孫曉萍

[摘 要] 近幾年，隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，油田企業(yè)陸續(xù)開(kāi)展智能油田建設(shè)工作，油田生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)等信息化、自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集工作也逐漸受到重視。在當(dāng)前國(guó)際油價(jià)持續(xù)下跌的形勢(shì)下，油田企業(yè)如何借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)隱藏的價(jià)值，提高油田生產(chǎn)過(guò)程中各項(xiàng)數(shù)據(jù)的利用率，實(shí)現(xiàn)以數(shù)據(jù)找油，以數(shù)據(jù)指導(dǎo)油田生產(chǎn)的智能化發(fā)展目標(biāo)，是當(dāng)前油田企業(yè)降本增效的重要途徑，亟待思考。基于此，本文以油田大數(shù)據(jù)概念為切入點(diǎn)，立足企業(yè)實(shí)際構(gòu)建了大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)及體系，接著詳細(xì)分析了大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在油田生產(chǎn)中的應(yīng)用研究，并闡述了大數(shù)據(jù)在石油行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景，最后對(duì)加強(qiáng)油田云大數(shù)據(jù)應(yīng)用建設(shè)進(jìn)行了暢想。以期能夠?qū)崿F(xiàn)開(kāi)源節(jié)流，助力油田企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)效，提高經(jīng)濟(jì)效益。

[關(guān)鍵詞] 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)；油田生產(chǎn)；應(yīng)用

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2019. 09. 077

[中圖分類(lèi)號(hào)] TP315 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 1673 - 0194（2019）09- 0171- 02

0 引 言

隨著油田智能化建設(shè)工作的持續(xù)推進(jìn)，油田生產(chǎn)過(guò)程逐漸向數(shù)字化、信息化以及自動(dòng)化方向發(fā)展。油田生產(chǎn)是一個(gè)極為復(fù)雜的過(guò)程，包括采油、油氣分離、注水、儲(chǔ)備、運(yùn)輸?shù)榷鄠€(gè)環(huán)節(jié)，并產(chǎn)生了采油、地面工程的生產(chǎn)、作業(yè)等多種類(lèi)型的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋面廣，數(shù)量巨大。因此，探討大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在油田生產(chǎn)中的具體應(yīng)用，能夠推動(dòng)油田生產(chǎn)智能化建設(shè)進(jìn)程的加快，實(shí)現(xiàn)油田生產(chǎn)數(shù)字化診斷、預(yù)測(cè)與優(yōu)化，進(jìn)而降低油田生產(chǎn)成本，提高經(jīng)濟(jì)效益，并為油田企業(yè)決策提供可靠依據(jù)。

1 油田大數(shù)據(jù)相關(guān)概述

1.1 油田數(shù)據(jù)特點(diǎn)

油田在生產(chǎn)過(guò)程中所積累和產(chǎn)生的數(shù)據(jù)具有如下特點(diǎn)：第一，產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)且數(shù)據(jù)之間具有較強(qiáng)的耦合性。油田生產(chǎn)過(guò)程中數(shù)據(jù)采集頻率大，數(shù)據(jù)重復(fù)冗余現(xiàn)象較為頻繁，系統(tǒng)參數(shù)之間相互影響性較大；第二，油田生產(chǎn)系統(tǒng)穩(wěn)定性較弱，油田生產(chǎn)過(guò)程中采集數(shù)據(jù)易受工業(yè)噪聲污染；第三，數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣，數(shù)據(jù)形態(tài)迥異。油田生產(chǎn)過(guò)程中油壓、溫度、產(chǎn)量、注水量以及機(jī)械設(shè)備等相關(guān)參數(shù)在不同時(shí)間段所呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)均不相同；第四，數(shù)據(jù)缺乏完整性。由于數(shù)據(jù)記錄的不及時(shí)易導(dǎo)致數(shù)據(jù)出現(xiàn)丟失；第五，油田生產(chǎn)作業(yè)的不確定性使得系統(tǒng)工作狀態(tài)存在變數(shù)，或呈正常工作狀態(tài)，或呈故障狀態(tài)。以上這些油田數(shù)據(jù)特點(diǎn)，若是采取以往傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)體系平臺(tái)難以獲得真實(shí)、全面、可靠的數(shù)據(jù)，也就無(wú)法最大化地發(fā)揮出這些數(shù)據(jù)所隱藏的價(jià)值信息。

