油田的生产数据治理工程及其应用

作者:未知

  摘要:随着信息技术的不断发展,我国各行各业都加大了对信息技术的应用,油田行业也不例外。油田企业通过对信息技术的应用加大了油田企业的信息化、智能化建设。数据治理是油田企业智能化建设中的重要组成部分,对油田行业的发展有着十分重要的作用。本文针对油田生产数据治理工程以及其应用进行分析,从而不断提高油田企业的数据管理效率。
  关键词:数字油田;数据治理;数字化;智能化
  生产数据治理工程是油田企业建设中的重要工程项目,对油田的生产数据进行治理,有利于提高油田企业的数据管理效率,促进油田企业的智能化发展。本文首先针对数据治理的相关概念进行分析,然后再对油田生产数据治理工程的应用进行分析,从而不断促进我国油田行业的发展。
  一、油田生产数据治理工程
  油田生产过程中产生的生产数据会涉及到很多的内容,包含采油、油藏等多个环节,数据覆盖范围广、且专业化程度高。为了促进油田企业的不断发展,油田企业需要对这些繁琐复杂的数据进行整理和分析、处理,提高数据的利用效率,从而促进油田企业的不断发展。
  油田生产数据治理工程主要指的是针对油田现有的生产数据,将因为条块分割、各部门信息沟通不畅导致的数混乱数据进行统一管理,提高数据管理的规范性、科学性和合理性。根据油田生产数据治理工程的理念我们可以了解到,油田企业将油田生产数据治理作为一项研究工程,其研究对象是数据。油田数据建设也是油田企业智能化建设中的重要组成部分,不仅需要具有数据治理的相关理念,同时还需要具备较高的数据治理技术。数据治理工程建设的核心也就是打开从数据导数据、从数据到应用的通道。并且按照采集数据、存储数据以及管理和应用数据的规律完成每个数据环节的智能化建设。
  二、油田生产数据治理工程的应用
  随着科学技术的不断发展,我国的很多油田企业都开始进行数字化建设和智能化建设,在这个过程中,油田数据的管理是至关重要的,但是现阶段油田企业数据管理过程中存在着油田生产数据分散、各个部门环节数据无法得到有效沟通,各部门之间的数据无法得到共享,使得油田数据无法得到有效的应用。另外由于油田数据缺乏统一的管理规范,数据集成应用困难重重。油田企业的生产数据具有生产部门多、使用部门广以及管理机制不完善等问题,导致数据应用效率低下,无法为油田企业生产提供有效的数据依据,油田企业的智能化、数字化建设也一度受到阻碍,无法顺利进行。因此油田企业需要进行大规模的、全面的生产数据治理工程。
  (一)油田生产数据治理工程体系的建设
  油田企业要想实现数据治理的目的,就需要正确的理论指导,需要建立完善的数据治理工程体系。数据治理工程体系的建立主要包含四个部分,分别是组织体系、管理体系、技术体系和执行体系。
  组织体系主要包含四个部分,分别是数据生产者、数据管理者、数据使用者以及数据生产现状和业务使用要求。通过数据生产者、使用者和管理者这三个部分来加强对油田数据的治理。
  数据治理工程管理体系的制定中需要包含以下几方面规则的制定,例如数据标准、数据管理机制、数据接入机制以及数据应用机制和数据池结构模型。数据管理体系的建立是数据治理中的重要内容,可以保证数据治理工作在科学合理的标准和机制下顺利完成。
  技术体系建立中主要包含有数据质量检查、数据清洗整理、数据集成存储以及数据推送展示和数据应用几个方面,主要是以数据融合、整理以及治理工具为基础完成对数据的治理工作。
  最后是建立执行体系,执行体系中主要包含有数据问题定位、数据问题处理、数据问题报告以及数据指标考核和数据绩效管理这几个部分,及时的对数据治理过程中存在的问题进行分析,并采用积极措施进行解决,最后保证数据治理工作的顺利进行。
  (二)油田生产数据治理工程的具体应用
  油田生产数据治理工程中主要应用两大关键技术,分别是数据治理工具和数据池,其中数据治理工具占据主导作用。现在常用的数据治理工具主要是Datist技术,这项技术的特点是具有强大的数据读取功能,可以实现对数据的可视化处理,从而达到收集、提取、整理和呈现数据的处理工作。另外此技术还具有专业的GIS分析功能,能够及时的将数据推动出去,实现对数据的有效利用。
  数据治理过程中,数据池是十分重要的,数据池是一种虚拟的大数据库,主要利用云计算功能,将各类数据聚集到一起,对数据没有大小、格式的规定。数据池中的数据是相互独立存在的,数据与数据之间不会互相影响和制约。
  下面我们通过实际例子来说明油田生产数据治理工程的应用。油田生产过程中会产生很多的数据,例如开关井日数据表、单井基础信息表以及油井产量数据表等,这些数据的信息量都十分庞大,治理起来十分困难。因此我们可以将这些有效数据同步输入到数据池中,完成之后,可以极大地提高数据查询速度。然后运用Datist技术,将上述中的三个信息表格制作关井单井日数据台账,基于Datist技术具有强大的数据驱动能力和可视化处理功能,因此可以设计出复杂的数据程序。当数据组织完成之后,Datist技术就可以将这些数据输出程独立的报表,供油田企业各个部门使用。
  经过实践可以证明,油田企业生产数据治理工程可以极大程度的解决油田企业数据共享和数据集成的问题,有效提高了油田企业生产数据的收集、提取、储存、分析和处理效率,提高了数据的利用效率,为油田企业的智能化发展奠定了坚实的基础。
  总 结:
  综上所述,随着科学技术的不断发展,油田企业也加大了对新型技术的应用,开始向信息化、智能化和数字化的方向发展,油田企业智能化建设中,数据治理是关键,油田企业可以通过建立油田生产数据治理工程,通过对Datist技术和数据池的应用提高对生产数据的收集、提取、存储以及分析和处理效率,从而提高油田生产数据的利用效率,促进油田企业的不断发展。
  参考文献:
  [1]张潇,严力,于保禄,谭振波.油田开发数据挖掘技术的实现与应用[J].化工设计通讯,2019(04):77.
  [2]侯錦丽.智慧油田的现状及发展研究[J].信息系统工程,2019(03):42.
  [3]孙敏.智能油田的数据治理工程及其应用[J].中国管理信息化,2018,21(06):49-50.
转载注明来源:https://www.xzbu.com/1/view-14817377.htm

服务推荐