数据挖掘技术在数字化油气藏研究中的应用

摘要：在油气藏勘探开发及其研究过程中，积累了大量的数据和成果。为了科学地开发和管理油气藏，关键在于充分利用这些庞大数据的信息功能。数据挖掘，作为一种高效的信息处理技术，能在海量数据中迅速识别出有价值的信息，为研究和决策提供有力的数据支持，不仅为油气藏研究者和决策者提供全面的数据处理能力和可靠的决策支持，也极大地提高了研究效率和决策的质量。

关键词：数据挖掘；数字化油气藏；油气藏

一、前言

油气藏研究包括了从地质探索到最终产品的生产过程中的复杂工艺。由于传统方法在工作效率、准确性方面的局限性及对人工经验的过度依赖，决策者在处理大量数据时难以筛选出关键信息，现场所用的图表展示也无法全面地反映出研究成果，这些因素共同影响了决策的迅速性和信息的共享。但是，随着信息技术的发展，数字化油藏和数字油田的概念被引入，它们通过将数据挖掘技术深度整合进油气勘探和开发数据中，极大地提升了数据分析工具的智能化水平，支撑了勘探开发的决策过程，从而彻底改变了工作模式，减少了决策风险并提升了决策效率。

二、数据挖掘技术概述

数据挖掘技术涉及对庞大数据集的分析和整合，旨在从中提取有价值的信息。这一技术不仅要求高专业性，也面临复杂的技术挑战，它结合了统计学、信息管理以及人工智能和计算机技术等多个领域，以实现对数据的深度分析。数据挖掘技术集成了众多前沿科学领域，显著提升了应用的价值。作为一种先进的信息处理技术，数据挖掘能够有针对性地分析数据，不仅提升了数据的实际应用价值，也为决策提供了可靠的数据支持。随着技术的不断发展，数据挖掘的步骤也日趋完善，具体包括以下几个步骤。

第一，确定研究目标。在数据挖掘中，根据具体需求调整挖掘的范围，这种技术的灵活性有助于提升挖掘速度和准确性，因此明确挖掘目标是首要任务。

第二，数据收集。在进行数据挖掘之前，需要收集足够的数据，并构建高效的数据挖掘模型来筛选和识别关键信息。

第三，规律识别。利用数据挖掘技术揭示数据中的变化规律和价值信息，这是提升挖掘效率的关键。

第四，数据呈现。将数据挖掘得到的有价值信息进行整理，并按照一定的流程向决策者报告，以提高决策的精确度。

三、油气藏数字挖掘技术的实现过程

（一）建立数据仓库

构建数据仓库是开展数据挖掘工作的基础步骤。常用的快速建立数据仓库的方法是原型法，根据实际应用中的反馈，对油气行业中决策流程所需的数据分析和主题设定进行优化，为决策制定提供了重要的技术支撑和经验基础。数据仓库覆盖的领域包括油田探索中的井位部署、实时的测井数据、产量的统计分析和储备的管理等[1]。在审视油气行业的决策系统之后，对系统数据和决策内容按逻辑分类，并创建特定的关系表来表达与决策相关的信息。在建立数据仓库的过程中，将这些信息转换并加载到数据库中，形成完整的地质信息库。

（二）油气藏研究工作数据抽象和总结技术

数据总结的核心是将油气领域的研究数据抽象成模型，并对决策流程进行全面描述。数据挖掘通过对个别数据进行归纳和抽象，能够提升到更高级别的概括，从而揭示数据的总体特点。数据概括往往依赖于成熟的数学技术，例如计算数据集的统计量（总和、方差、最大最小值及平均值等），或利用统计图表工具（直方图、饼图等）进行数据的可视化分析。在油气行业的数字化研究中，OLAP技术被广泛应用于进行地质和地理图以及地震数据的多维数据查询，并通过多种统计图表来揭示数据间的关系，归纳总结关键的统计信息。

（三）数据分类

数据挖掘的分类技术旨在构建一个模型，该模型能够根据特定的分类准则，将数据分配至不同的类别中。这一过程一般包括分析数据的多种特性、创建属性模型来确定分类的标准、应用这些模型对数据进行处理和分析。最终，模型将预测新数据可能的类别归属。在油田开发中的一个应用示例是，根据产油量将井位分类为高产、中产和低产，分析这些分类的地理位置和地质条件等特征，确定关键的分类属性及其相互作用。基于这些关键属性，可以对未来的井位进行评估，预测其可能的分类。

（四）关联分析

关联分析用于识别数据库中不同数据项之间的复杂相互关系，这些联系可能是直接的，也可能随时间发展而变化。例如，在油田勘探中，井位的地质特征、地震数据与产油量之间往往存在明显的关联。关联分析的目标是发现数据背后的关系网，揭示数据项之间的密切联系或相互依赖。由于分析前往往难以确定数据间是否存在相关性，因此产生的关联规则通常会包含一个置信度指标，不仅反映了规则的可靠性，也说明了规则的强度，为进一步的数据分析和决策提供了重要的参考。

