摘要：深化油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用，是深層次發(fā)揮物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)效能的關(guān)鍵。充分認識油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的特點，以專業(yè)應(yīng)用為引領(lǐng)，系統(tǒng)規(guī)劃大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求，圍繞應(yīng)用目標，針對性開展數(shù)據(jù)集成整合與重構(gòu)，結(jié)合應(yīng)用場景構(gòu)建與油氣生產(chǎn)業(yè)務(wù)需求相匹配的大數(shù)據(jù)深化應(yīng)用框架，結(jié)合油氣業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的行業(yè)特點，充分應(yīng)用油氣生產(chǎn)大數(shù)據(jù)挖掘的基本方法，才能有效開展油氣生產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)工作，針對當前制約油氣田物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的瓶頸因素，給出了相應(yīng)的解決措施。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)；大數(shù)據(jù)；云平臺；數(shù)據(jù)挖掘

一、前言

利用新一代信息技術(shù)，如物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等實現(xiàn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化變革是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的必然選擇。在油氣田領(lǐng)域，物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)與應(yīng)用正在大力推進，實現(xiàn)了生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)的實時采集和控制，但如何深入挖掘這些數(shù)據(jù)的潛在價值，實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的深度應(yīng)用，更好地指導生產(chǎn)運行管理工作，是各油氣田普遍面臨的問題。目前，油氣田企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的深化應(yīng)用還處在初期階段，需要進一步實現(xiàn)系統(tǒng)化、深層次、多維度的應(yīng)用。

二、油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的基本特點

油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是油氣生產(chǎn)過程的記錄和描述。油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具有豐富多樣的數(shù)據(jù)類型和來源。根據(jù)數(shù)據(jù)采集來源，可以粗略分為井、站場、管線三類數(shù)據(jù)，每一類數(shù)據(jù)中還包含了不同的具體數(shù)據(jù)源，如井數(shù)據(jù)可以分為采油井、采氣井、注水井、注汽井、水源井等，站場可以分為集油（氣）站、配水站（間）、注汽閥組間、注水（氣）站、接轉(zhuǎn)站、聯(lián)合站、天然氣凈化站等。

從數(shù)據(jù)采集信號類型上，油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可以分為模擬量、開關(guān)量、脈沖量等。模擬量主要用于連續(xù)的、物理量的測量和監(jiān)測，如溫度、壓力等。開關(guān)量主要用于離散狀態(tài)的表示，如閥門開閉狀態(tài)。脈沖量主要用于流量計的計量等[1]。

在數(shù)據(jù)應(yīng)用類型上，油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可以分為工藝類、設(shè)備類、能耗類、產(chǎn)量類、質(zhì)（含）量類等。工藝類數(shù)據(jù)主要用于描述生產(chǎn)過程中的工藝參數(shù)和流程，如溫度、壓力等。設(shè)備類數(shù)據(jù)主要用于描述設(shè)備的運行狀態(tài)和性能，如設(shè)備的開停狀態(tài)、振動等。能耗類數(shù)據(jù)主要用于描述能源的消耗情況，如電耗、水耗等。產(chǎn)量類數(shù)據(jù)主要用于描述產(chǎn)品的產(chǎn)量和質(zhì)量，如原油產(chǎn)量、天然氣產(chǎn)量等。質(zhì)（含）量類數(shù)據(jù)主要用于描述產(chǎn)品質(zhì)量和含量的信息，如原油的含水率、氣體的組分等。

在數(shù)據(jù)物理量類型上，油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可以分為溫度、壓力、流量、液位、載荷、電參數(shù)、振動、含水、濃度、頻率、狀態(tài)、位移等類型。這些物理量可以用于描述生產(chǎn)過程中的各種物理現(xiàn)象和狀態(tài)。

在數(shù)據(jù)存儲方式上，油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可以分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和實時數(shù)據(jù)庫兩類。對于功圖、連續(xù)電參數(shù)、動液面等特殊參數(shù)可以采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進行存儲和分析。對于實時性要求較高的數(shù)據(jù)，如壓力、溫度等可以采用實時數(shù)據(jù)庫進行存儲和分析[2]。

