大數據分析技術在油田生產中的應用研究

宋揚

摘要：油田企業的生產任務艱巨，極端惡劣的生產條件、復雜的生產工藝使得在油田生產作業中，面臨著較大的技術選擇、管理操作難題。隨著油田行業的發展變革，各個企業越發重視生產中的數據采集和利用，只有做好了數據分析，才可發揮數據價值，將數據應用于生產決策中。但因為油田企業的生產流程繁多，產生了大量的數據，數據的海量性決定了采用大數據分析技術的必要性，基于此，重點分析了在油田生產中大數據分析技術的應用，可提升生產中的數據利用水平。

關鍵詞：油田生產；大數據分析技術；應用

一、前言

油田行業關乎國家經濟命脈，在技術不斷發展的過程中，各個油田企業為擴大其生產規模，提高產能和效益，不可忽視生產中的數據管理。絕大多數的油田企業，在現階段都轉變了其生產方式，生產流程呈現出高度的銜接性，再加上信息技術等現代化技術的應用，使得油田生產的信息化越發明顯，伴隨著生產作業的持續推進，信息系統內同步集成了大量的信息，只有通過大數據分析技術將這些數據加以篩選與整合，才可在生產作業中發揮數據資源的價值，為油田企業創造更大的效益[1]。

二、油田數據特點

隨著油田生產的日漸復雜化，在各項生產任務的實施過程中同步產生了大量的數據，只有將這些數據充分應用起來，才能夠輔助決策，使得油田企業可立足于相應的數據，開展工藝調整、流程優化。就當下各個油田企業的實際情況來看，其數據主要表現出以下幾個方面的突出特點：（1）數據總量龐大，不同數據之間有著較強的耦合性，油田生產的工藝流程繁多，在每個環節都會產生大量的數據，數據種類多且數量龐大，其中存在著很多的冗余數據，不同數據之間存在著緊密的聯系，數據處理困難；（2）數據完整性和準確性可能會受到諸多因素的影響，油田生產的環境條件復雜且多變，在整個的生產過程中，環境條件可能會干擾數據的采集，采集到的數據與實際可能存在一定的偏差，部分錯誤數據無法被直接利用起來；（3）數據類型多且形態差異明顯，如油壓、溫度、產量、注水量等數據。正是因為在油田生產中數據的這些特征，使得在油田企業內部不能再采用傳統的數據管理方法，而應該將大數據技術充分應用起來，以篩選出有價值的數據。

三、大數據分析技術的類型

（一）抽取及預處理技術

在大數據分析技術中，包含的技術類型相對較多，其中，數據抽取僅僅是一個方面，這一技術的本質是要將各種類型的數據轉化為單一結構的數據，以保障后續處理的便捷性，經由數據抽取技術的使用，存在時空差異的數據，表達方式具有一致性，形成了標準化、規范化的自然語言。關于數據預處理，數據清洗技術的應用相對較多，這些技術可進行數據完整性、異常的檢查，如果發現存在數據錯誤的情況，可立即手動替換；數據變換是采取一些特殊的方式，將原始數據替換為可挖掘數據，從而在后續的工作中實現這些數據的使用。

（二）分析技術

大數據分析技術中囊括的技術類型較多，隨著人們對大數據分析技術的日漸重視，這些技術得到了越來越普遍的應用，因子分析指的是通過少量因子來展示多個指標與因素之間所存在的內在關聯，經由這種關聯關系的建設，可使得在聯系密切的變量歸類環節，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。回歸分析將一組數據作為研究對象，揭示的是一個變量與其他變量之間的關系，經由這種關系的把握，也就可理清不同變量之間的相互依存性，找到其中的內在規律。隨著大數據時代的到來，數據挖掘已經越發引起了人們的重視，且此項技術的應用范圍顯著擴大，經由數據挖掘的使用，可從海量的數據中提取出有價值的數據，剔除其中的無用數據[2]。

（三）數據預測技術

數字化油田下，數據技術的應用必不可少，為形成完善的數據采集、存儲、收集和利用體系，在企業內部需構建完善的數據結構平臺，在該平臺內整合數據。大數據分析技術中也包含了數據預測技術，此項技術的應用可通過前期的數據分析，來把握數據變動的內在規律，進而開展未來數據趨向的預測和判定，經由數據預測，油田作業人員可根據數據未來的發展趨向，開展生產調整與控制，減少生產事故的出現。

