淺析大數據分析技術在油田生產中的應用

劉慈

[摘 要]在大數據分析背景下，為了提高油田生產水平，油田企業(yè)應有效應用大數據技術。石化工業(yè)是我國的重點產業(yè)，是我國國民經濟發(fā)展的重要支柱。在油田經濟迅速發(fā)展的今天，大數據技術逐漸應用到各行各業(yè)中，已經影響了社會經濟的各個領域。本文立足于大數據分析技術的發(fā)展趨勢，分析了大數據分析技術的類型及應用，旨在提高油田項目生產水平，并為相關研究人員提供參考。

[關鍵詞]大數據分析技術;油田生產;數據處理

0? ? ?引 言

大數據是一個新興的網絡詞匯。目前，大數據還沒有明確的定義。然而，相關實踐活動和專家學者的研究和實踐表明，大數據具有數據傳輸速度快的優(yōu)勢。隨著科學技術的進步，油田生產經濟體系不斷完善。但是，現階段油田企業(yè)面臨著巨大的經濟競爭壓力，因此，將大數據技術與數字化工作體系相結合，探究各類油田業(yè)務運作方案尤為重要。

1? ? ?大數據分析技術的應用趨勢

從油田生產現狀看，大數據和云計算技術的應用給油田經濟的發(fā)展帶來了機遇和挑戰(zhàn)。油田生產相關部門和工作人員應不斷完善大數據和云計算技術的應用策略，不斷提高油田生產的整體效益。大數據分析指對海量數據的分析，具有數據量大、速度快、種類多、價值高、真實性強等特點。大數據是目前IT行業(yè)最熱門的詞匯，如何利用大數據的商業(yè)價值，如數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等，逐漸成為行業(yè)專業(yè)人士追逐利潤的焦點。在大數據分析過程中，通過應用各類數據分析工具，可以提高大數據的利用效率，讓使用者快速獲得所需的信息。在這個過程中，數據挖掘算法不斷深化，工作效率越來越高。其中，比較常見的數據挖掘算法包括離群點分析法、分割法、聚類法等。在開展預測分析工作的過程中，大數據技術的計算方法尤為重要，通過分析數據結果，能夠預測數據的應用前景。在這種發(fā)展背景下，油田相關工作人員應重視大數據和云計算技術在生產過程中的有效應用，加快經濟全球化進程。隨著社會經濟的不斷發(fā)展和科學技術的不斷進步，云計算技術取得了重大突破。如利用互聯網上的網絡虛擬角色，根據各個領域的實際需求和標準，為社會領域的不同行業(yè)提供網絡服務。此外，云計算技術還能幫助油田企業(yè)有效規(guī)劃生產進度，保護環(huán)境。

2? ? ?大數據分析技術類型

2.1? ?數據預測技術

數字化油田是油田生產的關鍵，智能化油田的各種操作離不開各類數據挖掘應用技術，需要油田企業(yè)構建及優(yōu)化數據結構平臺，解決智能油田的數據集中處理問題。目前，很多油田企業(yè)及管理部門尚未建立完善的數據管理機制及數據預測評估機制，難以實現數據庫的安全訪問，出現信息孤島問題，不能滿足智能油田的工作要求。在各類型數據的分析及應用過程中，油田企業(yè)可以根據需要抽取相關數據，這是數據分析的基礎。在數據分析環(huán)節(jié)，油田企業(yè)需要確保不同地點、不同時間數據表達的統(tǒng)一性，這是一種標準化的語言;在數據預測環(huán)節(jié)，企業(yè)應有效處理各類數據，分析數據的異常狀況及遺漏狀況，從而制訂合理的解決方案，同時還要積極轉換數據，應用科學性的可采數據（代替原始數據）展開研究，提高數據分析的綜合效果。

2.2? ?精確性分析技術

大數據的分析及應用應基于相應的數據庫系統(tǒng)，在操作過程中，數據分析技術涉及回歸分析技術、因子分析技術、聚類分析技術等。其中，回歸分析指在數據觀察基礎上，就變量間的關系展開探究，利用回歸分析簡化彼此間復雜的關系，從中找到客觀的規(guī)律。因子分析技術是利用少量因子，分析各個指標與因子的聯系。聚類分析實現了相似數據對象及信息的統(tǒng)一，能夠有效識別數據的特征，且可以根據不同數據的特點，將樣本劃分為不同的類型。在分析相關變量的過程中，變量是隨機性的，是一種動態(tài)因子，這類因子能夠反映客觀事物的大量信息。在大數據技術的應用過程中，油田項目應完善數據挖掘方案，有效應用信息技術，找到有用的信息，預測油田的客觀發(fā)展趨勢，積極開展描述性挖掘，分析各類數據。在實際操作中，數據類型與數據挖掘目標密切相關，數據挖掘可以獲得相應的數據信息，有利于提高數據的應用價值。

