石油工程大數據應用的挑戰與發展

陰啟武　馬俊　張可　成津曉

摘? 要：在石油資源需求量顯著增大的過程中，為解決當下的資源供需矛盾，各個油田企業開始了各種的石油工程建設，但因為此類工程的建設難度大，再采用傳統的施工和管理技術，很難保障工程效果。在大數據技術日漸進步的過程中，越來越多的石油工程中開始了大數據的應用，大數據相關技術，給工程建設提供了新的技術保障，確保了石油工程的建設效益。基于此，本文重點分析了在石油工程中大數據應用的挑戰與發展，對大數據技術在石油工程中的推廣應用具有一定的指導價值。

關鍵詞：石油工程;大數據應用;挑戰;發展

石油工程項目的實施，是為了保障石油資源的順利開發和利用，由于石油資源分布環境的復雜性，在開展石油工程的建設過程中，遇到的技術難題多、安全風險大。隨著大數據時代的到來，越來越多的石油工程中都采用了大數據技術，在此技術支持下的數據采集、分析和利用都更為便捷，可針對工程項目實施中所產生的海量數據，開展數據挖掘和分析，從中得到更有價值的數據，將這些數據作為項目實施的參考。未來隨著石油工程規模的擴大，大數據技術有著巨大的應用潛力。

1石油工程大數據應用的挑戰

1.1學科融合困難

對石油工程這類型項目來說，其項目本身就涉及了很多的學科知識，在開展工程建設的過程中，包含機電專業、計算機專業、自動化專業或者電氣專業，在將大數據技術應用在工程建設的過程中，需重視不同專業之間的融合，只有保障了不同專業之間的高度融合，才能夠保障石油工程的實施效果。大數據在石油工程中的應用，需重視學科、專業之間的融合，只有在良好的融合下，才可給大數據技術的應用創造良好的條件。但顯然，當下的很多石油工程項目實施中，學科融合目標并未實現，這種情況下，大數據技術難以發揮其技術優勢。實際上，大數據本身就是一種新型的處理方式，憑借洞察力、決策力與流程優化，可適應海量的數據處理需求，與常規的數據處理技術相比，大數據表現出高效性的特點。在石油工程領域，大數據管理的開展，可加快多學科、不同專業的交叉與融合，但在很多的石油工程項目中，對大數據存在著認識偏差，整個的工作進行中，學科融合效果交叉，無法實現不同流程的數據整合，也就無法給大數據技術的應用創造條件。

1.2數據孤島問題

油田企業的石油工程實施中，企業所掌握到靜態數據和動態數據非常多，數據的海量性增大了數據處理的難度。一些油田企業中雖然已經開始了大數據技術的應用探索，也取得了一定的技術應用成果，但根據其實際的應用情況來看，數據孤島的問題并未完全解決，在企業內部存在著明顯的條塊分割現象，不同部門都有各自獨立的數據系統，各個部門的數據自成封閉體系，未與其他部門保持數據系統之間的連接，因為數據孤島，使得在石油工程的建設過程中，無法利用大數據來將這些數據開展專業化處理，難以從中篩選出有價值的信息。

2石油工程中大數據的發展

2.1資源勘探

石油工程的實施中，石油資源的勘探是一項重要的工作，只有保障了勘探的準確性，在后續的項目實施中才可有針對性對進行資源的開發。但石油資源的形成周期長，分布條件復雜，傳統的條件下，因為技術條件相對滯后，在開展勘探工作時，多數工作是由人工來完成的，這種人工工作的模式下，數據整理和處理難度較大，在相關人員深入到現場后采集到了有關的信息后，需手動將這些信息記錄下來，數據種類多、數量龐大，采集、存儲和處理的效率偏低。而在采用了大數據技術以后，大數據系統可自動對海量的歷史數據加以全面分析，還可將當下所勘探到的數據及時記錄下來，也就可在相應的數據庫中，對地震、鉆井等開展專業化處理，將得到的數據作為石油勘探的參考。

2.2油氣數字化生產

在信息時代到來以后，為了加快石油企業的發展進程，各個企業都在積極開展數字化生產模式的探索，在油田數字化生產的過程中，大數據技術是不可或缺的技術，只有將大數據技術與其他的生產技術有效結合起來，才能夠輔助油田生產任務，提高產量和效益。大數據技術通過對數據的深度挖掘，可將與生產有關的、被忽視的、隱藏的數據充分利用起來，利用這些數據來開展油田生產方案的制定、技術的選擇。石油工程中的油氣生產，可通過大數據對歷史數據的分析，來預測未來的數據變動趨勢，從而根據對數據規律的掌握，來進行相應的決策。油氣生產機械管理中的大數據技術應用，可使得在機械運行的過程中，一切的機械參數、狀態數據均能夠有效的管理，通過大數據技術將所采集到的數據與正常數據加以對比，就可以識別出機械設備運行中的異常情況，及時由報警裝置發送設備異常預警，提醒有關的機械管理人員，開展機械設備的參數調整、狀態優化，通過對機械設備的動態化監控，提前安排專人來進行故障維修。

2.3管道風險評估

石油工程項目的實施過程中，為滿足石油資源輸送的需求，常常需進行管道的敷設，管道施工質量關乎石油輸送的安全性。但部分石油工程中，常常會因為工藝技術等方面的問題，導致在石油管道投入使用以后出現泄漏的風險，造成了石油資源的浪費，也增大了安全風險。因此，隨著人們對石油工程提出了新的要求，也可將大數據技術應用在管道的風險評估方面，在石油管道的風險評估中，傳統的監控方式下，主要是以管道內外監測數據為基礎的，安排專人通過對這些數據和信息的對比，來對疑似腐蝕點開展開挖處理，這種處理方式下，工作量大且時間消耗長，很難實現對全部疑似腐蝕點的排查。但通過大數據技術在石油工程中的應用，可建立完整的管道數據庫，由數據模塊對管道數據開展全面的分析，根據相應的分析結果，也就可精準判定每一個管段發生腐蝕現象的幾率，從中篩選出腐蝕點，與傳統的管道風險評估技術相比，大數據技術下的風險評估結果更為準確，且應用操作便捷。

2.4安全管理

石油工程為大規模項目，從項目規劃到竣工，往往要消耗比較長的周期，因為項目的特殊性，可能會存在著來自各個方面的安全隱患。在傳統的技術條件下，石油工程的安全管理是由人工來完成的，人工管理的模式下，管理效率偏低且無法技術將全部的安全隱患都排查出來。而通過大數據技術與智能化技術的結合，可以在石油工程實施的全過程中，進行相應的數據采集與分析，也就能夠通過對異常數據的識別，及時發現在石油工程中的隱患點，進而有針對性地進行安全隱患的排查和處理，提高石油工程的施工安全性。

結束語：

大數據技術在石油工程中的實施，有利于加快數字化建設和發展，符合當下石油行業發展的現實要求，但因為每個石油工程都有各自的特點，再加上大數據技術在應用的過程中也常常會存在一定的困難，就需要在未來的工作中加大大數據技術的創新。

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