試析大數據在油田信息化建設中的應用

摘要：油田行業進入了嶄新的發展階段，各油田企業需將信息化建設作為核心任務，大力推廣各種信息技術，建立信息化工作模式。近年來，各油田在信息化建設方面的投入較多，一些大型油田的信息化、數字化建設取得了突出成效，尤其表現在大數據技術的應用方面。通過應用大數據技術，可整合、利用生產數據，將數據作為決策依據，促進油田高效、安全生產。基于此，重點分析了大數據在油田信息化建設中的具體應用，以期為實際工作提供參考與借鑒。

關鍵詞：油田信息化建設；大數據技術；應用

一、前言

經濟社會領域的石油資源需求激增，各石油企業的生產規模日漸擴大，陸續采用了很多新工藝、新技術和新設備，對提高生產效率及作業安全起到了關鍵作用，但由于油田作業期間的數據量龐大，這些數據的來源、格式等存在顯著區別。例如，要科學利用各種數據，各油田企業需將數據存儲、管理等作為重點任務，著力推進油田信息化建設，應用大數據手段與技術。未來各油田需緊跟行業發展趨勢，繼續堅持信息化建設方向，大力推廣大數據技術，構建大數據平臺[1]。

二、大數據技術在油田企業的應用價值

（一）實現多種數據存儲，提高讀取效率

油田企業的生產具有高度的復雜性。為保障正常的開采作業，企業需安排專人管理各種數據，從數據中篩選出更有價值的內容，以這些數據作為油田開采、管理等的依據，以實現油田的高效、安全生產。傳統的油田開采中，企業和崗位人員往往更為關注生產效益，并未在生產全過程中整合、分析及利用數據，所開展的數據管理工作主要由人工完成，人工需統計數據，保存紙質材料，工作量大，且隨著時間的延長，紙質材料逐步損壞，導致油田企業的數據缺失。信息化到來后，全社會范圍內各項工作都表現出了信息化特征，油田行業也在嘗試信息化建設。油田信息化建設中大數據技術十分重要，由于大數據相關理論和實踐，可構建全新的數據模式，由計算機替代人工來采集、篩選、分析數據。例如，勘探環節，計算機自動收集數據并保存，后續開采時直接從數據庫中調取勘探數據，使技術人員參考這些數據，選擇開采工藝、設備，制定最優的工作方案。油氣資源運輸期間，也需要嚴格管理油氣數量、溫度、氣壓、油壓等關鍵數據，以監控油氣輸送過程，降低運輸風險。總之，油田企業全面推行大數據技術，可存儲各環節、多種格式的數據，建立電子化文件，將數據統一存放于數據庫，方便后續調用和讀取。

（二）設置安全警示，保障安全生產

由于油氣資源的特性，再加上油氣資源的分布環境，在油田開采過程中常常面臨諸多風險。例如，缺乏風險防控極易出現安全事故導致油田無法繼續執行生產計劃，在處理這些事故時也需要投入更大的資金及資源，給企業造成了較大的經濟損失。通過持續推動油田信息化建設，可凸顯大數據在安全分析、風險識別、智能預警方面的作用，使有關部門積極利用大數據分析結果，進行安全警示、應急處理，創造相對安全的作業條件。在大數據技術輔助下，相關人員能科學設置安全因素臨界點，一旦采集的數據接近于臨界點，系統將自動進行安全預警，提醒相關人員注意處理安全風險，必要時進入應急狀態。

（三）全過程分析，增加經濟效益

油田信息化建設、大數據技術有利于全面監控生產全過程，做到相應問題的早發現、早處理，提高生產效率、效益。利用大數據等進行信息化建設后，計算機系統可自動采集數據，并綜合分析這些數據，獲取油田分布、作業過程等關鍵數據，引導專業人員調整作業方案、優化工藝流程。以油氣輸送為例，有關人員能采集沿途建筑物、管道等信息，由系統自動篩選出最優的輸送路線，對于出現問題較多的環節，則需要進行重點巡視、智能監控，甚至在一定條件下能實現無人值守，節約人力成本，為企業創造更大的經濟效益。

