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大数据及云计算技术在油田生产中的应用

2020-04-23梁鹏

中国管理信息化 2020年3期
关键词:油田生产云计算大数据

梁鹏

[摘    要] 随着我国市场经济的不断发展,现代化信息技术以及科学技术的不断进步,在油田生产中大数据与云计算技术有了广泛的应用。大数据与云计算技术的运用不仅能够较大程度上节约油田生产的经济成本,还能够促进油田的经济效益不断的提升。文章主要探讨大数据与云计算技术在油田生产当中的有效应用。

[关键词] 大数据;云计算;油田生产

doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2020. 03. 038

[中图分类号] TP311    [文献标识码]  A      [文章编号]  1673 - 0194(2020)03- 0092- 02

0      前    言

油田内部的工作人员应当重视在生产过程中大数据与云计算技术的有效应用,进一步促进经济全球一体化进程的快速发展。就目前油田生产的现状而言,大数据与云计算技术的应用为油田发展带来了机遇同时也带来了挑战,因此,油田生产的相关部门以及工作人员应当不断完善大数据与云计算技术的运用策略,不断提升油田生产的整体效益。

1      大数据与云计算技术的概述

1.1   云计算技术

随着社会经济的不断发展以及科学技术的不断进步,云计算技术有了重大的突破以及快速的发展。云计算技术使可以利用互联网中的一些网络化的虚拟型角色,根据各个领域的实际需求以及标准,给社会领域中的各个不同行业提供在网络方面上的基础性服务。此外,云计算技术还能够针对计算机的基础进行相关的有效计划生产工作,进而实现环境资源的有效保护。

1.2   大数据

大数据是一个新兴的网络用词,就现阶段而言,对大数据尚未有一个明确的定义,然而就相关的实践活动以及相关的专家学者通过研究以及实践表明,大数据具备快速的数据传输优势,此外,大数据在完成数据传输的时候传输数据量同样非常地惊人。

2      大数据在油田生产当中数据分析方面的应用研究

2.1   自动化进行异常井的有效识别作业

在油田的日常生产过程当中,影响到油田产量的因素有很多,其中异常井属于最为重要的一大因素,考虑到异常井的重要性,油田开发的相关部门以及工作人员非常重视对于异常井的管理以及控制等方面的工作,在油田日常的开采工作当中,针对异常井的勘探以及发现等工作一般而言都是选择人工的形式完成的, 与此同时,对于油田日常生产当中的各种生产材料数据在进行相应的查阅工作后才可以进一步确认。然而选择人工作业的形式在一般情况下会存在诸多的问题,例如:进一步的增加工作量以及周期进一步的增加等,不仅严重的影响到了油田的日常生产,还在一定程度上对于异常井的勘探以及发现等相应的工作造成了严重的制约。但是倘若在异常井的发现以及诊断的相关工作当中选择数据发掘以及聚类分析等各种工作方式,那么便可以实现异常井的自动化识别,与此同时,还能够充分地考虑到异常井的基本情况以及特征,从而进一步的有效排除调开井等各种因素造成的一定程度上影响。而选择ASP.NET的形式则能够完成相应的编译工作,进而能够及时找出异常井的所在之处,不仅能够确保诊断以及勘探等工作的有效性以及及时性,还能够促进员工工作效率的进一步提升。

2.2   智能化的实现异常井的诊断

就油田的日常生产过程而言,对于异常井的发现以及诊断属于油田生产当中的重要且基础性的一项生产工作,对于异常井的发现以及诊断长久以来都是油田内部的生产工作人员的工作重点以及难点所在。就现阶段油田的生产过程而言,针对异常井的发现以及诊断等相关工作依旧使用传统的人工模式完成,然而在选择人工模式开展异常井的发现以及诊断等相关工作的时候,主要还是凭借着工作人员在生产当中获得的工作经验,因此,对于异常井的诊断工作的效率很难符合社会发展的实际要求以及油田生产的实际需求,在很大程度上有可能造成后续的相关工作措施出现一定的失误情况,并且最终有可能让单井整体生产过程受到一定程度上的不良影响。但是,如果选择灰度图像等相关处理技术便可以有效地建立油井的相应特征基本功图库,经由当前的实际功图和特征功图之间的相应比较,进而能够自动化地诊断出油井的实际工程情况。而针对工况而言存在各种不同的实际表现形式,就可能导致功图产生各种不同解释的实际情况,所以需要选择使用因子分析法,进行因子实际变化的基本情况的相应分析作业,同时创建参数诊断的相关规则库,利用相关因子的实际指标之间的分析以及对比进而进行异常因素的确诊。

2.3   制定間抽井以及开关井的相关计划

当油田生产开发进入到后期阶段的时候,供液不足的问题就会频繁地出现,当油田处于这一生产阶段的时候,便把其定义成间抽井。就现阶段而言,我国目前油田在生产以及开发的过程当中依旧是凭借着人工模式进行每个月时间段中间抽井以及开关井相关计划的具体制定,然而还是需要对制定出的计划具备的科学合理性的进一步验证,而这项工作需要进行抽井开光具备的相应实践性的科学合理的管理以及控制,进而确保能够做到真正意义上的节能减排。与此同时,还能够选择使用回归分析还有因子分析等不同方式,进行抽井开光具体时间相应影响因素的有效发掘,同时创建出分析预测的数字模型,以及归一化处理的数字模型曲线,进而能够充分实现节能减排的最终目的。

