基于商业智能的天然气开发指标分析

2023-10-30范志弘刘沛鑫周钦宇罗静宜杨云杰

中国信息化 2023年9期

范志弘刘沛鑫周钦宇罗静宜杨云杰

天然气是一种清洁能源，具有丰富的资源储量和广泛的应用前景。随着经济的发展和人民生活水平的提高，天然气需求量不断增加。然而，天然气开发过程中存在着诸多技术和管理问题，产生了诸多负面影响。建立科学合理的指标模型，对天然气开发指标进行分析和评估，对于提高开发效率、保障安全生产、实现可持续发展具有重要意义。因此，为了促进天然气产业的健康发展，提升天然气生产单位的开发对标管理水平，十分有价值。

在天然气开发过程中，传统的指标管理方法往往采用手工记录和报告的方式，难以满足快速决策需求。而商业智能（BI）技术具有数据收集、数据处理、数据分析和数据可视化等多种能力，能够快速获取和处理大量的数据信息，并将其转化为有价值的决策支持信息，为指标分析的数字化、智能化提供了新的思路和方法。基于BI的天然气开发指标分析模型综合运用了数据挖掘、统计分析、趋势预测等多种技术手段，能够对天然气开发指标进行全面、深入的分析和评估，为天然气生产单位提供科学的决策支持。

本文基于BI技术，针对天然气开发的特点，构建了四套、四维度、三级的天然气开发指标分析模型，实现了从气区到单井的多层级数字化管理和对标常态化管理。通过统一的指标算法和严格的开发指标对标管理机制，全面挖掘指标价值，发现技术问题和管理问题，并在天然气开发业务中对该模型进行应用和验证。本文的研究成果将有助于提高天然气生产单位的开发对标管理水平，促进天然气开发的可持续发展。

（一）商业智能技术简介

商业智能技术是一种基于数据分析和决策支持的工具，它可以帮助企业从海量的数据中提取有价值的信息，并为企业的管理决策提供支持。商业智能技术包括数据仓库、数据挖掘、在线分析处理、报表和查询等多个方面，共同构成了商業智能系统。商业智能技术在企业的管理决策中具有重要的应用价值，可以帮助企业实现以下几个方面的目标：数据分析和决策支持、业务分析和优化、风险管理和控制。

（二）油气领域商业智能技术国内外应用

目前，BI技术在国内外油气领域的应用已经取得了一定的进展。大庆油田工程有限公司在采油与地面工程运行管理系统的建设过程中应用BI技术，从不同维度展示业务指标，实现了采油与地面工程相关业务生产的变化趋势分析及决策支持。马来西亚国家石油公司使用BI工具，在做出业务或运营决策时生成更具洞察力的报告。斯伦贝谢使用BI工具对大量数据进行分析，以更好了解钻井性能并预测地区平均作业性能。沙特阿美利用数据挖掘、可视化分析和预测分析技术，研究了开发储层工程商业智能工作流程的方法。此外，在历史匹配质量检查、海洋油田环境事故分析与数据质量管理领域也有相关应用研究。

但大部分BI技术应用研究集中于采油开采领域，在天然气开发指标分析方面的应用还比较有限，尤其缺少页岩气与致密气领域应用。同时国内外一些研究成果研究往往局限于单一领域指标的分析，对指标体系设计和指标分析模型构建方面涉及较少，缺乏对多指标多维度的联动分析和决策支持的探讨。此外，现有研究往往忽略了指标数据的来源和准确性问题，对指标数据的质量控制和优化缺乏系统性的研究。

（一）天然气开发指标体系

对天然气开发指标进行分析的目的是进行对标管理，第一步是建立完整的指标体系。为此，结合气田开发涉及的专业领域，针对生产单位，建立四套四维度三级开发指标对标体系。四套分别指气区、常规气、页岩气和致密气，气区指标是常规气、页岩气和致密气都具备的共性指标。常规气、页岩气和致密气的指标体系分别在气区指标的基础上增设了各领域个性指标。四维度分别指开发技术水平、生产管理水平、可持续能力和经营效益水平。三级中，一级指标仅是指标分类，无具体值，二级指标多为根据气田开发的相对性指标，三级指标主要是二级指标的计算参数。各维度指标数量如表1所示。

