石油工程大数据应用的挑战与发展

郑啊敏

摘要：伴随着我国科学技术的飞速发展，信息技术也发展迅速，并逐渐走向成熟。石油企业也将大数据技术应用于石油工程的实际生产过程，并通过分析大量数据有效地控制石油生产的具体情况，从而能够及时制定目标明确的综合发展战略，不断地改进石油生产的质量和企业竞争力，并降低生产成本。文章重点探讨了石油工程大数据应用的挑战与发展，为相关工作人员参考。

关键词：石油工程；大数据应用；挑战与发展

引言

石油工程是一个大的学科方向，是集多种工艺技术与工程措施于一体，多种工艺技术相互配合、相互渗透、相互促进和发展的综合工程。一般来说，智慧油田工程建设是根据油气和储层特性，建立适宜的流动通道并优选举升方法，经济有效地将深埋于地下的油气从油气藏中开采到地面所实施的一系列工程和工艺技术的总称，包括油藏、钻井、采油和石油地面工程等。在这里，还包括地面地球物理勘探、油气钻井及各种工艺措施施工作业，如压裂、固井、测井、修井等，统统称之为石油工程。

1大数据应用于油田工程的作用

我国经济发展迅速，对石油资源的需求越来越高，促使油田产量不断增加，油田为了提升相关数据的处理效率，使用主要数据的情况不断增加，进一步提高了油田生产的经济效益。根据一些大油田公司在实际应用主要数据方面的经验，对数据输出和输入进行了进一步的研究，进一步优化了企业结构。将大数据应用于企业的上游部门进一步优化了企业数据的操作结构。此外，利用大数据应用技术动态处理石油公司生产过程中产生的各种数据，能够及时了解石油生产的实际情况，及时调整石油生产计划，以满足石油生产的实际需要。大数据的特点是系统性和多样化，在与客户合作的框架内，应用大数据分析技术可以更迅速地对客户需求做出反应，从而为客户提供更好的服务，优化工作效率。此外，大数据应用技术在油田开发过程中的有效应用，具有非常重要的作用，例如在油田的钻探作业和勘探作业过程中，大数据技术应用十分广泛。对于一些重要的地质信息也可以通过大数据应用技术有效地加以识别。进一步分析这些数据将有助于及时获得这些数据的基本信息，从而提高探矿效率，减少探矿费用。

2大数据技术在油田工程的应用

2.1安全检查表法

安全检查表法就是指对石油化工产品的抽样数据进行检测的方法，也就是先对石油化工产品进行系统的抽样，然后对抽样产品进行良好的检测。石油化工产品的安全系数应该在规定的安全数据范围以内，在这个区间内对数据之间的影响和联系进行实际的测算和分析。通常情况下，经过分析的安全数据信息应该处于规定的正态分布图以内。使用安全检查表法就是保证石油化工产品的安全数据信息在安全表内，如果发现数据信息不满足安全检查表的要求，说明石油化工产品可能不能满足实际的使用要求。

2.2故障数据分析法

在石油工程生产的过程中由于工作人员工作经验不足、工作失误、设备运转出现问题等都会导致生产过程中出现故障。这些故障出现的原因具有一定的规律性，使用数据分析技术来对这些故障进行记录的分析，为下一次故障的出现做好准备或者是降低出现故障的概率。主要使用到的数据分析法就是方差分析法，对两个样本数据进行详细的分析和比对，通过这种方式来确定导致故障产生的主要影响因素，然后对故障影响因素进行评价和分析。通常情况下，这种故障分析法主要利用在管道故障或者是设备故障监测预判中，因为由于工作人员导致的故障相对而言随机性较大，即使进行良好的分析也不一定能获得良好的效果。

2.3对油井清防蜡进行有效的预测

目前，油井清蜡作业通常是由技术人员进行的，在制定计划时，通常由于受到各种因素的影响而出现不合理的现象。在实际工作中，如果每月进行一次清理的话，在某些油井进行净化的过程中，还会浪费大量的人力和物力。此外，通过一种因子分析方法，可以根据井状态、蜡生产周期和各种参数构建蜡生产预测模型，从而能够及时预测蜡生产状况。这确保了对蜡生产的准确预测，并保证了场生产的顺利进行。在用不断更新有效的数据提取技术来处理大规模的石油工程数据之后，在更短的时间内，有效地在空间和时间上打破应用局限，通过有效的石油工程数据预测来满足各种信息要求。对各种石油工程数据进行的预测工作有效地确定了石油工程建设的方向。通过应用数据采集技术，可以实现以下目标：有效地探测实地生产状况，及时发现生产过程中的异常现象，以及及时处理这些异常现象。在油田生产过程中，各种因素之间的关系也可以用这种技术来判断，以便了解油田水井生产条件的变化与油田生产之间的直接和必要的关系。通过应用数据采集技术，可以改善油田生产工作的安全性，提高生产工艺的安全性，并及时发现各种生产工具。随着数据采矿技术的不断发展，其数据采矿方法继续创新，数据采矿的效率不断提高，数据处理技术的方法也发生了巨大变化。

3石油工程大数据应用的挑战与发展

3.1加强油气勘探开发领域的大数据及人工智能

核心算法攻关实现高质量勘探开发智能化应用的前提在于核心算法的创新与突破。研发适合勘探开发的复杂多模态多任务网络是解决该问题的有效途径。勘探开发是石油工业上游的核心业务，具有高技术高密度特点，其业务链长、涉及环节多、上下联系紧密。创建的智能方法框架（模型）应可以融合勘探开发相关的多专业数据及多领域知识，通过多模态、多任务的模式表征行业中复杂的数据关系，从而满足行业不同场景的应用需求，获得高精度、高迁移能力的智能预测模型。

3.2加快油气勘探开发智能应用样本数据标准及数据库建立

大量的应用经验表明，大数据及人工智能技术突破的基础在于高质量、大规模的数据资源。首先，需要围绕勘探开发核心目标，分析勘探开发、地质工程等不同应用场景的研究需求，结合油藏实际特征，建立勘探开发智能应用所需的样本数据标准。其次，根据样本数据标准，依托油田信息化、数字化建设基础，严格把控重力、磁力、电法、地震、测井、岩心、录井、开发动态等勘探开发观测数据及其成果解释数据的质量，实现分区块、分油藏类型的实际样本数据库构建。同时，深入开展地质模型、地球物理及油藏物理机理研究，逐步实现从静态地质模型到动态演化的地质模型模拟、从简化方程到完备方程的地球物理数据模拟、从简单数据趋势预测到数值模拟与机器学习结合、从单一概率到混合分布的噪声模拟，获得大量的、符合实际情况的勘探开发物理模拟数据，进一步丰富勘探开发样本库。

结语

大数据及人工智能技术已在各行各业展示了巨大的应用潜力，也在油气勘探开发领域步入了融合发展阶段。近年来，在多个勘探开发智能应用场景进行了有益的探索研究，并在断层自动检测、层位自动提取、砂体自动预测、测井自动解释、开发实验数据挖掘与应用、开发动态数据高效分析（注采响应分析、生产指标预测）、方案智能决策和优化等方面取得了进展。研究成果表明，大数据及人工智能技术可为纷繁复杂的勘探开发数据及应用需求提供新的高质量及高效分析手段，发展潜力巨大。

参考文献

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