浅析大数据分析技术在油田生产中的应用
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作者:刘慈
[摘 要]在大数据分析背景下，为了提高油田生产水平，油田企业应有效应用大数据技术。石化工业是我国的重点产业，是我国国民经济发展的重要支柱。在油田经济迅速发展的今天，大数据技术逐渐应用到各行各业中，已经影响了社会经济的各个领域。本文立足于大数据分析技术的发展趋势，分析了大数据分析技术的类型及应用，旨在提高油田项目生产水平，并为相关研究人员提供参考。
[关键词]大数据分析技术;油田生产;数据处理
0 引 言
大数据是一个新兴的网络词汇。目前，大数据还没有明确的定义。然而，相关实践活动和专家学者的研究和实践表明，大数据具有数据传输速度快的优势。随着科学技术的进步，油田生产经济体系不断完善。但是，现阶段油田企业面临着巨大的经济竞争压力，因此，将大数据技术与数字化工作体系相结合，探究各类油田业务运作方案尤为重要。
1 大数据分析技术的应用趋势
从油田生产现状看，大数据和云计算技术的应用给油田经济的发展带来了机遇和挑战。油田生产相关部门和工作人员应不断完善大数据和云计算技术的应用策略，不断提高油田生产的整体效益。大数据分析指对海量数据的分析，具有数据量大、速度快、种类多、价值高、真实性强等特点。大数据是目前IT行业最热门的词汇，如何利用大数据的商业价值，如数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等，逐渐成为行业专业人士追逐利润的焦点。在大数据分析过程中，通过应用各类数据分析工具，可以提高大数据的利用效率，让使用者快速获得所需的信息。在这个过程中，数据挖掘算法不断深化，工作效率越来越高。其中，比较常见的数据挖掘算法包括离群点分析法、分割法、聚类法等。在开展预测分析工作的过程中，大数据技术的计算方法尤为重要，通过分析数据结果，能够预测数据的应用前景。在这种发展背景下，油田相关工作人员应重视大数据和云计算技术在生产过程中的有效应用，加快经济全球化进程。随着社会经济的不断发展和科学技术的不断进步，云计算技术取得了重大突破。如利用互联网上的网络虚拟角色，根据各个领域的实际需求和标准，为社会领域的不同行业提供网络服务。此外，云计算技术还能帮助油田企业有效规划生产进度，保护环境。
2 大数据分析技术类型
2.1 数据预测技术
数字化油田是油田生产的关键，智能化油田的各种操作离不开各类数据挖掘应用技术，需要油田企业构建及优化数据结构平台，解决智能油田的数据集中处理问题。目前，很多油田企业及管理部门尚未建立完善的数据管理机制及数据预测评估机制，难以实现数据库的安全访问，出现信息孤岛问题，不能满足智能油田的工作要求。在各类型数据的分析及应用过程中，油田企业可以根据需要抽取相关数据，这是数据分析的基础。在数据分析环节，油田企业需要确保不同地点、不同时间数据表达的统一性，这是一种标准化的语言;在数据预测环节，企业应有效处理各类数据，分析数据的异常状况及遗漏状况，从而制订合理的解决方案，同时还要积极转换数据，应用科学性的可采数据（代替原始数据）展开研究，提高数据分析的综合效果。
2.2 精确性分析技术
大数据的分析及应用应基于相应的数据库系统，在操作过程中，数据分析技术涉及回归分析技术、因子分析技术、聚类分析技术等。其中，回归分析指在数据观察基础上，就变量间的关系展开探究，利用回归分析简化彼此间复杂的关系，从中找到客观的规律。因子分析技术是利用少量因子，分析各个指标与因子的联系。聚类分析实现了相似数据对象及信息的统一，能够有效识别数据的特征，且可以根据不同数据的特点，将样本划分为不同的类型。在分析相关变量的过程中，变量是随机性的，是一种动态因子，这类因子能够反映客观事物的大量信息。在大数据技术的应用过程中，油田项目应完善数据挖掘方案，有效应用信息技术，找到有用的信息，预测油田的客观发展趋势，积极开展描述性挖掘，分析各类数据。在实际操作中，数据类型与数据挖掘目标密切相关，数据挖掘可以获得相应的数据信息，有利于提高数据的应用价值。
3 数据分析技术应用方案的优化措施
3.1 顺应大数据分析技术的应用趋势
