大數據及云計算技術在油田生產中的應用研究

李志紅　孫軍軍　石國偉

[摘 要]在油田行業發展過程中，互聯網技術的應用可以增加油田企業的經濟效益，降低整體開發生產成本。目前，油田行業對互聯網的研究還處于初始階段，油田相關部門對大數據技術和云計算技術在油田生產開發中的應用提出了更高的要求，以提高油田生產效益。

[關鍵詞]物聯網技術;大數據技術;云計算技術;應用方案

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2021.04.044

[中圖分類號]F270.7;TP311.13[文獻標識碼]A[文章編號]1673-0194（2021）04-00-02

0 ? ? 引 言

在油田行業發展過程中，企業管理者應完善云計算應用方案，提高大數據的利用效率，以適應經濟全球化的發展要求。在這個過程中，應明確油田生產現狀，正確認識互聯網大數據技術的歷史發展機遇及挑戰，從而充分發揮云計算技術的價值，提高油田生產水平。

1 ? ? 大數據和云計算技術

1.1 ? 云計算技術

21世紀是數字化、網絡化時代，在信息數字化過程中，云計算技術體系不斷完善。隨著大數據技術方案的不斷更新，在技術的實際應用過程中，需要根據油田的生產現狀，采取相應的技術手段。在油田項目實踐過程中，云計算技術需要整合大數據技術與數字網絡技術，從而有效規劃油田生產工作，做好環境資源的保護工作，維護社會效益。

1.2 ? 大數據

目前，我國大數據技術在應用過程中存在很多細節問題。相較于傳統的溝通方式，大數據技術借用數字化網絡與計算機技術傳遞相關信息，突破了時間、空間的限制，數據傳輸水平較高，且其傳輸的數據量驚人，適應當下油田生產工作的要求。

2 ? ? 大數據技術和云計算技術應用于油田生產的優勢

大數據技術具有自動識別功能，方便開展各類油田生產工作，利用大數據信息可以實時掌握油田生產狀況，挖掘各類數據，進而提高數據的綜合性及準確性。在油田生產過程中，生產數據非常重要，直接影響油田的生產效益。特別是異常井的問題，需要引起各類油田管理者的重視，且利用信息技術整合油田生產資料，能夠有效減少工作者的工作量，保障油田項目正常運行。

大數據及云計算技術具備良好的智能診斷功能。油田生產是比較復雜的技術體系，如果油井出現故障，利用相關設備及技術能夠診斷排除油井生產問題。大數據及云計算技術是先進的應用系統，可以處理海量的數據信息，工作難度較大，已經成為當前油田生產經營的一大難題。油田企業利用大數據技術解決了油田數據的復雜性問題，通過積極利用各種先進的生產技術，如利用灰度圖像處理技術建設油井數據庫，可以對比分析各類工作圖特征及實際工況，推動油田企業發展。積極應用因子分析法分析和解釋不同因子的變化狀況，通過建立參數診斷規則庫，可以對比分析相關因素指標，診斷油井異常情況。在油田生產過程中，會出現各類問題，如油井供液問題等，需要油田企業有效發揮大數據及云計算技術的優勢。

3 ? ? 大數據油田生產技術的應用

3.1 ? 異常井自動識別

在油田的日常生產過程中，影響油田產量的因素較多，為了解決實際生產問題，油田企業需要完善異常井自動識別方案。一方面，油田相關開發部門及工作人員應重視異常井自動識別方案，做好異常井的診斷工作，以提高其管理及控制水平。另一方面，在油田的日常開發實踐過程中，相關管理人員需要及時更新人工操作方法，把油井生產過程中的各類生產數據資料錄入云計算數據庫，以更好地開展工作。在傳統油田生產過程中，各類生產資料數據經過審核后才能確定，但這種工作方式比較冗長復雜，普遍存在很多問題，增加了工作人員的壓力，延長了工作周期，嚴重影響油田的日常生產效率。如果工作人員在操作過程中出現問題，會影響異常井數據挖掘工作，導致其出現聚類分析及診斷問題，不利于開展異常井工作。因此，油田企業需要優化自動識別技術，分析異常井的基礎特點及狀況，解決因井調整等因素出現的各類問題，完善編制方案，及時發現異常井位置，提高診斷及探查效率，保障工作人員的效率。

3.2 ? 異常井診斷的智能化

在油田日常生產實踐過程中，油田企業要及時開展異常井的診斷工作，同時完善自動化工作方案，從而突破傳統的人工方法的限制，及時診斷異常井，并利用信息技術、計算機技術，提高異常井的診斷效率，滿足油田可持續性發展的要求。同時，還要制定相應的工作細則，以提高單井的整體生產效益。此外，油田企業應選擇相應的加工工藝，根據油井實際發展狀況，建立油井數據庫，對實際工作狀況與數據工作圖狀況展開分析，完善油井安全生產方案。工作人員需要分析數據工作圖的實際情況，積極應用因子分析法，做好參數診斷及分析工作，進而有效診斷異常因素。

