浅谈大数据在油田开发中的应用及策略

谢庚易

（中国石油大港油田公司信息中心，天津 300280）

0 引言

进入21 世纪以来，伴随着我国经济的发展，信息技术发展迅速，并逐渐走向成熟。作为一项重要的信息技术，大数据技术越来越多地被企业应用，例如在多媒体等领域均得到了广泛应用。随着石油企业的不断发展，需要将这一技术应用于油田的实际生产过程，并通过分析大量数据有效地控制石油生产的具体情况，从而能够及时制定目标明确的综合发展战略，不断地改进石油生产的质量和企业竞争力，并降低生产成本［1］。

1 大数据技术概述

伴随着我国信息技术的迅速发展，大数据（Big Data）技术已经得到了广泛的应用，并给我们的生活和工作带来了巨大的便利，让我们确实进入了一个信息时代。在这个时代，大数据技术的使用日益增多，在很多领域都发挥着越来越重要的作用。作为一项重要的信息技术，大数据技术越来越多地被企业使用。大数据又称为海量数据。这些资源主要包括更持久的信息资源、决策权、高增长率、工艺优化、量化以及有效的数据处理方式的多样化［2］。在实践中，计算机技术不断发展，数据处理能力不断增强，而石油企业的发展需求不断增加，大数据应用技术常常被用作有效处理大量数据的计算机介质。随着油田开采进度的延伸，油田的规模也在逐年扩大，而油田项目的开发要求越来越高。由于主要数据的数量较为庞大，如果在应用的过程中依然使用比较传统的数据处理技术，往往会遇到一定的困难，并且很难有效地处理这些数据。但这些数据往往具有很高的潜在价值，如果无法对其进行利用，可能给企业造成重大损失。为了有效地解决这一问题，必须采用专门的硬件结构和数据处理算法，以便有效地对数据进行标准化处理。通过建立专门的分析模型可以有效表达这些数据，通过深入分析这些数据，企业可以得到更多有价值的信息，提升企业决策的科学性，有效提高其核心竞争力，并对其面临的市场危机做出更迅速和有效的反应。

2 大数据应用于油田企业的发展趋势

我国经济发展迅速，对石油资源的需求越来越高，促使油田产量不断增加，油田为了提升相关数据的处理效率，使用主要数据的情况不断增加，进一步提高了油田生产的经济效益。根据一些大油田公司在实际应用主要数据方面的经验，对数据输出和输入进行了进一步的研究，进一步优化了企业结构。将大数据应用于企业的上游部门进一步优化了企业数据的操作结构［3］。此外，利用大数据应用技术动态处理石油公司生产过程中产生的各种数据，能够及时了解石油生产的实际情况，及时调整石油生产计划，以满足石油生产的实际需要。大数据的特点是系统性和多样化，在与客户合作的框架内，应用大数据分析技术可以更迅速地对客户需求做出反应，从而为客户提供更好的服务，优化工作效率。此外，大数据应用技术在油田开发过程中的有效应用，具有非常重要的作用，例如在油田的钻探作业和勘探作业过程中，大数据技术应用十分广泛。对于一些重要的地质信息也可以通过大数据应用技术有效地加以识别。进一步分析这些数据将有助于及时获得这些数据的基本信息，从而提高探矿效率，减少探矿费用。

3 大数据在油田生产中的应用研究

3.1 自动对异常井进行识别

随着我国经济的迅速发展，对油田开发的需求呈现出逐年增加的现象，随着油田开采进度的延伸，油田的规模也在逐年扩大，而油田项目的开发要求越来越高。为了进一步改善油田的开采效率，在石油开采的过程中在越来越多地应用各种先进的技术来开发油田。在生产过程中，由于油田外部因素存在相对复杂的不确定因素，很容易产生异常井现象。目前，石油公司领导人非常重视石油生产过程中的管理。在基本上以劳力为基础的常规异常井的鉴定过程中，有必要检查大量的井源，但这种鉴定方法不那么有效，也不那么精确［4］。油田为了提升相关数据的处理效率，使用主要数据的情况不断增加，进一步提高了油田生产的经济效益。利用数据集群分析技术，可以对井产量进行及时分析，并将其与标准井产量进行比较。一旦发现其产量超过标准井产量，即被视为异常。在这一过程中，可以充分利用ASP.NET 技术进一步提升对油井的诊断率。