1.2 油田大數(shù)據(jù)的處理流程

借助大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)油田生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)的處理流程是：收集信息—提取數(shù)據(jù)—分析數(shù)據(jù)（找到數(shù)據(jù)價(jià)值規(guī)律）—建立預(yù)測(cè)模型—對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行可視化處理—驗(yàn)證結(jié)果—數(shù)據(jù)評(píng)估[1]。

2 大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)體系構(gòu)架研究

油田企業(yè)要想滿足實(shí)際的生產(chǎn)應(yīng)用，就必須要構(gòu)建一個(gè)高效的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，該平臺(tái)可以包括數(shù)據(jù)收集平臺(tái)、數(shù)據(jù)分布存儲(chǔ)平臺(tái)、大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)以及大數(shù)據(jù)展示平臺(tái)四個(gè)體系結(jié)構(gòu)。第一板塊是數(shù)據(jù)收集平臺(tái)，主要是對(duì)油田生產(chǎn)過(guò)程中所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)整合，然后將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適合模型分析的數(shù)據(jù)形式，進(jìn)而收取可靠的數(shù)據(jù)樣本。第二板塊是數(shù)據(jù)分布存儲(chǔ)平臺(tái)，主要是對(duì)第一板塊轉(zhuǎn)化的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行匯總、建模、分析，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)。該板塊的功能類(lèi)似于現(xiàn)實(shí)生活中的貨物倉(cāng)庫(kù)，也稱(chēng)之為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。第三板塊是大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。利用大數(shù)據(jù)建模工具以及算法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，挖掘其隱藏的價(jià)值功能，同時(shí)利用大數(shù)據(jù)分析軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)處理，最后生成預(yù)測(cè)結(jié)果，為油田企業(yè)生產(chǎn)提供決策性依據(jù)。第四板塊是數(shù)據(jù)展示平臺(tái)，主要是借助建模方法將數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理，并生成具體的數(shù)據(jù)報(bào)告，以此來(lái)實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。

3 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在油田生產(chǎn)中的應(yīng)用研究

3.1 對(duì)異常井進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別

在油田企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，異常井是影響油田產(chǎn)量的重要因素之一，隨著時(shí)代的不斷進(jìn)步，越來(lái)越多的油田企業(yè)開(kāi)始重視異常井的管理工作。以往，主要采用人工排除方法來(lái)識(shí)別異常井，需要翻閱大量的油田生產(chǎn)資料，經(jīng)過(guò)復(fù)雜的認(rèn)定環(huán)節(jié)，方可判定異常井的存在。這種人工方式需要消耗大量的人力和物力，且發(fā)現(xiàn)周期較長(zhǎng)，對(duì)油田產(chǎn)量的影響較為持久，無(wú)法及時(shí)制定應(yīng)對(duì)措施。借助大數(shù)據(jù)挖掘和聚類(lèi)分析技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)識(shí)別異常井，主要判斷指標(biāo)是：油井當(dāng)天產(chǎn)量與上月同期產(chǎn)量相比出現(xiàn)較大波動(dòng)，且波動(dòng)趨勢(shì)超出正常范圍就可判定為異常井，同時(shí)排除作業(yè)井、調(diào)開(kāi)井、停電井等，通過(guò)ASP.NET技術(shù)進(jìn)行算法編譯，采用系統(tǒng)構(gòu)架B/S模式進(jìn)行發(fā)布[2]。該種大數(shù)據(jù)分析技術(shù)已經(jīng)在油田生產(chǎn)中應(yīng)用較為廣泛，能夠快速識(shí)別出異常井，提高了油田生產(chǎn)管理工作效率，為進(jìn)一步診斷和制定措施爭(zhēng)取了更多的時(shí)間。

