大数据技术在油田开发中的应用策略分析

摘要：在大数据时代中，各行各业的生产都会出现海量数据，利用这些数据来提升智能油田的生产水平，可以将大数据技术应用在智能油田物联网、智能勘探、智能生产等领域中，提升智能油田的功能价值。在探究智能油田的内涵时，要重点考虑“数字油田”的概念，强调数字化、信息化的特性，考虑到数据的收集环节，要准确地分析智能油田数据的内容，借助大数据技术与互联网技术将信息统筹起来，深度发掘智能油田中的数据，实现数据的全方位互联互通，对智能油田运行中的各个系统进行有效的整合，可以将智能油田的生产与管理形成智能反应，实现高效的工业管理流程，充分体现出智能油田与大数据时代的融合特征。

关键词：大数据；油田开发；应用策略；分析

一、大数据在智能油田中的应用

（一）提升大数据的收集与共享效率。智能油田中的现代设备配置了无限传感网络及HOC网络，创造了良好的智能化应用环境，又被称为物联网通信处理平台，其应用前景是比较广阔的，以嵌入传感器与控制器的方式，对网络中的信息资源进行整合，可以在智能对雄昂的基础上，收集大量的数据。智能油田与物联网的结合实现了互促互联，使用者可以更加方便的访问系统中的智能设备，与之完成智能化的互动，比如油井中的监控传感器及控制器等。尽管会面临一定的收集处理难题，但是物联网的发展使数据共享的观念逐渐被接受，人们更加关注数据的保密性与安全性，提升了大数据收集的效率，实现数据的高度共享。

（二）构建统一的数据共享开发平台。智能油田中用大数据来分析运行情况，有助于对设备的长期管理，在财务预算、物资采购等方面，大数据的优势是非常明显的，高度依赖数据深度挖掘的智能油田需要打造全新的数据平台，提供相对开放的数据结构，分享其中的价值，尽管会存在一定程度的知识鸿沟，将企业持有的数据，用科学化的方式完成优化管理。有些系统中可能会存限制访问的情况，所以极容易形成信息孤岛的情况，那么国家层面上应当对这些信息进行开放，构建起数字收益的共享模式，采用混合公开的方式，可以解决诸多数据共享中的难题，合法消除信息之间的壁垒，高度关注数据的保密性与安全性问题。

（三）加强智能油田数据的安全管理。智能油田的建设不仅需要硬件方面的资金投入，更需要提升软件方面的水平，专业化的数字安全管理体系，要与监管工作相联系，突破技术革命可能会引发的新问题。大数据中的问题也有许多，比如数据的深度挖掘、智能学习等等，这些都与数据的处理整合相关，具有数据的组织可能会存在滥用数据及商业秘密等方面的问题，所以企业要提出正确的技术方案，才能体现出大数据对智能油田建设的价值，智能油田的管理者应当了解现行的法律法规，合理的组织生产，迎接攻克技术的挑战，保护隐私数据的安全，促进数据信息之间的流通与安全，建设起统一的数据管理系统，实现大数据层次的信息聚合。

（四）制定统一的智能油田管理标准。从区域性数据的层次来看，实现数据共享应当制定统一的标准框架，了解收集、链接及共享的数据整合关键点，通过大量的技术研发来制定严格的数据使用标准，但是由于人们对智能油田的数据标准是不同的，可能会缺乏一定的正确认知，需要数据分析工作人员耗费大量的时间来清理无效数据，必要时还需要人工来手动处理部分信息。促进开放与共享信息也是大数据中的管理标准，可以作为通用的技术管制器，创新数据库中应用的技术，将数据作为可视化的技术，达到跨部门流动数据、多目的操作数据的协同目标，部分数据可以进行匿名化

处理，技术人员可以根据需求来改进元数据，用于降低数据的碎片化影响。

二、大数据在智能油田中的实践应用建议

（一）自动对异常井进行识别。在油田的实际生产中，受到的外观影响因素比较复杂，所以企业的管理者要对这些因素加以有效的控制，否则就会因为控制不当导致异常漏油。油田企业的管理者要重视生产管理工作，在传统的异常油井识别中，主要是依靠人工检查的方式，查看大量的油井生产资料，但这种油井的识别方法效率并不高，如果企业能够将大数据技术应用其中，就可以实时的对油井的生产情况做出分析，将其和标准的生产状态进行对比，及时的发现企业的异常情况，如果油井的生产状况不符合标准状态，系统就会自动的将其判定为异常井。企业可以应用ASP.NET技术对油井开展日常的管理工作，可以有效地提升企业对油井的故障诊断率。

（二）对异常井的智能诊断。企业对异常油井做好有效的诊断工作，一直是困扰油田发展的重要问题，但如果企业只是凭借经验丰富的技术人员来执行诊断工作，难免会受到人为因素的影响，导致人工诊断出现问题，即常出现的误诊情况，会对油井的生产造成较大的影响。企业为解决这一方面的问题，需要构建完整的抽油井特征供图库，可以借助信息技术的形式使用人脸识别和灰度图像的处理方法，将特征工图与油井的工图进行对比，技术人员就可以从中发现油井是否存在异常情况。技术人员通过这种方法，能够显著提升油井的故障诊断效率，便于企业对油井治理工作做出完善的治理工作，快速的完成油井治理工作。

（三）制定合理的抽井开关井计划。目前我国许多油井已经进入到中后期开发阶段，油藏地质的条件及储油条件都会影响油井的开发成果，许多油井因此出现了供液不足的情况，导致油井供油可能会中断。在油井的实际生活生产中，企业通过需要依靠以往的经验来制定采油方法，判断计划是否合理，同时采用人工验证方法来设定抽井的开关时间，在实现节能减排和开源节流中做好计划。企业可以对回归和因子做好分析工作，并将其应用到油田开采工作中，深入分析抽油井的开关时间，比如企业的管理者可以使用沉没度及动液面的上升速度，以构建有效的分析预测模型，帮助技术人员制定更加明确且完善的开采计划，以此来保证油田生产的顺利完成。

（四）预测油井清防蜡。油井的清防蜡设计通常是由技术人员来设计完成的，在制定计划的过程中，可能会出现一些不合理之处，如果企业制定每个月清洗油井的计划，必然会对油井的清洗质量造成一定的影响，就会面临着较大的资源浪费问题，比如人力资源的浪费和物力资源的浪费问题，此时企业采用因子分析的方法，可以根据油井的状况及结蜡的周期，分析各类参数，构建完整的结蜡预测模型，并在模型中融入各方面的运行参数，技术的预测结蜡的情况，以此来保证结蜡的预测精度，通过建立模型来预测各类可能发生的情况，维持油井的正常运行，对预测油井的清防蜡的应用效果。

（五）运用数据挖掘技术。企业要不断的更新数据挖掘技术，可以在石油工程数据处理中，实现大规模的应用，突破时空间的限制，在较短的时间内完成信息查询工作，合理预测石油工程的数据工程，合理的判定石油工程建设的方向。应用数据挖掘技术可以有效完成油田生产状况的检测，及时发现生产过程中的各类异常情况，各类生产要素中的关联都可以通过该项技术的判断，企业的管理者可以油田水井的生产变化，分析其与油田生产之间的关系，并以此为基础，可以在研究中不断提升生产的工艺及其安全度。

三、结语

在大数据时代中建设智能油田，需要将大数据技术与物联网技术相联系，对智能油田中的各个部分进行有效的管理。我国油田企业的智能油田建设之路依旧漫长，应用大数据技术还需要考虑周围的信息环境，尤其是在数据驱动型的经济背景中，石油行业还需要探索更为有效的大数据应用之路。