宋揚(yáng)

摘要：油田企業(yè)的生產(chǎn)任務(wù)艱巨，極端惡劣的生產(chǎn)條件、復(fù)雜的生產(chǎn)工藝使得在油田生產(chǎn)作業(yè)中，面臨著較大的技術(shù)選擇、管理操作難題。隨著油田行業(yè)的發(fā)展變革，各個企業(yè)越發(fā)重視生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)采集和利用，只有做好了數(shù)據(jù)分析，才可發(fā)揮數(shù)據(jù)價值，將數(shù)據(jù)應(yīng)用于生產(chǎn)決策中。但因為油田企業(yè)的生產(chǎn)流程繁多，產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的海量性決定了采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的必要性，基于此，重點(diǎn)分析了在油田生產(chǎn)中大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用，可提升生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)利用水平。

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

一、前言

油田行業(yè)關(guān)乎國家經(jīng)濟(jì)命脈，在技術(shù)不斷發(fā)展的過程中，各個油田企業(yè)為擴(kuò)大其生產(chǎn)規(guī)模，提高產(chǎn)能和效益，不可忽視生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)管理。絕大多數(shù)的油田企業(yè)，在現(xiàn)階段都轉(zhuǎn)變了其生產(chǎn)方式，生產(chǎn)流程呈現(xiàn)出高度的銜接性，再加上信息技術(shù)等現(xiàn)代化技術(shù)的應(yīng)用，使得油田生產(chǎn)的信息化越發(fā)明顯，伴隨著生產(chǎn)作業(yè)的持續(xù)推進(jìn)，信息系統(tǒng)內(nèi)同步集成了大量的信息，只有通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將這些數(shù)據(jù)加以篩選與整合，才可在生產(chǎn)作業(yè)中發(fā)揮數(shù)據(jù)資源的價值，為油田企業(yè)創(chuàng)造更大的效益[1]。

二、油田數(shù)據(jù)特點(diǎn)

隨著油田生產(chǎn)的日漸復(fù)雜化，在各項生產(chǎn)任務(wù)的實施過程中同步產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，只有將這些數(shù)據(jù)充分應(yīng)用起來，才能夠輔助決策，使得油田企業(yè)可立足于相應(yīng)的數(shù)據(jù)，開展工藝調(diào)整、流程優(yōu)化。就當(dāng)下各個油田企業(yè)的實際情況來看，其數(shù)據(jù)主要表現(xiàn)出以下幾個方面的突出特點(diǎn)：（1）數(shù)據(jù)總量龐大，不同數(shù)據(jù)之間有著較強(qiáng)的耦合性，油田生產(chǎn)的工藝流程繁多，在每個環(huán)節(jié)都會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)種類多且數(shù)量龐大，其中存在著很多的冗余數(shù)據(jù)，不同數(shù)據(jù)之間存在著緊密的聯(lián)系，數(shù)據(jù)處理困難；（2）數(shù)據(jù)完整性和準(zhǔn)確性可能會受到諸多因素的影響，油田生產(chǎn)的環(huán)境條件復(fù)雜且多變，在整個的生產(chǎn)過程中，環(huán)境條件可能會干擾數(shù)據(jù)的采集，采集到的數(shù)據(jù)與實際可能存在一定的偏差，部分錯誤數(shù)據(jù)無法被直接利用起來；（3）數(shù)據(jù)類型多且形態(tài)差異明顯，如油壓、溫度、產(chǎn)量、注水量等數(shù)據(jù)。正是因為在油田生產(chǎn)中數(shù)據(jù)的這些特征，使得在油田企業(yè)內(nèi)部不能再采用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理方法，而應(yīng)該將大數(shù)據(jù)技術(shù)充分應(yīng)用起來，以篩選出有價值的數(shù)據(jù)。

三、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的類型

（一）抽取及預(yù)處理技術(shù)