3.2 對(duì)異常井進(jìn)行智能診斷

在油田日常生產(chǎn)工作中，異常井診斷是其中一項(xiàng)極為重要的工作內(nèi)容，對(duì)油田生產(chǎn)和管理人員造成了強(qiáng)烈的困擾。當(dāng)前，很多油田在異常井診斷上依舊采用的是人工診斷的方式，這種方式以油田業(yè)務(wù)人員的經(jīng)驗(yàn)為主，診斷率和診斷效果得不到有效保障，與實(shí)際情況相差甚遠(yuǎn)，可能會(huì)導(dǎo)致措施制定偏差情況的出現(xiàn)，最終對(duì)單井生產(chǎn)量產(chǎn)生較大的影響。而利用灰度圖像處理技術(shù)能夠結(jié)合油田實(shí)際情況，建立油井特征工圖庫(kù)，通過(guò)將當(dāng)前實(shí)際功圖與油田本身的特征工圖進(jìn)行對(duì)比分析，系統(tǒng)就會(huì)對(duì)油井的工作情況進(jìn)行自動(dòng)判斷。工況的表現(xiàn)形式多樣，因此會(huì)導(dǎo)致油井工圖出現(xiàn)多種情況，此時(shí)就可以借助因子分析法來(lái)分析因子的變動(dòng)情況，同時(shí)建立和完善參數(shù)因子診斷數(shù)據(jù)庫(kù)，并從數(shù)據(jù)庫(kù)中搜索相關(guān)的因子指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比分析，從而確定具體的異常原因。

3.3 科學(xué)制定間抽井開(kāi)關(guān)計(jì)劃

隨著油田生產(chǎn)、開(kāi)發(fā)作業(yè)進(jìn)入油田產(chǎn)量遞減階段，在這個(gè)階段由于油田開(kāi)發(fā)時(shí)間的延長(zhǎng)，地下剩余油量不斷減少，油藏能量被不斷消耗，導(dǎo)致出現(xiàn)油井出現(xiàn)供液不足的情況，對(duì)這類(lèi)井我們就稱(chēng)之為間抽井，即間歇性出油的井。目前，在油田開(kāi)發(fā)后期階段，對(duì)于下月間抽井開(kāi)關(guān)井計(jì)劃的制定多是由人為定制，其合理性還有待進(jìn)一步考證和完善。因此，油田企業(yè)當(dāng)務(wù)之急是如何實(shí)現(xiàn)間抽井開(kāi)關(guān)時(shí)間的自動(dòng)化控制，以此來(lái)實(shí)現(xiàn)開(kāi)源節(jié)流，節(jié)能減排的目的[3]。對(duì)此，就可以采取大數(shù)據(jù)因子分析和回歸分析法，對(duì)間抽井開(kāi)關(guān)時(shí)間的影響因素進(jìn)行收集和分析，通過(guò)建立分析預(yù)測(cè)模型對(duì)動(dòng)液面、沉沒(méi)度、液面上升速度等因素進(jìn)行分析，從而得出模型曲線，為相關(guān)人員制定開(kāi)關(guān)時(shí)間提供決策依據(jù)。

3.4 合理預(yù)測(cè)油井清結(jié)蠟時(shí)間

當(dāng)前，油田企業(yè)在油井清蠟上大多采取的是每口油井一月清洗一次的方式，嚴(yán)格按照人工制定技術(shù)進(jìn)行，這種方式存在很多問(wèn)題，比如一些油井尚未結(jié)蠟卻已經(jīng)被清洗，而有的油井已經(jīng)結(jié)蠟卻清洗不及時(shí)，這樣不僅事倍功半，造成人力物力資源的浪費(fèi)，同時(shí)還會(huì)對(duì)油田的產(chǎn)量以及生產(chǎn)效率產(chǎn)生負(fù)面影響。對(duì)油井結(jié)蠟周期、清蠟方式、清蠟用量以及油井實(shí)際情況等數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，并利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行分析，從而構(gòu)建出相對(duì)科學(xué)合理的油井結(jié)蠟清蠟?zāi)Ｐ?，接著利用回歸分析法對(duì)建立模型曲線方程并進(jìn)行結(jié)果預(yù)測(cè)，從而得出油井結(jié)蠟的具體時(shí)間，并推算出油井結(jié)蠟周期[4]。為油井清結(jié)蠟工作的有序開(kāi)展提供了可靠的數(shù)據(jù)支撐，有利于油田生產(chǎn)精細(xì)化管理的進(jìn)一步落實(shí)和發(fā)展。