3? ? ?數據分析技術應用方案的優(yōu)化措施

3.1? ?順應大數據分析技術的應用趨勢

油田大數據系統(tǒng)的構成狀況比較復雜，數據量隨著相關業(yè)務的開展不斷增加。大數據的整體數量龐大，資源生成速度較快，利用大數據分析技術，可以在單位時間內收集及整理相關信息數據，就各類數據展開有效性管理，從而挖掘大數據的價值。在油田開采過程中，受到經營條件、設備條件、生產條件等的影響，油田企業(yè)的生產經營過程不斷發(fā)生變化，其客觀反映了油田的各個活動業(yè)務狀況，滿足了數據分析及處理的工作要求。大數據處理技術包括數據收集模塊、數據清理模塊、數據分析模塊、結果開發(fā)及應用模塊、結果驗證模塊等，可以綜合各類大數據資源，優(yōu)化數據模型。相比于其他行業(yè)，油田企業(yè)的經濟業(yè)務形勢比較復雜，需要應用一系列大數據技術。大數據技術具備傳統(tǒng)人工模式不具備的優(yōu)勢，整體運作成本較低，能源利用率較高，能夠促進油田連續(xù)性管理及生產。受到傳統(tǒng)發(fā)展環(huán)境的影響，我國的大數據分析技術系統(tǒng)尚不完善，在發(fā)展過程中存在很多問題。因此，為了實現油田發(fā)展的預期目標，油田企業(yè)應根據經濟發(fā)展狀況，不斷深化大數據分析方案，提高油田的整體生產效益，降低能耗。

3.2? ?創(chuàng)新數據分析技術

在油田生產模塊，異常井發(fā)揮著重要作用。傳統(tǒng)油井生產異常時，大多依賴人工模式展開分析，需要各個工作者開展大數據統(tǒng)計及管理工作，分析常見故障及異常狀況，有效分析油井的故障問題。在解決異常油井問題的過程中，首先，油田企業(yè)需要分析信息挖掘技術的優(yōu)劣之處、油井的產量波動問題及異常油井生產數據錯誤問題。在此基礎上，完善數據分析技術，解決作業(yè)井問題、裸井問題、常閉井問題，優(yōu)化數據挖掘技術，從而及時發(fā)現油井異常狀況，不斷展開深入性的診斷及研究，以提高管理水平。其次，為了提高油田項目的經濟效益，油田企業(yè)應健全異常井診斷體系，提高油田日常生產效益。在油田生產過程中，一方面，需要改變傳統(tǒng)的人工診斷方法，提高診斷效率，滿足后續(xù)管理的要求，提高單井整體生產水平;另一方面，建立抽油機井特征工作數據庫，妥善利用灰度圖像處理技術及人臉識別技術，就抽油機井工作狀況、特征工作圖狀況展開分析，提高抽油機井的診斷水平。此外，完善因子分析方案，就不同工況的影響因素展開研究，建立參數診斷數據庫，就因子指標展開比較，解決異常問題。再次，油田企業(yè)必須有效控制間歇泵送時間，減少企業(yè)運作成本，提高排放效率，以促進油田企業(yè)可持續(xù)性發(fā)展。同時，采用回歸分析方式確定影響間歇抽油開發(fā)時間的相關因素，綜合各類因素，建立分析模型，就模型曲線展開規(guī)范化整理及分析。最后，油井清蠟主要采用人工清蠟方案。各油井每月清蠟一次，部分油井提前打蠟、提前清蠟。油田企業(yè)可以利用因子分析法分析油井的清蠟周期和狀況，建立基于清蠟方法的清蠟模型，采用回歸線性分析法建立預測曲線，討論曲線的不同節(jié)點時間，計算出油井的合理清蠟周期，有效引導油井準確清蠟，實現油井精細化管理。

3.3? ?構建信息化數據分析平臺體系

為了提高油田項目的可持續(xù)發(fā)展效益，很多油田企業(yè)構建了多元化的數據分析平臺。這類數據分析平臺綜合了數據提取及存儲過程，實現了不同模塊大數據技術的應用。該平臺具備較強的數據抽取層功能，滿足了分布式數據整理的工作要求，是一種有效性的數據建模方法，有利于構建數據集。在大數據算法的應用基礎上，油田企業(yè)可以優(yōu)化分析層模塊，不斷明確數據內的信息關系，這有利于構建數據模型軟件及預測模型，進而確定評價方法及標準，根據實際數據發(fā)展情況，提高油田生產及決策水平。為了提高運作效率，油田企業(yè)應充分發(fā)揮數據應用層的功能，積極轉化數據模型，靈活應用模型算法，分析數據的可視化條件，同時設計接口設計，滿足人機交互的工作要求。為了達到這個目的，企業(yè)需要應用一系列數據分析工具及技術，解析、提取及分析各種數據，并從資源庫中選擇相應的信息，以提高數據管理水平，遵循相應的處理標準。此外，油田企業(yè)應健全數據框架，以識別有價值的數據信息，完善數字收入共享機制，提高數據的處理能力。為了提高運作效率，還要健全數字監(jiān)控機制，提高油田生產效益，創(chuàng)新數據分析技術，進而提高大數據技術的應用水平。

4? ? ?結 語

社會的進步離不開各類經濟活動的共同作用。大數據分析技術與人們生活的聯系日益密切。為了適應智能化油田發(fā)展要求，油田企業(yè)應創(chuàng)新大數據分析體系，提高石油生產數字化水平及各類生產數據的精確性，創(chuàng)新傳統(tǒng)數據庫分析方法及預測方法，提高油田生產經營水平。

主要參考文獻

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