三、油田信息化建設的關鍵技術

（一）物聯網技術

物聯網為信息化的技術產物，旨在建立物與物、人與物之間的連接關系，實現萬物互聯。目前技術發展的過程中，物聯網的應用范圍顯著擴大，在油田信息化建設中物聯網技術必不可少。第一，通過Java技術，可建立油水井、站庫標準化等的自動關聯，擴大信息系統覆蓋范圍，使油田生產系統能采集更多環節、更多格式的數據。同時，相關人員需根據油田信息化生產需求，有針對性地拓展系統的控制、通信等功能，保持系統功能的多樣性。第二，利用Java開發管理軟件。軟件需與自動功圖儀建立連接關系，由軟件、系統自動采集油田現場的各方面信息，其采集內容不僅能以數據形式呈現，還可以以圖像還原現場情況。此后，Java編程軟件可自動檢測數據是否與設計限值相一致，在二者偏差較大的情況下，系統自動發送預警，提醒相關人員注意安全工作。第三，系統自動讀取設備編碼。油田生產常常需借助各種專業化設備，這些設備的種類繁多，每種設備都有各自的功能和適用條件。為保障每種設備的可靠運行，信息化系統應能自動采集設備編碼等數據，將設備信息傳輸到Oracle數據庫中，由系統自動集成和對比數據，排查設備故障[2]。同時，系統還能全面分析監控圖像，當視頻設備、傳感器與Oracle數據庫連接后，系統能融入油田場景Java模型，對監控對象進行全面化分析，在發生異常后啟動預警。

（二）云計算

1.基礎設施云技術

云計算也是油田信息化中的重要技術。在油田企業中為科學利用云計算技術，相關人員需將信息資源池技術與Java模型相結合，形成資源映射條件。在此過程中包含的技術表現為：第一，硬件信息實時采集技術。細分為CPU、內存、網絡等硬件信息獲取方案，以這些為前提建立Oracle數據庫，通過動態數據加載，采集油田生產的更多數據。第二，實體資源與虛擬資源的一體化調度技術。通過統一的調度標準、路徑與方式，各部門、崗位人員能依據油田生產對資源的需求，靈活調度各類型數據。第三，負載均衡技術。通過服務在線遷移技術，能自動分析遷移效率、資源飽和率，從綜合性角度評價系統性能，尤其關注負載均衡性，采取更有針對性的調整措施。

2.云平臺技術

為凸顯云計算在油田生產中的作用，各油田企業也需要科學利用云平臺技術。具體來說，相關人員需通過統一授權、工作流程、公用組件服務功能，部署開放的工作環境。第一，保持用戶服務的統一性。通過實名制登記，使每一用戶登錄管理平臺的過程、操作行為等受到嚴格監督，使用戶在一定的約束下減少不規范行為。第二，統一授權服務。通過Java開發模塊式平臺，在該平臺保持精細化功能授權，在有需要時自動定義崗位業務。第三，統一工作流程。主要應涉及業務自動化、跨專業業務流轉等流程，每一流程都應該執行相應的工作標準。第四，保持應用服務的統一性。以Java編程和Oracle數據庫為前提，相關人員需拓展移動服務，按照油田生產的作業需求，構建Oracle功能組件庫，使后續生產中的相關人員可直接從組件庫中調取組件[3]。

（三）動態模擬技術

油田信息化建設中包含了很多新型技術，動態模擬技術也具有重要作用。通過多維表征技術，可測出油田作業環境的地質變化等情況，依據現狀與歷史數據等的對比，評估油田開采的價值、可行性。在復雜的油田作業環境中，動態模擬技術的應用頻次較高。通過規范應用動態模擬技術，相關人員能精準預測油田開采、注水、供配電等情況，從提高開采效率、效益等角度制定最佳的資源分配計劃，以減少油田開采作業的資源消耗。此外，動態模擬技術下相關人員還能全面把握油田企業的生產、經營等情況，從可持續發展的角度調整戰略布局、經營方向，促進企業的高質量發展。

（四）知識管理技術

油田中應用知識管理技術時，需以油田勘探開發作為中心任務，構建知識集中、管理與運用一體化系統，并于該系統中融入專家經驗，將專家經驗等相關知識應用于實際，用理論指導實踐。在建立知識管理系統時，相關人員需提前分析油田作業過程，以及每一過程下的任務及風險，據此積累知識及經驗。此后，以構成要素作為分類標準，將前期積累的知識及經驗進行分類，形成專業知識體系。最后，引入搜索引擎技術，達到石油企業的知識管理目標。