4 大數(shù)據(jù)技術(shù)在石油行業(yè)的應(yīng)用前景分析

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)與我國(guó)石油行業(yè)的不斷發(fā)展，在油田開(kāi)發(fā)生產(chǎn)過(guò)程中應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)具有十分深遠(yuǎn)的意義。通過(guò)對(duì)油田開(kāi)采時(shí)累積的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度的分析，能夠幫助油田企業(yè)更加精準(zhǔn)、快速地開(kāi)發(fā)油田，降低油田生產(chǎn)成本，增強(qiáng)油田鉆井的安全性，提高油井產(chǎn)量?？梢?jiàn)，大數(shù)據(jù)在油田生產(chǎn)領(lǐng)域發(fā)揮著巨大功效。

4.1 大數(shù)據(jù)在油田勘探中的應(yīng)用

借助大數(shù)據(jù)模式識(shí)別技術(shù)在油田探測(cè)中能夠獲得更加全面的數(shù)據(jù)庫(kù)。

4.2 大數(shù)據(jù)在油田開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用

借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能夠幫助油田企業(yè)對(duì)油田開(kāi)發(fā)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行可行性分析，包括地理空間信息、周?chē)h(huán)境信息、油田相關(guān)信息等，這些信息數(shù)據(jù)能夠?yàn)橛吞锲髽I(yè)智能開(kāi)發(fā)油田提供科學(xué)的數(shù)據(jù)支撐，從而提高企業(yè)在行業(yè)中的競(jìng)爭(zhēng)力。

4.3 大數(shù)據(jù)在油田鉆井中的應(yīng)用

除了根據(jù)當(dāng)前現(xiàn)有的數(shù)據(jù)對(duì)油田鉆井工作進(jìn)行監(jiān)測(cè)和發(fā)出告警外，借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能夠獲得基于多個(gè)條件異常或預(yù)測(cè)鉆井的可行性分析，真正實(shí)現(xiàn)“油田鉆井大數(shù)據(jù)”[5]。

4.4 大數(shù)據(jù)在油田生產(chǎn)作業(yè)中的應(yīng)用

對(duì)于油田企業(yè)而言，提高油田開(kāi)采量是其重要目標(biāo)，借助大數(shù)據(jù)可以同時(shí)對(duì)地震、鉆井以及生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析，同時(shí)將地層油氣的儲(chǔ)存情況真實(shí)快速地反饋給相關(guān)工程師，從而為后續(xù)油田生產(chǎn)作業(yè)計(jì)劃的實(shí)施提供可靠的數(shù)據(jù)支持。

4.5 大數(shù)據(jù)在油田維護(hù)中的應(yīng)用

預(yù)測(cè)性維護(hù)理念對(duì)于油田企業(yè)而言并不陌生，但是在實(shí)際的工作開(kāi)展過(guò)程中卻并沒(méi)有將這一理念落到實(shí)處。通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)τ吞锷a(chǎn)過(guò)程中涉及的壓力、體積以及溫度等因素進(jìn)行分析，并與之前存在的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化預(yù)測(cè)，從而確保油田維護(hù)工作精準(zhǔn)、快速、有序開(kāi)展。

5 結(jié) 語(yǔ)

總而言之，油田生產(chǎn)是一個(gè)極為復(fù)雜的過(guò)程，包括采油、油氣分離、注水、儲(chǔ)備、運(yùn)輸?shù)榷鄠€(gè)環(huán)節(jié)，并產(chǎn)生了采油、地面工程的生產(chǎn)、作業(yè)等多種類(lèi)型的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋面廣，數(shù)量巨大?；谟吞锷a(chǎn)過(guò)程中復(fù)雜的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，對(duì)油田大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)體系構(gòu)架進(jìn)行了研究，同時(shí)分析了大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在油田生產(chǎn)中的具體應(yīng)用，可以看出在油田生產(chǎn)作業(yè)進(jìn)行過(guò)程中，應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能夠?qū)Ξ惓＞M(jìn)行自動(dòng)識(shí)別、對(duì)異常井進(jìn)行智能診斷，同時(shí)能科學(xué)制定間抽井開(kāi)關(guān)計(jì)劃、合理預(yù)測(cè)油井清結(jié)蠟時(shí)間，以期能夠?qū)崿F(xiàn)開(kāi)源節(jié)流，助力油田企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)效。

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