油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)除具有大數(shù)據(jù)通常的Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值密度）、Veracity（真實性）共有特性外，還具有油氣行業(yè)大數(shù)據(jù)的獨特屬性。

數(shù)據(jù)量大但等值數(shù)據(jù)多：油氣生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量很大，而且其中很多數(shù)據(jù)是等值的。例如，在生產(chǎn)穩(wěn)定運行的情況下，某些參數(shù)數(shù)值在一定時間內(nèi)基本保持不變。由于油氣生產(chǎn)過程的特殊性，在數(shù)據(jù)處理過程中要謹慎實施去重處理，如果簡單地去除所有重復的數(shù)據(jù)，可能會導致一些重要的信息丟失。因此，在進行去重處理時，需要考慮到數(shù)據(jù)的實際意義和背景，以避免丟失重要信息。

數(shù)據(jù)專業(yè)性強：油氣生產(chǎn)涉及大量的專業(yè)知識和技術(shù)，因此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)具有很強的專業(yè)性。在分析和利用這些數(shù)據(jù)時，需要具備相應(yīng)的專業(yè)知識和技能。

數(shù)據(jù)個性化：由于油氣生產(chǎn)過程中工藝差別、個體差別、設(shè)備差別等因素，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)具有不同的個性化特征。在分析和應(yīng)用這些數(shù)據(jù)時，需要考慮到數(shù)據(jù)的個性化特征，進行針對性處理和分析。

時序性強：油氣生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)具有很強的時間序列性，即數(shù)據(jù)是按照時間順序產(chǎn)生的。在分析和應(yīng)用這些數(shù)據(jù)時，需要考慮時間因素，進行時間序列分析[3]。

機理性強：油氣生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)之間存在因果關(guān)系，符合一定的機理模型。在分析和應(yīng)用這些數(shù)據(jù)時，可以通過建立相應(yīng)的機理模型，更好地理解和預測油氣生產(chǎn)過程。

只有充分理解油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的類型和獨有特性，才能在數(shù)據(jù)利用過程中選擇合理的技術(shù)路徑。

三、以專業(yè)應(yīng)用為引領(lǐng)，做好大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用需求規(guī)劃

專業(yè)技術(shù)引領(lǐng)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)驅(qū)動是油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用落地的必由之路，缺乏專業(yè)技術(shù)指導，漫無目的地開展數(shù)據(jù)挖掘只能是盲人摸象或者無效挖掘。數(shù)據(jù)挖掘離不開對油氣生產(chǎn)過程的深度分析和理解，通過與具體、明確的專業(yè)需求相結(jié)合，明確數(shù)據(jù)挖掘目標，形成以目標為核心的關(guān)聯(lián)關(guān)系及影響作用因素圖，進而系統(tǒng)謀劃系統(tǒng)架構(gòu)、數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)挖掘范圍、挖掘深度、挖掘維度、挖掘方法、驗證措施等實施內(nèi)容，形成相應(yīng)的油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘規(guī)劃和方案，才能有效開展數(shù)據(jù)挖掘利用工作[4]。

四、油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)

