楊海軍

摘要：將油田開發(fā)地質(zhì)數(shù)據(jù)地理信息化，使靜態(tài)數(shù)據(jù)與動態(tài)數(shù)據(jù)能同時在一個框架中展現(xiàn)，以實現(xiàn)在對油井進行提產(chǎn)增能，油井轉(zhuǎn)注等油井管理決策中提供可視化圖層，突出井與井之間，井與區(qū)塊之間，區(qū)塊與區(qū)塊之間的數(shù)據(jù)特征。通過Web-GIS技術(shù)創(chuàng)建地理三維信息基礎(chǔ)，建立地面動態(tài)數(shù)據(jù)圖表展示，地下靜態(tài)數(shù)據(jù)為主、動態(tài)數(shù)據(jù)為輔的切片圖層展示形式，使油井開發(fā)模式精細化，共享化。同時可以對比分析油井的運作周期，各項措施的效果評價、隨著使用的頻次增多，系統(tǒng)自建油井狀態(tài)分析“專家?guī)臁?，提供了輔助性決策向?qū)Ш妥詣踊治龌A(chǔ)性數(shù)據(jù)，為今后“智能化油田”建設(shè)做了準備性工作。

關(guān)鍵詞：地理信息系統(tǒng)；數(shù)據(jù)可視化；油井數(shù)據(jù)輔助分析；智能化建設(shè)

中圖分類號：TP311? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）30-0063-03

開放科學（資源服務(wù)）標識碼（OSID）：

1 緒論

1.1 系統(tǒng)研究的背景及意義

隨著油田開發(fā)逐步深入，油井開發(fā)生產(chǎn)中會產(chǎn)生許多數(shù)據(jù)，其中包括地層的靜態(tài)數(shù)據(jù)，又有每天生產(chǎn)的動態(tài)數(shù)據(jù)或是由于各種因素引起的生產(chǎn)數(shù)據(jù)變化的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)量大且雜，無法清晰地分析出數(shù)據(jù)間的關(guān)系，對于油田開發(fā)生產(chǎn)來說具有一定的滯后性。

在采油廠油井數(shù)不斷增加的情況下，急需一種能快速識別油井數(shù)據(jù)關(guān)系的可視化工具，提高對油井的全面認識，以便對油井給出合理高效的措施方案，實現(xiàn)油田高效益穩(wěn)產(chǎn)、高質(zhì)量發(fā)展目標。

1.2 研究的目標及內(nèi)容

通過服務(wù)器獲取的數(shù)據(jù)，在后臺經(jīng)過一系列處理后，在前臺實現(xiàn)數(shù)據(jù)的圖表化、圖層化以及模型化，整體框架如圖1所示。

2 Web-GIS與油井數(shù)據(jù)的可視化集成

2.1 Web-GIS技術(shù)的實現(xiàn)

GIS系統(tǒng)（Geographic Information System）是一種存儲、兼容、分析、管理、顯示與應(yīng)用地理信息的計算機系統(tǒng)。它是基于C/S結(jié)構(gòu)的體系，一般有兩種實現(xiàn)方式：一是將數(shù)據(jù)存放在服務(wù)器上，系統(tǒng)以可執(zhí)行文件形式安裝在用戶終端上；二是整個系統(tǒng)存放在Web服務(wù)器上，用戶利用Web瀏覽器登錄服務(wù)器主頁進行操作[1]。

隨著互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展，基于Web服務(wù)器的GIS正逐步成為主流，因為它具有平臺獨立性，不需要在客戶端安裝，只要用戶能夠進行Web瀏覽，就可以運行系統(tǒng)，極大方便用戶使用體驗。所以，Web-GIS是Internet和www技術(shù)應(yīng)用于GIS開發(fā)的產(chǎn)物，是創(chuàng)新應(yīng)用GIS的一項新技術(shù)，它是全球化的客戶/服務(wù)器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，具有交互式、分布式、動態(tài)、跨平臺等特點，是圖形化的超媒體信息系統(tǒng)，Web-GIS讓GIS名副其實成為一種適合用戶使用的大眾化工具。

2.2 Web-GIS與數(shù)據(jù)可視化的關(guān)聯(lián)實現(xiàn)

2.3 油水井靜態(tài)數(shù)據(jù)可視化

2.3.1 各小層平面圖展示

通過上傳各個小層影像資料圖，Web-GIS中對應(yīng)GPS位置重組圖層次序，達到地下圖層可視化。對應(yīng)每口井的含水、波及范圍通過ArcGIS GeoAnalytics Server在后臺處理數(shù)據(jù)同步發(fā)布在geoserver中。

