數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在數(shù)字化油氣藏研究中的應(yīng)用

摘要：在油氣藏勘探開發(fā)及其研究過程中，積累了大量的數(shù)據(jù)和成果。為了科學(xué)地開發(fā)和管理油氣藏，關(guān)鍵在于充分利用這些龐大數(shù)據(jù)的信息功能。數(shù)據(jù)挖掘，作為一種高效的信息處理技術(shù)，能在海量數(shù)據(jù)中迅速識別出有價值的信息，為研究和決策提供有力的數(shù)據(jù)支持，不僅為油氣藏研究者和決策者提供全面的數(shù)據(jù)處理能力和可靠的決策支持，也極大地提高了研究效率和決策的質(zhì)量。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；數(shù)字化油氣藏；油氣藏

一、前言

油氣藏研究包括了從地質(zhì)探索到最終產(chǎn)品的生產(chǎn)過程中的復(fù)雜工藝。由于傳統(tǒng)方法在工作效率、準確性方面的局限性及對人工經(jīng)驗的過度依賴，決策者在處理大量數(shù)據(jù)時難以篩選出關(guān)鍵信息，現(xiàn)場所用的圖表展示也無法全面地反映出研究成果，這些因素共同影響了決策的迅速性和信息的共享。但是，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字化油藏和數(shù)字油田的概念被引入，它們通過將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)深度整合進油氣勘探和開發(fā)數(shù)據(jù)中，極大地提升了數(shù)據(jù)分析工具的智能化水平，支撐了勘探開發(fā)的決策過程，從而徹底改變了工作模式，減少了決策風(fēng)險并提升了決策效率。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)涉及對龐大數(shù)據(jù)集的分析和整合，旨在從中提取有價值的信息。這一技術(shù)不僅要求高專業(yè)性，也面臨復(fù)雜的技術(shù)挑戰(zhàn)，它結(jié)合了統(tǒng)計學(xué)、信息管理以及人工智能和計算機技術(shù)等多個領(lǐng)域，以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的深度分析。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)集成了眾多前沿科學(xué)領(lǐng)域，顯著提升了應(yīng)用的價值。作為一種先進的信息處理技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘能夠有針對性地分析數(shù)據(jù)，不僅提升了數(shù)據(jù)的實際應(yīng)用價值，也為決策提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘的步驟也日趨完善，具體包括以下幾個步驟。

第一，確定研究目標。在數(shù)據(jù)挖掘中，根據(jù)具體需求調(diào)整挖掘的范圍，這種技術(shù)的靈活性有助于提升挖掘速度和準確性，因此明確挖掘目標是首要任務(wù)。

第二，數(shù)據(jù)收集。在進行數(shù)據(jù)挖掘之前，需要收集足夠的數(shù)據(jù)，并構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)挖掘模型來篩選和識別關(guān)鍵信息。

第三，規(guī)律識別。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)揭示數(shù)據(jù)中的變化規(guī)律和價值信息，這是提升挖掘效率的關(guān)鍵。

第四，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)。將數(shù)據(jù)挖掘得到的有價值信息進行整理，并按照一定的流程向決策者報告，以提高決策的精確度。

三、油氣藏數(shù)字挖掘技術(shù)的實現(xiàn)過程

（一）建立數(shù)據(jù)倉庫

構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫是開展數(shù)據(jù)挖掘工作的基礎(chǔ)步驟。常用的快速建立數(shù)據(jù)倉庫的方法是原型法，根據(jù)實際應(yīng)用中的反饋，對油氣行業(yè)中決策流程所需的數(shù)據(jù)分析和主題設(shè)定進行優(yōu)化，為決策制定提供了重要的技術(shù)支撐和經(jīng)驗基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)倉庫覆蓋的領(lǐng)域包括油田探索中的井位部署、實時的測井數(shù)據(jù)、產(chǎn)量的統(tǒng)計分析和儲備的管理等[1]。在審視油氣行業(yè)的決策系統(tǒng)之后，對系統(tǒng)數(shù)據(jù)和決策內(nèi)容按邏輯分類，并創(chuàng)建特定的關(guān)系表來表達與決策相關(guān)的信息。在建立數(shù)據(jù)倉庫的過程中，將這些信息轉(zhuǎn)換并加載到數(shù)據(jù)庫中，形成完整的地質(zhì)信息庫。

（二）油氣藏研究工作數(shù)據(jù)抽象和總結(jié)技術(shù)