3.2 对异常井的智能诊断

对异常井的诊断始终是企业实际运行过程中场开发的一个重要问题。目前，对异常井的诊断往往由经验丰富的技术人员进行，在进行人工诊断的过程中，由于存在许多不可控因素，所以往往在这一过程中受到许多因素的影响，例如诊断人员的经验和部分客观因素。为了在检测中有效地解决这一问题，可以构建一个完整的抽取井特征工作图库，并且可以使用面部识别和灰色图像处理来有效地将特征工作图与当前图表进行比较。为了更快速地探测不同的异常井，该方法有效地改进了异常井的诊断，并更快地完成了不同的井处理工作。

3.3 制订合理的抽井开关井计划

目前，我国许多油田对储油量的开采已进入中间阶段或后期阶段，油田和储油层的地质条件随着开采的加剧而变得越来越复杂。因此，许多油井的储油量供应出现不足的情况，许多油井正在开采的过程在甚至出现间歇性地生产油的现象，严重影响了油田的生产效率［5］。目前，通常需要凭借经验来制订一项井喷计划，作为井喷本身的一部分，但这一计划的理由需要人工验证。通过正确确定泵井之间的关闭时间，可以在节约能源、减少排放方面发挥非常重要的作用。因此，回归分析和油田开采因子分析，这些影响油井开采的因素在深度分析之间具有切换时间，如使用、沉没和液面升高，构建图纸预测模型分析，要做好计划确保油田生产顺利进行。

3.4 对油井清防蜡进行有效的预测

目前，油井清蜡作业通常是由技术人员进行的，在制定计划时，通常由于受到各种因素的影响而出现不合理的现象。在实际工作中，如果每月进行一次清理的话，在某些油井进行净化的过程中，还会浪费大量的人力和物力。此外，通过一种因子分析方法，可以根据井状态、蜡生产周期和各种参数构建蜡生产预测模型，从而能够及时预测蜡生产状况。这确保了对蜡生产的准确预测，并保证了场生产的顺利进行。

在用不断更新有效的数据提取技术来处理大规模的石油工程数据之后，在更短的时间内，有效地在空间和时间上打破应用局限，通过有效的石油工程数据预测来满足各种信息要求。对各种石油工程数据进行的预测工作有效地确定了石油工程建设的方向。通过应用数据采集技术，可以实现以下目标：有效地探测实地生产状况，及时发现生产过程中的异常现象，以及及时处理这些异常现象。在油田生产过程中，各种因素之间的关系也可以用这种技术来判断，以便了解油田水井生产条件的变化与油田生产之间的直接和必要的关系。通过应用数据采集技术，可以改善油田生产工作的安全性，提高生产工艺的安全性，并及时发现各种生产工具。在这方面，石油生产国和石油输出国组织之间的合作是必不可少的。

在实际应用新的数据采矿技术的过程中，技术人员还必须努力改进以前的技术，不断提高采矿的效率和精确度，并且能够在处理大量数据时对数据进行迅速和准确的分析。随着数据采矿技术的不断发展，其数据采矿方法继续创新，数据采矿的效率不断提高，数据处理技术的方法也发生了巨大变化。在数据模型和制造过程中，活跃在云层中的深层次问题，而不是提高云层的准确度和增强云层的动态处理能力，以便不断改进数据结构和政策界面，提高数据分析工作的整体性。

3.5 在安全生产中的应用

由于油田工程生产的特殊性，油田实际生产过程中的各种安全风险因素往往相对较多，一旦这些风险因素得不到适当处理，就很容易发生事故。在油田安全生产管理过程中，必须首先建立一个储油层生产档案，收集储油层安全生产的信息，分析容易引发事故的风险因素并加以控制。控制这些风险因素对降低发生事故的可能性是有效的。

4 结语

改革开放四十年来，我国社会经济得到了飞速发展，对石油资源的需求逐年增加，油田企业在油田开发过程中所面临的外部因素也发生了巨大变化。为了提高储油层的开采效率，并有效提升油田的开采质量，需要对储油层生产数据进行必要的分析和处理，及时提供开采过程中应用技术的相关数据，并了解开采的实际情况，以便更及时地调整石油开发计划，有效保证油田开发工作的质量。在此过程中，大数据的有效应用发挥了重要作用。