油田大數據建設實踐分析

安 靜

（新疆油田重油開發公司，新疆 克拉瑪依 834000）

0 引言

我國的石油企業不斷進步和發展，對石油工人工作效率和石油的開采效率有了更高的要求，而大數據這一技術可以很好地為石油企業單位提供油田生產所需數據。油田大數據的應用可以提高生產力和石油開采率，提供更多的石油資源。

1 油田大數據建設意義

1.1 節約開采油田時所消耗的能源

大數據的采集、匯總和分析是油田大數據建設時的一項重要工作，其需要技術人員對油水井、抽油機、工作設備和工作場地等數據進行詳細的采集和分析，進而和云計算進行結合實現油田信息化。抽油機是開采油田的重要工具，其工作所需動力費用較高。技術人員在進行大數據采集、匯總和分析時需精確到每一個設備和每一個場地，結合云計算，可以很清晰了解到抽油機耗電高的原因，使企業做到對癥下藥，從而減少不必要的能源消耗。

1.2 保證決策者做出科學的決策

決策者在企業中有著重要地位。正確的決策可以為企業帶來巨大的效益，錯誤的決策會造成企業資源浪費，所以決策者的正確決策和企業的發展息息相關。不管是戰略層面的決策，還是經營層面的決策，都要避免失誤性決策。油田大數據的建設具有輔助決策的作用，能夠使決策者更直觀地了解油田場地、油田設備和油田工人的實際情況，從而有效避免失誤性決策。或者當決策者做出失誤性決策時，其下屬員工可以通過這些具體的數據來指出這一決策的問題，從而保證決策者做出科學、準確的決策。

2 油田大數據建設的主要內容

2.1 油田大數據建設基礎

石油企業在進行油田大數據建設時，需要充分了解企業的發展情況，根據企業的實際情況進行大數據的采集、匯總和分析，從而確保數據的可靠性和真實有效性。石油企業可以利用云計算統一存儲這一優點來建立一個安全穩定的信息中心，以實現對優勢資源的有機整合，并達到合理利用資源的目的。同時，信息中心可以在石油企業開展某一項業務時為其及時提供有效信息，推動業務的進一步發展。企業一定要重視信息中心的保護工作，要找專業的技術人員和團隊保證信息的安全性和準確性。還要建立一個與企業發展情況相契合的數據平臺，這個平臺中應包括基礎設備、完善的軟硬件，并且要加強對該平臺的性能管理、配置管理和安全管理，從而保證這一平臺的正常運行。

2.2 油田大數據的整體設計

油田大數據結構類型復雜，并且擁有龐大的數據基礎，這就要求石油企業在進行油田大數據建設時要進行整體設計。油田非結構化數據數量多且類型多樣，大數據可以HadoopV2.4.0作為基礎架構來簡化非結構化數據的處理操作，這在一定程度上能夠加快油田相關信息的傳輸速度，滿足油田生產和建設需求，從而提高油田生產效率。油田大數據就整體設計層面來看，可以分為基礎數據層、數據處理層和數據具體應用層這3個層次，這3 個層次對應的分別是數據的采集、處理和應用，相關技術人員在進行油田開采作業時可以從這3 個方面來篩選有價值的信息。這3 個層次的設計可以使油田大數據建設趨于整體化和一體化，避免結構零散的問題，企業管理人員既可以直觀地了解數據，又可以進行相關的數據預測和數據分析。整體設計既是油田大數據建設的主要內容，也是其建設方向，石油企業應充分了解整體設計之于油田大數據建設的重要意義，從而使自己的油田大數據建設更加完善。