（四）數據結構轉換

在油田經營生產活動中會產生大量的數據信息，而相關數據資料呈現出不同的規律特征，在油田生產過程中，各類鉆機、鉆井數據信息呈現出動態變化的特征，而相關參數在不同溫度環境以及外部因素的影響下也會呈現出不同的變化規律，在對相關數據信息進行管理控制期間，油田企業應當將各類數據資料進行有效解讀、轉換，將其轉變為可量化、可分析的數據信息，之后再將相關數據資料帶入到分析模型中，完成對油田生產活動更加科學高效地預測分析，實現對其中各項信息要素綜合全面地控制。

四、大數據分析平臺體系構架

當下的油田企業生產中，為實現大數據分析技術的高效利用，每個油田企業都需要立足于自身的生產特點，開展大數據分析平臺的建設。根據行業內的規定，所建設的大數據分析平臺中，應包含數據收集、分布存儲、分析、展示四個模塊，在數據收集體系中，主要負責的是油田生產中一切數據的采集，可在這一模塊實現各種類型的數據整合，在經由整合后，進一步轉化為與模型分析要求相一致的數據形式，得到較為完整的數據；數據分布存儲模塊負責的是對前期轉化而來的數據匯總、建模、分析與存儲，經由一系列專業化處理后所得到的數據，被存儲于數據倉庫內；大數據分析模塊中，經由建模工具、算法的使用，可對前期數據倉庫內的各種數據開展整合，可從中挖掘出潛在的數據價值，最終利用專業的數據分析軟件，將各種的數據加以歸類；數據展示部分，可通過各種的建模方式，將最終的數據結果以可視化的方式呈現出來[3]。

五、大數據分析技術在油田生產中的應用

大數據分析技術在油田生產活動中的應用可對油田生產過程中的鉆井故障異常問題現有效管理控制，同時結合大數據分析技術也能夠在油田生產過程中對其中的各項非線性的數據信息進行更加科學有效地控制，而利用相應的人工智能系統，大數據分析系統也能夠在生產管理活動中對其中的故障隱患問題進行實時高效地調整，幫助工作人員制定出更加科學合理的抽進抽油計劃，并且完成油井的清洗管控。除此之外，利用大數據分析技術也能夠建設生產經營管理系統，對人員管理、流程管理、細節管理、設備管理進行更加科學有效地管控，并且還可以建立起相應的數據應用機構，為油田生產活動的開展提供專項的數據信息支撐，確保油田經營生產活動能夠正常有效地進行。

（一）自動篩選異常井

在當下技術不斷進步的過程中，在很多油田企業中，都通過信息技術的應用實現了異常井的自動識別與篩選，在傳統的工作中，異常井的篩選工作多是由人工來完成，負責此項工作的相關人員必須要對油田生產的各種數據加以專業化分析，從中提取出有價值的信息，發現異常井的相關數據，這種人工方式下，對于人員的專業素質要求非常高，因為絕大多數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確度。在大數據分析技術陸續出現并應用的過程中，可在異常井的篩選過程中采用大數據分析技術，發揮數據分析技術的優勢，提高識別效率的同時也可保障識別準確度。

（二）自動診斷異常井

傳統的條件下，油田企業關于異常井的診斷，更多地以人工診斷為主，為得到準確的診斷結果，對參與到診斷工作中的相關人員，有著極為嚴苛的專業要求，且要有豐富的經驗，只有這樣，才能夠開展相對準確的診斷工作，但一旦在油田企業內部缺乏這一方面的人才，或者人才專業素質不夠、經驗少，可能會導致異常井的診斷困難。經由大數據分析技術在異常井診斷中的應用，可提高診斷速率，且準確度較高，但在利用大數據分析開展診斷工作時，需引入圖像處理技術，根據油井的具體情況，建立當油井處于正常運行狀態下時的工作圖庫，采集關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別，最后經由系統化的數據分析，也就可得到異常井的診斷結果，整個診斷過程中，絕大多數的工作都是由數據系統自動完成的，人工參與的環節少，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，需要由專業人員來完成，根據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。現階段，關于間抽井抽油工作，也可采用大數據分析技術，通過此項技術，可改變原先的工作方式，經由智能化控制模塊的構建，利用大數據分析中的因子分析技術，能夠利用相應的數據和信息，實現對間抽井儲油量的科學預測，建立相符合的預測模型，在該模型的輔助下得到關于油井的液面位置、上升高度信息，根據預測中所得到的這些數據，制定最為科學的抽油計劃，選擇間抽井開關時間[4]。

（四）規劃油井清洗工作

在油井生產作業的進行中，清洗也是重要的工作環節，在很多的油田企業中，油井清理工作存在著各種的問題，根據實際經驗，最為理想的情況下，油井的清洗頻次應至少為一月一次，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，如果可以將大數據分析技術應用于油井清洗工作，大數據分析模塊能夠對油井清洗的歷史數據、當下油井的生產運行狀態等各種數據，經由對油井清理方式、結蠟時間等的掌握，也就可開展精準建模，利用模型對結蠟時間、清洗時間等開展精準預測，油井內的有關工作人員，可依據這些預測結果來制定最佳的油井清洗策略和計劃。

