīng)用，就可以很好地完善整體信息處理程序，讓油田企業(yè)更好地發(fā)展下去。所以，在今后的油田企業(yè)信息處理中，還應(yīng)該更進(jìn)一步研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，認(rèn)識到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠帶來什么、推動什么。

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TP391

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2016-06-03使用校驗數(shù)據(jù)，而模型參數(shù)求解則要利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)。將檢驗數(shù)據(jù)帶入已經(jīng)建立的模型中，是模型檢驗的核心任務(wù)，需要觀察模型的響應(yīng)情況，準(zhǔn)確的進(jìn)行模型評估，則需要通過模型與真實數(shù)據(jù)的相互比較來實現(xiàn)。如果準(zhǔn)確性比交叉，就需要通過新模型的建立，來重新探索數(shù)據(jù)，檢驗新模型。所以，檢驗?zāi)Ｐ汀⒔⒛Ｐ?、探索?shù)據(jù)就成為油田企業(yè)信息處理中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實際應(yīng)用需要反復(fù)操作的過程。