（二）天然气开发指标计算与评价

二级指标得分采用功效系数法，将指标转换为分数，如以下公式（4）：

二级指标得分=（指标值-低线值）/（高线值-低线值）×（高线分-低线分）+低线分（4）

高、低线分分别设置为100分和60分。高、低线值根据指标类型，按照行业水平、公司要求或者开发方案指标设置。单项二级指标得分区间统一设置为0至120分。进步得分按照年度单位综合得分差值进行计算，按照以下公式（5）计算：

进步得分=（当年单位综合得分-上年单位综合得分）×25% （5）

（一）数据报表开发系统搭建

基于BI的数据报表开发系统部署，为天然气开发指标分析模型构建与应用提供了工具。利用平台具备多源数据整合、业务主题数据管理、可视化分析等技术能力，结合公司管理要求，改变传统人工的纸质、办公软件等数据汇总方式，提高效率，统一数据口径、减少数据冗余，准确及时发现生产过程、管理过程中的短板，持续提供数据支撑。依托于商业智能工具能力，可以充分利用已沉淀的数据资产，分析出工艺、生产、管理过程中更深层次的各类相关性因素，满足业务层和领导层不同层次的管理需求和数据分析需求。改变业务传统数据分析模式，突破数据分析量级限制，数据量限制从百万行提升到上亿行，实现了任意维度组合分析、联动钻取。

（二）天然气开发指标分析模型构建

天然气开发指标分析模型构建过程中，首先业务指标管理需要利用信息化手段实现开发指标的定义、计算方法及取值来源等标准进行统一管理，便于各单位查询应用。应用信息化手段实现指标的自动汇总计算，统一计算口径与标准，使计算过程可见可追溯，使计算结果更具有一致性和可比性。调研分析核心业务系统的数据，基于报表开发系统，建立专题数据仓库，包含实时数据仓库和离线数据仓库，实现数据的直连和抽取。进一步优化数据采集方案，提高数据层的自动化程度，降低数据整合的工作量和出错率。完善数据采集和处理流程，采用前沿数据开发处理工具，通过低代码的数据采集技术和数据清洗技术，保证数据的准确性和完整性。同时借助报表工具报表开发功能和数据补录功能，对于商业智能平台进行功能和数据的补充。最终基于数据报表开发系统构建天然气开发指标分析模型，实现数据可视化分析，通过数据实时、离线等技术手段，提高数据使用效率与处理性能，支撑分析决策的准确性与及时性。

（三）天然气开发指标分析模型应用效果

基于BI的天然气开发指标分析模型实际应用中取得了以下效果。

1.改变了业务传统数据分析模式，数据从百万行突破到上亿行，分析效率提升10倍以上，帮助业务更快发现问题，找到原因，制定方案甚至是战略决策。

2.针对开发指标构建的专题数据仓库，提升指标运算速度，实现从分钟级到秒级的质的飞跃，极大优化业务指标数据分析体验，并加速推动了数据分析应用。

3. 构建指标分析模型，实现从单一指标的固定分析，到多指标多维度的任意组合联动钻取分析、趋势变化分析，帮助业务更好的通过指标分析发现问题，提升管理水平。

4. 将多业务链数据有效整合集成，打破数据孤岛，为实现数据共享与多维度联合协同分析决策提供一站式解决方案与支持环境。

随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，基于 BI的天然气开发指标分析模型将不断完善和优化，为天然气开发提供更好的支持和保障。同时，在应用该模型的过程中，也需要注意以下几点。

1.充分了解业务实际情况，建立合理的指标体系和计算方法，确保指标的准确性和可靠性。

2.建立完善的数据采集、处理和分析机制，确保数据的准确性和完整性。

3.采用多种安全措施，确保数据的安全性和保密性。

4.建立预警机制和改进措施，及时发现和解决问题，提高管理效率和决策水平。

5.不断优化和改进模型，提高其适用性和可靠性，为天然气开发提供更好的支持和保障。