油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)通常由數(shù)據(jù)資源層、數(shù)據(jù)分析挖掘?qū)印?shù)據(jù)應(yīng)用層構(gòu)成。這些層次之間相互關(guān)聯(lián)、相互影響，構(gòu)成了完整的油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。在數(shù)據(jù)資源層，主要負責數(shù)據(jù)的采集、存儲和處理。在油氣生產(chǎn)過程中，會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，包括生產(chǎn)運行數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)需要通過數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)進行采集，然后存儲在數(shù)據(jù)庫中，以便后續(xù)處理和分析。在數(shù)據(jù)分析挖掘?qū)?，主要負責對?shù)據(jù)進行深入的分析和挖掘，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的潛在價值和規(guī)律。通過使用大數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)，可以對油氣生產(chǎn)過程中的各種數(shù)據(jù)進行處理和分析，從而發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中的問題和規(guī)律，為生產(chǎn)決策提供支持。在數(shù)據(jù)應(yīng)用層，主要將分析挖掘的結(jié)果應(yīng)用于實際的生產(chǎn)運行中，以實現(xiàn)生產(chǎn)過程的優(yōu)化和控制。通過將分析挖掘的結(jié)果與生產(chǎn)運行系統(tǒng)相結(jié)合，可以實現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動化控制和優(yōu)化，提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。由于油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)應(yīng)用時效性的要求，油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)往往與油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)融合存在，形成了寄生型和伴生型兩種架構(gòu)。寄生型架構(gòu)主要用于數(shù)據(jù)規(guī)模小、算力要求低的大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)中。在這種架構(gòu)下，大數(shù)據(jù)應(yīng)用在采集監(jiān)控系統(tǒng)中開發(fā)完成，可以直接利用采集監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)資源進行大數(shù)據(jù)分析。這種架構(gòu)的優(yōu)點是開發(fā)簡單、易于實現(xiàn)，但缺點是數(shù)據(jù)規(guī)模和算力要求都較低，難以滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析的需求。伴生型架構(gòu)主要用于數(shù)據(jù)規(guī)模大、算力要求高的應(yīng)用開發(fā)中。在這種架構(gòu)下，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)遷移至專用的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中，開發(fā)專用的數(shù)據(jù)挖掘分析和應(yīng)用軟件。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)將計算結(jié)果數(shù)據(jù)推送至物聯(lián)網(wǎng)采集監(jiān)控系統(tǒng)中，實現(xiàn)操作應(yīng)用。這種架構(gòu)的優(yōu)點是可以處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)并具有較強的算力支持，但缺點是開發(fā)復雜度較高，需要專業(yè)的技術(shù)和團隊支持。

油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)是一個復雜的系統(tǒng)，需要綜合考慮數(shù)據(jù)規(guī)模和應(yīng)用場景，選擇適合的架構(gòu)和開發(fā)方式。

五、數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)重構(gòu)

（一）油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的清洗與治理

油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的清洗與治理是大數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中的重要環(huán)節(jié)。無效數(shù)據(jù)的存在不僅會影響大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理效率，更可能導致錯誤挖掘結(jié)果的生成，因此，進行物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的無效數(shù)據(jù)清洗十分關(guān)鍵。對于油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，由于數(shù)據(jù)都是自動采集產(chǎn)生的，產(chǎn)生無效數(shù)據(jù)的原因主要是儀表自身故障或采集系統(tǒng)故障。為了實現(xiàn)無效數(shù)據(jù)的自動清洗，可以建立相應(yīng)的判斷規(guī)則。例如，當某個儀表的讀數(shù)異?；虺稣７秶鷷r，可以將其視為無效數(shù)據(jù)并自動清洗。此外，為了準確診斷無效數(shù)據(jù)，還可以采用以下診斷手段：第一，使用組態(tài)系統(tǒng)通信故障時數(shù)據(jù)顯示值設(shè)置功能，如顯示為“-9999”或“？？？？”。當組態(tài)系統(tǒng)通信故障時，數(shù)據(jù)無法正常傳輸，此時顯示的數(shù)據(jù)可能是異常值。通過設(shè)置特定的顯示值，可以快速識別出無效數(shù)據(jù)。第二，基于工藝常識的數(shù)值范圍判斷。在油氣生產(chǎn)過程中，某些參數(shù)的數(shù)值范圍是已知的。例如，集輸過程中水的溫度不可能超過100℃。因此，當某個參數(shù)的數(shù)值超出這個范圍時，可以將其視為無效數(shù)據(jù)并自動清洗。第三，與正常工況數(shù)值偏差比較及關(guān)聯(lián)參數(shù)的輔助驗證。在油氣生產(chǎn)過程中，某些參數(shù)之間存在一定的關(guān)聯(lián)關(guān)系。當某個參數(shù)的數(shù)值與正常工況下的數(shù)值偏差較大時，可能是無效數(shù)據(jù)。同時，還可以通過關(guān)聯(lián)參數(shù)的輔助驗證來進一步確認無效數(shù)據(jù)的存在?？傊蜌馍a(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的清洗與治理是大數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中的重要環(huán)節(jié)。通過建立相應(yīng)的判斷規(guī)則和使用診斷手段，可以有效地識別和清洗無效數(shù)據(jù)，提高大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理效率和準確性。

