油田信息化建設數據挖掘研究

導語：油田信息化建設數據挖掘研究一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

［摘要］現如今，先進的科學技術被廣泛應用在油田企業的各項開發建設活動中，促使我國油田企業朝著信息化方向發展。數據挖掘技術作為油田信息化建設活動中使用的重要技術，在油田企業建設活動中發揮著不容忽視的作用與價值，有效推動了我國油田產業的發展與進步。基于此，本文針對數據挖掘技術在油田信息化建設活動中的應用進行深入分析，明確數據挖掘技術在油田信息化建設活動中的應用原則，總結數據挖掘技術在油田信息化建設中的應用價值。

［關鍵詞］數據挖掘技術；油田信息化建設；應用

在現代化社會發展的背景下，“互聯網+”理念日益深化，社會中的各個領域紛紛參與信息化平臺建設活動中，使企業朝著智能化、一體化、信息化方向發展，能夠有效提升企業管理工作的科學性與有效性，保證企業發展質量，提升企業生產效益。對于油田企業發展來說，要想提升管理的科學性，必須從此角度進行突破。目前，數據挖掘技術早已在信息化平臺上得到應用，具有非常廣闊的應用前景，能夠推動油田企業實現可持續發展。

1油田數據應用平臺概述

在現代化社會發展過程中，石油企業想要走持續發展之路，必須建立一個全面的數據應用平臺，使該平臺能夠為石油企業發展提供各項服務。從油田數據應用平臺的構建情況來看，可將其劃分成兩方面的內容：一是明確系統領域；二是創建數據模型。就油井生產團隊而言，油井生產系統直接受到注水量與注采技術的影響，在執行決策的過程中，油井生產團隊需要對油氣日產氣量等內容給予高度重視，借助多維數據模型法確定數據應用平臺。因為只有先確定概念模型，才能進行下一步的實施工作。然而，石油生產團隊想要確定概念模型，首先需要創建邏輯模型，從數據來源模式、數據關系模式等視角出發，為應用數據挖掘技術提供保障，促使石油企業能夠朝著信息化方向發展。就石油企業的發展來說，創建數據化應用平臺是處理大量數據的一種辦法。因此，數據應用平臺其實就是石油企業在發展過程中可以利用的一種技術方法，并不是相關產品。對各個企業而言，建立的數據應用平臺之間存在差距，一般都是根據企業自身的發展情況以及信息數據處理情況建立相對應的數據應用平臺。油田企業數據應用平臺的意義表現在以下幾點：第一，按照數據平臺信息，能夠為企業發展規劃藍圖；第二，匯總企業的數據。石油企業借助數據挖掘技術不但可以及時查找相關信息數據，還能為管理人員提供決策依據，進而推動石油企業實現可持續發展。

2石油企業發展中應用數據挖掘技術的原則

第一，清楚數據挖掘在油田企業發展中的應用流程，即確定目標、準備數據、發現模式、知識表示等，其中，“發現模式”隸屬于數據挖掘的范疇，需要石油企業借助具體算法對歷史數據進行分析。第二，對該技術可視化操作進行分析，看其是否能夠使數據實現可視化，并實現挖掘模型的可視化，使挖掘過程實現可視化。對于油田企業來說，必須主動分析可視化數據的分析技術，讓用戶能夠清楚地剖析數據。比如，石油企業也可以從數據庫中提出多維數據，改變為多種圖形，展現數據的實際狀況，揭示數據的內在本質與潛在規律。第三，加大挖掘油田企業客戶綜合信息的力度。客戶的實際情況存在差異的，比較復雜，需要制定油田客戶的信息表格，對客戶的實際情況進行分析。所以，油田企業可以通過應用數據挖掘技術，站在不同層面上觀察數據，進而深入挖掘綜合信息。例如，油田企業可以綜合分析客戶的時間、身份、費用等，了解油田企業的發展情況。主要包括客戶的時間維度，對客戶所需石油量的集中趨勢以及分布規律進行分析；還可以將部門作為維度，分析數據，為企業發展過程中的重大決策提供有利數據。如此一來，不僅能夠提高企業發展的透明度，還能提高油田企業客戶的滿意度，為石油企業的發展提供基礎保障，進而推動我國信息化建設的進程，促進經濟快速發展。

