數據挖掘技術在石油工程的應用前景展望

楊寧寧

摘 要：隨著社會的發展，經濟水平和科學技術水平也在不斷的提高，國家發展進入了“互聯網+”的信息化時代，大數據作為信息化時代重要產物，對于我國的石油業的發展，數據化的管理體是非常重要的。在當前經濟發展的快速趨勢之下，油田的信息化發展迫在眉睫，以往落后的數據化分析手段已經滿足不了石油工程出現的大量數據分析要求，這樣的發展趨勢也在倒逼著我國石油工程數據化的發展進步。在文章中筆者通過實踐剖析出當前數據化石油工程依然存在的問題，得出相關的發展建議，為相關人士提供參閱。

關鍵詞：數據化;數據挖掘;石油發展;前景預估

社會的科學水平不斷的發展，國內的計算機技術水平也在不斷的提高，并進入信息化的發展時代，各個行業的發展產生的數據也在不斷的增多，不斷地要求這數據局處理的方式要時刻保持活力和最新。在我國的石油業發展的過程中，也在不斷地產生數據，但是由于我國的大部分的石油業的數據能力不強，導致許多的重要數據流失，所以，若想要在大量的數據中獲取更多更精確的石油相關的數據信息就應該不斷的升級數據的大挖掘技術。技術的提高也就可以在一定程度上推動了國內的石油業的發展，更好的推動國內的經濟發展進步。

1 石油業工程發展中數據大挖掘技術的應用問題剖析

對于數據的挖掘技術，就是要在產生的大量的數據中，合理的科學的排除無用的信息數據，精確的分析和收集對于石油工程發展有用的重要數據的技術。在石油工程發展的過程中，數據的挖掘技術分為以下幾種類型：第一，數據的描述和分析預測。石油業中的油田數據挖掘的描述任務就是要把有油田所產生的數據進行客觀的描述分析，然后通過合理的方式表達出來。預測分析的任務就是說在當前的所收集的數據中提取到有用的數據，然后利用數據的價值，對石油的工程發展做出精確度較高的分析預測。在此技術的使用過程中，一定要知道和收集油田和石油的滲透速度效率以及有效的厚度，也要收集氣壓差的數據，含氣的飽和程度等的參數數據，然后利用這些參數數據與油田的實際的相結合，以油田的實際產量作為模型的變量參數，從而建立油田的實驗模擬模型。第二，在數據的分析關聯的情況之下，數據的使用人員可以對相關的影響油田的相關的數據進行調整，找到最為優化的數據模型，就可以對油田的產能進行精確的科學合理的預測分析[1]。

2 石油工程的發展過程中數據挖掘的技術應用前景分析

因為在石油的發展過程中，石油的開采技術和提煉技術都在逐漸地實現了自動化和數據信息化，從而可以知道在石油工程的發展過程中就會產生出大量的信息數據。舉例來說，在在石油的開采和地面工程作業的操作中，就會出現許多的各種類別的大數據。產生的大數據及時的收集，然后利用數據的挖掘技術，就可以對收集的大數據進行分析使用，對大量的信息數據進行分析使用，出現的有優勢就是在石油工程的發展進行過程中對石油的各項因素發展進行精確化和科學化的預測分析。石油工程的企業可以在數據挖掘完成之后，就可以在得到的數據中找到相關的石油知識和行業的規矩趨勢問題解決方案，然后再對石油工程的開展做出符合實際發展調整，以數據的分析為基礎經過實際的調整之后就可以使油田的產能不斷的提高，產能的提高即意味著石油企業的經濟效益就在不斷的提高工作效率自然也在提高[2]。

石油工程的數據挖掘技術的應用，就可以通過的得到的油田數據進行分析，然后及時準確的發現在企業經營運行過程中出現的異常和問題，然后還可以將相關的問題進行關聯，預測到企業發展的趨勢和走向。數據的挖掘分析之后，就能夠對油田中的油氣水井產能進行精準的預測，數據的應用還可以在油井開采和設備煉油的相關的工藝流程中及時的發現問題，從而不斷地改進工藝流程的安全性，以及生產的工作效率。數據挖掘技術的應用，還能夠收集石油開采和提煉設備的是運行情況，檢視出設備的老化情況，及時的發現設備的運行問題，及時的提出預警然后進行設備的檢修，防止意外事故的發生。這樣一來，就可以間接地在石油的開采提煉的過程中，對成本進行有效的控制以及做出緊急靈活的制動反應。

