油气田生产管理系统-油气生产管理系统
邢智伟
[摘 要]在当前经济迅速发展的条件下，我国的科学技术也随之得到了很大的发展，对油气田的生产也开始实现了智能化的管理，大数据管理技术在其中得到了一定的应用。在进行油气田生产的过程中，需要使用一些较为复杂的工艺流程，其中的数据也十分丰富。由此可见，通过数据找有，通过大数据管理进行油田的生产，已经成为了当前油气天生产的主要问题。本文主要针对当前油气田生产大数据技术进行了一定的分析，并对其进行了对应的探讨。
[关键词]智能油田，大数据管理，油气田生产
中图分类号：TE4 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）15-0366-01
一、油气田生产大数据的概念及处理流程
大数据主要具有数据量大、数据传输速度快、数据类型丰富、数据真实这几个方面的特点。而大数据一般都是由各个不同的数据集合构成，对于数据的收集以及数据使用的量也比较大，在油气天生产与管理的过程中，具有连续性变化的特点。
通常情况下，大数据的处理主要包括着以下几个步骤：数据的采集、数据的提取、数据的清洗、数据的分析、建立分析模型、结果展示、结果验证、结果评估这几个步骤。在进行实际处理的过程中，也是按照所敘述的顺序记性对应的工作。
二、大数据管理平台及体系架构研究
结合当前大庆油田的生产数据建设情况，以及油田生产应用的需求，需要进行新疆油田大数据平台及体系架构的构建，一般包括着数据的抽取、数据的存储、数据的分析、展示应用这几个方面的架构。（1）在数据的抽取层面，主要是为了实现其中各个数据库中数据的整合，并将其进行转换，转换成为适合建模的形式，从而进行样本数据的构建；（2）而其中的存储层，主要是实现数据的汇总、数据的分析等方面的存储；（3）分析层，这就是在大数据基础上进行计算的工具，一般是采用数据建模软件进行模型的建立，从而对所预测的结果进行相应的计算；（4）评估层，主要是通过相应的公式和模型，对预测的结构进行分析，以达到辅助油气田进行生产的目的。而数据的最终运行可以通过相应的软件来实现可视化的操作使其能够对用户进行有效展示。
三、大数据管理技术研究
（一）大数据抽取及预处理技术。大数据抽取就是将不同结构的数据进行转化，将其转化为单一的结构类型。而且不同时间、地点和名称的相同数据，所表达的算法基本相同，这种语言相对更加标准化、规范化，有利于对数据进行理解，这也是进行数据提取的关键部分；而其中数据的清洗，主要用于检查其中的某些字段是否存在着缺失或者是数据异常的情况，主要用于平均值的估算，而且其中错误的数据可以使用对应的逻辑关系进行更换；数据的构建，主要作为大数据模型得劲建立而使用的创新字段；数据的变换，也就是将原始数据的形式进行转换，使其能够成为适合数据挖掘的形式。
（二）大数据管理技术。大数据的管理技术，包含的内容十分丰富，主要包括种类、因子、回归等方面的分析和管理。在油气田开采的过程中，一般会采用聚类分析、因子分析、回归分析和数据发掘这几种方法进行管理。（1）聚类分析，主要是将其中具有相似特征的物体以及事物进行归类，使其能够在一些特性上保持相似性，并将其进行对应的划分；（2）因子分析，主要是指用其中的几个典型的因子，对其中的多个指标进行对应的描述，将其进行归类的整理；（3）回归分析，主要是指在一组数据的基础上，对其中的各个部分的变量之间的关系进行分析，将变量之间的不确定的关系进行简化，使其能够保持在一个有规律的状态；（4）数据挖掘，这是在当前大数据的时代下，是一个非常关键的技术，主要是指从一些比较模糊的数据中进行信息的挖掘，提取出人们所需要的有用的信息。由此可见，数据挖掘的功能可以让人们提取出一些未知的信息，从而达到提升数据价值的目的。
四、大数据管理在油气田生产中的应用研究
（一）异常井自动识别。在进行油气田生产的过程中，异常是施工中关注的一个重点。在之前进行开采的过程中，主要通过人工的方式进行检查，但是通过这种方式，其中的异常难以被发现。在当前可以通过大数据的方式，对其直接进行分析和管理，这样可以减少分析的时间，提高工作的效率。
（二）异常井自动诊断。在进行油田生产的过程中，异常井诊断是其中非常重要的一份工作，但是实际进行的难度较大，在施工的过程中，对工作人员造成较大困扰。而且人工诊断的工作量非常大，在进行实际判断的过程中，也非常容易受到之前经验的影响，这样就会导致后续的生产。而通过大数据管理，可以采用图像处理技术和人脸识别技术，对油井的施工状况进行自动诊断，并对其中的各个情况进行自动分析，这样可以有效提高油井生产的效率。
（三）间抽井开关计划制定。随着油井的更进一步开发，这些自然资源越来越缺乏，在当前的市场条件下，油气田的开采量已经处于一种供不应求的状态。对此，需要采取一定计划，对其进行间接性的开采，具体需要按照所规定的时间进行计划的制定，但是计划的合理性，需要从实践中进行验证，以达到节能减排的目的。
（四）油井清防蜡预测。目前为止在油气田上，对油井清蜡的实施，基本上都是按照人工制定的计划进行。通过这种方式进行清除，清除地效率低，周期长，质量较低，这样就会影响油井的生产。通过大数据的管理，可以通过因子分析发，对油井结蜡的周期、油井的基本工况等进行分析和推断，全面提高油井的精细化管理水平。
五、结语
通过大数据管理，可以对油气田的生产作业进行一定的规律，并有效解决其中所出现的一些问题，通过对数据的可视化分析和计算，也可以在在一定程度上对油田的生产进行有效的指导。
参考文献
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