油田大数据系统的构成状况比较复杂，数据量随着相关业务的开展不断增加。大数据的整体数量庞大，资源生成速度较快，利用大数据分析技术，可以在单位时间内收集及整理相关信息数据，就各类数据展开有效性管理，从而挖掘大数据的价值。在油田开采过程中，受到经营条件、设备条件、生产条件等的影响，油田企业的生产经营过程不断发生变化，其客观反映了油田的各个活动业务状况，满足了数据分析及处理的工作要求。大数据处理技术包括数据收集模块、数据清理模块、数据分析模块、结果开发及应用模块、结果验证模块等，可以综合各类大数据资源，优化数據模型。相比于其他行业，油田企业的经济业务形势比较复杂，需要应用一系列大数据技术。大数据技术具备传统人工模式不具备的优势，整体运作成本较低，能源利用率较高，能够促进油田连续性管理及生产。受到传统发展环境的影响，我国的大数据分析技术系统尚不完善，在发展过程中存在很多问题。因此，为了实现油田发展的预期目标，油田企业应根据经济发展状况，不断深化大数据分析方案，提高油田的整体生产效益，降低能耗。
3.2 创新数据分析技术
在油田生产模块，异常井发挥着重要作用。传统油井生产异常时，大多依赖人工模式展开分析，需要各个工作者开展大数据统计及管理工作，分析常见故障及异常状况，有效分析油井的故障问题。在解决异常油井问题的过程中，首先，油田企业需要分析信息挖掘技术的优劣之处、油井的产量波动问题及异常油井生产数据错误问题。在此基础上，完善数据分析技术，解决作业井问题、裸井问题、常闭井问题，优化数据挖掘技术，从而及时发现油井异常状况，不断展开深入性的诊断及研究，以提高管理水平。其次，为了提高油田项目的经济效益，油田企业应健全异常井诊断体系，提高油田日常生产效益。在油田生产过程中，一方面，需要改变传统的人工诊断方法，提高诊断效率，满足后续管理的要求，提高单井整体生产水平;另一方面，建立抽油机井特征工作数据库，妥善利用灰度图像处理技术及人脸识别技术，就抽油机井工作状况、特征工作图状况展开分析，提高抽油机井的诊断水平。此外，完善因子分析方案，就不同工况的影响因素展开研究，建立参数诊断数据库，就因子指标展开比较，解决异常问题。再次，油田企业必须有效控制间歇泵送时间，减少企业运作成本，提高排放效率，以促进油田企业可持续性发展。同时，采用回归分析方式确定影响间歇抽油开发时间的相关因素，综合各类因素，建立分析模型，就模型曲线展开规范化整理及分析。最后，油井清蜡主要采用人工清蜡方案。各油井每月清蜡一次，部分油井提前打蜡、提前清蜡。油田企业可以利用因子分析法分析油井的清蜡周期和状况，建立基于清蜡方法的清蜡模型，采用回归线性分析法建立预测曲线，讨论曲线的不同节点时间，计算出油井的合理清蜡周期，有效引导油井准确清蜡，实现油井精细化管理。
3.3 构建信息化数据分析平台体系
为了提高油田项目的可持续发展效益，很多油田企业构建了多元化的数据分析平台。这类数据分析平台综合了数据提取及存储过程，实现了不同模块大数据技术的应用。该平台具备较强的数据抽取层功能，满足了分布式数据整理的工作要求，是一种有效性的数据建模方法，有利于构建数据集。在大数据算法的应用基础上，油田企业可以优化分析层模块，不断明确数据内的信息关系，这有利于构建数据模型软件及预测模型，进而确定评价方法及标准，根据实际数据发展情况，提高油田生产及决策水平。为了提高运作效率，油田企业应充分发挥数据应用层的功能，积极转化数据模型，灵活应用模型算法，分析数据的可视化条件，同时设计接口设计，满足人机交互的工作要求。为了达到这个目的，企业需要应用一系列数据分析工具及技术，解析、提取及分析各种数据，并从资源库中选择相应的信息，以提高数据管理水平，遵循相应的处理标准。此外，油田企业应健全数据框架，以识别有价值的数据信息，完善数字收入共享机制，提高数据的处理能力。为了提高运作效率，还要健全数字监控机制，提高油田生产效益，创新数据分析技术，进而提高大数据技术的应用水平。
4 结 语
社会的进步离不开各类经济活动的共同作用。大数据分析技术与人们生活的联系日益密切。为了适应智能化油田发展要求，油田企业应创新大数据分析体系，提高石油生产数字化水平及各类生产数据的精确性，创新传统数据库分析方法及预测方法，提高油田生产经营水平。
主要参考文献
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