數(shù)據(jù)總結(jié)的核心是將油氣領(lǐng)域的研究數(shù)據(jù)抽象成模型，并對決策流程進行全面描述。數(shù)據(jù)挖掘通過對個別數(shù)據(jù)進行歸納和抽象，能夠提升到更高級別的概括，從而揭示數(shù)據(jù)的總體特點。數(shù)據(jù)概括往往依賴于成熟的數(shù)學(xué)技術(shù)，例如計算數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計量（總和、方差、最大最小值及平均值等），或利用統(tǒng)計圖表工具（直方圖、餅圖等）進行數(shù)據(jù)的可視化分析。在油氣行業(yè)的數(shù)字化研究中，OLAP技術(shù)被廣泛應(yīng)用于進行地質(zhì)和地理圖以及地震數(shù)據(jù)的多維數(shù)據(jù)查詢，并通過多種統(tǒng)計圖表來揭示數(shù)據(jù)間的關(guān)系，歸納總結(jié)關(guān)鍵的統(tǒng)計信息。

（三）數(shù)據(jù)分類

數(shù)據(jù)挖掘的分類技術(shù)旨在構(gòu)建一個模型，該模型能夠根據(jù)特定的分類準則，將數(shù)據(jù)分配至不同的類別中。這一過程一般包括分析數(shù)據(jù)的多種特性、創(chuàng)建屬性模型來確定分類的標準、應(yīng)用這些模型對數(shù)據(jù)進行處理和分析。最終，模型將預(yù)測新數(shù)據(jù)可能的類別歸屬。在油田開發(fā)中的一個應(yīng)用示例是，根據(jù)產(chǎn)油量將井位分類為高產(chǎn)、中產(chǎn)和低產(chǎn)，分析這些分類的地理位置和地質(zhì)條件等特征，確定關(guān)鍵的分類屬性及其相互作用。基于這些關(guān)鍵屬性，可以對未來的井位進行評估，預(yù)測其可能的分類。

（四）關(guān)聯(lián)分析

關(guān)聯(lián)分析用于識別數(shù)據(jù)庫中不同數(shù)據(jù)項之間的復(fù)雜相互關(guān)系，這些聯(lián)系可能是直接的，也可能隨時間發(fā)展而變化。例如，在油田勘探中，井位的地質(zhì)特征、地震數(shù)據(jù)與產(chǎn)油量之間往往存在明顯的關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)分析的目標是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的關(guān)系網(wǎng)，揭示數(shù)據(jù)項之間的密切聯(lián)系或相互依賴。由于分析前往往難以確定數(shù)據(jù)間是否存在相關(guān)性，因此產(chǎn)生的關(guān)聯(lián)規(guī)則通常會包含一個置信度指標，不僅反映了規(guī)則的可靠性，也說明了規(guī)則的強度，為進一步的數(shù)據(jù)分析和決策提供了重要的參考。

（五）聚類與分析

在油氣數(shù)據(jù)中，當缺乏詳細描述或無法歸入特定分類時，聚類分析成為一種有效的解決方案。此方法通過選定的相似性度量標準，將數(shù)據(jù)分為若干有意義的子集，每個子集內(nèi)的數(shù)據(jù)特征較為一致，而不同子集間的特征則具有明顯差異，便于區(qū)分。Fayyad過程模型如圖1所示，展示了數(shù)據(jù)挖掘中的循環(huán)迭代過程，強調(diào)了從數(shù)據(jù)選擇到模型驗證的各個環(huán)節(jié)。在每次迭代中，根據(jù)油田的盆地、構(gòu)造層次、圈閉、地震區(qū)域和沉積環(huán)境等數(shù)據(jù)分析勘探井位的位置，如若某階段的結(jié)果與預(yù)期不符，則需回到前一階段重新處理。

四、數(shù)字挖掘技術(shù)在數(shù)字化油氣藏中的應(yīng)用

在數(shù)字化油氣行業(yè)中，數(shù)據(jù)挖掘主要針對巖石物理數(shù)據(jù)、測井數(shù)據(jù)、地震數(shù)據(jù)及地質(zhì)數(shù)據(jù)等進行處理，以清晰展示儲層的油氣特性[2]。整體流程如圖1所示，圖中勘探數(shù)據(jù)挖掘的步驟清晰地反映了如何通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來解析儲層特性。

（一）巖石物理數(shù)據(jù)的挖掘

通常巖石物理數(shù)據(jù)通過實驗獲取，這類數(shù)據(jù)直觀且準確，是勘探的基礎(chǔ)資料。在利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時，務(wù)必確保巖石物理數(shù)據(jù)的真實性和可靠性，以支持油氣勘探的數(shù)據(jù)需求。雖然巖石物理數(shù)據(jù)主要作為輔助資料間接使用，但在數(shù)據(jù)挖掘過程中，應(yīng)全面挖掘其潛在價值，提高數(shù)據(jù)的實際應(yīng)用效果，確保數(shù)據(jù)與油氣水層等其他關(guān)鍵數(shù)據(jù)有效結(jié)合，以提升其在油氣勘探中的應(yīng)用價值，具體包括如下幾點。

