謝庚易

（中國石油大港油田公司信息中心，天津 300280）

0 引言

進入21 世紀以來，伴隨著我國經濟的發(fā)展，信息技術發(fā)展迅速，并逐漸走向成熟。作為一項重要的信息技術，大數據技術越來越多地被企業(yè)應用，例如在多媒體等領域均得到了廣泛應用。隨著石油企業(yè)的不斷發(fā)展，需要將這一技術應用于油田的實際生產過程，并通過分析大量數據有效地控制石油生產的具體情況，從而能夠及時制定目標明確的綜合發(fā)展戰(zhàn)略，不斷地改進石油生產的質量和企業(yè)競爭力，并降低生產成本［1］。

1 大數據技術概述

伴隨著我國信息技術的迅速發(fā)展，大數據（Big Data）技術已經得到了廣泛的應用，并給我們的生活和工作帶來了巨大的便利，讓我們確實進入了一個信息時代。在這個時代，大數據技術的使用日益增多，在很多領域都發(fā)揮著越來越重要的作用。作為一項重要的信息技術，大數據技術越來越多地被企業(yè)使用。大數據又稱為海量數據。這些資源主要包括更持久的信息資源、決策權、高增長率、工藝優(yōu)化、量化以及有效的數據處理方式的多樣化［2］。在實踐中，計算機技術不斷發(fā)展，數據處理能力不斷增強，而石油企業(yè)的發(fā)展需求不斷增加，大數據應用技術常常被用作有效處理大量數據的計算機介質。隨著油田開采進度的延伸，油田的規(guī)模也在逐年擴大，而油田項目的開發(fā)要求越來越高。由于主要數據的數量較為龐大，如果在應用的過程中依然使用比較傳統的數據處理技術，往往會遇到一定的困難，并且很難有效地處理這些數據。但這些數據往往具有很高的潛在價值，如果無法對其進行利用，可能給企業(yè)造成重大損失。為了有效地解決這一問題，必須采用專門的硬件結構和數據處理算法，以便有效地對數據進行標準化處理。通過建立專門的分析模型可以有效表達這些數據，通過深入分析這些數據，企業(yè)可以得到更多有價值的信息，提升企業(yè)決策的科學性，有效提高其核心競爭力，并對其面臨的市場危機做出更迅速和有效的反應。

2 大數據應用于油田企業(yè)的發(fā)展趨勢

我國經濟發(fā)展迅速，對石油資源的需求越來越高，促使油田產量不斷增加，油田為了提升相關數據的處理效率，使用主要數據的情況不斷增加，進一步提高了油田生產的經濟效益。根據一些大油田公司在實際應用主要數據方面的經驗，對數據輸出和輸入進行了進一步的研究，進一步優(yōu)化了企業(yè)結構。將大數據應用于企業(yè)的上游部門進一步優(yōu)化了企業(yè)數據的操作結構［3］。此外，利用大數據應用技術動態(tài)處理石油公司生產過程中產生的各種數據，能夠及時了解石油生產的實際情況，及時調整石油生產計劃，以滿足石油生產的實際需要。大數據的特點是系統性和多樣化，在與客戶合作的框架內，應用大數據分析技術可以更迅速地對客戶需求做出反應，從而為客戶提供更好的服務，優(yōu)化工作效率。此外，大數據應用技術在油田開發(fā)過程中的有效應用，具有非常重要的作用，例如在油田的鉆探作業(yè)和勘探作業(yè)過程中，大數據技術應用十分廣泛。對于一些重要的地質信息也可以通過大數據應用技術有效地加以識別。進一步分析這些數據將有助于及時獲得這些數據的基本信息，從而提高探礦效率，減少探礦費用。

3 大數據在油田生產中的應用研究

3.1 自動對異常井進行識別

隨著我國經濟的迅速發(fā)展，對油田開發(fā)的需求呈現出逐年增加的現象，隨著油田開采進度的延伸，油田的規(guī)模也在逐年擴大，而油田項目的開發(fā)要求越來越高。為了進一步改善油田的開采效率，在石油開采的過程中在越來越多地應用各種先進的技術來開發(fā)油田。在生產過程中，由于油田外部因素存在相對復雜的不確定因素，很容易產生異常井現象。目前，石油公司領導人非常重視石油生產過程中的管理。在基本上以勞力為基礎的常規(guī)異常井的鑒定過程中，有必要檢查大量的井源，但這種鑒定方法不那么有效，也不那么精確［4］。油田為了提升相關數據的處理效率，使用主要數據的情況不斷增加，進一步提高了油田生產的經濟效益。利用數據集群分析技術，可以對井產量進行及時分析，并將其與標準井產量進行比較。一旦發(fā)現其產量超過標準井產量，即被視為異常。在這一過程中，可以充分利用ASP.NET 技術進一步提升對油井的診斷率。