（二）油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的集成整合與重構(gòu)

油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的集成整合與重構(gòu)是實現(xiàn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵步驟，重點做好以下幾步：

1.集成調(diào)用孤立分散數(shù)據(jù)系統(tǒng)

由于油氣生產(chǎn)過程中涉及多個系統(tǒng)和數(shù)據(jù)來源，這些數(shù)據(jù)系統(tǒng)可能孤立存在，數(shù)據(jù)之間缺乏關(guān)聯(lián)。為了滿足系統(tǒng)化數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)需求，必須將這些孤立的數(shù)據(jù)系統(tǒng)集成調(diào)用，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中管理和處理。

2.引入靜態(tài)數(shù)據(jù)

油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)主要為動態(tài)數(shù)據(jù)，但為了實現(xiàn)深度挖掘，需要引入與動態(tài)數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的靜態(tài)數(shù)據(jù)。例如，分析油井運行動態(tài)時，需要引入油井的桿管組合數(shù)據(jù)。這些靜態(tài)數(shù)據(jù)可以提供額外的信息和背景，幫助更準確地理解動態(tài)數(shù)據(jù)的含義和規(guī)律。

3.引入關(guān)聯(lián)事件和關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)

在油氣生產(chǎn)過程中，各種事件和數(shù)據(jù)之間存在關(guān)聯(lián)關(guān)系。例如，停井報警事件會連鎖產(chǎn)生停井原因數(shù)據(jù)，作業(yè)原因停井會衍生作業(yè)占井時長數(shù)據(jù)。通過引入這些關(guān)聯(lián)事件和關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，可以在數(shù)據(jù)挖掘過程中形成相應(yīng)的衍生數(shù)據(jù)。這些衍生數(shù)據(jù)可以提供更豐富的信息和視角，幫助更深入地理解油氣生產(chǎn)過程。

4.進行基于專業(yè)應(yīng)用的數(shù)據(jù)重構(gòu)

通過集成整合孤立分散系統(tǒng)數(shù)據(jù)、引入關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)和產(chǎn)生衍生數(shù)據(jù)，可以形成動態(tài)數(shù)據(jù)與靜態(tài)數(shù)據(jù)相結(jié)合的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用數(shù)據(jù)體。為了滿足系統(tǒng)開發(fā)的需要，需要對這些數(shù)據(jù)進行重構(gòu)。重構(gòu)的目的是將數(shù)據(jù)進行重新組織和處理，使其更加方便被利用和分析。例如，可以根據(jù)實際需求對數(shù)據(jù)進行篩選、排序、聚合等操作，以生成符合要求的數(shù)據(jù)格式和結(jié)構(gòu)。

總之，油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的集成整合與重構(gòu)是實現(xiàn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要步驟。通過集成調(diào)用孤立分散數(shù)據(jù)系統(tǒng)、引入靜態(tài)數(shù)據(jù)、關(guān)聯(lián)事件和關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)以及進行數(shù)據(jù)重構(gòu)，可以形成更完整、更豐富、更便于利用的油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用數(shù)據(jù)體，為油氣生產(chǎn)過程提供更準確、更深入的支持和分析[4]。

