油田生產中大數據分析技術的應用

前言：想要寫出一篇引人入勝的文章？我們特意為您整理了油田生產中大數據分析技術的應用范文，希望能給你帶來靈感和參考，敬請閱讀。

［摘要］計算機網絡技術在近年來的發展速度越來越快，油田企業中智能化的普及和應用程度越來越廣，人們對自動化數據采集、物聯網等信息化技術的關注程度越來越高。目前，國際油價波動較大，大數據分析技術在油田生產中的應用發揮著重要作用，通過數據找油，進一步提升油田生產中需要的各項數據利用率，實現油田生產智能化、自動化的發展趨勢，滿足油田企業降本增效發展需求。

［關鍵詞］大數據分析技術；油田生產；智能化

引言

近年來，油田智能化建設發展速度越來越快，油田生產逐漸呈現出數字化、自動化、智能化的趨勢。油田生產的流程比較復雜，其中包含注水、采油、運輸、儲存、油氣分離等步驟，在油田生產過程中會產生大量的數據信息，這些數據信息覆蓋面積廣，數量也十分龐大。所以大數據分析技術在油田生產中的應用是不可或缺的，實現了油田生產的自動化預測、判斷、優化等功能，加快了油田智能化發展，同時降低了油田的生產成本，為油田創造了更多的經濟效益，是油田可持續發展的重要手段。

1大數據分析技術概述

1.1數據抽取技術

數據抽取技術的原理就是將復雜的數據和不同的數據類型進行整合，變成數據較小和類型比較統一的數據結構形式。在任何地點和時間上對數據進行統一表達，規范和統一語言類型標準，實現計算機的快速識別。其中還涉及數據檢查，主要目的是判斷生成的數據是否正確，找到數據中可能出現的錯誤，將錯誤的信息進行替換。

1.2數據分析技術

數據分析技術是在數據抽取技術上衍變而來的，主要包括因子分析、回歸分析、聚類分析。因子分析主要的原理是找到少量因素指標和其他因素之間的關系，將少量的集中變量在歸納分析中作為因子，然后用少量的因素指標反映出其他因素表達的信息；回歸分析的原理是分析一組或者幾組數據，找到一個變量與其他變量之間的聯系，優化變量中的不確定因素，最終掌握變量規律；聚類分析的原理是根據數據呈現出來的特征，對不同種類的數據進行分類，方便后期根據數據特征對事物進行判斷和處理。

1.3油田數據特點

油田數據特點主要有以下幾種：①產生海量數據且數據之間具有較強的耦合性；②油田生產系統穩定性較弱，油田生產過程中采集數據易受工業噪聲污染；③數據類型多樣，數據形態迥異；④數據缺乏完整性；⑤油田生產作業的不確定性使系統工作狀態存在變數，或呈正常工作狀態，或呈故障狀態。

2油田大數據以及油田大數據分析體系概述

2.1油田數據的主要特點

①數據類型多樣。油田的生產過程中涉及的數據類型比較復雜，包括溫度、壓力、注水量等各種接卸設備運行時產生的數據，而相同的機械設備在不同的生產階段產生的數據也是不同的。②數據信息量較大。油田生產過程中產生的數據信息數量十分龐大，想要對產生的各種數據信息進行收集存儲的難度較大。③數據完整性得不到保障。油田實際的生產運行時，數據隨著生產階段的不同隨時變化，一旦把握不好數據收集的時間，就會造成某一階段數據丟失。

2.2油田大數據分析體系

油田大數據分析體系構建和油田大數據分析系統應用有著直接影響，分析體系的構建主要包括以下幾點。①建立油井信息收集平臺。將油井實際生產運行中產生的數據信息進行收集整理，將收集的信息轉化為計算機可識別的類型。②建立油井信息存儲平臺。將收集平臺收集的信息數據進一步總結和歸納，按照類型不同進行分類存儲，存儲平臺同時也成為數據倉庫。③建立油井信息分析平臺。將存儲平臺存儲的信息利用專業的大數據模型技術進一步深入挖掘，找到利用價值更高的信息，為后續的油田生產運行做準備。④建立油田信息展示平臺。數據信息利用建模進行處理，保障數據信息呈現得更加直觀、高效。

3大數據分析技術在油田生產中的應用研究

3.1對異常井進行自動識別

異常井是影響油田企業生產運行的重要因素之一，隨著開采時間增加，人們對異常井的重視程度越來越高，異常井的管理工作顯得尤為重要。通常情況下，異常井的識別方法主要為人工排除法，利用專業人員豐富的經驗和以往的相關資料，經過比較復雜的流程，確定異常井。人工排除法需要耗費大量的人力、物力、財力，確定的時間比較長，嚴重影響油田正常生產運行。隨著科技不斷進步，逐漸出現了聚類分析和大數據挖掘分析異常井技術，主要工作原理為，油井當天的實際產量和以往每月同一天產量相比存在較大差異，這種差異已經超過了正常的標準范圍，從而判斷為異常井，異常井確定時還要排除停電井、調開井、作業井等相關因素干擾，利用ASP.NET技術進行計算，通過B/S系統構架模式。油田的實際生產運行中，這種大數據技術已經得到了廣泛應用，能夠準確、快速判斷出異常井，為后續制定和診斷創造了良好的條件，提高了油田的生產工作效率。