3.2 對異常井的智能診斷

對異常井的診斷始終是企業(yè)實際運行過程中場開發(fā)的一個重要問題。目前，對異常井的診斷往往由經驗豐富的技術人員進行，在進行人工診斷的過程中，由于存在許多不可控因素，所以往往在這一過程中受到許多因素的影響，例如診斷人員的經驗和部分客觀因素。為了在檢測中有效地解決這一問題，可以構建一個完整的抽取井特征工作圖庫，并且可以使用面部識別和灰色圖像處理來有效地將特征工作圖與當前圖表進行比較。為了更快速地探測不同的異常井，該方法有效地改進了異常井的診斷，并更快地完成了不同的井處理工作。

3.3 制訂合理的抽井開關井計劃

目前，我國許多油田對儲油量的開采已進入中間階段或后期階段，油田和儲油層的地質條件隨著開采的加劇而變得越來越復雜。因此，許多油井的儲油量供應出現不足的情況，許多油井正在開采的過程在甚至出現間歇性地生產油的現象，嚴重影響了油田的生產效率［5］。目前，通常需要憑借經驗來制訂一項井噴計劃，作為井噴本身的一部分，但這一計劃的理由需要人工驗證。通過正確確定泵井之間的關閉時間，可以在節(jié)約能源、減少排放方面發(fā)揮非常重要的作用。因此，回歸分析和油田開采因子分析，這些影響油井開采的因素在深度分析之間具有切換時間，如使用、沉沒和液面升高，構建圖紙預測模型分析，要做好計劃確保油田生產順利進行。

3.4 對油井清防蠟進行有效的預測

目前，油井清蠟作業(yè)通常是由技術人員進行的，在制定計劃時，通常由于受到各種因素的影響而出現不合理的現象。在實際工作中，如果每月進行一次清理的話，在某些油井進行凈化的過程中，還會浪費大量的人力和物力。此外，通過一種因子分析方法，可以根據井狀態(tài)、蠟生產周期和各種參數構建蠟生產預測模型，從而能夠及時預測蠟生產狀況。這確保了對蠟生產的準確預測，并保證了場生產的順利進行。

在用不斷更新有效的數據提取技術來處理大規(guī)模的石油工程數據之后，在更短的時間內，有效地在空間和時間上打破應用局限，通過有效的石油工程數據預測來滿足各種信息要求。對各種石油工程數據進行的預測工作有效地確定了石油工程建設的方向。通過應用數據采集技術，可以實現以下目標：有效地探測實地生產狀況，及時發(fā)現生產過程中的異?，F象，以及及時處理這些異?，F象。在油田生產過程中，各種因素之間的關系也可以用這種技術來判斷，以便了解油田水井生產條件的變化與油田生產之間的直接和必要的關系。通過應用數據采集技術，可以改善油田生產工作的安全性，提高生產工藝的安全性，并及時發(fā)現各種生產工具。在這方面，石油生產國和石油輸出國組織之間的合作是必不可少的。

在實際應用新的數據采礦技術的過程中，技術人員還必須努力改進以前的技術，不斷提高采礦的效率和精確度，并且能夠在處理大量數據時對數據進行迅速和準確的分析。隨著數據采礦技術的不斷發(fā)展，其數據采礦方法繼續(xù)創(chuàng)新，數據采礦的效率不斷提高，數據處理技術的方法也發(fā)生了巨大變化。在數據模型和制造過程中，活躍在云層中的深層次問題，而不是提高云層的準確度和增強云層的動態(tài)處理能力，以便不斷改進數據結構和政策界面，提高數據分析工作的整體性。

3.5 在安全生產中的應用

由于油田工程生產的特殊性，油田實際生產過程中的各種安全風險因素往往相對較多，一旦這些風險因素得不到適當處理，就很容易發(fā)生事故。在油田安全生產管理過程中，必須首先建立一個儲油層生產檔案，收集儲油層安全生產的信息，分析容易引發(fā)事故的風險因素并加以控制。控制這些風險因素對降低發(fā)生事故的可能性是有效的。

4 結語

改革開放四十年來，我國社會經濟得到了飛速發(fā)展，對石油資源的需求逐年增加，油田企業(yè)在油田開發(fā)過程中所面臨的外部因素也發(fā)生了巨大變化。為了提高儲油層的開采效率，并有效提升油田的開采質量，需要對儲油層生產數據進行必要的分析和處理，及時提供開采過程中應用技術的相關數據，并了解開采的實際情況，以便更及時地調整石油開發(fā)計劃，有效保證油田開發(fā)工作的質量。在此過程中，大數據的有效應用發(fā)揮了重要作用。