六、油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖據(jù)方法

大數(shù)據(jù)成熟的挖掘方法有很多，需要根據(jù)具體的應(yīng)用場景和問題需求選擇合適的算法。在油氣生產(chǎn)過程中，由于其過程主要為物理變化，因此具有很好的機理性。因此，進行油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘必須首先與工藝機理相結(jié)合，結(jié)合應(yīng)用需求確定匹配的挖掘方法。以下是一些在實際挖掘應(yīng)用中具有較好實用性的方法。

第一，統(tǒng)計分析。通過對油氣生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析和描述性統(tǒng)計，可以了解數(shù)據(jù)的分布特征和規(guī)律，為后續(xù)的挖掘和分析提供基礎(chǔ)。

第二，機理建模及工藝計算?；谟蜌馍a(chǎn)過程的機理和工藝知識，建立相應(yīng)的數(shù)學模型和計算方法，對生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行解釋和預測，以指導生產(chǎn)決策。

第三，將人工定性經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為定量模型。在油氣生產(chǎn)過程中，很多經(jīng)驗知識是定性的、模糊的，需要通過數(shù)據(jù)挖掘的方法將其轉(zhuǎn)化為可量化的模型。例如，可以利用決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法建立預測模型，將經(jīng)驗知識轉(zhuǎn)化為可量化的預測結(jié)果。

第四，關(guān)聯(lián)分析。在油氣生產(chǎn)過程中，各種數(shù)據(jù)之間存在關(guān)聯(lián)關(guān)系。通過關(guān)聯(lián)分析可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則和關(guān)聯(lián)模式，為生產(chǎn)決策提供支持。

第五，離群點檢測。在油氣生產(chǎn)過程中，一些異常數(shù)據(jù)可能對生產(chǎn)決策產(chǎn)生重大影響。通過離群點檢測可以發(fā)現(xiàn)這些異常數(shù)據(jù)，為生產(chǎn)決策提供預警和修正。

第六，可視化展示?？梢暬故臼菍?shù)據(jù)以圖形或圖像的形式呈現(xiàn)。在油氣生產(chǎn)中，可以通過可視化展示來直觀地了解生產(chǎn)過程的狀態(tài)和趨勢，以便及時發(fā)現(xiàn)問題并采取措施。

在油氣生產(chǎn)過程中，結(jié)合工藝機理進行數(shù)據(jù)挖掘和分析是非常重要的。不同的挖掘方法適用于不同的問題和場景，需要根據(jù)實際情況選擇合適的方法。同時，將人工定性經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為定量模型，通過關(guān)聯(lián)分析和離群點檢測等方法，可以更好地理解生產(chǎn)過程，發(fā)現(xiàn)潛在的問題和優(yōu)化生產(chǎn)參數(shù)，最終形成可推廣復制的成熟模板，為油氣生產(chǎn)過程提供更準確、更深入的支持和分析。

七、制約油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的瓶頸問題

當前制約油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的瓶頸問題主要表現(xiàn)在以下幾個方面：

第一，復合型人才不足。油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需要既具備IT技能又具備專業(yè)技術(shù)知識的復合型人才。然而，當前滿足這一要求的復合型人才相對不足。IT人員往往缺乏對油氣生產(chǎn)過程的深入理解和專業(yè)知識，對大量數(shù)據(jù)無從下手。專業(yè)技術(shù)人員則缺乏必要的IT技能和數(shù)學基礎(chǔ)，難以有效利用數(shù)據(jù)進行挖掘和分析。技能的脫節(jié)導致了在實際工作中需求不明確、不具體，缺乏可操作性，業(yè)務(wù)與技術(shù)不銜接。

第二，大數(shù)據(jù)應(yīng)用閉環(huán)機制缺失。大數(shù)據(jù)應(yīng)用不僅是技術(shù)問題，也是管理問題。目前，油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用缺乏有效的閉環(huán)機制，缺乏持續(xù)推動機制，導致大數(shù)據(jù)應(yīng)用難以持續(xù)、有效地進行，無法充分發(fā)揮其潛力和價值。

