油田套損井防治中大數據技術的應用探索

劉偉 楊淇 朱耘

摘要：伴隨著科技爆炸信息時代的來臨，各行各業都離不開數據信息的收集管理和開發利用。關于數據的價值發現引起了社會各界的廣泛重視，作為其重要方法之一的大數據技術更是被奉為重中之重。在目前油價飄低的大形勢下，如何利用新興信息技術來幫助石油相關企業實現質量的提升和效率的增長是這一行業亟待解決的難題。本文即基于油田套損井的防治工作采用大數據信息技術進行分析研究，意圖找尋到套損井的主導控制因素，具有針對性地進行套損井防治，科學有效地保障油氣開發的工作正常進行。

關鍵詞：油田;套損井防治;大數據

石油行業發展至今，對老油田進行二次開發而暴露出的套損井問題導致了油田產油的極大不穩定，隨之而來的低產低效，油田開發受限，注采井網不完善等后果需要引起人們的重視，同時石油行業相關數據存儲厚重，涉及方面甚廣，無用信息與可用信息混雜，保留數據的價值仍需要進一步評估和分析。因此想要深入研究套損井問題，探尋套損井情況發生的可能規律，為所開采的油田區塊提供科學性的預防方式和針對性的解決辦法，就必須利用大數據技術從專業的角度探索套損井的發生原因，實現對油田套損井的防護和治理。

一、大數據技術的基本概述

伴隨著信息技術的飛速發展，作為當今時代最熱門的大數據技術的處理與分析的重心和可遵循規律發現與預測的重點技術，數據挖掘已經不滿足于傳統的在線分析形式，而是推陳出新，把多種相關學科知識進行提煉糅合并封裝一體，給人們提供更加方便快捷的體驗，省去人們學習貫通多種技術知識的時間，只需要用心于自己想要解決的疑難，使用具有數據挖掘功能的軟件作為輔助，自動整合歸納數據，從數據的汪洋大海中找尋到我們需要的有價值的規律性信息，想辦法對于未來可能發生的形勢進行提前的分析測算，幫助相關研究人員提早發現風險、預防風險。

比起過往的數據挖掘技術，大數據支持下的新式數據挖掘分析所包含的數據積累量大，查詢分析采用云計算方式多樣復雜。只有綜合起多種處理方式，才能使大數據發揮其應起到的作用，增強流程優化能力，產生強有力的決策能力，使信息資產多元得到充分的利用。掌握海量的信息數據并不是大數據技術的最大優勢，對得到的海量數據進行現代化的提煉處理與專業化的分析才是大數據技術相較于其他技術最具有優勢的地方。除此之外，分布式的數據挖掘也是互聯網大數據技術的特色，對于海量數據采用云端服務，采用云端分布式數據庫、云存儲、分布式處理進行作業。簡而言之，互聯網時代下的大數據技術就是要對無差別收集到的海量數據進行篩選處理，快速高效地“大海撈針”獲取有用信息。

二、油田套損井的常規分析過程

分析油田套損井業務的具體過程，需要了解套損井的產生機理與相關誘因，對出現套損井的原因進行研究和剖析。結合當地實際地緣條件，對某種特定的開采工程模式和自然地質狀況下出現的套損井進行大數據下的特征提取和分析，找出該現象發生所遵循的規律。

目前許多油田對于套損井相關研究所采用的主要方式就是基于套損出現的形態，把套損綜合圖當做技術手段，展開套損的空間分布、套損名義壽命、套損程度等一系列的統計分析研究，想要探究自然地質環境對于油田套損的控制程度，就要對巖性、斷層、地質層位等等自然因素進行研究探索，綜合所有影響條件繪制出套損的地質模型，抓準導致套損形成的內部因素。與此同時，對套損井研究要以開發油田的動態資料為前提，對開發方式、注水壓力、含水能力等多種影響因素進行研究，從中篩取選擇能夠切實影響到套管損壞的開發因素，抓準導致套損形成的外部因素。結合內因外因，對地應力進行測量，繪制出三維度空間的地應力分布模型，由此探究地應力自然分布于套管損壞的可能關系，探究套管壁厚、套管鋼等級、固井質量、“鉆井狗腿”等等工程上的影響條件，抓準導致套損形成的工程因素。

對于油田套管損壞井的常規性分析具有很高的合理有效性和場景針對性，然而以往采用的那種常規性分析只是對采集到的數據進行普通的統計分析，不僅難以從中找到規律，也難以應對海量數據的篩查處理，相關研究人士就難以從中得到有用信息，對于油田套管損壞的現象和成因都缺乏全面廣泛的認知。正是因為這個原因，我們才應當摒棄舊的常規的油田套損井分析方案，找到更加完善合理的貼近時代的新方法。

三、利用大數據技術探究套損井的防治措施

由于各地域區塊之間存在的地緣形式不盡相同，就需要具體情況具體分析，采用針對性的措施防治油田井出現的套管損壞問題。大數據技術下探究套損井，首先就要歸一化處理所有相關數據，保留數據的關鍵字段，篩選處理異常的信息，去掉重復觀測的、可有可無的數據以及環境噪聲，對有用數據展開進一步的透徹分析，掌握套損井的常規特征，對其進行特征提取并建立模型。緊接著就要采用對油田的因變量處理因子化的方式或分層隨機抽樣方式，把數據樣本進行整合處理、分類分組抽取，以期獲取到套損井的標志特征。下一步就要利用隨機森林模型進行特征變量的分析，使用Bagging等新興方式建立起預測模型并對其進行調節優化，結合十折交叉驗證算法保證模型的預測精度。最后使用訓練集對三維模型進行完善調優，使用預測集對模型進行評估驗證，建立起更加完善的模型，同時還能得到套管損壞的風險預測。

對使用大數據技術得出的模型進行深入的研究和分析，可以更加輕易地找到油田區域出現套管損壞問題的主導原因，給油田相關研究人員提供套管損壞井的基礎說明，結合不同環境下的不同誘因，采取針對性的措施應對不同的情況，避免或者延遲油田套管損壞，保障油田開采能夠正常平穩進行。

四、結語

綜上所述，關于油田開采中套管損壞情況的防護治理，使用信息時代新興的大數據技術，結合多種學科種類，展開相關知識的深入研究，對套損井問題做進一步的探索分析，為以后大數據在油田套損井防治方面的應用鋪開道路。在石油行業引入時興的大數據技術，可以幫助企業集團節省成本、降低功耗、提升質量、增加效力，前沿知識與實踐經驗并進，助推企業邁向高效、科學、完善、可持續的發展道路，保證國家油田開采工作的平穩進行。

參考文獻：

[1]阮杰，徐甜.大數據技術在油田套損井防治中的應用研究[J].中國管理信息化，2018，21（13）：69-71.

[2]阮杰.大數據技術在油田套損井防治中的應用研究[J].數字通信世界，2018（09）：172+243.