在大數(shù)據(jù)分析技術(shù)中，包含的技術(shù)類型相對較多，其中，數(shù)據(jù)抽取僅僅是一個方面，這一技術(shù)的本質(zhì)是要將各種類型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為單一結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，以保障后續(xù)處理的便捷性，經(jīng)由數(shù)據(jù)抽取技術(shù)的使用，存在時空差異的數(shù)據(jù)，表達(dá)方式具有一致性，形成了標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化的自然語言。關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理，數(shù)據(jù)清洗技術(shù)的應(yīng)用相對較多，這些技術(shù)可進(jìn)行數(shù)據(jù)完整性、異常的檢查，如果發(fā)現(xiàn)存在數(shù)據(jù)錯誤的情況，可立即手動替換；數(shù)據(jù)變換是采取一些特殊的方式，將原始數(shù)據(jù)替換為可挖掘數(shù)據(jù)，從而在后續(xù)的工作中實現(xiàn)這些數(shù)據(jù)的使用。

（二）分析技術(shù)

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)中囊括的技術(shù)類型較多，隨著人們對大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的日漸重視，這些技術(shù)得到了越來越普遍的應(yīng)用，因子分析指的是通過少量因子來展示多個指標(biāo)與因素之間所存在的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，經(jīng)由這種關(guān)聯(lián)關(guān)系的建設(shè)，可使得在聯(lián)系密切的變量歸類環(huán)節(jié)，將每類變量都作為一個因子，用少量的因子反映大量的信息?；貧w分析將一組數(shù)據(jù)作為研究對象，揭示的是一個變量與其他變量之間的關(guān)系，經(jīng)由這種關(guān)系的把握，也就可理清不同變量之間的相互依存性，找到其中的內(nèi)在規(guī)律。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)越發(fā)引起了人們的重視，且此項技術(shù)的應(yīng)用范圍顯著擴(kuò)大，經(jīng)由數(shù)據(jù)挖掘的使用，可從海量的數(shù)據(jù)中提取出有價值的數(shù)據(jù)，剔除其中的無用數(shù)據(jù)[2]。

（三）數(shù)據(jù)預(yù)測技術(shù)

數(shù)字化油田下，數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用必不可少，為形成完善的數(shù)據(jù)采集、存儲、收集和利用體系，在企業(yè)內(nèi)部需構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)平臺，在該平臺內(nèi)整合數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)中也包含了數(shù)據(jù)預(yù)測技術(shù)，此項技術(shù)的應(yīng)用可通過前期的數(shù)據(jù)分析，來把握數(shù)據(jù)變動的內(nèi)在規(guī)律，進(jìn)而開展未來數(shù)據(jù)趨向的預(yù)測和判定，經(jīng)由數(shù)據(jù)預(yù)測，油田作業(yè)人員可根據(jù)數(shù)據(jù)未來的發(fā)展趨向，開展生產(chǎn)調(diào)整與控制，減少生產(chǎn)事故的出現(xiàn)。

（四）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換

在油田經(jīng)營生產(chǎn)活動中會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)信息，而相關(guān)數(shù)據(jù)資料呈現(xiàn)出不同的規(guī)律特征，在油田生產(chǎn)過程中，各類鉆機(jī)、鉆井?dāng)?shù)據(jù)信息呈現(xiàn)出動態(tài)變化的特征，而相關(guān)參數(shù)在不同溫度環(huán)境以及外部因素的影響下也會呈現(xiàn)出不同的變化規(guī)律，在對相關(guān)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行管理控制期間，油田企業(yè)應(yīng)當(dāng)將各類數(shù)據(jù)資料進(jìn)行有效解讀、轉(zhuǎn)換，將其轉(zhuǎn)變?yōu)榭闪炕⒖煞治龅臄?shù)據(jù)信息，之后再將相關(guān)數(shù)據(jù)資料帶入到分析模型中，完成對油田生產(chǎn)活動更加科學(xué)高效地預(yù)測分析，實現(xiàn)對其中各項信息要素綜合全面地控制。

