數據挖掘技術在數字化油氣藏研究中的應用

摘要：在油氣藏勘探開發及其研究過程中，積累了大量的數據和成果。為了科學地開發和管理油氣藏，關鍵在于充分利用這些龐大數據的信息功能。數據挖掘，作為一種高效的信息處理技術，能在海量數據中迅速識別出有價值的信息，為研究和決策提供有力的數據支持，不僅為油氣藏研究者和決策者提供全面的數據處理能力和可靠的決策支持，也極大地提高了研究效率和決策的質量。

關鍵詞：數據挖掘；數字化油氣藏；油氣藏

一、前言

油氣藏研究包括了從地質探索到最終產品的生產過程中的復雜工藝。由于傳統方法在工作效率、準確性方面的局限性及對人工經驗的過度依賴，決策者在處理大量數據時難以篩選出關鍵信息，現場所用的圖表展示也無法全面地反映出研究成果，這些因素共同影響了決策的迅速性和信息的共享。但是，隨著信息技術的發展，數字化油藏和數字油田的概念被引入，它們通過將數據挖掘技術深度整合進油氣勘探和開發數據中，極大地提升了數據分析工具的智能化水平，支撐了勘探開發的決策過程，從而徹底改變了工作模式，減少了決策風險并提升了決策效率。

二、數據挖掘技術概述

數據挖掘技術涉及對龐大數據集的分析和整合，旨在從中提取有價值的信息。這一技術不僅要求高專業性，也面臨復雜的技術挑戰，它結合了統計學、信息管理以及人工智能和計算機技術等多個領域，以實現對數據的深度分析。數據挖掘技術集成了眾多前沿科學領域，顯著提升了應用的價值。作為一種先進的信息處理技術，數據挖掘能夠有針對性地分析數據，不僅提升了數據的實際應用價值，也為決策提供了可靠的數據支持。隨著技術的不斷發展，數據挖掘的步驟也日趨完善，具體包括以下幾個步驟。

第一，確定研究目標。在數據挖掘中，根據具體需求調整挖掘的范圍，這種技術的靈活性有助于提升挖掘速度和準確性，因此明確挖掘目標是首要任務。

第二，數據收集。在進行數據挖掘之前，需要收集足夠的數據，并構建高效的數據挖掘模型來篩選和識別關鍵信息。

第三，規律識別。利用數據挖掘技術揭示數據中的變化規律和價值信息，這是提升挖掘效率的關鍵。

第四，數據呈現。將數據挖掘得到的有價值信息進行整理，并按照一定的流程向決策者報告，以提高決策的精確度。

三、油氣藏數字挖掘技術的實現過程

（一）建立數據倉庫

構建數據倉庫是開展數據挖掘工作的基礎步驟。常用的快速建立數據倉庫的方法是原型法，根據實際應用中的反饋，對油氣行業中決策流程所需的數據分析和主題設定進行優化，為決策制定提供了重要的技術支撐和經驗基礎。數據倉庫覆蓋的領域包括油田探索中的井位部署、實時的測井數據、產量的統計分析和儲備的管理等[1]。在審視油氣行業的決策系統之后，對系統數據和決策內容按邏輯分類，并創建特定的關系表來表達與決策相關的信息。在建立數據倉庫的過程中，將這些信息轉換并加載到數據庫中，形成完整的地質信息庫。

（二）油氣藏研究工作數據抽象和總結技術

數據總結的核心是將油氣領域的研究數據抽象成模型，并對決策流程進行全面描述。數據挖掘通過對個別數據進行歸納和抽象，能夠提升到更高級別的概括，從而揭示數據的總體特點。數據概括往往依賴于成熟的數學技術，例如計算數據集的統計量（總和、方差、最大最小值及平均值等），或利用統計圖表工具（直方圖、餅圖等）進行數據的可視化分析。在油氣行業的數字化研究中，OLAP技術被廣泛應用于進行地質和地理圖以及地震數據的多維數據查詢，并通過多種統計圖表來揭示數據間的關系，歸納總結關鍵的統計信息。

（三）數據分類

數據挖掘的分類技術旨在構建一個模型，該模型能夠根據特定的分類準則，將數據分配至不同的類別中。這一過程一般包括分析數據的多種特性、創建屬性模型來確定分類的標準、應用這些模型對數據進行處理和分析。最終，模型將預測新數據可能的類別歸屬。在油田開發中的一個應用示例是，根據產油量將井位分類為高產、中產和低產，分析這些分類的地理位置和地質條件等特征，確定關鍵的分類屬性及其相互作用?；谶@些關鍵屬性，可以對未來的井位進行評估，預測其可能的分類。

（四）關聯分析

關聯分析用于識別數據庫中不同數據項之間的復雜相互關系，這些聯系可能是直接的，也可能隨時間發展而變化。例如，在油田勘探中，井位的地質特征、地震數據與產油量之間往往存在明顯的關聯。關聯分析的目標是發現數據背后的關系網，揭示數據項之間的密切聯系或相互依賴。由于分析前往往難以確定數據間是否存在相關性，因此產生的關聯規則通常會包含一個置信度指標，不僅反映了規則的可靠性，也說明了規則的強度，為進一步的數據分析和決策提供了重要的參考。

