1、浅析大数据分析技术在油田生产中的应用黄鹤摘 要计算机网络技术在近年来的开展速度越来越快，油田企业中智能化的普及和应用程度越来越广，人们对自动化数据采集、物联网等信息化技术的关注程度越来越高。目前，国际油价波动较大，大数据分析技术在油田生产中的应用发挥着重要作用，通过数据找油，进一步提升油田生产中需要的各项数据利用率，实现油田生产智能化、自动化的开展趋势，满足油田企业降本增效开展需求。关键词大数据分析技术;油田生产;智能化doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2022.08.044中图分类号F273;TP391文献标识码A文章编号1673-0194（2022）08-00-
2、020 引 言近年来，油田智能化建设开展速度越来越快，油田生产逐渐呈现出数字化、自动化、智能化的趋势。油田生产的流程比较复杂，其中包含注水、采油、运输、储存、油气别离等步骤，在油田生产过程中会产生大量的数据信息，这些数据信息覆盖面积广，数量也十分庞大。所以大数据分析技术在油田生产中的应用是不可或缺的，实现了油田生产的自动化预测、判断、优化等功能，加快了油田智能化开展，同时降低了油田的生产本钱，为油田创造了更多的经济效益，是油田可持续开展的重要手段。1 大数据分析技术概述1.1 数据抽取技术数据抽取技术的原理就是将复杂的数据和不同的数据类型进行整合，变成数据较小和类型比较统一的数据结构形式。在任
3、何地点和时间上对数据进行统一表达，标准和统一语言类型标准，实现计算机的快速识别。其中还涉及数据检查，主要目的是判断生成的数据是否正确，找到数据中可能出现的错误，将错误的信息进行替换。1.2 数据分析技术数据分析技术是在数据抽取技术上衍变而来的，主要包括因子分析、回归分析、聚类分析。因子分析主要的原理是找到少量因素指标和其他因素之间的关系，将少量的集中变量在归纳分析中作为因子，然后用少量的因素指标反映出其他因素表达的信息;回归分析的原理是分析一组或者几组数据，找到一个变量与其他变量之间的联系，优化变量中的不确定因素，最终掌握变量规律;聚类分析的原理是根据数据呈现出来的特征，对不同种类的数据进行分
4、类，方便后期根据数据特征对事物进行判断和处理。1.3 油田数据特点油田数据特点主要有以下几种：产生海量数据且数据之间具有较强的耦合性;油田生产系统稳定性较弱，油田生产过程中采集数据易受工业噪声污染;数据类型多样，数据形态迥异;数据缺乏完整性;油田生產作业的不确定性使系统工作状态存在变数，或呈正常工作状态，或呈故障状态。2 油田大数据以及油田大数据分析体系概述2.1 油田数据的主要特点数据类型多样。油田的生产过程中涉及的数据类型比较复杂，包括温度、压力、注水量等各种接卸设备运行时产生的数据，而相同的机械设备在不同的生产阶段产生的数据也是不同的。数据信息量较大。油田生产过程中产生的数据信息数量十分
5、庞大，想要对产生的各种数据信息进行收集存储的难度较大。数据完整性得不到保障。油田实际的生产运行时，数据随着生产阶段的不同随时变化，一旦把握不好数据收集的时间，就会造成某一阶段数据丧失。2.2 油田大数据分析体系油田大数据分析体系构建和油田大数据分析系统应用有着直接影响，分析体系的构建主要包括以下几点。建立油井信息收集平台。将油井实际生产运行中产生的数据信息进行收集整理，将收集的信息转化为计算机可识别的类型。建立油井信息存储平台。将收集平台收集的信息数据进一步总结和归纳，按照类型不同进行分类存储，存储平台同时也成为数据仓库。建立油井信息分析平台。将存储平台存储的信息利用专业的大数据模型技术进一步
6、深入挖掘，找到利用价值更高的信息，为后续的油田生产运行做准备。建立油田信息展示平台。数据信息利用建模进行处理，保障数据信息呈现得更加直观、高效。3 大数据分析技术在油田生产中的应用研究3.1 对异常井进行自动识别异常井是影响油田企业生产运行的重要因素之一，随着开采时间增加，人们对异常井的重视程度越来越高，异常井的管理工作显得尤为重要。通常情况下，异常井的识别方法主要为人工排除法，利用专业人员丰富的经验和以往的相关资料，经过比较复杂的流程，确定异常井。人工排除法需要消耗大量的人力、物力、财力，确定的时间比较长，严重影响油田正常生产运行。随着科技不断进步，逐渐出现了聚类分析和大数据挖掘分析异常井技
