大數據分析在采油工程管理中的應用研究

劉志剛(大慶油田有限責任公司采油十廠，黑龍江 大慶 166405)

0 引言

注水井的檢管周期摸索主要分為數據采集，分析以及論證三個階段，其中數據采集工作對管理人員的專業性要求較高，需要工作人員對正在進行作業的水井區域的各項生產數據進行綜合測試，同時還需要對生產當中的油井以及封隔器的相關設備的損壞率進行統計和分析，將這些信息整理成為基礎的數據表格，再進行各種情況的分析和統計。傳統的數據記錄和整理往往是通過人力來進行，但是人工獲取數據會存在著較大的誤差，并且需要花費較長的時間。將大數據分析技術應用于數據的采集分析以及論證過程當中可以對油田開發之后的每一次生產作業數據進行綜合性分析，并且形成針對性的數據曲線，對采油工程管理當中的細節進行優化。

1 大數據分析技術研究

1.1 大數據抽取以及預處理技術

數據抽取主要指的是通過抽取轉化將多種結構和類型的數據轉變成為結構較為單一或者更加處理的數據，經過處理之后的數據在時間、地點以及名稱不同的狀態之下應當表達出一致的內涵和算法，這就是標準化、規范化的自然語言集合，更加有利于計算機對數據進行理解，同時也是數據提取過程當中的重點工作。數據清洗主要是將有用的記錄以及字段進行再一次確定，檢查數據是否存在著缺失以及其他的異常情況。當數據存在異常情況的時候，需要用剔除法，使用評估值、平均值進行填補，當處理數據的過程當中出現了失誤，最終導致數據發生錯誤的時候，應當盡快利用邏輯關系對數據進行手動替換。數據構建主要指的是一種特征參數，可以滿足大數據建模的需求所創建的新字段。

1.2 大數據分析技術

大數據分析技術主要包括聚類分析，因子分析，相關分析，回歸分析以及數據發掘等技術。聚類分析主要指的是將一定程度上具有相似特征的事物或者物體劃分為一類，并且在按照這些特性將其分為不同的類別，從而保證同一個類別當中的事物具有高度同質性，不同類別當中的事物則具有高度異質性。因子分析主要是通過少數的因子對多個指標之間，或者多個因素之間的聯系展開描述，將關系較為密切的幾個變量劃分到一個類別當中，之后每一個類別當中的變量就成為了一個因子，通過這幾個較少的因子綜合反映出原數據的大部分信息。最后回歸分析是在保證一組數據的前提之下，對一個變量與其他變量之間存在著的關系展開分析，進一步尋找被隨機性掩蓋的變量之間可能存在著的依存關系。通過進行合理、科學的回歸分析，可以進一步使得變量之間復雜而又不確定的關系變得簡單化、規律化。

2 大數據分析在采油工程管理當中應用具有的意義

2.1 充分地挖掘了現有數據資源的價值

現階段我國油田采油工程的數據資源應用仍然是一種簡單的應用，這種應用往往只能將數據的原始價值體現出來。但是將大數據分析合理地應用到油田采油工程的管理當中，可以對油田采油工程現有的數據進行詳細地、綜合性地分析，并且還能夠通過大數據的關聯分析，對這些數據進行多次利用，不斷地將數據的新價值挖掘出來，為油田采油工程的管理工作提供詳細的、真實可靠的數據基礎，有效地提高油田采油工程管理的工作效率。

2.2 提高了油田勘探開發業務的智能化水平

大數據分析采用的是新的智能計算模式，進一步為油田的開發，生產，科研以及管理工作提供了新的技術和方法。油田勘探開發工作使用傳統的計算模式的時候，很大程度上受到了數據模型突破程度的限制，同時還會在某些局部地區被當中的部分參數所限制。大數據分析技術，通過智能化的計算模式，顯著的提高了油田勘探業務的工作效率。數據資源高度共享，計算方法互相共享是大數據計算模式最顯著的優勢，在油田勘探開發業務當中，合理的使用大數據分析技術，可以同時對海量的數據進行計算，并且有效的提高了反應的速度，進一步促進了云計算在油田開發業務當中的廣泛應用。大數據分析技術，通過將各種資源和方法進行互相共享和補充，可以彌補技術本身存在的缺陷，并且還能夠對方法本身進行創新，極大程度的促進了智能油田的發展。

2.3 為實施大數據工程提供了技術支撐

在采油工程管理當中通過對大數據總體框架設計的勘探，對關鍵技術的研究以及對典型示范的應用，進一步解決了大數據分析應用過程當中存在的基本問題，為穩定的長期開展勘探開發大數據工程提供了有效的技術支持。由于在采油工程管理當中，合理的應用大數據分析技術，可以提高油氣勘探開發業務的智能化水平，并且還能充分挖掘現有數據資源的價值，為大數據工程提供足夠的技術支撐，所以許多油田單位開始應用非密閉油氣生產管控系統，通過利用實時監控大數據以及云計算平臺等信息化手段，對罐車拉油實施全過程，全時段的全方位監控模式。并且還將電子鎖加裝在了罐裝車的卸油口和裝油口上，在車身上則加裝了GPS定位系統，在拉油點則安裝了液位監測系統，進一步實現了對主要監控點位的數據采集，儲存以及查詢等工作。通過對采油工程實施全方位的監控，可以清楚的了解到罐車的具體工作情況，并且可以很方便的進行實時跟蹤查詢，一旦罐車的工作情況發生異樣，系統就會立即報警提醒，有效的避免了拉運過程當中的原油流失。