四、大數(shù)據(jù)分析平臺體系構(gòu)架

當(dāng)下的油田企業(yè)生產(chǎn)中，為實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的高效利用，每個油田企業(yè)都需要立足于自身的生產(chǎn)特點(diǎn)，開展大數(shù)據(jù)分析平臺的建設(shè)。根據(jù)行業(yè)內(nèi)的規(guī)定，所建設(shè)的大數(shù)據(jù)分析平臺中，應(yīng)包含數(shù)據(jù)收集、分布存儲、分析、展示四個模塊，在數(shù)據(jù)收集體系中，主要負(fù)責(zé)的是油田生產(chǎn)中一切數(shù)據(jù)的采集，可在這一模塊實現(xiàn)各種類型的數(shù)據(jù)整合，在經(jīng)由整合后，進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為與模型分析要求相一致的數(shù)據(jù)形式，得到較為完整的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分布存儲模塊負(fù)責(zé)的是對前期轉(zhuǎn)化而來的數(shù)據(jù)匯總、建模、分析與存儲，經(jīng)由一系列專業(yè)化處理后所得到的數(shù)據(jù)，被存儲于數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)；大數(shù)據(jù)分析模塊中，經(jīng)由建模工具、算法的使用，可對前期數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的各種數(shù)據(jù)開展整合，可從中挖掘出潛在的數(shù)據(jù)價值，最終利用專業(yè)的數(shù)據(jù)分析軟件，將各種的數(shù)據(jù)加以歸類；數(shù)據(jù)展示部分，可通過各種的建模方式，將最終的數(shù)據(jù)結(jié)果以可視化的方式呈現(xiàn)出來[3]。

五、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在油田生產(chǎn)中的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在油田生產(chǎn)活動中的應(yīng)用可對油田生產(chǎn)過程中的鉆井故障異常問題現(xiàn)有效管理控制，同時結(jié)合大數(shù)據(jù)分析技術(shù)也能夠在油田生產(chǎn)過程中對其中的各項非線性的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行更加科學(xué)有效地控制，而利用相應(yīng)的人工智能系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)也能夠在生產(chǎn)管理活動中對其中的故障隱患問題進(jìn)行實時高效地調(diào)整，幫助工作人員制定出更加科學(xué)合理的抽進(jìn)抽油計劃，并且完成油井的清洗管控。除此之外，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)也能夠建設(shè)生產(chǎn)經(jīng)營管理系統(tǒng)，對人員管理、流程管理、細(xì)節(jié)管理、設(shè)備管理進(jìn)行更加科學(xué)有效地管控，并且還可以建立起相應(yīng)的數(shù)據(jù)應(yīng)用機(jī)構(gòu)，為油田生產(chǎn)活動的開展提供專項的數(shù)據(jù)信息支撐，確保油田經(jīng)營生產(chǎn)活動能夠正常有效地進(jìn)行。

（一）自動篩選異常井

在當(dāng)下技術(shù)不斷進(jìn)步的過程中，在很多油田企業(yè)中，都通過信息技術(shù)的應(yīng)用實現(xiàn)了異常井的自動識別與篩選，在傳統(tǒng)的工作中，異常井的篩選工作多是由人工來完成，負(fù)責(zé)此項工作的相關(guān)人員必須要對油田生產(chǎn)的各種數(shù)據(jù)加以專業(yè)化分析，從中提取出有價值的信息，發(fā)現(xiàn)異常井的相關(guān)數(shù)據(jù)，這種人工方式下，對于人員的專業(yè)素質(zhì)要求非常高，因為絕大多數(shù)工作都是由人力來完成的，工作效率相對較低，且很難保障篩選的準(zhǔn)確度。在大數(shù)據(jù)分析技術(shù)陸續(xù)出現(xiàn)并應(yīng)用的過程中，可在異常井的篩選過程中采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，發(fā)揮數(shù)據(jù)分析技術(shù)的優(yōu)勢，提高識別效率的同時也可保障識別準(zhǔn)確度。

（二）自動診斷異常井

傳統(tǒng)的條件下，油田企業(yè)關(guān)于異常井的診斷，更多地以人工診斷為主，為得到準(zhǔn)確的診斷結(jié)果，對參與到診斷工作中的相關(guān)人員，有著極為嚴(yán)苛的專業(yè)要求，且要有豐富的經(jīng)驗，只有這樣，才能夠開展相對準(zhǔn)確的診斷工作，但一旦在油田企業(yè)內(nèi)部缺乏這一方面的人才，或者人才專業(yè)素質(zhì)不夠、經(jīng)驗少，可能會導(dǎo)致異常井的診斷困難。經(jīng)由大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在異常井診斷中的應(yīng)用，可提高診斷速率，且準(zhǔn)確度較高，但在利用大數(shù)據(jù)分析開展診斷工作時，需引入圖像處理技術(shù)，根據(jù)油井的具體情況，建立當(dāng)油井處于正常運(yùn)行狀態(tài)下時的工作圖庫，采集關(guān)于異常井的全部信息，對比異常井工作圖與正常工作圖的區(qū)別，最后經(jīng)由系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)分析，也就可得到異常井的診斷結(jié)果，整個診斷過程中，絕大多數(shù)的工作都是由數(shù)據(jù)系統(tǒng)自動完成的，人工參與的環(huán)節(jié)少，因為自動化和智能化程度偏高，診斷的效率較高。

