油田信息化建设中数据挖掘技术的应用研究
2021-11-23孙晓萍张小龙
孙晓萍,张小龙
(长庆油田分公司第九采油厂,银川 750006)
0 引言
伴随社会的不断发展,“互联网+”的理念也变得日益深化。如今越来越多的行业参与到了信息化建设中来,意图让企业逐渐朝着信息化方向发展,借此实现企业经营管理效益的有效提升,在确保企业生产效益的同时,还可以为其经营发展提供重要的技术支持。对于石油企业而言,要想提高经营管理的有效性和科学性,也应当积极探索信息化建设之路[1]。而数据挖掘技术作为一种能够从海量数据信息中挖掘到企业想要的有用数据信息的技术,自然需要石油企业引起重视。因此研究分析油田信息化建设中数据挖掘技术的应用具有尤为重要的意义和作用,有利于推进其信息化建设的进程。
1 数据挖掘技术概述
1.1 数据挖掘概念
所谓数据挖掘,主要是指从众多随机、模糊的数据中将具有一定使用价值的数据信息提取出来的过程[2]。在这个过程中,需要借助诸多前沿的技术,比如统计学技术、大数据技术等。通过应用这些前沿的技术,能够从海量的数据信息中将具有一定价值的或是想要的数据信息筛选出来,从而使所筛选出来的数据信息被赋予更强的针对性。数据挖掘技术可以算得上是由于信息技术发展进步所诞生的诸多研究成果中最为重要的技术之一。从最初的数据收集逐渐发展成为如今的数据挖掘,也直接揭示了数据技术的整个发展过程。
1.2 数据挖掘技术流程
通常,数据挖掘技术的应用会遵循以下流程:第一步,确定研究对象。在进行数据挖掘之前,首先需要明确研究对象,要将数据挖掘的最终目的弄清楚,然后才能围绕其进行数据挖掘。第二步,数据信息准备。借助相关程序从数据库中将大致的数据信息筛选出来,然后从中将适当的信息选择出来作为数据挖掘信息,借此来使得数据挖掘算法模型得以成功构建,从而为后续数据挖掘工作的开展做好前期准备工作。第三步,找寻规律。结合需求数据信息的相关特征,从前期筛选数据信息中将有用的数据信息挖掘出来,该环节是数据信息是否能够实现成功挖掘的关键所在。最后一步,数据表达。把挖掘出来的数据信息加以整理和分析,然后以更加直观的方式将整理结果和分析结果呈现给用户,为用户的数据信息使用提供相应的数据信息支持。
2 数据挖掘技术的应用原则
2.1 应用流程原则
通过前文介绍的数据挖掘技术流程可以知道,石油企业在油田信息化建设中应用该技术的时候,首先需要明确数据挖掘的对象;其次,将相关数据准备工作做好;再次,借助数据挖掘技术从海量的数据信息中将所需要的数据信息挖掘出来;最后,还需要对已经挖掘出来的相关数据信息加以整理和分析并呈现给使用者。必须严格按照这个流程来进行数据挖掘,缺少任何一个环节都是不行的,否则将直接影响到数据挖掘结果。
2.2 可视操作原则
应用该技术的最终目的,是为企业的相关经营决策提供数据信息支持。为了使所提供的数据信息服务能够变得更加优质和便利,那么在应用该技术的时候还需要遵循可视操作这一原则。可视操作除了要求最终数据挖掘结果要可视化之外,数据挖掘算法模型、数据挖掘过程等都需要做到可视化[3]。这主要是由于石油企业在推进油田信息化建设的过程中,需要对各个方面的数据信息实现全面掌控,在处理这些数据信息的时候也需要拥有更高的主动性。比如,借助可视化的数据挖掘,可以实现对所需的多维数据信息的处理,使其可以可视化的图形形态呈现出来,揭示数据信息的潜在规律和内在本质,展现数据信息的实际状况,为石油企业油田信息化建设工作提供非常直观的数据信息支持。
2.3 综合信息原则
石油企业当前所需要的信息面事实上是比较广的,尤其是客户的实际情况往往还存在着诸多差异,其相关数据信息自然也有着比较大的区别,从而显得较为复杂,那么就非常有必要借助数据挖掘技术遵循综合信息原则[4],来对客户的数据信息加以综合处理,并展开对具体特征的深入研究,然后专门以表格形式呈现出来。为了确保数据挖掘的准确性和综合性,在不同层次上加以分析和处理也是可以的。从时间维度的角度来分析,结合石油需求时间来对石油的分布情况展开研究,同时实现对石油集中趋势的有效掌握。从部门维度来分析,借助综合信息的挖掘来对具体的分布情况加以研究,通过对综合信息的挖掘,来帮助石油企业各个部门将相关规划工作做好,甚至直接给企业油田信息化建设工作的重要决策提供可靠的数据信息依据。如此一来就能够确保石油企业更加精准地掌握客户需求,不断提升自身的服务质量。
