浅析数据挖掘技术在油田信息化建设中的应用
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[摘 要]现如今，先进的科学技术被广泛应用在油田企业的各项开发建设活动中，促使我国油田企业朝着信息化方向发展。数据挖掘技术作为油田信息化建设活动中使用的重要技术，在油田企业建设活动中发挥着不容忽视的作用与价值，有效推动了我国油田产业的发展与进步。基于此，本文针对数据挖掘技术在油田信息化建设活动中的应用进行深入分析，明确数据挖掘技术在油田信息化建设活动中的应用原则，总结数据挖掘技术在油田信息化建设中的应用价值。
[关键词]数据挖掘技术;油田信息化建设;应用
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2019.16.031
[中图分类号]TP311.13;F426.22 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2019）16-00-02
0 引 言
在现代化社会发展的背景下，“互联网+”理念日益深化，社会中的各个领域纷纷参与信息化平台建设活动中，使企业朝着智能化、一体化、信息化方向发展，能够有效提升企业管理工作的科学性与有效性，保证企业发展质量，提升企业生产效益。对于油田企业发展来说，要想提升管理的科学性，必须从此角度进行突破。目前，数据挖掘技术早已在信息化平台上得到应用，具有非常广阔的应用前景，能够推动油田企业实现可持续发展。
1 油田数据应用平台概述
在现代化社会发展过程中，石油企业想要走持续发展之路，必须建立一个全面的数据应用平台，使该平台能够为石油企业发展提供各项服务。从油田数据应用平台的构建情况来看，可将其划分成两方面的内容：一是明确系统领域;二是创建数据模型。就油井生产团队而言，油井生产系统直接受到注水量与注采技术的影响，在执行决策的过程中，油井生产团队需要对油气日产气量等内容给予高度重视，借助多维数据模型法确定数据应用平台。因为只有先确定概念模型，才能进行下一步的实施工作。然而，石油生产团队想要确定概念模型，首先需要创建逻辑模型，从数据来源模式、数据关系模式等视角出发，为应用数据挖掘技术提供保障，促使石油企业能够朝着信息化方向发展。
就石油企业的发展来说，创建数据化应用平台是处理大量数据的一种办法。因此，数据应用平台其实就是石油企业在发展过程中可以利用的一种技术方法，并不是相关产品。对各个企业而言，建立的数据应用平台之间存在差距，一般都是根据企业自身的发展情况以及信息数据处理情况建立相对应的数据应用平台。油田企业数据应用平台的意义表现在以下几点：第一，按照数据平台信息，能够为企业发展规划蓝图;第二，汇总企业的数据。石油企业借助数据挖掘技术不但可以及时查找相关信息数据，还能为管理人员提供决策依据，进而推动石油企业实现可持续发展。
2 石油企业发展中应用数据挖掘技术的原则
第一，清楚数据挖掘在油田企业发展中的应用流程，即确定目标、准备数据、发现模式、知识表示等，其中，“发现模式”隶属于数据挖掘的范畴，需要石油企业借助具体算法对历史数据进行分析。第二，对该技术可视化操作进行分析，看其是否能够使数据实现可视化，并实现挖掘模型的可视化，使挖掘过程实现可视化。对于油田企业来说，必须主动分析可视化数据的分析技术，让用户能够清楚地剖析数据。比如，石油企业也可以从数据库中提出多维数据，改变为多种图形，展现数据的实际状况，揭示数据的内在本质与潜在规律。第三，加大挖掘油田企业客户综合信息的力度。客户的实际情况存在差异的，比较复杂，需要制定油田客户的信息表格，对客户的实际情况进行分析。所以，油田企业可以通过应用数据挖掘技术，站在不同层面上观察数据，进而深入挖掘综合信息。例如，油田企业可以综合分析客户的时间、身份、费用等，了解油田企业的发展情况。主要包括客户的时间维度，对客户所需石油量的集中趋势以及分布规律进行分析;还可以将部门作为维度，分析数据，为企业发展过程中的重大决策提供有利数据。如此一来，不仅能够提高企业发展的透明度，还能提高油田企业客户的满意度，为石油企业的发展提供基础保障，进而推动我国信息化建设的进程，促进经济快