2.3.2 相帶圖分層展示

當用戶通過網(wǎng)頁地圖選擇到某口井時，自動從后臺獲取相關(guān)數(shù)據(jù)資源，并高亮周圍井位置，也可以通過Python在后臺識別各個層位連通情況，以數(shù)據(jù)形式返回前臺進行顯示。

2.3.3 測井解釋成果展示

測井在油氣勘探開發(fā)中具有十分重要的作用，測井資料是測井完成后形成的多種數(shù)據(jù)信息，是開展地層評價、研究油水變化規(guī)律、儲量計算等工作中的重要參考依據(jù)。

按常規(guī)測井來講：一般涉及的九條曲線分別是指三條巖性曲線（CAL，SP，GR）；三條孔隙度曲線（CNL，DEN，AC）；三條電阻率曲線（RT，RI，RXO），可以解決儲層劃分、孔隙度大小計算和油氣層識別等基本問題[2]。

根據(jù)曲線的波峰、波谷以及其他判斷標準來確定在地層多少米到多少米之間的地質(zhì)信息，判斷其是儲層還是非儲層，劃分油氣水層。比如在確定巖層孔隙度，識別巖性，對比地層、判斷氣層時，由于聲波在水中傳播的速度大于在石油中傳播的速度，而在石油中傳播的速度又大于在天然氣中的傳播速度，故巖石孔隙度中含有不同流體時，可以從聲波時差曲線上反映出，尤其在展示界面上更為明顯。利用python自動化分析儲層思路如圖2所示。

2.4 油水井動態(tài)數(shù)據(jù)可視化

油田油水井生產(chǎn)動態(tài)數(shù)據(jù)是油水井分析最重要的基礎(chǔ)，通過數(shù)據(jù)的整理可視化后，能使油水井狀態(tài)一目了然，提高分析人員的工作效率，提升管理水平。其數(shù)據(jù)的流向如圖3所示。

2.4.1 數(shù)據(jù)的可視化

油水井的生產(chǎn)數(shù)據(jù)可視化主要有產(chǎn)液量、沉沒度、含水率，而影響他們的因素主要有抽油機的工況、地層壓力、油套壓、電流等，如圖4所示。

同時也可以標注該井的其他狀態(tài)，比如某時段施工、油井轉(zhuǎn)注、井史等信息[3]。

在動態(tài)分析中，經(jīng)常進行單井的分析，包括產(chǎn)能分析、含水分析、動液面或者流壓分析，查詢的數(shù)據(jù)量多且繁雜。利用B/S的特性可以使操作人員在進行查詢時更加方便容易。比如進行產(chǎn)能原因的分析時，需要借助周圍水井的信息、相帶圖、井史、功圖等，數(shù)據(jù)自動化獲取及用戶操作流程如圖5所示。

3 系統(tǒng)框架體系設(shè)計

3.1 開發(fā)環(huán)境搭建

主要包括后端搭建、數(shù)據(jù)庫搭建、前端搭建三大部分，如圖6所示。

3.2 地理信息系統(tǒng)搭建

ArcMap構(gòu)建點、線、面等矢量或柵格要素，存儲至PostgreSQL數(shù)據(jù)庫，通過GeoServer發(fā)布服務(wù)，最主要的是架設(shè)在tomcat上的GeoServer發(fā)布三維圖層要素、創(chuàng)建存儲空間、調(diào)取數(shù)據(jù)庫中的文件內(nèi)容[4]。

3.3 微服務(wù)架構(gòu)的實現(xiàn)

要理解微服務(wù)，先要理解不是微服務(wù)的那些內(nèi)容，通常是指單體應(yīng)用，是將應(yīng)用程序的所有功能都打包成一個獨立的單元，以一個WAR包或JAR包存在。從單體應(yīng)用到微服務(wù)并不是一蹴而就的，這是一個逐漸演變的過程。

3.3.1 單體應(yīng)用

它的需求簡單，將所有功能模塊放在一個單一進程中，并且通過在不同的服務(wù)器上面復(fù)制這個單體進行擴展。如果需要改動功能，那么則需要重新部署整個單體應(yīng)用。

3.3.2 微服務(wù)架構(gòu)

微服務(wù)是一種分布式系統(tǒng)解決方案，它把一個完整的系統(tǒng)拆分為多個高內(nèi)聚、低耦合的小的子系統(tǒng)，每個子系統(tǒng)可以獨立運行和升級，并且這些子系統(tǒng)還可以協(xié)同工作，它的特點就是小而獨立。

微服務(wù)架構(gòu)的核心目標就是把復(fù)雜的問題簡單化。如果需要改動功能，只需要重新部署修改的功能模塊那個微服務(wù)。每一個功能模塊都是可獨立替換和獨立維護的軟件單元，完全體現(xiàn)了高可復(fù)用性、高可維護性、高可擴展性。

