數據挖掘技術在油田信息化建設中的應用

任燕紅 張洋

摘要：在油田企業的開發與建設中，將先進的科學技術加以融合，極大的推動了我國油田企業的信息化建設。面對龐雜的各種數據，加重了信息化建設的任務量，于是，數據挖掘技術應運而生。數據挖掘技術是一項重要的科學技術，它的出現有效加快了油田信息化建設的步伐。本文對數據挖掘技術在油田信息化建設中的應用進行闡述。

關鍵詞：數據挖掘技術;油田信息化;應用

前言：

隨著信息化時代的到來，數據信息量也飛速增長，怎樣從繁雜的數據信息信息中提取出需要的有效信息，是現代化企業亟待解決的問題，數據挖掘技術的出現，解決了企業如何有效獲取信息的問題。將數據挖掘技術應用于油田信息化建設，能有效推動油田企業的科學發展和可持續發展，因此研究數據挖掘技術對油田企業的發展十分必要。

一、將數據挖掘技術應用于信息研判過程中

（一）評估地下不穩定因素

在油氣的開發生產中，需要在較深的地下開展工作，地下工作充滿了不確定因素，對油氣開采帶來很大難度，因此對地下不穩定因素的評估顯得十分關鍵。對于地下存在的不穩定因素進行精準評估是進行油氣開發生產前的必要工作，油氣開發生產安全是保證油氣開發生產的順利進行的首要條件，因此，評估地下不穩定因素對油田開發生產有著重大意義。首先，收集地下不穩定因素存在原因和存在問題，進行油氣開發的有利條件、不利條件等信息;其次，把地質情況方面的相關理論結合數據挖掘技術，進一步分析地下不穩定因素，從而對地下不穩定因素可以采取的生產措施和防范措施得出結論;最后，在科學的信息數據和適宜防護措施的指示下，安全順利的進行油氣開發生產。

（二）處理、研判地質信息

在油田企業開發生產中，地質信息由于其特有的高復雜性，因此處于油氣開發生產的關鍵地位。在油氣的開發中，對地質信息進行準確判讀十分重要。借助數據挖掘技術對地質信息作出進一步處理和研究判斷，能夠從眾多地質信息中提取出自身需要且有價值的數據信息，有助于石油企業工作人員快速準確獲取有效信息，還可以為地質信息的研判提供科學指導。比如，在油田開發過程中，工作人員利用數據挖掘技術，遵循由易到難、由低到高的原則，更高層次的分析收集到的數據信息，以此得到更多自身需要且有價值的地質信息。

二、將數據挖掘技術應用于油田信息挖掘中

（一）數據準備階段

在油田的信息化建設中應用數據挖掘技術，對油田工作中存在的問題進行分析，能夠及時發現油田生產過程中存在的問題和異常情況。在油田的生產作業中，結合實際情況，對油田生產作業方案進行優化整合，有效解決油田生產中遇到的問題，保證油田生產的順利運行，有效提高油田生產的安全性和經濟效益。應用回歸分析法、時間序列分析法等方式分析數據之間存在的聯系，深入挖掘數據信息，為油田生產工作提供科學指導。通過信息化建設，積累油田生產中的各種數據信息，從中對油田生產發展的客觀規律進行探索，可以預測出油田未來的生產情況，有利于優化油田產業結構，推動油田企業的發展。

（二）數據構建階段

在數據庫創建完成后，利用收集到的數據信息創建與其相對應的數據模型，對數據進行進一步的分析。在模型檢驗工作中主要應用校驗數據，在求解模型參數中主要應用訓練數據。在創建完成的數據模型中，模型檢驗階段根本任務就是將檢驗數據代入數據模型中，仔細觀察檢驗數據對模型的影響，力求用真實的數據信息創建出詳細切確的數據模型。

（三）數據分析階段

在數據采集的過程中可能會存在出現誤差的情況，因此對網絡訓練的準確性會產生一定的負面影響，阻礙網絡訓練的識別能力。在數據收集過程中，要篩查與之相匹配的訓練樣本，借助專家經驗以及產業需求進行數據挖掘，最后將正確的數據模型呈現給工作人員。

三、將數據挖掘技術應用于對油田的預測中

（一）對油田產量進行預測

在油田的生產中，可以利用數據挖掘技術對油田產量進行預測。傳統的預測方法受條件限制，因此精準性不高。利用數據挖掘技術可以分析出影響產量的因素，對影響產量因素的關聯度進行排序，去掉關聯度小的因素，從而得出影響最大的產量因素，對數據進行綜合分析，最后建立出可以預測油田產量的模型。應用數據挖掘技術在油田生產的預測中，提高了油田產量預測的精準性，符合可持續發展理念，提高了油田的經濟效益。

（二）對機械故障進行預測

在油田生產中，出現機械故障在所難免，而通過數據挖掘技術，可以預測出機械故障，降低油田的開采成本，提高安全性。通過關聯規則算法得出基礎數據以及權重系數，構建出預測油田機械故障的模型，對油田機械發生故障的部位和時間進行預測，能夠保障油田生產的安全性和經濟效益，提高油田的生產效率，極大的減少了因機械故障帶來的損失。

（三）對油井結蠟進行預測

在原油開采中，假如原油中含有石蠟，那么在開采時，如果溫度和壓力發生變化，油井中就會出現結蠟的現象，對原油開采造成阻礙，還會影響采油設備的運作，因此油井出現結蠟的問題亟待解決。現階段石油開采中，一般采用化學防蠟的方法，通過在油井中添加化學防蠟劑，以此防止油井中出現結蠟，但針對防蠟劑投入的時候目前還無法精準確定，利用數據挖掘技術可以很好地解決這一難題。利用數據挖掘技術分析出影響油井結蠟的因素，層層篩選確定出關鍵因素，最終建立油井結蠟預測的模型，通過模型可以確定防蠟劑的投入時間，從而有效防止油井結蠟，保障原油開采能夠安全順利進行。

結語：

綜上所述，數據挖掘技術的出現，適應了當今時代的發展需求，符合油田企業的科學發展和可持續發展，具有廣闊的應用前景。可以預示在不久后，數據挖掘技術將會運用在生產生活的各個領域。在石油企業中運用數據挖掘技術，有助于工作人員對地下因素做出精準評估、研究判讀地質信息，極大的推動了油田企業的信息化建設，提高油田企業的生產效益和經濟效益。

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