3 数据挖掘技术的具体应用
3.1 准确评估不稳因素
在进行油田开采的过程中,石油企业相关工作的开展往往需要在比较深的地面进行,从而使得油气勘探开采工作在实际推进过程中可能会面临诸多不稳定因素,增大了勘探开采难度和危险性。所以对于石油企业而言,在进行正式的勘探开采工作之前,非常重要的一项工作就是要尽可能地获取准确的信息数据,通过对开采所在区域地下数据信息的尽可能全面收集,综合多个方面的影响因素加以分析,然后对地下不稳定因素加以综合性评估,以便企业能够事先将相关准备工作和防范措施做好,从而确保勘探开采的有效性和安全性,进而确保油气开采能够得以顺利完成。石油企业需要首先对地下不稳定因素的相关数据信息加以广泛收集,然后对所收集到的数据信息进行分门别类,结合勘探过程中收集到的相关地质信息一并存入数据信息库,然后以所收集到的相关数据信息为基础,对导致不稳定的原因进行深入的挖掘,以便能够找到导致不稳定的因素,从而在这些数据信息的支持下,制定出科学的油气开采防护措施,为整个油田勘探开采工作的顺利进行奠定坚实可靠的基础。而在此过程中所产生的相关数据信息也可以存储下来,以便为今后类似油田的勘探开采提供相应的数据信息支持。
3.2 构建数据挖掘平台
普通的数据信息与数据挖掘平台之间存在着比较大的区别,倘若系统之中发现了异常数据,就能够立即对其进行深入的挖掘和分析。所以在油田信息建设进程中,将数据挖掘技术应用起来,能够更好地实现对油田开采信息的掌握,因此数据挖掘平台的构建是非常有必要的。利用平台来对数据挖掘技术的应用目标加以明确,将数据挖掘技术原本具有的价值充分发挥出来。首先,一旦数据信息表现出异常情况,需要注意并进一步挖掘异常数据。一般情况下,在油田开采过程中主要可能出现超注、欠注、水异常变化等异常,那么此时就需要借助聚类分析这样一种方式,通过分析将异常的真正原因找出来,然后及时对其做相关处理,并对相应的数据信息进行观察,主要是观察其是否恢复了正常。其次,在油田开采过程中势必会产生诸多数据信息,而这些又存在着诸多变量,某个点一旦出现异常,相关变量数据往往都会发生比较大的变化,而借助搜索构建的数据挖掘平台,就能够快速且直观地将这些变化呈现出来,以便相关人员能够做到及时监控。最后,该平台还能够归类以及整理过去所产生的诸多数据信息,尤其是一些故障数据信息,通过深入分析这部分信息,将故障发生前的一些预兆提前排查出来,从而提前做出预判,确保油田开采的安全性。
3.3 准确分析物资价格
在进行物资采购的时候,其间很可能会遭遇各种突发状况,那么做好物资价格信息的分析工作就变得尤为重要。石油企业在采购各种物资的过程中,物资价格信息既多又复杂,而此时借助数据挖掘技术就能够实现对有用信息的快速准确提取和分析,从而使得相关数据信息的处理效率大大提升,可以为物资采购工作的有序开展打下非常坚实的基础。通常数据挖掘技术会使用模式识别、回归分析等技术,在这些技术的共同作用下,相关人员能够快速准确地掌握有价值的物资价格数据信息,为其采购工作的高效开展带来诸多便利。
3.4 构建交流管理平台
应用该技术还能够帮助石油企业实现信息交流管理平台[5]的构建,使得企业各个部门彼此之间的交流沟通得以加强,增强各个部门之间的数据共享,将数据信息原本具有的价值充分发挥出来,这对于各个部门工作效率的提升是极为有利的。此外,在油田信息化建设中,借助数据挖掘技术所获取的相关数据信息都存储在内部数据库之中,这些都能够成为宝贵的数据信息财富,帮助相关人员在油田信息化建设工作中快速获取自己想要的重要数据信息,从而为这些人员的学习、成长以及相关工作的开展提供很大的数据信息支持,这对于油田信息化建设是极为有利的。
4 结语
总而言之,伴随科学技术的快速发展,石油企业进行油田开采的相关技术也因此而变得更加具有先进性,特别是许多高新技术油气设备的引入和应用,使得油田开采工作变得相对简单方便,但是在这个工作中所产生的相关数据信息却并没有因此而减少。为了确保油田开采工作的顺利进行,各个石油企业有必要在现有的基础上通过对数据挖掘技术的应用,助推油田信息化建设进程,这对于石油企业的健康有序发展而言能够起到非常积极的促进作用。