基于改進深度置信網絡的智能油田數據快速清洗研究

張磊 曹彩平 宋濤 杜俊杰

摘要：在大數據技術得到快速發展和廣泛運用的時代背景下，智能油田的數據清洗成為確保智能油田數據分析有效性的關鍵任務，本研究旨在探討如何利用改進的深度置信網絡算法結構實現智能油田數據的快速清洗和分析。本文闡述了深度置信網絡、智慧油田以及數據清洗的基本概念，并且分析了基于改進深度置信網絡的智慧油田數據快速清洗的現實意義及實施要點，結合實例對深度置信網絡在智慧油田數據快速清洗方面的實踐應用做了具體分析，以期推動智能油田數據清理工作的可持續發展。

關鍵詞：智能油田；深度置信網絡；數據快速清洗；改進研究

引言

隨著信息技術手段的不斷發展，油田工程領域迎來了多種機遇及挑戰。在新時代背景下，油田工程應積極探索信息技術手段與項目工程的融合應用。深度置信網絡又稱為深度信念網絡，是新時代誕生的高人工智能化的數據處理算法，有利于提高智能油田數據快速清洗工作的效率和質量[1]。本文將探討如何利用深度置信網絡優化智能油田數據清洗工作，以期提高工作效率及數據質量。

1. 基于改進深度置信網絡的智能油田數據快速清洗的現實意義

1.1 有利于提高數據處理效率

石油工程是對國家工業發展效率和國際社會形勢有著重大影響的基礎性工程，在其建設和實施過程中優化工作質量和工作效率，有助于確保石油行業的開采成果、工程進度的有效控制以及開采成本的降低，同時有助于石油工程實現安全、綠色和可持續發展目標。基于改進深度置信網絡進行智能油田數據的快速清洗，能夠有效利用高級的數據處理算法及深度學習技術，自動識別并糾正數據中的問題，有效降低數據分析處理過程中重復或錯誤數據對分析結果的影響。

1.2 有助于優化石油企業效益

石油企業的經營效益容易受到全球石油市場波動影響，立足于智能油田視角，為保障石油企業安全穩定運行，需要對相關數據信息進行分析處理。基于改進深度置信網絡的智能油田數據快速清洗工作，能夠利用新興技術手段實現大量數據信息的自動化識別和高效率清洗處理，有效降低人員成本及時間成本，提高企業生產決策的科學性及有效性。同時，為石油企業提供全面可靠的數據支撐及引導，有效提升石油企業經濟效益及社會效益。

1.3 有益于推動油田智能化建設

隨著技術手段的不斷優化，油田作為支撐國家工業發展的核心產業，應該緊跟時代的發展，積極探索提高油田開發治理工作效率與質量的措施，引入多元技術手段打造高質高效的智能油田。其中，基于改進深度置信網絡進行智能油田的數據快速清洗，能夠有效深化前沿性信息技術手段在智能油田建設管理工作中的應用實踐，充分發揮深度置信網絡在數據處理方面的優勢，使工作人員切實體會信息技術手段應用的價值和意義，有效推動油田的智能化建設發展[2]。

2. 基于改進深度置信網絡的智能油田數據快速清洗的實施要點

2.1 數據清洗的常見問題

在油田數字化建設過程中，數據清洗工作是智能油田數據處理的重要組成部分，通常涉及以下問題。

（1）數據參考價值低。隨著油田的持續開采應用，數據庫中的信息內容逐漸擴充，地下油層環境也會隨著時間的推移產生不同程度的變化。在進行智能油田數據處理過程中，多年前的油田產油產液數據等數據信息參考價值較低，難以有效滿足數據處理分析要求，需要技術人員針對此類數據進行快速清洗處理。

（2）數據缺失值、異常值現象。數據缺失值、異常值現象是指在數據記錄、收集以及錄入進程中，由于意外情況、人員失誤或技術條件限制，導致數據完整性和準確性出現缺失或異常問題，其修復工作是智慧油田數據快速清洗工作中的核心板塊。具體而言，技術人員需要針對此類數據進行科學合理的清洗補全，從而有效提升智能油田大數據分析的準確性及效率。