（五）智能決策

油田信息化建設過程中，智能決策為更深層面的內容，融合了人工智能、專家數據庫等新技術，實際上就是由計算機來模擬人腦分析數據、制定決策的過程。第一，有關人員需整合油田的地質信息，建立Java框架模型，該模型中應包含層位、斷層等信息。第二，將大數據技術與Oracle數據庫技術相結合，構建混合模型，生成網絡數據模型。油田生產作業過程中，網絡數據模型用于油氣運移分析。第三，研究混合模型疏導要素定量模型建設方法，但此過程中相關人員需綜合已有數據，制定層位約束。正式開始油田開采后，相關人員需將系統采集的數據添加于框架模型、網絡系統，在模型和系統中遵循一定的規則進行專業化處理，以確保后續模型及系統運行時能直接利用這些數據，為油田開發提供數據保障[4]。

四、大數據在油田信息化建設中的具體應用

（一）標準體系建設

我國很多大型油田的開采時間較長，在技術發展的今天，這些油田的信息化、數字化建設水平較高。即使如此，油田標準化體系建設還存在一定的問題。因此，油田信息化建設過程中為科學應用大數據技術，國家相關部門、行業協會與油田企業之間需積極合作，立足行業總體趨勢，根據油田作業環境、開采難度，出臺項目管理規范，應包含軟件開發、安全維護、系統管理、平臺開發等詳細內容。每一油田都有各自的發展特點，在信息化建設過程中需考慮自身特點，合理優化設計內容，從信息分類、系統規范、信息編碼等角度細化工作路徑，見表1。標準化體系建設期間需科學應用云計算技術，以發揮該技術的優勢，達到項目管理、網絡安全等預期目標。油田需構建物聯網數據報表管理系統，使物聯網數據與生產移動應用等高度銜接，提升數據管理的便捷性、高效性，引導各部門、崗位人員直接從系統中下載數據，并將數據應用于生產領域。當然，油田生產期間同樣可靈活應用移動App系統，方便各崗位人員直接從移動終端查看數據信息、工況反饋、預警信息等，以這些信息為參考改進工作。不僅如此，系統還能自動生成Excel報表，后臺算法庫能調用各種算法，尋找不同數據之間的關聯關系，存在數據查詢需求時，可直接利用系統自帶的分析、運算功能。標準化體系建設需從多個方面來開展，如信息指標體系、代碼信息分類編碼、信息系統開發等，對于各方面均應該制定統一標準。

（二）數據并行處理

并行程序計算模式雖具有效率優勢，但其在具體應用時的復雜性較高，常常涉及了很多專業性問題，如任務分配、存儲及管理等各個方面。為凸顯油田信息化建設中數據并行處理的優勢，相關人員需引入大數據技術，高效處理各種類型及格式的數據，以保障數據質量。從計算方式來看，為達到數據并行處理目標，主要需利用hadoop技術，特別是在信息高速發展的今天，相關人員不僅需擴展大數據技術的應用范圍，還需保障技術應用深度。一方面，引入評估并行計算方式，提升信息化建設速率；另一方面，應用數據處理、并行計算的更多新型技術，在各生產領域高效利用大數據技術。如建立油田工況參數在線分析系統，此系統能在油田生產的全過程中自動采集工況參數，將采集參數與標準數據進行對比，以盡早發現問題，并進行專業化處理。

（三）數據安全整合

為加快油田信息化建設進程，油田企業需綜合應用多種信息技術，以建立完善的信息化系統。油田信息化系統運行狀態受多種因素影響，可能出現一定的網絡安全問題，導致數據丟失。因此，油田信息化建設中應用大數據技術時，也需要關注安全要求，促進數據的安全整合。總體來看，需要相關人員強化數據管控，注重安全防護工作。例如，建立大數據安全防護系統，分類、分級數據，并同步應用加密、脫敏、訪問控制等技術，保障各環節數據的安全性，凸顯統一認證、隱私保護等措施的作用。對于數據安全防護，需采取權限管理措施，對于進入系統的操作、管理等人員，需設定相應的權限，任何人員不可進行超越權限范圍的操作[5]。