（三）制定間抽井抽油計劃

對間抽井來說，在抽油計劃的制定過程中，需要由專業(yè)人員來完成，根據(jù)對油井情況的全面掌握，制定最為可行的計劃，這種人工計劃制定的方式，往往很難考慮到全部的因素，所制定的抽油計劃中，可能存在一定的不合理之處。現(xiàn)階段，關(guān)于間抽井抽油工作，也可采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，通過此項技術(shù)，可改變原先的工作方式，經(jīng)由智能化控制模塊的構(gòu)建，利用大數(shù)據(jù)分析中的因子分析技術(shù)，能夠利用相應(yīng)的數(shù)據(jù)和信息，實現(xiàn)對間抽井儲油量的科學(xué)預(yù)測，建立相符合的預(yù)測模型，在該模型的輔助下得到關(guān)于油井的液面位置、上升高度信息，根據(jù)預(yù)測中所得到的這些數(shù)據(jù)，制定最為科學(xué)的抽油計劃，選擇間抽井開關(guān)時間[4]。

（四）規(guī)劃油井清洗工作

在油井生產(chǎn)作業(yè)的進(jìn)行中，清洗也是重要的工作環(huán)節(jié)，在很多的油田企業(yè)中，油井清理工作存在著各種的問題，根據(jù)實際經(jīng)驗，最為理想的情況下，油井的清洗頻次應(yīng)至少為一月一次，只有做好了清洗工作，才可維持正常的采油工作。在部分油田企業(yè)的油井清洗，采用的是人工清洗計劃制定的方式，這種人工制定的方式下，在計劃的很多方面，很難考慮全方位的因素，如果可以將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用于油井清洗工作，大數(shù)據(jù)分析模塊能夠?qū)τ途逑吹臍v史數(shù)據(jù)、當(dāng)下油井的生產(chǎn)運(yùn)行狀態(tài)等各種數(shù)據(jù)，經(jīng)由對油井清理方式、結(jié)蠟時間等的掌握，也就可開展精準(zhǔn)建模，利用模型對結(jié)蠟時間、清洗時間等開展精準(zhǔn)預(yù)測，油井內(nèi)的有關(guān)工作人員，可依據(jù)這些預(yù)測結(jié)果來制定最佳的油井清洗策略和計劃。

（五）建設(shè)生產(chǎn)經(jīng)營管理類系統(tǒng)

當(dāng)前油田企業(yè)需要對生產(chǎn)經(jīng)營管理系統(tǒng)進(jìn)行更加科學(xué)高效地構(gòu)建和打造，而在此過程中，企業(yè)需要審核各項數(shù)據(jù)信息，對其中的設(shè)備參數(shù)、鉆井參數(shù)以及產(chǎn)量數(shù)據(jù)信息進(jìn)行綜合分析，同時還需要結(jié)合相應(yīng)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、傳感器技術(shù)收集更加完整全面的信息資料，將各項資料進(jìn)行綜合全面地管理。在此期間工作人員、技術(shù)人員需要結(jié)合先進(jìn)的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，建立起相應(yīng)的鉆具管理模式，實現(xiàn)對現(xiàn)場各項因素綜合全面地管控，比如對鉆井的數(shù)據(jù)信息，相關(guān)管材的數(shù)據(jù)參數(shù)，固井設(shè)備的實時運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行收集、整理，并且完成各項數(shù)據(jù)資料的綜合管理控制，實現(xiàn)綜合分析。

其次，結(jié)合相應(yīng)的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)也能夠完成對相關(guān)生產(chǎn)管理人員的資質(zhì)管控，比如利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可收集鉆井產(chǎn)活動中相關(guān)工作人員的信息資料，并且完成考核管理，對員工進(jìn)行專項化管控，在建設(shè)生產(chǎn)經(jīng)營管理系統(tǒng)的過程中也能夠?qū)崿F(xiàn)對相關(guān)專項人員更加科學(xué)有效地培訓(xùn)。