（五）聚类与分析

在油气数据中，当缺乏详细描述或无法归入特定分类时，聚类分析成为一种有效的解决方案。此方法通过选定的相似性度量标准，将数据分为若干有意义的子集，每个子集内的数据特征较为一致，而不同子集间的特征则具有明显差异，便于区分。Fayyad过程模型如图1所示，展示了数据挖掘中的循环迭代过程，强调了从数据选择到模型验证的各个环节。在每次迭代中，根据油田的盆地、构造层次、圈闭、地震区域和沉积环境等数据分析勘探井位的位置，如若某阶段的结果与预期不符，则需回到前一阶段重新处理。

四、数字挖掘技术在数字化油气藏中的应用

在数字化油气行业中，数据挖掘主要针对岩石物理数据、测井数据、地震数据及地质数据等进行处理，以清晰展示储层的油气特性[2]。整体流程如图1所示，图中勘探数据挖掘的步骤清晰地反映了如何通过数据挖掘技术来解析储层特性。

（一）岩石物理数据的挖掘

通常岩石物理数据通过实验获取，这类数据直观且准确，是勘探的基础资料。在利用数据挖掘技术时，务必确保岩石物理数据的真实性和可靠性，以支持油气勘探的数据需求。虽然岩石物理数据主要作为辅助资料间接使用，但在数据挖掘过程中，应全面挖掘其潜在价值，提高数据的实际应用效果，确保数据与油气水层等其他关键数据有效结合，以提升其在油气勘探中的应用价值，具体包括如下几点。

第一，通过建立数据模型，探究不同岩石物理数据间的相关性，利用数据挖掘技术来检验分析的精确性，从而深入了解这些数据之间的相互作用。这种方法不仅提高了对岩石物理数据相互作用的了解，还为勘探活动带来了更精确的数据支持。

第二，采用数据挖掘技术分析岩石物理数据，并预测储层特性，通过整合各类岩石数据，实现对油气水层的精确区分。这种方式大幅提高了岩石物理数据的应用价值，并在石油勘探中发挥了重要作用。在开展岩石物理数据分析时，需要重视数据的全面利用，从多方位和多层面确保数据细节的完整应用，不仅提高了数据的适用性，也确保了数据在油气勘探决策中的最大化效用，从而提供更全面深入的决策支持。

（二）测井数据的挖掘

在石油勘探领域，测井数据的重要性不言而喻，它包括从测井曲线到岩心标定以及储层物性参数等多种关键信息。传统勘探中，不同分析师的专业能力不一，导致结果的主观性和偏差。数据挖掘技术的运用通过计算机的高效算力及先进算法，在短时间内高效处理和分析大量测井数据，自动化识别关键储层特征，提升分析精度和效率。例如，聚类分析帮助识别具有相似特征的储层，而决策树与随机森林等机器学习技术基于历史数据进行预测分析，有效减少人为错误和时间成本，尤其在确定储层界限值时显示出巨大潜力[3]。

储层下限的定义是在一定条件下，一个储层被认为是有效的最低标准。这一标准在判定是否对某区域进行深入勘探方面起着至关重要的作用。利用数据挖掘技术，勘探人员能够对各种储层数据进行分析，进而构建数学模型预测储层特性，并据此确定合适的储层下限值。这种策略不仅提升了分析的精确度和统一性，还能迅速适应新数据的更新，从而使勘探工作人员能够及时作出策略调整。以某开发区域A井为例，相关数据图表如下：SP（自然电位），单位为毫伏；GR（自然伽马），单位为API；CAL（井径），单位为厘米；AC（纵波时差），单位为微秒/米；LLD（深侧向电阻率），单位为欧姆·平方米；LLS（浅侧向电阻率），单位为欧姆·米；MSFL（微球电阻率），单位为欧姆·米；ILD（深感应电阻率），单位为欧姆·米；ILM（中感应电阻率），单位为欧姆·米；DZYC（低阻油层识别参数），数值为1表示低阻油层。对于深度1299米至1300米段，DZYC参数预测为低阻油层，且通过射孔试油的实际验证，发现其结论与解释相符，表明在有充分数据支持的情况下，数据挖掘技术能够有效地辨识储层中的流体。