7、术，主要工作原理为，油井当天的实际产量和以往每月同一天产量相比存在较大差异，这种差异已经超过了正常的标准范围，从而判断为异常井，异常井确定时还要排除停电井、调开井、作业井等相关因素干扰，利用ASP.NET技术进行计算，通过B/S系统构架模式发布。油田的实际生产运行中，这种大数据技术已经得到了广泛应用，能够准确、快速判断出异常井，为后续制定和诊断创造了良好的条件，提高了油田的生产工作效率。3.2 对异常井进行智能诊断异常井诊断是油田日常工作生产中的重要工作内容之一，直接影响油田管理和油田生产。目前，油田异常井的诊断方式还是传统的人工诊断，需要借助专业技术人员的丰富经验，诊断准确率比较低，与实际情
8、况存在偏差，导致后续制定的措施出现失误，影响单井生产量。随着科技进步，油田实际生产中应用灰度图像处理技术，建立油井的特征图库，通过将油井的实际情况和理论情况进行分析比照，系统可以自动判断出油井的工作状况。油井工图会随着工作状况变化出现多样化，此时需要使用因子分析法对变化情况进行分析，同时建立完善的参数因子诊断数据库，将变化的因子与数据库中的因子进行分析比照，找到产生异常井的原因。3.3 科学制订间抽井开关方案目前，我国的油田开发逐渐进入了中后期，开发时间逐渐正常，剩余油不断降低，油藏能源逐渐消耗，经常会出现供液缺乏的现象，这种现象称为间抽井，就是间歇性出油的井。油田目前针对间抽井开关的制定都是
9、人为控制的，可能存在一些问题，科学合理性没有得到考证。所以目前的主要目的就是研究制定科学合理的间抽井开关机制，实现自动化控制，到达开源节流、节能减排的目的。大数据因子分析法和回归分析法在油田生产中的应用，有效解决了以上问题，利用两种方法对间抽井相关影响因素进行分析和研究，建立完善的动液面、液面上升速度、漂浮度等因素的预测模型，通过模型产生相应的模型曲线，为后期油田制定科学合理的间抽井开关时间提供有利的依据。3.4 合理预测油井清蜡、结蜡时间油田企业对油井进行清蜡的时间大概为每月每口油井清洗一次，油井的清蜡工作一定要严格按照流程执行，但是目前的油井清蜡工作存在一些问题，主要表现在一局部油井还没结
10、蜡就进行清洗，一局部油井已经结蜡但没有及时清理，造成人力、物力、财力大量浪费，同时还会影响油井的产量以及生产效率，造成企业经济效益损失。因此，企业要根据每口油井的实际情况，对清蜡方式、清蜡时间、清蜡用量进行分析和研究，制定科学合理的油井清蜡分析模型，根据模型建立油井清蜡结果预测曲线，从曲线中清楚了解每口油井的具体清蜡时间、清蜡周期等。为油田后期油井清蜡工作奠定了坚实的根底，提供了有利的依据，实现了油田精细化管理的有效落实和健康开展。4 大数据技术在石油行业的应用前景分析随着科技的不断开展进步，大数据技术在我国石油企业中的开展和应用越来越广泛，发挥着重要作用。大数据技术对油田生产运行中的數据进行
11、多维度分析和研究，保障油田企业更加高效、快速生产，降低了油田开采本钱，提高了企业的经济效益，油田钻井工作的平安系数有所提升，油井的产量也进一步增加。其中，大数据分析技术在油田企业生产中的应用发挥着重要作用。油田企业生产运行过程中，大数据是提高开采量的重要手段，通过对钻井、地震等数据信息进行收集、处理、分析、整合，将得到的油田生产实际的、真实的数据信息反响给相关技术人员，保障后期油田生产方案顺利进行，为油田开采提供重要依据。预测性维护理念是油田企业生产中的一种新型模式，但是在实际的生产运行过程中，预测性维护理念没有得到有效落实。油田生产中涉及的各种温度、压力、体积等因素都能通过大数据技术进行分析
12、研究，找到和理论数据参数存在差异的地方，实现自动化预测，保障油田生产顺利、有序开展。5 结 语经过以上研究分析可以发现，油田的数据信息类型比较多样、复杂，数量比较巨大，完整性不是很好，因此术在油田生产中应用大数据分析技是必不可少的，是保障油田稳产、高产的重要手段，有助于实现油田可持续开展。主要参考文献1段泽英，蔡贤明，滕卫卫，等.大数据分析技术在油田生产中的研究与应用J.中国管理信息化，2022（18）：64-65.2韩书婷，曹于勤，王炳国，等.大数据在“智能油田中的应用与研究J.中国信息化，2022（12）：69-73.3张乃文.油田生产中大数据分析技术的研究J.化学工程与装备，2022（1）：27，41.4李小娜.大数据分析在采油工程管理中的应用探讨J.化学工程与装备，2022（1）：183-184.5周春燕.油田生产中大数据分析技术的研究及应用J.科技创新与应用，2022（13）：120.6熊胜强，史晓慧，李伟.浅谈大数据处理在油田GIS系统中的应用研究J.测绘与空间地理信息，2022（9）：129-132.7张晋军，梅胜文，黄涛.物联网、大数据及云计算技术在油田生产中的应用研究J.石化技术，2022（3）：134.