（四）智能化油井

目前一些大型油田建立了智能化油井。與常規油井相比，智能化油井中應用了大數據技術，具體表現在以下方面：第一，大數據技術支持下系統能自動采集周邊環境等各種信息，控制油井的工作狀態，一旦某一參數出現異常，智能化系統能立即關停油井，實現遠程控制、無人操作目標。第二，油井采油期間必須保障連續、安全供應電力。大數據技術能自動采集、分析油井的三相電壓及三相電流，將采集數據與正常數據相對比，及時調整供配電參數，以滿足生產期間的用電需求。例如，油井作業中發生異常情況，智能模塊還能自動中斷供電，以免造成更大的生產事故。第三，采集油井的其他生產參數，如油壓，當油壓過大時，系統需自動分析原因，及時采取控制措施，以預防高油壓下的井噴事故；如油壓過小，則需要適當增大油壓，以提高油井出油率。再比如套壓數據，在數據異常時進入應急狀態。

（五）智能化聯合站

油田生產作業期間，聯合站負責集中處理油、水和氣，通過大數據等新型技術，能保持作業過程的銜接性與一體化。綜合聯合站的運行過程，主要為集中采集數據、統一控制模式。因為聯合站的特殊性，常常包含易燃易爆、有毒有害物質，需要強化對這些物質的管理，甚至還涉及高溫、高壓等環境條件。正是因為聯合站作業的復雜性，需要引入大數據技術進行專門化管理。第一，集中管控聯合站的各類數據。聯合站為保持正常運行，必須強化數據管理，采集壓力、流量、電量、液位等關鍵數據，并通過大數據技術來進行分析，自動統計瞬時流量、累積流量，無需人工負責，由系統全面管控各種類型及來源的數據。第二，輔助安全管理。聯合站的操作、運行風險較高，對安全管理有嚴格要求，但傳統的安全管理模式存在諸多問題，需要引入大數據技術，將此技術與人工智能等技術結合，采集聯合站的各種數據，統一處理及分析數據，完成預警，使相關人員接收到系統反饋的預警信息后，可進入現場查看，并根據實際情況制定解決措施。

（六）油田生產物聯網

大數據技術也需應用到油田生產物聯網中。現階段的油田生產中，物聯網與大數據技術的應用較為普遍，二者結合后能構建遠程監控模式，方便數據采集及操作管理，使油田企業能統一管理多個油井，克服時間、地點等限制。當建成物聯網系統后，由于在油井作業現場安裝有各種智能化裝置，物聯網可自動感應油井周圍的環境變化，即使很多環節無人工負責，系統也能正常運行，使油田生產不受影響。總之，通過大數據與物聯網技術的結合，可降低油田企業的工作強度，由智能化設備、設施完成相應的操作。當前，我國在大力推進數字油田建設，許多油田的生產物聯網建設取得了一定的成效，能在生產中發揮應有的價值。隨著技術的日漸進步，油田企業需繼續注重物聯網建設，以迎合油田信息化建設目標。

五、結語

信息化建設關乎油田未來發展。各油田在當下的發展趨勢下，需將油田信息化建設作為重要目標，積極跟隨行業發展趨勢，嘗試應用大數據技術，使大數據技術滲透于油田生產的全過程，形成全新的油田生產模式，全面采集、分析及利用數據。

參考文獻

[1]楊寶山.油田信息化建設中大數據技術的應用探索[J].中國石油大學勝利學院學報，2021，35（04）：81-83.

[2]張瑤.油田新時期下信息化發展研究與思考[J].信息系統工程，2021（10）：129-131.

[3]李志勇，李強，王承龍，等.油田信息化關鍵技術研究及其應用探析[J].天津化工，2021，35（04）：92-94.

[4]孫曉萍，張小龍.油田信息化建設中數據挖掘技術的應用研究[J].中國管理信息化，2021，24（13）：124-125.

[5]楊劍.大數據分析技術在油田生產中的應用分析[J].中國石油和化工標準與質量，2020，40（15）：41-42.

作者單位：中國石油吐哈油田公司數智技術公司

責任編輯：王穎振、鄭凱津