地热生产大数据的精细化管理

解丽婷韩春福向衡

（1，中石化绿源地热能开发有限公司，陕西 咸阳 712000；2，陕煤集团神木张家峁矿业有限公司，陕西 神木 719316）

地热生产大数据的精细化管理

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（1，中石化绿源地热能开发有限公司，陕西 咸阳 712000；2，陕煤集团神木张家峁矿业有限公司，陕西 神木 719316）

地热能是一种具有潜在应用价值的能源，该能源的开采及运行过程涉及到大量的静态参数及动态数据，随着时间的积累，数据量会越来越大，人为统计的工作量也将会增大，随之而来的误差也将增大。因此，地热行业必须对于生产运行数据采取精细化的管理模式，才能更加便于相关人员对资源情况做出准确的分析和判断。

地热;大数据;精细化管理;数据库

1 大数据的起源

早在1980年，著名未来学家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就将“大数据”歌颂为人类历史上“第三次浪潮的华彩乐章”[1]。随后，在2008年9月，《Nature》杂志推出了名为“大数据”的封面专栏。2009年，“大数据”一词从互联网技术行业的热门词汇中脱颖而出，让人们第一次对于这个世界的动态变化有了更为直观的认识，同时称当今时代为“大数据时代”。

2 大数据的定义

关于“大数据”的定义，众说纷纭，有的人说大数据就是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息[2]；还有的人说大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯[3]。但无论哪一种说法，它们的相通点都是数据量巨大，无法通过简单的方式进行管理，并且具有4V的特点：Volume（体积）、Velocity（速率）、Variety（多样性）、Veracity（准确性）。

3 大数据的处理流程

在掌握大数据的基础上，如何对其进行后续的分析处理成为研究重心，总的说来可分为以下四个步骤[4]，分别是数据的采集，导入/预处理，统计分析以及后期信息的挖掘。这四个步骤承上启下，最终可以将一个庞大的大数据总体分解成人们所需要的单个具体信息。

4 大数据的应用领域

近些年来，大数据的应用领域日益扩大，小到一个零售店大到一个城市的经营，都能发现它在潜移默化地改变着人们的生活[5]。例如，医疗方面方面，某医院通过监测早产儿的各项身体指标数据，可以避免早产婴儿夭折；通信方面，中国移动可通过大数据分析，在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式让指定负责人获知市场行情；零售业方面，零售企业通过监控客户的店内走动情况以及与商品的互动，适当的调整商品的位置，从而提高销售量。

5 地热生产数据的精细化管理

针对地热行业的实际情况，参考炼化厂和采油厂对于大数据的管理经验，我们可采取以下的精细化管理模式：

5.1 静态及动态数据资料的采集

让智能代替人工，给每一个站点配备电脑设备，仅连入公司内网，建立相应的后台系统，运行中的实时数据便可直接上传，不可更改，公司的每位员工通过使用个人账号及密码，便可远程观看数据的变化情况，从而降低人工误差，提高工作效率。

5.2 数据的筛选及预处理

（1）建立适用于该行业的专业数据库系统；

（2）数据录入：经由数据员将每日的生产及回灌数据进行筛选处理后导入数据库系统，保证数据的完整性和原始唯一性。

（3）动态分析

当地热井出现问题时，查阅数据库，以静态和动态数据为依据，按照“先地面、再井筒、后地下”的顺序进行动态分析。①地面：检查设备管道是否存在腐蚀堵塞；仪表等是否测试准确。②井筒：检查抽水泵、管柱是否出现异常、三级套管是否有穿透现象，从而造成开采/回灌量下降。③地层：检查井下是否堵塞，地层渗透性是否下降，分析储量动用和剩余储量分布状况。

（4）提出整改措施

确定出现问题的原因，挖掘深层次的信息，提出下一步整改措施。从每一次的问题中吸取经验教训，做出对地热井、设备、系统等的调整，保证日后工作经济高效的开展。例如，对于井，可采取压裂、酸化（疏通管道）、补孔、提液等措施；对于设备，可筛选更换管道、阀门、仪表、滤芯等零件；对于系统，可将运行系统调整到最佳运行状态。

6 展望

在21世纪的信息化时代，大数据已经关乎到每个人衣食住行的各方各面。大数据时代的到来，让过去不可能进行数据决策的成为可能，在未来，大数据在企业战略管理中也将占据越来越重要的位置[6]。作为地热新能源行业，应秉承着绿色、环保、可持续的发展理念，这就需要不断地积累分析以往的生产、运行资料，即对大量的数据进行精细化的管理。站在长远的发展角度来看，越早开展地热生产大数据的精细化管理，就越早为企业的蓬勃发展奠定夯实的信息基础，进一步为后续的工作提供丰富的经验支持和帮助。

[1]张引，陈敏，廖小飞.大数据应用的现状与展望[J].计算机研究与发展，2013，50，216-333.

[2]任磊，杜一，马帅等.大数据可是分析综述[J].软件学报，2014，25，1909-1936.

[3]李学龙，龚海刚.大数据系统综述[J].中国科学;信息科学，2015，45，1-44.

[4]程学旗，靳小龙，王元卓等.大数据系统和分析技术综述[J].软件学报，2014，25，1889-1908.

[5]朱建平，章贵军，刘晓葳.大数据时代下数据分析理念的辨析[J].统计研究，2014，31，10-19.

[6]蔡翠红.国际关系中的大数据变革及其挑战[J].世界经济与政治，2014，5，124-160.