微服務(wù)架構(gòu)還有一個技術(shù)之外的好處就是它使整個系統(tǒng)的分工更加明確，責任更加清晰，每個人專心負責為其他人提供更好的服務(wù)。在單體應(yīng)用的時代，公共的業(yè)務(wù)功能經(jīng)常沒有明確的歸屬。

4 系統(tǒng)功能設(shè)計與實現(xiàn)

4.1 Python自動化識別連通井

通過基本的圖像處理、存儲和處理大型矩陣、數(shù)據(jù)繪圖包，對相帶圖進行統(tǒng)一灰度處理，python獲取圖片的二維矩陣值，根據(jù)井連通的要求對矩陣進行灰度變換處理，輸出符合條件的周圍井，建立連通關(guān)系。

4.2 Hadoop大數(shù)據(jù)分析

Hadoop是為了大數(shù)據(jù)的發(fā)展應(yīng)運而生的，是一個分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，主要用于海量數(shù)據(jù)的存儲與分析，它最重要的兩部分就是HDFS和MapReduce。HDFS是hadoop特有的分布式文件存儲系統(tǒng)，HDFS具有高度的容錯能力，可以部署在低成本硬件上，同時支持巨量數(shù)據(jù)的讀寫，基本單位為GB，它是Hadoop的核心。MapReduce是面向大數(shù)據(jù)并行處理的計算模型、框架和平臺，它在油田生產(chǎn)數(shù)據(jù)處理方面具有獨特優(yōu)勢[5]。比如：如果想統(tǒng)計一個采油廠十年來每口井的產(chǎn)液數(shù)據(jù)、產(chǎn)油數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)思路就是遍歷每口井，累加數(shù)值，這樣不但計算量極大，所需時間長，難以實現(xiàn)用戶快速獲取信息的需求；或者是多線程并行統(tǒng)計，需要自己同步線程之間的信息，防止多次統(tǒng)計，實現(xiàn)較為困難。通過MapReduce便可以解決上述問題，實現(xiàn)Map和Reduce函數(shù)，類似于es6語法中的map和reduce方法。

4.3 人工智能專家系統(tǒng)練習庫

通過用戶的不斷使用，針對每次對井的不同情況的處理以及處理后井的變化情況、其他變量，將其數(shù)據(jù)存儲至HDFS中，以實現(xiàn)今后對油水井診斷-分析-決策的算法研究。

5 結(jié)論

5.1 核心設(shè)計與應(yīng)用

二是油水井生產(chǎn)數(shù)據(jù)的可視化。數(shù)據(jù)的來源主要有紙質(zhì)文檔和數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，通過python的手段提取數(shù)據(jù)，利用豐富的charts表現(xiàn)形式將數(shù)據(jù)清晰地展現(xiàn)出相應(yīng)的走勢及規(guī)律。

三是數(shù)據(jù)的儲存與分析。油水井每一次的措施原因分析都是非常難得的數(shù)據(jù)寶藏，將每一次的分析都記錄下來，與措施井的前后效果或是地層的分析類型的準確度相結(jié)合起來，通過先進的方式進行存儲，那么以后再次遇到相類似的情況時，可以快速地查詢到推薦的解決方案或是參數(shù)設(shè)定，提供參考價值。

5.2 作用與預(yù)期效果

油田開發(fā)中有關(guān)油水井的各項數(shù)據(jù)，對于油水井的治理決策有著至關(guān)重要的作用。通過信息整合，當查詢一口井時，其相應(yīng)的全部信息都自動地展現(xiàn)在用戶面前，可以極大地減少查詢信息的時間，更加專注于油水井本身的狀況分析。同時，油水井的分析治理等決策數(shù)據(jù)也是一種寶貴的資源，通過分布式的存儲技術(shù)，將其安全長久地保存，通過使用數(shù)據(jù)分析手段將其特征值建立起對應(yīng)關(guān)系，對類似井可以提供參考方案，為油田高質(zhì)量高效益發(fā)展提供數(shù)據(jù)支撐。

參考文獻：

[1] 張冬明.GIS在辦公服務(wù)系統(tǒng)中應(yīng)用模式初探[J]. 四川測繪，2001（3）： 102-104.

[2] 徐守余.SQ油田低阻油氣層測井綜合解釋及評價[J].石油勘探與開發(fā)，2000，27（6）：74-76.

[3] 李奇石.基于WebGIS的油田開發(fā)數(shù)據(jù)查詢平臺的設(shè)計與實現(xiàn)[D].大慶：大慶石油學院，2007.

[4] 吳信榮.基于GIS的油田管理信息系統(tǒng)的研制[J].江漢石油學院學報，2004，26（2）：151-152，181.

[5] 姜彬.油氣藏綜合信息集成與展示系統(tǒng)的研制和開發(fā)[D].大慶：大慶石油學院，2008.

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