（3）數據存儲位置分散。智能油田數據信息化建設是近年來逐漸推廣落實到石油企業工作運營進程中的新興理念，不同單位體系和工作領域之間存在信息化建設進度及技術手段不一致的情況，導致出現數據存儲位置較為分散、數據獲取難度高、冗余數據比例較高等潛在問題。

2.2 數據清洗的基本步驟

在智能油田的數據處理進程中，數據清洗占據數據處理工作中的核心地位，清洗成效對于數據處理的質量及準確度有關鍵性作用，數據清洗的基本步驟分述如下。

（1）數據清洗預處理。在預處理過程中，技術人員需要選擇適當的數據處理工具，并對目標數據的元數據和數據特征進行抽取查看，以初步了解數據的基本情況。

（2）格式或內容錯誤數據清洗。在格式或內容錯誤數據清洗過程中，技術人員應確保數據符合統一格式要求，若數據庫中存在格式或內容錯誤引發的數據問題，可以通過數據清洗對其進行修復及調整。

（3）邏輯錯誤數據清洗。邏輯錯誤數據清洗主要包括數據去重、去除或替換不合理的數據值，以及去除或重構矛盾數據內容等不可靠字段值，通過簡單邏輯推理進行問題數據清洗處理。

（4）冗余數據清洗。在冗余數據清洗過程中，技術人員需要構建數據處理模型。在備份原始數據的前提下，根據數據處理需要清除冗余數據。

（5）關聯性驗證。在智能油田的數據處理進程中，由于智能油田數據源復雜多樣，技術人員需要在多數據源合并的過程中進行關聯性驗證，以確保數據的一致性和準確性，并根據驗證結果進行數據清洗處理。

（6）缺省值填充。在缺省值填充過程中，技術人員可以使用均值、中值、眾數、零值或常數等方式進行數據填充，以確保數據的完整性和可用性。

2.3 數據清洗的算法應用

基于改進深度置信網絡的智能油田數據快速清洗采用了多種算法處理及分析數據，主要包括深度置信網絡模型中的RBM神經網絡（restricted boltzmann machine，受限玻爾茲曼機）以及曼哈頓距離法，以上算法能夠有效提升智能油田數據清洗效率，其具體應用路徑如下。

（1）RBM神經網絡的應用。在智能油田數據清洗工作中，深度置信網絡模型主要通過RBM進行模型建構。RBM主要包含可見層和隱層，其中，可見層內包含a個數據節點，隱層內包含b個數據節點，兩個層級之間的節點權重舉證W如下：

技術人員需要對節點進行激活處理和狀態重構，通過多次迭代訓練，使深度置信網絡能夠擬合實際樣本輸出值與理論值趨近，從而有效清洗及修復數據[3]。

（2）曼哈頓距離法的應用。曼哈頓距離法能夠度量兩點之間的距離，在深度置信網絡的算法應用進程中，該方法主要用于計算字符串之間的編輯距離，以評價和判斷字符串之間的相似度。同時，曼哈頓距離法能夠在此基礎上對字符串和數據表之間的曼哈頓距離進行測試，曼哈頓距離結果越大，數據之間的相似度越低。

3. 基于改進深度置信網絡的智能油田數據快速清洗的應用分析

3.1 應用案例

本文以某油田2022年的開井日及關井日臺賬數據為分析對象，通過對企業油田開井日及關井日的運行數據進行數據清洗處理，推動智能化建設實踐。在實踐過程中，基于改進深度置信網絡的智能油田數據快速清洗需要利用多元技術手段構建數據清洗處理網絡模型，然后基于模型內容進行數據分析及清理處理，以有效實現開井日及關井日臺賬數據處理的智能化建設。技術人員可以引入大數據隨機樣本劃分等傳統數據清洗處理技術，對算法成果進行對比研究。