2.4   预测油井的清防蜡

就现阶段而言,在油田的生产过程当中进行油井的清蜡作业时所用的措施主要还是选择人工制定方式,每一个井口上1个月的时间中平均进行1次清蜡作业,而运用这样的人工作业方式,便导致一部分的油井在尚未发生结蜡的实际条件之下便需要提前进行清蜡作业,而这样烦琐的工作不但导致在人力以及物力等方面造成一定程度的浪费,而且还在一定程度上促使油井在生产的过程中受到一定程度的不良影响。鉴于这样的因素存在,考虑到实际情况,可以选择使用因子分析方式,按照相关的主要参数实现预测模型的创建作业,还可以针对模型曲线选择回归分析方式完成相应的构建作业。针对清蜡的实际结点时间做相应的有效分析,进而针对清蜡时间的科学合理性实现相应的有效推算作业,进而让油田能够实现精细化管理,同时不断提升管理水平。

3      云计算技术在油田的生产过程中的实际应用

3.1   云計算技术于油田生产专业化中的实际应用

就现阶段的实践活动来看,云计算技术应用于油田生产专业化当中的时候取得了非常可观的应用成果,与此同时,进行油田的勘探以及开发,还有数字化油田的实际应用等各个不同的方面,可以利用统一化的集成平台有效地完成资源之间的有效共享。一部分的油田开采生产企业还能够选择云计算技术进一步完成数据的有效存储以及服务器的有效应用等各项实用工作。当研究分析油藏的过程中,应用云计算技术能够取得一定程度上的成功,而针对这些利用云计算技术取得的丰厚成果能够给油田开发的进一步发展奠定坚实的基础。利用云计算服务,可以完成服务器等各项基础性设施的全面建设,同时能够按照各个企业以及单位不同的需求提供出针对性的基础服务,而这方面的运用可以在很大程度上促使资源实现进一步的共享,促使设施有效利用率进一步提升,与此同时还可以促使企业避免或是减少重复性的投资问题。当建立油田专业化数字管理系统的时候,还可以进一步确保数据信息的安全性以及有效性,而油田开采的相关企业在软件以及硬件设备上的成本投入能够进一步降低。

3.2   凭借云计算的有效运行实现三网融合化的应用系统

油田实现三网融合主要是由2013年的时候开始的,三网融合工作业务的相关支撑应用系统当中主要是利用油田的数字化云平台,在油田数字化云平台当中进行油区内部各个家庭以及企业等不同业务的高效管理以及控制的过程当中都发挥出了重要的作用。于三网融合支撑应用系统当中,其主要分为业务营帐应用系统以及一卡充应用系统等各个不同的系统。三网融合支撑应用系统主要是凭借着6台相应的物理主机,以及32台虚拟化的服务器等进一步完成云平台的有效搭建作业,三网融合支撑应用系统当中主要包括了WEB服务器以及数据采集的相应服务器等模块,且根据油田生产过程中的各项工作的实际需求进行内存等各个模块的分配,同时为了能够让数据具备较高的安全性,还选择DCN网形式进行网络的整体组建。通过测试和相应的调试工作,系统便能够正式上线运行,在运行的过程当中确保了系统运行的安全稳定性,这款系统可以安全稳定的于云平台当中有效运行,充分说明了在油田的生产过程中成功使用了现代化云计算技术。

3.3   油田当中推广云桌面的应用前景

油田在生产中对云桌面制定了全新的规划,未来五年的规划当中,预计会利用云计算系统全面取代传统型办公模式。在油田的生产当中存在众多二级单位,在二级单位的日常工作当中运用计算机技术具有非常重要的实用意义,然而计算机的更新速度非常快且需要大量的成本投资,因此导致企业运营成本有了进一步的增加。倘若广泛使用云桌面,便可以实现资源之间的共享,且对于各个二级单位的相应投入都会进一步降低。与此同时,使用云桌面也不是一时就能够完成的工作,应当对云桌面进行相应的了解以及加强。有效利用三网融合应用系统的云桌面,让用户能够充分地认识到云桌面技术的重要性。

4      结    语

综上所述,尽管我国在大数据、云计算机技术方面的应用已有了一定的成果,各个领域当中的应用都取得了较好的成绩,然而对于相关的技术应当深入的研究,不断改善各种制约因素,从而进一步完善以及创新大数据以及云计算技术的有效应用。

主要参考文献

[1]刘凯. 浅析物联网、大数据及云计算技术在油田生产中的应用[J]. 信息系统工程,2018(4):25.

[2]倪锦萍. 物联网、云计算、大数据对油田生产变革的促进作用[J]. 信息系统工程,2018(5):123-124.

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[4]刘绪军. 试论大数据及云计算技术在智慧校园中的应用策略[J]. 电脑迷,2017(6):21-22.

[5]汪建宁.云计算、大数据技术在广电有线网络中的应用探析[J]. 新媒体研究,2017(21):20-21.

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