2.3 油田大數據的模型設計

油田大數據建設的主要內容之一是與其相稱的模型設計。大數據本身所擁有的復雜性和多樣性使油田大數據的模型設計相較于其他行業的模型設計來說更為復雜。其他行業的模型設計更傾向于通過分析數據與數據之間的關聯來找到其中所存在的規律，再進行下一步的具體操作。而大數據的模型設計需要技術人員從已知的結果中找到因果關系，明確這一問題出現的原因，再進行下一步操作。因果關系不同于關聯關系，所以石油企業在進行油田大數據模型設計時，一定要充分了解大數據的特點，從其特點出發找到模型設計的方法。因為大數據的模型不同于其他行業模型，這就要求設計人員在進行油田大數據的模型設計時要多借鑒一些成熟的商業模型，并根據油田的具體數據和實際情況來完善油田大數據的模型，使油田大數據模型能夠真正有效地應用于油田建設，提高油田生產力。

3 油田大數據應用的要點

3.1 對用戶行為進行分析

石油企業在石油開采過程中需要耗費大量的人力、物力和財力。為避免開采過程中造成資源浪費，企業在對油田大數據建設的實踐過程中有必要加強對用戶行為的分析。

了解歷史數據所存在的關聯，能夠清楚看到數據與所出現的問題之間的因果關系，可以找到問題根源所在，做到對癥下藥，避免時間和資源的浪費。相關報道指出，抽油機效率提高一個百分點，企業可節省1 000 萬的電費支出，而提高抽油機效率的方法之一就是油田大數據的應用。企業對用戶行為進行分析可以明確各項數據的關系，使業務員更清晰地了解不同數據的特點，并且可以對系統升級改造進行有效指導，進而優化油田大數據的建設，保障石油開采率和企業效益。

3.2 對石油進行產量預測

歷史數據的統計分析是石油產量預測的一個重要方法，加上技術人員對本油田歷史數據的分析、額外的地質環境等因素的影響，可以得出一個較為準確的結果。油田大數據的存在減少了技術人員對數據的分析，這在一定程度上節約了人力成本。油田大數據的準確性為預測結果的準確性提供了保障。

如果企業在對石油進行產量預測時使用單一的預測模型，就會使預測結果產生一定的誤差，從而無法得到有效的信息。油田大數據包括工人的作業效率、油機的工作效率、開采場地具體情況等多項數據，并擁有多個預測模型，可以幫助企業從多個方面進行產量預測，通過有機整合進而得到一個準確有效的結果。利用油田大數據這一技術對石油產量進行預測，可以使企業的決策者根據預測結果調整經營策略，從而有效保障企業的利益。

3.3 加強對關鍵影響因素的挖掘

就目前來看，石油價格低迷，石油企業發展減緩，整個石油市場處于不景氣的狀態。石油企業在這樣的市場背景下，要懂得把握先機，了解市場所需，利用互聯網等高新技術找出影響石油開采、企業管理以及石油售賣情況的關鍵因素，保障石油產量和企業效益。

要利用油田大數據對關鍵影響因素如地質數據、開采方法、機器工作效率、企業管理方法等進行分析。技術人員可以通過云計算對這些數據進行整合，基于整合結果充分了解影響企業發展的關鍵因素，同時把得到的結果整理成報告交給決策人員，以便其對企業的規劃和石油的開采等方面做出重要調整。

3.4 加強企業之間的資源共享

很多石油企業都有自己的數據庫，通過油田大數據的建設，可以很好地了解不同企業的資源情況，有效實現企業之間的資源共享。企業在對資源數據進行整理分析的過程中，可以很好地了解自身的定位，并根據具體情況制定相關的競爭或者合作策略，從而為企業長遠發展奠定基礎。加強企業之間的資源共享，可以使石油企業得到更好地發展。企業之間通過大數據實現資源共享，既能幫助企業解決燃眉之急，又能使企業資源得到充分、合理的利用，實現優勢互補。

4 結語

石油企業應充分認識到大數據建設的重要性，結合云計算對海量數據的計算、處理和整合能力，使其在企業管理、油田開采和油田生產效率等方面發揮作用，減少不必要的成本投入，提高企業的核心競爭力，促進油田生產效率的穩定增長。油田大數據的建設應與企業發展情況、石油開采等實際情況相結合，使其為油田企業的發展提供有力的數據支撐。