（六）建立起數(shù)據(jù)應(yīng)用機(jī)構(gòu)

結(jié)合網(wǎng)絡(luò)化管理模式、管理方法，也可將實時數(shù)據(jù)信息上傳到網(wǎng)絡(luò)平臺，實現(xiàn)信息共享、信息管控。而在建設(shè)相關(guān)系統(tǒng)的過程，工作人員也需要對鉆井?dāng)?shù)據(jù)信息進(jìn)行更加科學(xué)有效地編寫，對其中的成本數(shù)據(jù)、鉆具數(shù)據(jù)、生產(chǎn)時效數(shù)據(jù)進(jìn)行有效保存，將其轉(zhuǎn)入到相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中，完成對各項數(shù)據(jù)信息的關(guān)聯(lián)處理，使得井身結(jié)構(gòu)和套管結(jié)構(gòu)均能夠得到優(yōu)化管控。最為關(guān)鍵的是，在實際工作管理期間，工程人員也可以利用相應(yīng)的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，結(jié)合三維動態(tài)化的模型結(jié)構(gòu)，對設(shè)備當(dāng)前的基本參數(shù)以及運(yùn)行狀況進(jìn)行有效分析、識別，可結(jié)合大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，構(gòu)建地層構(gòu)造模型，模擬鉆井軌跡參數(shù)，對井眼軌跡以及各個靶點(diǎn)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行有效控制，為現(xiàn)場施工人員在施工管理活動中提供更加完整全面的信息支撐，使得鉆具的位置數(shù)據(jù)能夠得到更加科學(xué)有效地處理，并且實現(xiàn)對鉆井軌跡以及設(shè)計軌跡之間存在的偏離問題進(jìn)行動態(tài)化地調(diào)整。

六、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用在油田生產(chǎn)中的未來展望

（一）建設(shè)智能油田數(shù)據(jù)共享平臺

在油田行業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展趨勢下，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在油田生產(chǎn)中凸顯了其技術(shù)優(yōu)勢，特別是在數(shù)字化、智能油田建設(shè)的過程中，各個油田企業(yè)都需要根據(jù)自身的特點(diǎn)，重視數(shù)據(jù)挖掘，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效利用，為提高數(shù)據(jù)價值，油田企業(yè)可構(gòu)建數(shù)據(jù)共享平臺，使得在油田企業(yè)內(nèi)部可實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。但就當(dāng)下的條件來看，很多智能油田在數(shù)據(jù)集中處理方面還存在著一定的不足，對這些油田企業(yè)來說，雖然有海量的數(shù)據(jù)，但卻沒有建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)共享平臺，不同部門之間無法實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，存在信息孤島的問題。

（二）智能油田網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全監(jiān)管

大數(shù)據(jù)分析在油田生產(chǎn)中的應(yīng)用，加快了油田信息化、數(shù)字化步伐，隨著各個油田開始了信息系統(tǒng)建設(shè)，為實現(xiàn)對此類信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)的科學(xué)應(yīng)用，在油田企業(yè)內(nèi)部也需加強(qiáng)對數(shù)據(jù)的安全監(jiān)管，以通過各種數(shù)據(jù)安全技術(shù)的應(yīng)用，來保障數(shù)據(jù)安全性，避免數(shù)據(jù)丟失等問題[5]。一些油田企業(yè)雖然在數(shù)據(jù)共享方面取得了一定的成效，但在實際的工作進(jìn)行中，卻常常存在數(shù)據(jù)安全威脅，數(shù)據(jù)泄露導(dǎo)致油田企業(yè)蒙受了一些額外的損失，為提高大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用，未來的油田企業(yè)工作中，應(yīng)重視網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全監(jiān)管。

七、結(jié)語

油田生產(chǎn)作業(yè)中的數(shù)據(jù)量龐大，為在生產(chǎn)決策的過程中充分將這些數(shù)據(jù)利用起來，在實際的工作進(jìn)行中，各個油田企業(yè)都需要加大對大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用，以通過各種的數(shù)據(jù)分析，利用提取出來的數(shù)據(jù)輔助企業(yè)的生產(chǎn)作業(yè)。H

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