（五）聚類與分析

在油氣數據中，當缺乏詳細描述或無法歸入特定分類時，聚類分析成為一種有效的解決方案。此方法通過選定的相似性度量標準，將數據分為若干有意義的子集，每個子集內的數據特征較為一致，而不同子集間的特征則具有明顯差異，便于區分。Fayyad過程模型如圖1所示，展示了數據挖掘中的循環迭代過程，強調了從數據選擇到模型驗證的各個環節。在每次迭代中，根據油田的盆地、構造層次、圈閉、地震區域和沉積環境等數據分析勘探井位的位置，如若某階段的結果與預期不符，則需回到前一階段重新處理。

四、數字挖掘技術在數字化油氣藏中的應用

在數字化油氣行業中，數據挖掘主要針對巖石物理數據、測井數據、地震數據及地質數據等進行處理，以清晰展示儲層的油氣特性[2]。整體流程如圖1所示，圖中勘探數據挖掘的步驟清晰地反映了如何通過數據挖掘技術來解析儲層特性。

（一）巖石物理數據的挖掘

通常巖石物理數據通過實驗獲取，這類數據直觀且準確，是勘探的基礎資料。在利用數據挖掘技術時，務必確保巖石物理數據的真實性和可靠性，以支持油氣勘探的數據需求。雖然巖石物理數據主要作為輔助資料間接使用，但在數據挖掘過程中，應全面挖掘其潛在價值，提高數據的實際應用效果，確保數據與油氣水層等其他關鍵數據有效結合，以提升其在油氣勘探中的應用價值，具體包括如下幾點。

第一，通過建立數據模型，探究不同巖石物理數據間的相關性，利用數據挖掘技術來檢驗分析的精確性，從而深入了解這些數據之間的相互作用。這種方法不僅提高了對巖石物理數據相互作用的了解，還為勘探活動帶來了更精確的數據支持。

第二，采用數據挖掘技術分析巖石物理數據，并預測儲層特性，通過整合各類巖石數據，實現對油氣水層的精確區分。這種方式大幅提高了巖石物理數據的應用價值，并在石油勘探中發揮了重要作用。在開展巖石物理數據分析時，需要重視數據的全面利用，從多方位和多層面確保數據細節的完整應用，不僅提高了數據的適用性，也確保了數據在油氣勘探決策中的最大化效用，從而提供更全面深入的決策支持。

（二）測井數據的挖掘

在石油勘探領域，測井數據的重要性不言而喻，它包括從測井曲線到巖心標定以及儲層物性參數等多種關鍵信息。傳統勘探中，不同分析師的專業能力不一，導致結果的主觀性和偏差。數據挖掘技術的運用通過計算機的高效算力及先進算法，在短時間內高效處理和分析大量測井數據，自動化識別關鍵儲層特征，提升分析精度和效率。例如，聚類分析幫助識別具有相似特征的儲層，而決策樹與隨機森林等機器學習技術基于歷史數據進行預測分析，有效減少人為錯誤和時間成本，尤其在確定儲層界限值時顯示出巨大潛力[3]。

儲層下限的定義是在一定條件下，一個儲層被認為是有效的最低標準。這一標準在判定是否對某區域進行深入勘探方面起著至關重要的作用。利用數據挖掘技術，勘探人員能夠對各種儲層數據進行分析，進而構建數學模型預測儲層特性，并據此確定合適的儲層下限值。這種策略不僅提升了分析的精確度和統一性，還能迅速適應新數據的更新，從而使勘探工作人員能夠及時作出策略調整。以某開發區域A井為例，相關數據圖表如下：SP（自然電位），單位為毫伏；GR（自然伽馬），單位為API；CAL（井徑），單位為厘米；AC（縱波時差），單位為微秒/米；LLD（深側向電阻率），單位為歐姆·平方米；LLS（淺側向電阻率），單位為歐姆·米；MSFL（微球電阻率），單位為歐姆·米；ILD（深感應電阻率），單位為歐姆·米；ILM（中感應電阻率），單位為歐姆·米；DZYC（低阻油層識別參數），數值為1表示低阻油層。對于深度1299米至1300米段，DZYC參數預測為低阻油層，且通過射孔試油的實際驗證，發現其結論與解釋相符，表明在有充分數據支持的情況下，數據挖掘技術能夠有效地辨識儲層中的流體。