速发展。
3 数据挖掘技术在油田信息化建设中的应用
3.1 应用在信息研判过程中
3.1.1 地质信息的处理和研判
石油企业在油气生产以及开发过程中，应用数据挖掘技术能够进一步处理并判断地质信息。在很多地质信息数据中，当不能借助数据挖掘技术进行分析时，工作人员就很难开展相关工作。比如，空间数据挖掘技术主要包括模式识别技术、图像处理技术以及回归分析等，能够让工作人员根据从低到高的原则综合分析数据，继而帮助工作人员提高信息的准确率。
3.1.2 对地下不稳定因素进行评估
石油企业在油气开发过程中，由于需要开展地下开发工作，因此必须面临一些不确定因素。只有对地下不稳定因素进行评估，才能保障生产安全，才能使油气生产开发工作顺利进行。例如，收集地下不稳定因素时，可以发现信息不稳定因素出现的原因，通过将地质相关理论与数据挖掘技术相结合，能够分析并获得不稳定因素。只有正确判断地下存在的不稳定因素，才能保障油气开发和生產过程中的安全性以及顺畅性。除此之外，按照地质有关理论，还要逐渐完善油田企业的信息数据库。
3.2 应用于油田信息挖掘过程
3.2.1 数据准备阶段
将数据挖掘技术应用在油田信息中，首先需要明确油田信息处理目标以及处理工作中存在的问题，并运用分类分析法和聚类分析法对油田生产作业中产生的异常现象进行分析，例如单量异常变化、超注欠注等，及时发现油田生产过程存在的异常井号、泄露井号。根据油田生产作业的实际情况，对油田生产作业方案进行优化与整合，及时处理油田生产作业中出现的各种问题，确保油田生产作业能够正常运行，有效提升油田生产作业的安全性与经济性。同时，借助回归分析法、时间序列分析法等方式对数据之间存在的联系进行分析，深入挖掘数据间的各种信息，并分析各项变量对油田生产的影响，巧妙地融合油田分散数据，为油田生产作业提供指导。在油田生产作业过程中，通过开展信息化建设活动，有效积累油田生产活动中存在的各种数据信息，深入挖掘数据背后的各项知识内涵，探索油田生产的客观规律，并对油田未来生产情况进行预测，做好油田生产作业的各项调整工作。 3.2.2 数据构建阶段
在完成数据库创建工作后，需要利用已收集的数据信息创建与之相对应的数据模型，并对数据信息进行进一步探索与发现。在数据挖掘工作中，利用已有数据创建数学模型，通过模糊聚类、统计分析、贝叶斯预测、神经网络、关联规则和决策树等办法对数据信息进行集成处理，通过综合比较办法创建与之相对应的数学模型，并按照一定的层次将数据分为校验数据与训练数据。校验数据主要被运用在模型检验工作中，训练数据主要被运用在求解模型参数中。在创建好的数据模型中，将检验数据带入数据模型是模型检验阶段的根本任务，认真观察检验数据对模型的影响，以真实的数据信息创建准确的数据模型。
3.2.3 数据分析阶段
数据样本采集过程容易出现误差，会对网络训练的准确性产生一定负面影响，降低网络识别能力。因此，在数据信息采集过程，必须筛选出与之相适宜的训练样本，凭借专家经验以及用户需求进行数据挖掘，但凡数据模式无法满足用户的实际需求，用户就会换一种方法对数据信息进行重新筛选，重新设定数据参数，最终将正确的数据模型呈现给用户。
4 结 语
随着科学技术的不断发展，我国信息技术已经得到了快速发展，并且开始应用在企业发展过程中。石油企业通过将数据挖掘与油田信息化建设相结合，可以加快企业信息化建设的步伐，最大限度地提高信息化的应用能力，进而提高企业的经济效益与社会效益。在本次研究中，主要对数据挖掘技术在油田信息化建设中的应用进行分析，旨在推动石油企业实现可持续发展。
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