3.3 ? 制訂完善的排水方案

油田生產開發進入后期后，往往會出現供液不足的問題。當油田處于這一生產階段時，其被定義為間歇抽油井。在油田生產及實踐過程中，工作人員需要將云計算方法與人工操作方法相結合，制訂抽油井與切換井工作方案，做好相應的數據分析工作，就各類啟閉設備、泵送設備等開展科學合理的管理及控制工作，滿足油田節能減排的工作要求。因此，油田企業需要采用科學的數據庫信息計算方法，將回歸分析方法與因子分析方法相結合，對油田大數據的自動管理數字模型展開分析，并預測各類工作數據，制定一條規范化的數字模型曲線。

3.4 ? 油井除蠟技術

在油田項目實踐過程中，傳統的油井清蠟方法主要采用人工選擇方法，每月清蠟一次，但該清蠟方法工作程序比較復雜。有些油井在未結蠟的情況下提前清蠟，浪費了大量的人力、物力、財力，不利于開展油井整體生產工作。在解決此問題的過程中，需要更新大數據技術體系，使用該分析公式，根據相關參數，建立數據管理預測模型。同時，完善回歸分析模型曲線，優化油井生產方案，利用數字技術就實際結蠟時間展開有效性分析，做好油井生產的精細化管理工作，并將大數據技術與云計算技術相結合。

4 ? ? 云計算油田生產技術的應用

4.1 ? 提高生產專業化的實際應用水平

油田企業為了增加油井實際生產效益，必須完善油井生產專業化方案。在這個過程中，油田的勘探開發和數字油田的實際應用千差萬別。一方面，需要完善大數據應用平臺，對各類大數據資源展開有效性共享。油田企業需要根據實際情況，更新云計算技術，做好大數據的存儲及管理工作，同時使用高效率的數據服務器。工作人員必須做好大數據儲層的研究及分析工作，提高云計算技術水平，為提高油井開發效率營造良好的環境。在構建云計算服務體系的過程中，管理人員需要做好不同基礎設施的綜合性建設工作，實現大數據資源的共享，提高云計算技術設備的利用效率。在油田項目建設過程中，工作人員在完善數字化管理系統時，需進一步保證數據信息安全有效，降低油田相關軟硬件設備投資，減少運作成本。油田單位在生產專業化技術體系的構建過程中，需要制訂專業化的技術方案，組織專業性的技術團隊，以提高油田生產團隊的整體素質，推動現階段油田生產工作有效開展。

4.2 ? 建設三網融合應用系統

在油田生產實踐中，企業應完善三網融合方案，對不同工作業務進行網絡化管理。根據項目的實際狀況，構建油井數字云平臺，實現對各類業務的高效管控。充分發揮云計算技術的作用，完善三大網絡融合支撐體系，做好物理主機、虛擬服務器的升級工作，提高大數據云平臺的建設效益。在三網融合支撐體系的構建過程中，工作人員需要制訂應用Web服務器的方案，構建數據采集服務器，根據油田的實際生產狀況，做好服務器更新及管理工作，健全云計算安全管理方案，提高大數據管理的整體安全性。管理人員應積極制訂數據通信網絡（Data Communication Network，DCN）方案，做好網絡資源的整體組建工作，積極進行大數據測試及調試工作，保障大數據系統的有效應用，提高系統運作的安全性及穩定性，充分發揮大數據技術在油田云平臺的積極作用，就油井生產狀況展開研究，完善現代云計算方案，提高三網融合的系統運作水平。

4.3 ? 云桌面推廣

為了提高油田生產的整體效益，油田企業必須制訂并落實大數據系統云桌面推廣方案，做好長遠的規劃工作，優化云計算系統方案，解決傳統的辦公管理問題。工作人員應充分發揮大數據技術、計算機技術的作用，并及時更新計算機技術，加強成本管控。廣泛應用云桌面后，可以實現資源共享，進一步減少二級單位的投資。同時，云桌面的使用并不是一個可以瞬間完成的任務，需要制訂循序漸進的方案，以提高云桌面的管理水平和技術應用水平。在構建云桌面系統的過程中，油田企業需要實時更新三網融合系統，充分認識到云桌面技術的必要性，從而提高現階段油田生產辦公效率。

5 ? ? 結 語

隨著社會的發展，我國在大數據和云計算技術的應用方面取得了相應的成就，滿足了油田企業的發展要求。在油田生產過程中，必須合理應用大數據技術及云計算技術，分析油井生產的相關影響因素，實現大數據技術與云計算技術的有效結合，提高油田的整體生產效益，以推動社會經濟持續健康發展。

主要參考文獻

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