3.2對異常井進行智能診斷

異常井診斷是油田日常工作生產中的重要工作內容之一，直接影響油田管理和油田生產。目前，油田異常井的診斷方式還是傳統的人工診斷，需要借助專業技術人員的豐富經驗，診斷準確率比較低，與實際情況存在偏差，導致后續制定的措施出現失誤，影響單井生產量。隨著科技進步，油田實際生產中應用灰度圖像處理技術，建立油井的特征圖庫，通過將油井的實際情況和理論情況進行分析對比，系統可以自動判斷出油井的工作狀況。油井工圖會隨著工作狀況變化出現多樣化，此時需要使用因子分析法對變化情況進行分析，同時建立完善的參數因子診斷數據庫，將變化的因子與數據庫中的因子進行分析對比，找到產生異常井的原因。

3.3科學制訂間抽井開關計劃

目前，我國的油田開發逐漸進入了中后期，開發時間逐漸正常，剩余油不斷降低，油藏能源逐漸消耗，經常會出現供液不足的現象，這種現象稱為間抽井，就是間歇性出油的井。油田目前針對間抽井開關的制定都是人為控制的，可能存在一些問題，科學合理性沒有得到考證。所以目前的主要目的就是研究制定科學合理的間抽井開關機制，實現自動化控制，達到開源節流、節能減排的目的。大數據因子分析法和回歸分析法在油田生產中的應用，有效解決了以上問題，利用兩種方法對間抽井相關影響因素進行分析和研究，建立完善的動液面、液面上升速度、沉沒度等因素的預測模型，通過模型產生相應的模型曲線，為后期油田制定科學合理的間抽井開關時間提供有利的依據。

3.4合理預測油井清蠟、結蠟時間

油田企業對油井進行清蠟的時間大概為每月每口油井清洗一次，油井的清蠟工作一定要嚴格按照流程執行，但是目前的油井清蠟工作存在一些問題，主要表現在一部分油井還沒結蠟就進行清洗，一部分油井已經結蠟但沒有及時清理，造成人力、物力、財力大量浪費，同時還會影響油井的產量以及生產效率，造成企業經濟效益損失。因此，企業要根據每口油井的實際情況，對清蠟方式、清蠟時間、清蠟用量進行分析和研究，制定科學合理的油井清蠟分析模型，根據模型建立油井清蠟結果預測曲線，從曲線中清楚了解每口油井的具體清蠟時間、清蠟周期等。為油田后期油井清蠟工作奠定了堅實的基礎，提供了有利的依據，實現了油田精細化管理的有效落實和健康發展。

4大數據技術在石油行業的應用前景分析

隨著科技的不斷發展進步，大數據技術在我國石油企業中的發展和應用越來越廣泛，發揮著重要作用。大數據技術對油田生產運行中的數據進行多維度分析和研究，保障油田企業更加高效、快速生產，降低了油田開采成本，提高了企業的經濟效益，油田鉆井工作的安全系數有所提升，油井的產量也進一步增加。其中，大數據分析技術在油田企業生產中的應用發揮著重要作用。油田企業生產運行過程中，大數據是提高開采量的重要手段，通過對鉆井、地震等數據信息進行收集、處理、分析、整合，將得到的油田生產實際的、真實的數據信息反饋給相關技術人員，保障后期油田生產計劃順利進行，為油田開采提供重要依據。預測性維護理念是油田企業生產中的一種新型模式，但是在實際的生產運行過程中，預測性維護理念沒有得到有效落實。油田生產中涉及的各種溫度、壓力、體積等因素都能通過大數據技術進行分析研究，找到和理論數據參數存在差異的地方，實現自動化預測，保障油田生產順利、有序開展。

5結語

經過以上研究分析可以發現，油田的數據信息類型比較多樣、復雜，數量比較巨大，完整性不是很好，因此術在油田生產中應用大數據分析技是必不可少的，是保障油田穩產、高產的重要手段，有助于實現油田可持續發展。

參考文獻

［1］段澤英,蔡賢明,滕衛衛,等.大數據分析技術在油田生產中的研究與應用［J］.中國管理信息化,2015(18):64-65.

［2］韓書婷,曹于勤,王炳國,等.大數據在“智能油田”中的應用與研究［J］.中國信息化,2018(12):69-73.

［3］張乃文.油田生產中大數據分析技術的研究［J］.化學工程與裝備,2019(1):27,41.

［4］李小娜.大數據分析在采油工程管理中的應用探討［J］.化學工程與裝備,2019(1):183-184.

［5］周春燕.油田生產中大數據分析技術的研究及應用［J］.科技創新與應用,2017(13):120.

［6］熊勝強,史曉慧,李偉.淺談大數據處理在油田GIS系統中的應用研究［J］.測繪與空間地理信息,2014(9):129-132.

［7］張晉軍,梅勝文,黃濤.物聯網、大數據及云計算技術在油田生產中的應用研究［J］.石化技術,2015(3):134.

作者：黃鶴 單位：大慶油田第九采油廠