石油工程大数据应用的挑战与发展

李凯锋

摘要：石油企业实现智慧化和智能化的转型发展、增产增效和降成本等发展目标的关键手段，在于能够提高大数据技术应用在石油工程的应用区间范围和整体技术的利用灵活性和有效性。基于此，本文主要分析大数据技术应用在石油工程的现实价值、具体范围、发展阻碍类型，并探讨提高石油工程大数据技术应用效率的可性操作与具体策略。

关键词：石油工程;大数据技术;范围;数据孤岛

引言：大数据技术应用在石油工程主要体现实现各学科数据快速整理归纳、提高工程实用性工艺技术合理配置、提升数据挖掘能力和最终结果验证应用能力等现实价值。

一、大数据技术应用在石油工程的现实价值

大数据技术通过将石油工程各环节涉及的多种数据进行收集整理、转换、建模等工作流程后，从收集的信息中提取出有利于提高石油工程高层决策和未来发展制定的有利信息。故大数据分析技术逐渐在各行业的应用范围及应用程度因自身优势，而得以不断发展。大数据分析技术在石油工程的各生产过程（勘探、石油开采、运输等）起到了数据分析、方案制定、优化流程等运用，对石油工程实现立体化建设和转型发展具体体现在以下三方面：首先，大数据分析技术能够实现对石油工程所涉及的多学科数据进行快速整理与归纳，并将与石油工程与地质工程建设相关的重要参数及数据体进行定位，并将有力信息直接运用在需要工程和地质工程生产服务、提产提效等重要环节当中，并在具体环节运用过程中不断对收集的重要参数及数据体进行反复应用、验证、再优化等操作;

其次，大数据分析技术还有利于提高石油工程现场对于实用性工艺技术的合理配置，从而有效提高石油工程建设现场技术体系和数据分析系统的构建与完善，从而石油工程及地质工程实现一体化、时效性与真实性相结合的动态决策机制建立提供精准的数据支持及技术支撑;

最后，应用大数据所提供的数据深度挖掘和应用模块能帮助石油工程有关部门，提高对于各类数据信息的快速整理以及最终结果的验证与应用，为石油工程及地质工程实现一体化进程和提产提效的目标提供强有力的数据支撑。

二、大数据技术应用具体范围及面临阻碍类型

2.1 石油工程应用大数据具体范围

需要工程主要在勘探阶段、开发阶段、钻井阶段、生产作业等环节利用大数据技术来提高整体产业效益和建设质量。

首先，大数据技术应用在石油工程勘探阶段的内容分析。大数据技术通过将勘探阶段收集的各类信息进行网上信息汇总和配套数据的模块建立，从而对勘探阶段中的重点区域在计算机软件中进行明确标记。同时通过利用大数据技术来对该阶段整理的各类数据进行综合分析和主观因素的剔除，从而确保在该阶段大数据利用的客观性和整体高效性的目标完成，最终实现该阶段具体工作效果和为后续各阶段的开展提供准确的数据支撑和系统保障;其次，大数据技术应用在石油工程开发阶段的分析。大数据技术能够实现对开发阶段所涉及的总体开发成本进行科学评估和配套数据整理中心的构建，并通过数据整合中心来实现对石油工程具体项目在该阶段的目标制定、潜在价值的预判与研究、项目开发未来发展的具体规划等工作完成，并为后续钻井阶段生产、作业阶段等环节提供精准的数据支撑和保障基础设施的建立与完善;再者，大数据技术应用在石油工程钻井阶段的分析。该阶段利用大数据技术能实现对各类钻井设备收集的反馈信息进行技术的信息分析，并将分析后的信息反作用于钻井阶段各工作的安全系数提高和生产效率提升的环节中，保证钻井阶段各工作流程的规范化实施和各类数据的精准利用和挖掘，并成功利用大数据技术减少了该阶段易发生的危险事故和潜在的风险;最后，大数据技术在生产作业阶段的分析。大数据技术在生产作业阶段提高了生产产能与生产价值两大核心内容，通过利用大数据技术的地层反馈模块来精准、快速的整理和汇集地下资源的各类信息，并将整理的信息进行科学分析后应用在个具体生产环节中，为企业各阶段工作的开展和地下石油资源的开采提供强有力的数据支撑和风险预判。

2.2 应用阻碍类型

大数据技术应用在石油工程中主要存在数据孤岛和数据质量两大方面的应用阻碍类型。

2.2.1 问题一：数据孤岛

石油工程因新时期的发展而不断扩大自身的发展规模与基础设施建设的范围，因此石油企业各部门也就分割成多个独立自主、自成体系的系统模块。然而许多石油工程企业并不具备将个独立的模块进行高效的数据汇总与动态的数据连接、互动等技术能力，因此也就出现石油工程各系统模块之间体系混乱、重要数据参数的交流不及时、基础数据信息的权威性受损、数据精准性和及时性不足等发展危害。

2.2.2 问题二：数据质量问题

2.2 应用阻碍类型

大数据技术应用在石油工程中主要存在数据孤岛和数据质量两大方面的应用阻碍类型。

2.2.1 问题一：数据孤岛

石油工程因新时期的发展而不断扩大自身的发展规模与基础设施建设的范围，因此石油企业各部门也就分割成多个独立自主、自成体系的系统模块。然而许多石油工程企业并不具备将个独立的模块进行高效的数据汇总与动态的数据连接、互动等技术能力，因此也就出现石油工程各系统模块之间体系混乱、重要数据参数的交流不及时、基础数据信息的权威性受损、数据精准性和及时性不足等发展危害。

2.2.2 问题二：数据质量问题

石油工程数据质量问题与该企业对于大数据技术应用范围与应用效率有着直接的关联。如果石油工程企业缺乏对大数据技术的高效应用和配套流程体系的构建，会直接导致大数据技术应用在该企业的实际效率和功能发挥出现严重的削减。而我国部分石油工程企业因内部对于数据收集、统计、管理的具体手段和程序缺乏统一性，无法保证收集的各阶段数据的真实性和完整性等重要参数标准，最终影响到石油工程数据整体的质量、精准度和可操作性。

三、提高石油工程大数据技术应用效率的具体操作探寻

首先，石油工程企业要在企业内部构建连接各系统模块的大数据平台，确保内部各系统模块之间的信息交流和共享的快捷性、及时性等具体要求。同时，大数据平台要求石油工程企业总公司、分公司、参与建设的服务公司和科研机构共同参与系统平台和模块的构建，从而有效规避过去石油工程大数据技术应用存在的数据孤岛、数据质量低下、数据交流不畅等问题，对各系统模块和部门之间的采购环节，传输环节，存储环节，转换环节，应用环节等做好统一标准的流程制定和重要参数明确化，最终在需要工程企业实现一体化、精准度和可靠性兼具的数据融合体系;同时，要求石油工程企业能设立专门部门来负责对市场最新技术和系统的调研工作。由于大数据技术会随着信息技术的发展以及石油工程企业的建设规模与功能扩展而不断丰富与发展，因此需要石油工程企业能安排专门技术人员来结合企业大数据技术的应用需求和未来发展方向，对市场中最新的钻井井筒数字孪生系统、井场虚拟现实等最新前沿科技做好技术的调研和本企业应用可行性的科学分析，不断的提高自身石油工程大数据分析技术的前瞻性、高技术水平性等涉及市场竞争的综合能力。

四、结束语

构建内部各系统模块连接的大数据平台和设立调研市场最新技术和系统的专职部门，是本文为提高石油工程大数据技术应用效率所提出的具体操作方法和参考意见。

参考文献 ：

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