第三，數(shù)據(jù)集成不夠。在油氣生產(chǎn)過程中，由于各種原因，數(shù)據(jù)往往分散在不同的系統(tǒng)、平臺和設(shè)備中，形成了數(shù)據(jù)孤島。這些數(shù)據(jù)孤島制約了數(shù)據(jù)的集成應(yīng)用，影響了大數(shù)據(jù)挖掘的效果。同時，基于專業(yè)應(yīng)用的數(shù)據(jù)重構(gòu)沒有得到足夠的重視，導致數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果難以直接應(yīng)用于實際生產(chǎn)過程。

為了解決這些瓶頸問題，可以采取以下措施：

第一，加強人才培養(yǎng)和引進。通過培訓、學習、實踐等方式提高IT人員和專業(yè)技術(shù)人員的技能水平，培養(yǎng)既具備IT技能又具備專業(yè)技術(shù)知識的復合型人才。同時，積極引進具有相關(guān)技能和經(jīng)驗的人才，為油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供有力的人才保障。

第二，建立大數(shù)據(jù)應(yīng)用閉環(huán)機制。明確大數(shù)據(jù)應(yīng)用的流程、規(guī)范和標準，建立持續(xù)推動機制，確保大數(shù)據(jù)應(yīng)用能夠持續(xù)、有效地進行。同時，加強業(yè)務(wù)與技術(shù)的銜接，確保需求明確、具體，具有可操作性。

第三，加強數(shù)據(jù)集成和應(yīng)用。通過整合不同系統(tǒng)、平臺和設(shè)備的數(shù)據(jù)，打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中管理和應(yīng)用。同時，重視基于專業(yè)應(yīng)用的數(shù)據(jù)重構(gòu)，將數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果直接應(yīng)用于實際生產(chǎn)過程，提高生產(chǎn)效率和經(jīng)濟效益[5]。

總之，解決制約油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的瓶頸問題需要從人才培養(yǎng)、應(yīng)用閉環(huán)機制建立和數(shù)據(jù)集成等方面入手，全面提升油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的水平。

八、結(jié)語

數(shù)據(jù)在油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)中具有重要的應(yīng)用價值，與油氣資源一樣值得發(fā)掘。結(jié)合油氣生產(chǎn)業(yè)務(wù)實際，針對性地進行實用性大數(shù)據(jù)挖掘算法開發(fā)是實現(xiàn)油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的正確道路。為了打造油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用生態(tài)，需要培養(yǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用專業(yè)人才，實施與數(shù)字化生產(chǎn)相匹配的勞動組織形式和管理模式。同時，在管理模式和數(shù)據(jù)重構(gòu)的基礎(chǔ)上實現(xiàn)數(shù)據(jù)應(yīng)用的閉環(huán)管理，確保油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用能夠落地并發(fā)揮實際作用?？傊蛟煊蜌馍a(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用生態(tài)需要多方面的努力和合作，需要培養(yǎng)專業(yè)人才、深入了解業(yè)務(wù)需求、建立數(shù)據(jù)閉環(huán)管理、創(chuàng)新管理模式并加強技術(shù)研發(fā)。只有這樣，才能實現(xiàn)油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的落地和持續(xù)發(fā)展。

參考文獻

[1]毛峻嶺，賈雪琴.物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)生態(tài)發(fā)展展望[J].電信網(wǎng)技術(shù)，2017（05）：3-7.

[2]鄭樹泉.工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)與應(yīng)用[J].軟件產(chǎn)業(yè)與工程，2016（06）：15-18.

[3]郝行軍.物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲與管理技術(shù)研究[D].合肥：中國科學技術(shù)大學，2017.

[4]郭雷勇.基于特征向量的物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)壓縮算法[J].通信技術(shù)，2018，51（02）：326-330.

[5]王翀，陳佳林.煤礦物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺設(shè)計與關(guān)鍵技術(shù)研究[J].中國煤炭，2022，48（03）：42-49.

作者單位：吉林油田數(shù)智技術(shù)公司

■ 責任編輯：張津平、尚丹