（五）建設生產經營管理類系統

當前油田企業需要對生產經營管理系統進行更加科學高效地構建和打造，而在此過程中，企業需要審核各項數據信息，對其中的設備參數、鉆井參數以及產量數據信息進行綜合分析，同時還需要結合相應的物聯網技術、傳感器技術收集更加完整全面的信息資料，將各項資料進行綜合全面地管理。在此期間工作人員、技術人員需要結合先進的大數據分析技術，建立起相應的鉆具管理模式，實現對現場各項因素綜合全面地管控，比如對鉆井的數據信息，相關管材的數據參數，固井設備的實時運行狀態進行收集、整理，并且完成各項數據資料的綜合管理控制，實現綜合分析。

其次，結合相應的大數據分析技術也能夠完成對相關生產管理人員的資質管控，比如利用大數據技術可收集鉆井產活動中相關工作人員的信息資料，并且完成考核管理，對員工進行專項化管控，在建設生產經營管理系統的過程中也能夠實現對相關專項人員更加科學有效地培訓。

（六）建立起數據應用機構

結合網絡化管理模式、管理方法，也可將實時數據信息上傳到網絡平臺，實現信息共享、信息管控。而在建設相關系統的過程，工作人員也需要對鉆井數據信息進行更加科學有效地編寫，對其中的成本數據、鉆具數據、生產時效數據進行有效保存，將其轉入到相應的數據庫系統中，完成對各項數據信息的關聯處理，使得井身結構和套管結構均能夠得到優化管控。最為關鍵的是，在實際工作管理期間，工程人員也可以利用相應的大數據分析技術，結合三維動態化的模型結構，對設備當前的基本參數以及運行狀況進行有效分析、識別，可結合大數據分析技術，構建地層構造模型，模擬鉆井軌跡參數，對井眼軌跡以及各個靶點的數據信息進行有效控制，為現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，使得鉆具的位置數據能夠得到更加科學有效地處理，并且實現對鉆井軌跡以及設計軌跡之間存在的偏離問題進行動態化地調整。

六、大數據分析技術應用在油田生產中的未來展望

（一）建設智能油田數據共享平臺

在油田行業現代化的發展趨勢下，大數據分析技術在油田生產中凸顯了其技術優勢，特別是在數字化、智能油田建設的過程中，各個油田企業都需要根據自身的特點，重視數據挖掘，實現數據的有效利用，為提高數據價值，油田企業可構建數據共享平臺，使得在油田企業內部可實現數據共享。但就當下的條件來看，很多智能油田在數據集中處理方面還存在著一定的不足，對這些油田企業來說，雖然有海量的數據，但卻沒有建立相應的數據共享平臺，不同部門之間無法實現數據共享，存在信息孤島的問題。

（二）智能油田網絡數據安全監管

大數據分析在油田生產中的應用，加快了油田信息化、數字化步伐，隨著各個油田開始了信息系統建設，為實現對此類信息系統的數據的科學應用，在油田企業內部也需加強對數據的安全監管，以通過各種數據安全技術的應用，來保障數據安全性，避免數據丟失等問題[5]。一些油田企業雖然在數據共享方面取得了一定的成效，但在實際的工作進行中，卻常常存在數據安全威脅，數據泄露導致油田企業蒙受了一些額外的損失，為提高大數據分析技術的應用，未來的油田企業工作中，應重視網絡數據安全監管。

七、結語

油田生產作業中的數據量龐大，為在生產決策的過程中充分將這些數據利用起來，在實際的工作進行中，各個油田企業都需要加大對大數據分析技術的應用，以通過各種的數據分析，利用提取出來的數據輔助企業的生產作業。H

參考文獻

[1]黃鶴.淺析大數據分析技術在油田生產中的應用[J].中國管理信息化，2020，23（08）：93-94.

[2]楊劍.大數據分析技術在油田生產中的應用分析[J].中國石油和化工標準與質量，2020，40（15）：41-42.

[3]田灝，曹彩平，全江.大數據分析技術在油田生產中的研究與應用[J].中國戰略新興產業，2018，000（030）：10.

[4]李艷華.生產運行綜合大數據分析技術在氣田中的應用研究[J].中外企業家，2019（09）：58.

[5]何川.大數據分析在采油工程管理中的應用研究[J].石化技術，2019，26（05）：128+45.