（三）地震數據的挖掘

地震數據作為石油勘探領域中不可或缺的基礎性資料，其重要性在油氣勘探過程中無可替代。這些數據承載著豐富的地質信息，是勘探團隊深入探索地下油氣資源的重要指引。然而，受限于分辨率的制約，地震數據在呈現視覺信息時往往顯得不夠清晰，在一定程度上影響了儲層預測的準確性，使得預測結果帶有一定的模糊性。地震數據能夠揭示不同油井之間的內在聯系，并詳盡地描繪出油氣的含量特征，為勘探團隊提供了寶貴的參考依據。為了更深入地挖掘地震數據的潛力，勘探人員借助多種數據挖掘算法，并結合時間屬性進行綜合分析。在這一過程中，勘探人員能夠從地震數據中捕捉到四維特征，進而洞悉地下介質中地震波的傳播規律與特性，對于精確評估地下油氣資源的分布狀況具有重要意義。地震記錄儀的引入更是為地震數據的采集工作帶來了革命性的變化，它能夠精準地捕獲包括頻率和相位在內的地震數據信息，為后續的分析工作提供了堅實的數據基礎。通過這些數據的處理與分析，勘探人員得以更加全面地了解地下油氣資源的分布情況，為石油勘探的順利進行提供了有力保障[4]。盡管地震數據量龐大并混雜著眾多干擾與噪聲，以下步驟是處理和分析這些信息的關鍵。

1.數據清洗與預處理

在收集到地震數據后，首要任務便是對其進行細致的清洗與預處理工作。這一步驟旨在剔除數據中的干擾項與噪聲，確保數據的純凈度與精確度，為后續的分析奠定堅實的基礎。

2.特征提取

在處理后的地震數據中，需要精心提取地震波的相位、振幅以及頻率等核心特征。這些特征如同數據的靈魂，蘊含著豐富的地質信息，為后續的數據建模提供了寶貴的素材。

3.數據建模

從數據中精心提取的特征被逐一輸入到機器學習模型中，如神經網絡或決策樹等，這些模型如同智慧的引擎，能夠基于特征數據構建出精準的數據模型。

4.模型訓練與優化

在模型建立之后，通過不斷地訓練與優化，提升模型的預測能力，使其能夠更準確地預測地下油氣資源的位置。這一步驟如同對模型進行精雕細琢，使其更加完善與精準。

5.預測與評估

使用經過訓練的模型對地下油氣資源的位置進行預測，并對模型的準確性進行全面評估，為勘探活動提供科學的決策依據。

（四）地質數據的挖掘

地質信息可通過多種形式展現，如文本和圖表。這些信息內含豐富的地下資料，對于油氣資源的評估具有至關重要的作用。然而，地質信息的搜集及分析任務極為復雜且細致，必須保障信息的精準與完整。采用數據挖掘技術，顯著增強了地質信息采集與分析的效率。數據挖掘不僅提升了地質信息搜集的精確度，而且通過自動化工具減少了人為差錯，確保了數據品質的高標準[5]。此外，數據挖掘能從龐大的地質數據中提煉出關鍵信息，對解析地層結構及油氣分布極為關鍵。在數據挖掘技術的輔助下，地質信息可以和其他數據，如地震、測井數據，相互印證。這種數據的整合為描述地下地質狀況提供了更全面的視角，增強了信息描述的深度。對地質與地震數據進行對照，可更精確地確定油氣藏的具體位置與特征。相關數據的綜合反映如圖2所示。

地質數據的數據挖掘分析包括多個步驟。數據清洗與預處理是首要步驟，關鍵在于消除噪聲和異常值，確保數據品質。其次是特征提取，從數據中識別出關鍵特征，為深入分析奠定基礎。接著進行數據模型的建立，通過合適的模型來揭示地質數據的內在聯系。模型的訓練與優化是確保預測精確度的重要環節，需不斷調整模型參數以適應數據特性。最終的預測與評估步驟通過模型來預測地質狀況，并驗證預測的準確性。全面的地質數據分析讓地下的地質狀況得以更清晰地展示，對勘探公司而言，意味著能更精準地確定地下油氣資源的位置，從而提升勘探成功率。

五、結語

數據挖掘技術在地質分析及環境影響評價中表現出極大的效能，顯著提升了決策的效率，優化了生產流程管理，促進了信息的共享與團隊合作。這些技術通過自動化處理與智能化分析，不僅提高了油氣開采的精準度，還有效降低了運營成本，并提升了對復雜油氣系統的控制與管理。展望未來，隨著技術持續進步與創新，數據挖掘在油氣行業的應用預計將更加廣泛，尤其是大數據、人工智能與機器學習技術的深度整合，將深刻革新油氣藏研究，推動整個行業向更高效、更環保的目標邁進。

參考文獻

[1]蘇童，王伯禮，倉宇航.數據挖掘在油氣儲運中的應用研究[J].中國儲運，2024（01）：203-204.

[2]郭素杰，姜維寨，孟慶峰，等.數據挖掘技術在復雜油氣層評價中的應用探索[J].錄井工程，2019，30（04）：1-7+145.

[3]贠建宏.數據挖掘技術在油田信息化建設中的應用[J].信息系統工程，2018（10）：137-138.

[4]王娟，梁立星，武璠，等.數據挖掘技術在數字化油氣藏研究與決策中的應用[J].鉆采工藝，2018，41（03）：107-109.

[5]李華，劉帥，李茂，等.數據挖掘理論及應用研究[J].斷塊油氣田，2010，17（01）：88-91.

基金項目：中國石油西南油氣田公司科研項目“高溫高壓含硫井完整性智能評價與趨勢預測技術研究”（項目編號：2024D109-01-01）

作者單位：中國石油西南油氣田公司工程技術研究院

責任編輯：張津平 尚丹