基于大數據應用的高效管控技術研究與應用

摘要：隨著油田生產信息化大規模應用，油田積累了海量的生產數據，以提升基層開發生產水平為目標，基于大數據相關技術，開展了高效管控技術應用的探索，從實時數據預處理、趨勢分析、智能綜合診斷、未來生產趨勢預測等方面，支撐日常的生產技術分析。研究成果在油田基層管理區得到了普遍應用，成為基層日常工作的重要工具，實現了多業務、多崗位銜接的高效運行，推動了數據“智力”化應用和業務“協同”化運行，助力了管控效率和質量本質化的提升。

關鍵詞：大數據；業務集成；數據加工；趨勢分析；診斷模型

中圖分類號：TP311.13；TE319" " 文獻標志碼：A" " 文章編號：1671-0797（2024）16-0076-04

DOI：10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2024.16.021

0" " 引言

隨著油田生產信息化大規模應用，油田生產數據不斷增加，大數據技術逐漸成為石油公司與油服公司實現智能化和提質增效的重要手段之一，是國內外研究的熱點[1]，油田結合自身業務特點，圍繞油井工況圖形識別、多參數組合預警、動態分析等開展了一系列智能化研究。但針對油田基層管理區生產管控和技術分析業務，大數據技術應用的實用性和深度仍存在不足，在生產管控質量、技術分析效率、多崗位工作協同等方面存在著一系列的技術問題，具體如下：

1）管控質量問題：報警機制的適用性、處置完成質量、問題追蹤等方面存在一定的技術瓶頸，且對站庫管理、油井附屬設施等的監控管理比較薄弱。

2）技術分析效率問題：系統、數據分散，人工操作量較大，在異常診斷、批量處置、信息集成、報表E化等方面提升空間較大。

3）目標同向問題：注采管控崗、班站、技術室的工作目標、關注對象不統一，多數情況只關注表象問題，事件分析多樣化，缺乏統一管理的技術手段。

4）工作協同問題：多崗位間，針對事件的溝通協調、任務安排無法做到快速、簡潔、明確，并且事件管理缺乏跟蹤評價手段。

1" " 國內外現狀

近年來，從前期的交通基礎設施建設，到智能交通設備建設，再到智慧交通的建設，國家均出臺了相應的交通信息化政策進行指導，推動交通信息化、智能化水平穩步提升[2]。國內交通管理方面，大數據應用包括城市交通擁堵分析、智能信號燈控制、路徑規劃等方面，通過大數據分析交通數據，可以優化路網資源配置、提供行駛建議和實時交通狀況等信息，提高交通流暢度和減少擁堵。

國外部分政府開展了大規模的智慧城市項目，通過大數據應用實現對城市內的各個領域進行高效管控，如交通擁堵管理、環境保護和能源管理等。此外，國外醫療部門也利用大數據技術來改善醫療服務和優化資源配置。

總體來說，隨著大數據技術的不斷進步和應用場景拓展，國內外大數據應用在高效管控技術方面都具有不小的成就，但是相較于技術成熟性，國內大數據在應用的高效管控技術方面還有很大的發展空間[3]。

2" " 總體思路

油田大數據應用技術思路如圖1所示，第一層為數據層，采集生產實時數據、開發動靜態數據及管控業務數據三類數據；第二層為數據預處理層，主要包括異常數據甄別與剔除方法、實時數據回歸分析處理，其中油田生產采用的主要數據分析技術包括回歸分析、神經網絡、決策樹等[4]；第三層為診斷處置層，包括技術分析固化診斷模型、異常發現/推送/處置、基于機器學習運行趨勢預測探索；第四層為集成應用層，實現最終崗位業務的信息集成化協同應用及崗位工作臺相關業務。

1）通過研究異常數據甄別與剔除方法、實時數據回歸分析處理技術，進行異常數據甄別、加工、處理，挖掘數據趨勢規律。

2）以實時數據為基礎，通過技術分析固化診斷模型、異常發現推送、趨勢預測探索，構建面向油水井智能化模型，解決系統數據分散、人工成本較高的問題，提高故障診斷的效率。

3）根據油田崗位和業務分析，利用業務集成應用技術、異常閉環管理技術和事件聯動的高效處置技術，打破傳統的業務分散現狀，并將所有事件進行統一管理。

4）通過數據深加工、智能診斷分析及崗位業務集成化技術，打造具備注采管控、技術分析、崗位化應用、支撐異常處置分析高效運行的工作平臺。

3" " 主要研究內容

3.1" " 實時數據深度加工處理技術

通過對油井實時數據加工處理，甄別、剔除異常實時數據，并將剔除的數據進行回歸分析處理，逐步挖掘油井數據趨勢規律的技術手段[5]。

1）異常實時數據的甄別和剔除方法。

基于大數據的時間序列趨勢分解，研究油井功圖、溫壓等實時數據的平均值和標準差等成果數據，通過比較實時數據平均值和標準差的波動差異，檢測出異常值，實現異常實時數據的甄別和剔除。

2）基于回歸分析的實時數據處理技術。

針對剔除異常后的油井功圖、溫壓等實時數據，利用趨勢線、周期變化、隨機變化等趨勢分析和線性回歸技術[6]，構建了實時數據的自回歸分析模型，實現實時異常數據的回歸處理，如圖2所示左側曲線圖是某油井回壓趨勢變化分析，通過自回歸分析模型分析該油井回壓的原始曲線，將原始曲線進行異常數據回歸處理，形成趨勢線、周期性變化情況和隨機變化情況。