3數據挖掘技術在油田信息化建設中的應用

3.1應用在信息研判過程中。3.1.1地質信息的處理和研判。石油企業在油氣生產以及開發過程中，應用數據挖掘技術能夠進一步處理并判斷地質信息。在很多地質信息數據中，當不能借助數據挖掘技術進行分析時，工作人員就很難開展相關工作。比如，空間數據挖掘技術主要包括模式識別技術、圖像處理技術以及回歸分析等，能夠讓工作人員根據從低到高的原則綜合分析數據，繼而幫助工作人員提高信息的準確率。3.1.2對地下不穩定因素進行評估。石油企業在油氣開發過程中，由于需要開展地下開發工作，因此必須面臨一些不確定因素。只有對地下不穩定因素進行評估，才能保障生產安全，才能使油氣生產開發工作順利進行。例如，收集地下不穩定因素時，可以發現信息不穩定因素出現的原因，通過將地質相關理論與數據挖掘技術相結合，能夠分析并獲得不穩定因素。只有正確判斷地下存在的不穩定因素，才能保障油氣開發和生產過程中的安全性以及順暢性。除此之外，按照地質有關理論，還要逐漸完善油田企業的信息數據庫。3.2應用于油田信息挖掘過程。3.2.1數據準備階段。將數據挖掘技術應用在油田信息中，首先需要明確油田信息處理目標以及處理工作中存在的問題，并運用分類分析法和聚類分析法對油田生產作業中產生的異常現象進行分析，例如單量異常變化、超注欠注等，及時發現油田生產過程存在的異常井號、泄露井號。根據油田生產作業的實際情況，對油田生產作業方案進行優化與整合，及時處理油田生產作業中出現的各種問題，確保油田生產作業能夠正常運行，有效提升油田生產作業的安全性與經濟性。同時，借助回歸分析法、時間序列分析法等方式對數據之間存在的聯系進行分析，深入挖掘數據間的各種信息，并分析各項變量對油田生產的影響，巧妙地融合油田分散數據，為油田生產作業提供指導。在油田生產作業過程中，通過開展信息化建設活動，有效積累油田生產活動中存在的各種數據信息，深入挖掘數據背后的各項知識內涵，探索油田生產的客觀規律，并對油田未來生產情況進行預測，做好油田生產作業的各項調整工作。3.2.2數據構建階段。在完成數據庫創建工作后，需要利用已收集的數據信息創建與之相對應的數據模型，并對數據信息進行進一步探索與發現。在數據挖掘工作中，利用已有數據創建數學模型，通過模糊聚類、統計分析、貝葉斯預測、神經網絡、關聯規則和決策樹等辦法對數據信息進行集成處理，通過綜合比較辦法創建與之相對應的數學模型，并按照一定的層次將數據分為校驗數據與訓練數據。校驗數據主要被運用在模型檢驗工作中，訓練數據主要被運用在求解模型參數中。在創建好的數據模型中，將檢驗數據帶入數據模型是模型檢驗階段的根本任務，認真觀察檢驗數據對模型的影響，以真實的數據信息創建準確的數據模型。3.2.3數據分析階段。數據樣本采集過程容易出現誤差，會對網絡訓練的準確性產生一定負面影響，降低網絡識別能力。因此，在數據信息采集過程，必須篩選出與之相適宜的訓練樣本，憑借專家經驗以及用戶需求進行數據挖掘，但凡數據模式無法滿足用戶的實際需求，用戶就會換一種方法對數據信息進行重新篩選，重新設定數據參數，最終將正確的數據模型呈現給用戶。

4結語

隨著科學技術的不斷發展，我國信息技術已經得到了快速發展，并且開始應用在企業發展過程中。石油企業通過將數據挖掘與油田信息化建設相結合，可以加快企業信息化建設的步伐，最大限度地提高信息化的應用能力，進而提高企業的經濟效益與社會效益。在本次研究中，主要對數據挖掘技術在油田信息化建設中的應用進行分析，旨在推動石油企業實現可持續發展。

參考文獻

［1］管元筠.面向低滲透型油井的大數據光盤存儲與挖掘技術的研究［D］.南京:南京航空航天大學,2016.

［2］贠建宏.數據挖掘技術在油田信息化建設中的應用［J］.信息系統工程,2018(10).

［3］胡宇輝.數據挖掘技術在軟件工程中的應用［J］.電子技術與軟件工程,2019(5).

［4］韓霜.基于數據挖掘的井下作業人員監測信息的應用研究［D］.北京:華北電力大學,2015.

［5］申剛.大數據驅動下的制造業信息系統問題與對策研究［J］.經營與管理,2019(3).

［6］郭淑文,程然,祝文亮,等.數據挖掘技術在地震屬性降維中的應用［J］.天然氣地球科學,2016(4).

［7］唐國維,申靜波,趙建民,等.知識發現和數據挖掘及其在油田生產輔助決策中的應用［J］.自動化技術與應用,2003(4).

［8］田巧燕.油田信息處理中數據挖掘技術的應用探析［J］.中國管理信息化,2016(17).

［9］劉春,李淑芝.數據挖掘技術在物資分類與代碼系統中的應用［J］.油氣田地面工程,2009(2).

［10］尚福華,王燕,趙敬茹,等.基于數據倉庫的數據挖掘技術在油田中的應用研究［J］.長江大學學報,2005(10).

作者:曾睿 楊飏 王磊 胡宇龍 單位:青海油田