3.2 清洗模型

在數字化時代，基于深度置信網絡的智能油田數據快速清洗工作需要優化和改進深度置信網絡模型。通過構建數據清洗自建系統，能夠實現數據清洗處理工作的數字化、智能化、交互式發展。

針對案例油田的開井日及關井日臺賬數據內容，技術人員可以構建數據清洗模型。模型內容主要包括自檢啟動模塊（用于啟動數據清洗流程）、單一項檢索模塊（用于逐一檢查數據項）、數據存儲模塊（用于存儲原始數據）、分類存儲模塊（將數據分類存儲，以便進一步處理）、正常項存儲模塊（存儲已經通過檢查的正常數據項）、異常項存儲模塊（存儲包含異常數據的項）、數據分析模塊（用于分析數據以識別異常）、數據修復模塊（對異常數據進行自動修復）、審查自檢模塊（再次審查修復后的數據以確保準確性）、人工查驗模塊（進行人工查驗以驗證數據）以及反饋另存模塊（將人工驗證后的數據另存以備將來使用）等[4]。通過構建數據清洗網絡模型，相關技術人員能夠對智能油田中的異常數據進行分類儲存和單獨修復、對未修復數據進行人工查驗及反饋連接，提升智能油田數據清洗工作的精準性及效率。

3.3 對比分析

在利用改進的深度置信網絡開展智能油田數據清洗工作過程中，技術人員可以使用樣本查準率（RP）、查全率（RR）兩個關鍵指標衡量數據清洗應用算法成效和性能。查準率（RP）旨在衡量數據清洗系統成功檢測重復數據的能力，查全率（RR）旨在衡量數據清洗系統識別的重復數據記錄中真正包含重復數據的比例[5]。

本文以某油田2022年的開井日及關井日臺賬數據信息為案例，對其進行樣本數據的隨機分組。在實踐過程中，技術人員將深度置信網絡智能油田數據快速清洗結果定義為研究組，將大數據隨機樣本劃分清洗處理結果定義為對比組，在清洗工作完成后，針對兩組結果進行查準率與查全率的對比分析，6次不同樣本間的具體對比結果如表1所示。

根據數據對比結果可知，基于改進深度置信網絡的智能算法在智能油田的數據清洗處理工作中具有查準率和查全率高的特點，在工作運行過程中顯著優于其他方法。同時，基于改進深度置信網絡的智能算法在智能油田數據清洗處理速度方面存在明顯優勢，利用深度置信網絡模型進行數據清洗處理呈現耗時低、準確率高、效率快的特征，有助于石油企業快速獲取高精準度的有效數據，從而進行數據分析處理，實現快速數據清洗目標。

結語

綜上所述，基于信息化時代背景，石油企業在油田產業開采管理中應積極探索數字智能化建設，運用多元信息技術手段，充分發揮數據處理分析的促進作用。在多元信息技術手段運用過程中，數據清洗是智能油田運行中的重要工作組成部分，技術人員可以基于改進深度置信網絡實現智能油田數據清洗效率和質量的提升，促進石油企業的智能油田建設發展。

參考文獻：

[1]張新.智能油田的數據治理工程及應用技術研究[J].信息系統工程，2023（5）： 52-54.

[2]夏博強.大數據、物聯網及人工智能技術在海上智能油田生產中的應用研究[J].數字通信世界，2023（2）：121-123.

[3]王穎，顧娟，楊勇.大型油田數據治理工程實踐[J].中國管理信息化，2023，26（3）：162-167.

[4]方正，丁群，李靜宇，等.基于深度置信網絡模型的頁巖油產量預測方法[J].油氣井測試，2022，31（3）：61-66.

[5]程大勇.基于優化深度置信網絡的多源異構數據清洗算法研究[J].重慶科技學院學報（自然科學版），2021，23（6）：59-63，69.

作者簡介：張磊，本科，工程師，研究方向：信息工程。