（三）地震数据的挖掘

地震数据作为石油勘探领域中不可或缺的基础性资料，其重要性在油气勘探过程中无可替代。这些数据承载着丰富的地质信息，是勘探团队深入探索地下油气资源的重要指引。然而，受限于分辨率的制约，地震数据在呈现视觉信息时往往显得不够清晰，在一定程度上影响了储层预测的准确性，使得预测结果带有一定的模糊性。地震数据能够揭示不同油井之间的内在联系，并详尽地描绘出油气的含量特征，为勘探团队提供了宝贵的参考依据。为了更深入地挖掘地震数据的潜力，勘探人员借助多种数据挖掘算法，并结合时间属性进行综合分析。在这一过程中，勘探人员能够从地震数据中捕捉到四维特征，进而洞悉地下介质中地震波的传播规律与特性，对于精确评估地下油气资源的分布状况具有重要意义。地震记录仪的引入更是为地震数据的采集工作带来了革命性的变化，它能够精准地捕获包括频率和相位在内的地震数据信息，为后续的分析工作提供了坚实的数据基础。通过这些数据的处理与分析，勘探人员得以更加全面地了解地下油气资源的分布情况，为石油勘探的顺利进行提供了有力保障[4]。尽管地震数据量庞大并混杂着众多干扰与噪声，以下步骤是处理和分析这些信息的关键。

1.数据清洗与预处理

在收集到地震数据后，首要任务便是对其进行细致的清洗与预处理工作。这一步骤旨在剔除数据中的干扰项与噪声，确保数据的纯净度与精确度，为后续的分析奠定坚实的基础。

2.特征提取

在处理后的地震数据中，需要精心提取地震波的相位、振幅以及频率等核心特征。这些特征如同数据的灵魂，蕴含着丰富的地质信息，为后续的数据建模提供了宝贵的素材。

3.数据建模

从数据中精心提取的特征被逐一输入到机器学习模型中，如神经网络或决策树等，这些模型如同智慧的引擎，能够基于特征数据构建出精准的数据模型。

4.模型训练与优化

在模型建立之后，通过不断地训练与优化，提升模型的预测能力，使其能够更准确地预测地下油气资源的位置。这一步骤如同对模型进行精雕细琢，使其更加完善与精准。

5.预测与评估

使用经过训练的模型对地下油气资源的位置进行预测，并对模型的准确性进行全面评估，为勘探活动提供科学的决策依据。

（四）地质数据的挖掘

地质信息可通过多种形式展现，如文本和图表。这些信息内含丰富的地下资料，对于油气资源的评估具有至关重要的作用。然而，地质信息的搜集及分析任务极为复杂且细致，必须保障信息的精准与完整。采用数据挖掘技术，显著增强了地质信息采集与分析的效率。数据挖掘不仅提升了地质信息搜集的精确度，而且通过自动化工具减少了人为差错，确保了数据品质的高标准[5]。此外，数据挖掘能从庞大的地质数据中提炼出关键信息，对解析地层结构及油气分布极为关键。在数据挖掘技术的辅助下，地质信息可以和其他数据，如地震、测井数据，相互印证。这种数据的整合为描述地下地质状况提供了更全面的视角，增强了信息描述的深度。对地质与地震数据进行对照，可更精确地确定油气藏的具体位置与特征。相关数据的综合反映如图2所示。

地质数据的数据挖掘分析包括多个步骤。数据清洗与预处理是首要步骤，关键在于消除噪声和异常值，确保数据品质。其次是特征提取，从数据中识别出关键特征，为深入分析奠定基础。接着进行数据模型的建立，通过合适的模型来揭示地质数据的内在联系。模型的训练与优化是确保预测精确度的重要环节，需不断调整模型参数以适应数据特性。最终的预测与评估步骤通过模型来预测地质状况，并验证预测的准确性。全面的地质数据分析让地下的地质状况得以更清晰地展示，对勘探公司而言，意味着能更精准地确定地下油气资源的位置，从而提升勘探成功率。

五、结语

数据挖掘技术在地质分析及环境影响评价中表现出极大的效能，显著提升了决策的效率，优化了生产流程管理，促进了信息的共享与团队合作。这些技术通过自动化处理与智能化分析，不仅提高了油气开采的精准度，还有效降低了运营成本，并提升了对复杂油气系统的控制与管理。展望未来，随着技术持续进步与创新，数据挖掘在油气行业的应用预计将更加广泛，尤其是大数据、人工智能与机器学习技术的深度整合，将深刻革新油气藏研究，推动整个行业向更高效、更环保的目标迈进。

参考文献

[1]苏童，王伯礼，仓宇航.数据挖掘在油气储运中的应用研究[J].中国储运，2024（01）：203-204.

[2]郭素杰，姜维寨，孟庆峰，等.数据挖掘技术在复杂油气层评价中的应用探索[J].录井工程，2019，30（04）：1-7+145.

[3]贠建宏.数据挖掘技术在油田信息化建设中的应用[J].信息系统工程，2018（10）：137-138.

[4]王娟，梁立星，武璠，等.数据挖掘技术在数字化油气藏研究与决策中的应用[J].钻采工艺，2018，41（03）：107-109.

[5]李华，刘帅，李茂，等.数据挖掘理论及应用研究[J].断块油气田，2010，17（01）：88-91.

基金项目：中国石油西南油气田公司科研项目“高温高压含硫井完整性智能评价与趋势预测技术研究”（项目编号：2024D109-01-01）

作者单位：中国石油西南油气田公司工程技术研究院

责任编辑：张津平 尚丹