3.2" " 崗位業務的信息集成化協同應用技術

油田擁有海量的歷史數據和行業經驗，可以利用人工智能技術進行建模和優化，從而更好地指導決策和操作[7]。

1）業務集成、對象集成化應用。

通過統一用戶權限、模塊集成和數據集成，開發出具備工作任務、報警統計、油井運行狀態、異常預警等15種崗位業務模塊，更好地輔助注采管控人員集中式高效辦公，提升管控效率。

基于對象（單井）的集成應用，通過集成應用技術，建立獨立的單井集成應用模塊，該模塊具備油井視頻監控、油井功圖、歷史報警信息等10種油井數據信息模塊，打破傳統的業務系統分散、孤立等問題，輔助管控人員快速分析問題，提升解決問題的效率。

2）任務協同及自動評價的閉環管理。

以單井、事件或計劃性任務為對象，構建了多崗位協同的異常閉環管理模式，在崗位業務OA平臺——工作任務模塊上，以任務單的形式，實現油田基層管理區內部技術室、生產指揮中心、注采班站之間異常信息發現、共享、交互、溝通、反饋的閉環管理，打造一個信息同向、標準化業務流轉、集成高效的工作協同平臺。

通過任務界面，比對任務執行前后數據變化情況，避免重復追蹤落實結果。實現任務完成情況的自動追蹤評價，對任務清單按照人、處置類別進行歸集，形成可靠的管控質量監測依據。

3）事件關聯要素智能輔助科學處置。

研究事件關聯要素與崗位業務的聯動關系，將事件監測與業務進行匹配關聯，建立事件與報警處置、技術分析、運行跟蹤、數據同步等聯動處置機制，提升崗位工作效率和處置響應能力。

當觸發油井報警事件時，系統會自動下發報警事件任務匹配至相關的工作人員，并關聯到崗位業務集成OA平臺油井信息模塊上，實現報警事件和任務關聯，避免了人工查找、分析、錄入環節，減少工作量，提高工作效率。

針對開關井事件，根據報警記錄快速生成開關井審核記錄；針對間開井，自動完成開關井審核，從兩個角度全面提高開關井審核錄入的準確率和效率。

功能模塊優化：報警信息增加狀態標識，方便人工區分報警情況；功圖面積變化或載荷變化類報警，增加跳轉頁面鏈接，便于跟蹤查看；支持右鍵、方向鍵操作等，通過多種高效方式，提升人性化操作體驗。

3.3" " 生產運行智能診斷分析技術

1）技術分析診斷模型及組合應用技術。

基于技術分析經驗固化，通過油井動液面、功圖、液量等生產數據，建立單井分析、專項分析等生產異常智能診斷模型，該模型可以直觀體現油井異常數據信息，幫助業務人員快速診斷單井異常，提高排查效率和減少損失。

應用單井智能診斷分析技術，在現有的業務功能基礎上嵌入智能診斷分析提示，實現原應用和智能診斷功能的組合，提升現有應用的功能水平。

2）消息智能推送技術。

對于異常事件報警、任務、通知等消息，按消息重要級別，劃分消息通知策略，引入短信、語音電話、工作群消息等多種通知方式，改變了傳統的人工消息流轉方式，提升了消息接收的效率。

3）基于機器學習的運行趨勢預測技術。

基于神經網絡LSTM，對歷史生產數據中的回壓、溫度、載荷等多個變量進行模型訓練、評估和優化，通過預測模型實現未來生產運行趨勢的預測，為后續生產情況提供參考，運行趨勢預測模型如圖3所示。

3.4" " 搭建基層管理區崗位業務工作臺

1）管控業務使用組件與微件。

為支撐管控業務崗位化應用，基于油田云門戶、管控工作臺，研發業務微件和業務組件功能模塊。業務微件結合了報警集成、協同任務、異常通知、重點關注等內容，將所有的數據信息以小窗口的形式展現，同時該平臺可進行增、刪、改、查等操作。業務組件結合了單井集成組件、任務在線交流組件、推送聯系人組件、導航定制組件等內容進行訪問、調用和二次開發，具備獨立訪問、調用的功能。

2）注采管控及技術管理崗位工作臺。

利用融合實時數據深加工處理、智能診斷分析和崗位業務集成化等數據技術，具備便捷使用、可直觀反饋數據、問題協同處理特點，圍繞注采管控、技術管理崗位業務，搭建集成應用的崗位工作臺，并在6家油田基層管理區試點應用，已成為基層日常工作的重要工具。

4" " 結論及認識

油田通過大數據技術探索應用，實現了技術分析、業務運行、崗位銜接的高效運行，推動了數據“智力”化應用和業務“協同”化運行，基于大數據應用的高效管控已初見成效。本課題在管理區試點應用中得到了注采管控崗、技術管理崗的認可，相關技術理念也成為油田開展信息化深化應用和崗位OA建設的借鑒。

智能技術與油田業務深度融合應用是技術探索難點也是突破點。大數據技術、人工智能與油田業務融合應用具有廣闊的應用空間，下步將圍繞實時數據質量提升、智能分析預測、高效業務協同開展持續探索研究，為公司數字化轉型提供智力支撐。

[參考文獻]

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[3] 方申國，謝楠.國內外大數據產業發展現狀與趨勢研究[J].信息化建設，2017（6）：30-33.

[4] 喬森.大數據在智能油田中的應用分析與研究[J].內江科技，2024，45（2）：13-14.

[5] 邢靖虹.動態測量數據處理方法研究[D].西安：西安石油大學，2011.

[6] 李忠武.數據挖掘中線性回歸分析的研究[J].保山學院學報，2017，36（2）：54-56.

[7] 高陽，劉崢，吳巍.大數據技術在智能油田建設中的應用分析[J].設備管理與維修，2024（5）：31-33.

收稿日期：2024-04-16

作者簡介：劉璐（1991—），女，河南商丘人，工程師，研究方向：生產信息化智能技術應用與推廣。