在石油工程技術的研發階段，數據的挖掘開發使用，可以對石油的存在以及影響石油的因素進行分析，發現新的油田等。在當前階段，由于在在石油的開采開發過程中，石油的儲藏工程存在一些無法忽視的技術性問題，挖掘的數據只能進行一些相關的生產指標的預測和現象級數據的分析，不能對石油的開采過程中出現的多因素影響問題進行分析和預測發展形勢。在一般的油井的開采過程中，就會出現有指數式的數據變化，還有雙曲線式以及調和式的變化過程和形式等，在普遍情況下還會出現波動，與數據中某個看似無關的參數變化的形式有關。例如，地層的氧氣含量，氯離子含量等，以及在地面的工作站中原油抽取設備的安裝位置，這樣一些因素都能給油井的產能帶來一定的影響作用。

在計算機數據技術的發展之下，信息化的石油數據不斷的增加，從KB到MB再到GB，然后發展到現在的TB，單位都在不斷地變大，并且數據的傳輸速率都要達到TB級別或者以上，從而對于環境的要求不斷地提高，數據的挖掘技術同樣也有著較高的水平要求，如果數據挖掘技術落后的話，那么數據的有效性就會回大大的減弱。由于原來的數據的分析挖掘技術的老化，新產生的數據需要更高級的計算機或者儲存設備，還需要更大的運儲存空間，這些都是原來的數據挖掘技術所不能達到的。因為大量數據的產生，由于以前的數據挖掘分析只能對單一化的數據模塊進行分析，單一化的分析挖掘能力無法滿足石油企業的數據分析挖掘要求，從而需要對數據挖掘技術的算法進行優化，要找石油企業的自身的數據挖掘的需求進行數據算法的需求優化和升級。

在石油工程的不斷層的發展和開展過程中，不需要相關的業務部門把明確的“大數據”業務要求提出來，而是要在計算機技術和數據挖掘技術的基礎上通過模擬模型和經驗判斷來推動數據挖掘技術的不斷的發展。所以，在石油工程的數據挖掘技術的發展過程中，在數據挖掘技術的方法和技術方面都要進行不斷的升級優化，要把所有的數據傳輸和生成技術都要進行優化和重新的布局，保持著高度的發展一致性，還要設計新的數據分析模擬模型和新問題的技術解決方案，進行數據的挖掘和分析，從而為石油企業的決策發展提提供科學的、合理的、準確的數據發展參考，不斷地更新數據挖掘的技術和數據構架，在技術進步的同時，不斷的推動企業的發展，產生經濟效益。

從今天的信息化時代來看[3]。“云計算”作為一種數據算法的發展新方式，對于石油的企業工程來說，既有著機遇也有著挑戰。在數據的挖掘上，很可能需要云計算作為數據挖掘的基礎，云計算的發展技術在發展過程中，在商業化的運用上越來越普遍，商業上的運用就是要在商業發展的過程中將數據資源進行分配，將數據資源在云端進行任務化處理和分析。云端化的處理數據，可以在一定程度上節省了計算機的儲存空間，從而可以留下更多的空間對新的數據進行處理，也可以在數據挖掘技術處理上不斷的進行優化，提高數據挖掘、處理、分析等能力，以此來滿足石油工程的數據化發展需求[4]。

3 結束語

在信息化發展的今天，信息數據的挖掘處理無疑成為石油企業的發展的新競爭手段，數據挖掘技術的不斷發展，就是在不斷的增強企業的發展競爭能力。數據的產生進而出現對數據的挖掘分析技術，數據的挖掘分析可以和相關的科學技術研究發展相結合，在數據的挖掘分析的基礎上可以讓石油科學技術進行發展突破，不斷地提高我國的石油科學技術的發展水平。在數據的挖掘分析技術發展過程中，要堅持對技術發展的突破，不斷地提高石油企業在石油市場的競爭力。

參考文獻：

[1]李小寧.數據挖掘技術在石油工程的應用前景展望[J].信息化建設，2016（4）.

[2]孫雪.大數據挖掘技術在石油工程的應用前景展望[J].自然科學（文摘版）：00005-00005.

[3]馬鵬鵬，周英操，蔣宏偉， et al.現代信息技術在石油鉆井中的應用研究——關于鉆井信息工程學的探討[J].石油天然氣學報，2014，036（007）：89-95.