2.4 提高了資產經營效率，促進了資源流動

油田進入低價寒冬階段，使得大慶油田的設備更新成本出現了明顯的短缺情況，并且資源閑置以及資源利用率不足的程度也在不斷的加重，尤其是在油田的采油工程管理當中。想要保證油田的穩定運行，需要不斷的降低油田的經營壓力，最大可能節約投資成本，如何有效的提高資源的利用率就成為關鍵。首先許多油田公司開始投資設備部門，對使用到的技術進行了創新驅動工作，進一步推進了設備部門的信息化建設。不僅如此，還在互聯網與大數據技術手段作為基礎的背景之上，進一步建設了大氣油田資源淘寶系統，提出了資源淘寶系統的建設思路，促進了企業的平穩發展。并且還加大了單位與單位，個人與個人之間的溝通，進而摒棄了之前的信息壟斷現象，使得資源共享成為現實。企業通過將自身的資產以及技術的碎片化信息進行快速的整合和流動，再加上移動互聯網技術的加持，實現了用戶之間、合作方之間以及內部的信息流進行了有機融合，使得資源的價值得到了大幅度的提升。同時還創建了交互平臺，使得用戶之間的溝通實現了零距離無障礙，對人們自身的，既然提出了更高的要求，每個人可以在平臺上對現有的資源進行挖掘增效，同時還能夠進一步創新管理方法和自己的思維，為企業和個人創造更大的經濟效益。

3 大數據分析在采油工程管理當中的應用

3.1 大數據分析在數據收集當中的應用

在對油田的采油工程進行管理的過程當中，管理人員需要對注水井檢管周期進行詳細的分析，這項工作需要大量的水壓數據以及相關的石油井地質數據作為基礎，并且還要對封隔器配水器的具體情況和歷史大修等方面的數據信息進行高度重視，從而對實際的生產數據進行不斷完善。并且在整個采油井工程管理過程當中需要配合一定的設備維修數據作為采油工程管理的基礎數據。這些相關的數據往往會在采油作業的相關數據庫當中，通過對以上數據進行詳細的分析，合理的整理，并且對其進行針對性的提取，進一步完善生產的數據信息。在對收集到的數據進行整理的時候，生成相應的數據表格，通過網絡的電子表格形式將提取到的數據信息充分的體現出來，完成數據的收集和整理工作。

3.2 大數據分析在數據信息分析當中的應用

工作人員在完成數據信息的采集工作之后，還需要參考特定注水井的一次作業數據，從而科學的選擇影響檢管周期的參數。同時還應當在此基礎之上將這些參數作為變量，得到相對應的檢查周期二維坐標系。不僅如此，工作人員還要在實際的數據信息分析當中采取針對性的手段，詳細地檢查檢管的周期以及封隔器的密封狀態，保證這兩個因素能夠呈現出互相對應的狀態。緊接著在將檢管的周期用橫坐標表示出來，將密封器的密封狀態用縱坐標進行表示，在創建一個二維坐標系。自變量主要指的是各監管數據當中所涵蓋的檢管周期，而因變量則代表的是各檢管數據當中所含有的封隔以及密封情況。

3.3 大數據分析在采油工程數據整合和論證當中的應用

在對收集到的數據進行詳細的分析之后，可以進一步實現各項數據的論證和總結工作，從而通過對數據進行詳細的分析，進一步得到各方面的關系曲線，在實際的采油工程管理過程當中需要綜合各個方面的因素，進一步合理地預測井下的注水檢查周期，得到采油層當中各個地層之間的壓力和相關的注水量數據等信息。通過大數據分析可以對不同狀況之下的是幽靜的經檢查作業進行監督，了解其真正的情況，并且之后提出更多促進采油工程管理的意見和建議。

4 大數據分析在采油工程管理中的應用趨勢

在我國的工業技術以及信息化技術不斷進步的前提之下，石油行業也在迅猛發展。我國的工業化進程明顯加快，所以對石油的需求量也在不斷提高。石油行業在實際生產的過程當中危險較大，通過使用大數據分析技術可以對設備的參數進行動態監測，進而保證技術人員能夠隨時了解到設備的運行情況以及油井下的實際狀態，判斷采油工程的安全性，并及時采取相應的安全防護措施，保證工作人員以及采油工程的安全。在信息技術和互聯網技術的加持之下，大數據分析技術也在不斷的朝著智能化以及自動化的方向發展，未來大數據分析技術在采油工程管理當中的應用范圍將會不斷拓展，同時自動化水平和智能化水平也會不斷的提高。

5 結語

在我國石油化工行業不斷發展的背景之下，大量的采油技術開始創新，人們對于采油工程的管理水平也在逐漸提高，因此油田的生產和發展必將朝著更加系統化和復雜化發展。將大數據分析應用于采油工程管理當中，可以充分的調用各方面的生產數據，進而對數據進行統一化的收集和整理分析，充分發揮了數據應有的作用。并且大數據分析方法的靈活性更強，進一步提升了油田開發數據的應用程度。