第一，通過建立數(shù)據(jù)模型，探究不同巖石物理數(shù)據(jù)間的相關(guān)性，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來檢驗分析的精確性，從而深入了解這些數(shù)據(jù)之間的相互作用。這種方法不僅提高了對巖石物理數(shù)據(jù)相互作用的了解，還為勘探活動帶來了更精確的數(shù)據(jù)支持。

第二，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析巖石物理數(shù)據(jù)，并預(yù)測儲層特性，通過整合各類巖石數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對油氣水層的精確區(qū)分。這種方式大幅提高了巖石物理數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值，并在石油勘探中發(fā)揮了重要作用。在開展巖石物理數(shù)據(jù)分析時，需要重視數(shù)據(jù)的全面利用，從多方位和多層面確保數(shù)據(jù)細節(jié)的完整應(yīng)用，不僅提高了數(shù)據(jù)的適用性，也確保了數(shù)據(jù)在油氣勘探?jīng)Q策中的最大化效用，從而提供更全面深入的決策支持。

（二）測井數(shù)據(jù)的挖掘

在石油勘探領(lǐng)域，測井數(shù)據(jù)的重要性不言而喻，它包括從測井曲線到巖心標定以及儲層物性參數(shù)等多種關(guān)鍵信息。傳統(tǒng)勘探中，不同分析師的專業(yè)能力不一，導(dǎo)致結(jié)果的主觀性和偏差。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運用通過計算機的高效算力及先進算法，在短時間內(nèi)高效處理和分析大量測井數(shù)據(jù)，自動化識別關(guān)鍵儲層特征，提升分析精度和效率。例如，聚類分析幫助識別具有相似特征的儲層，而決策樹與隨機森林等機器學(xué)習(xí)技術(shù)基于歷史數(shù)據(jù)進行預(yù)測分析，有效減少人為錯誤和時間成本，尤其在確定儲層界限值時顯示出巨大潛力[3]。

儲層下限的定義是在一定條件下，一個儲層被認為是有效的最低標準。這一標準在判定是否對某區(qū)域進行深入勘探方面起著至關(guān)重要的作用。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，勘探人員能夠?qū)Ω鞣N儲層數(shù)據(jù)進行分析，進而構(gòu)建數(shù)學(xué)模型預(yù)測儲層特性，并據(jù)此確定合適的儲層下限值。這種策略不僅提升了分析的精確度和統(tǒng)一性，還能迅速適應(yīng)新數(shù)據(jù)的更新，從而使勘探工作人員能夠及時作出策略調(diào)整。以某開發(fā)區(qū)域A井為例，相關(guān)數(shù)據(jù)圖表如下：SP（自然電位），單位為毫伏；GR（自然伽馬），單位為API；CAL（井徑），單位為厘米；AC（縱波時差），單位為微秒/米；LLD（深側(cè)向電阻率），單位為歐姆·平方米；LLS（淺側(cè)向電阻率），單位為歐姆·米；MSFL（微球電阻率），單位為歐姆·米；ILD（深感應(yīng)電阻率），單位為歐姆·米；ILM（中感應(yīng)電阻率），單位為歐姆·米；DZYC（低阻油層識別參數(shù)），數(shù)值為1表示低阻油層。對于深度1299米至1300米段，DZYC參數(shù)預(yù)測為低阻油層，且通過射孔試油的實際驗證，發(fā)現(xiàn)其結(jié)論與解釋相符，表明在有充分數(shù)據(jù)支持的情況下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠有效地辨識儲層中的流體。

（三）地震數(shù)據(jù)的挖掘

地震數(shù)據(jù)作為石油勘探領(lǐng)域中不可或缺的基礎(chǔ)性資料，其重要性在油氣勘探過程中無可替代。這些數(shù)據(jù)承載著豐富的地質(zhì)信息，是勘探團隊深入探索地下油氣資源的重要指引。然而，受限于分辨率的制約，地震數(shù)據(jù)在呈現(xiàn)視覺信息時往往顯得不夠清晰，在一定程度上影響了儲層預(yù)測的準確性，使得預(yù)測結(jié)果帶有一定的模糊性。地震數(shù)據(jù)能夠揭示不同油井之間的內(nèi)在聯(lián)系，并詳盡地描繪出油氣的含量特征，為勘探團隊提供了寶貴的參考依據(jù)。為了更深入地挖掘地震數(shù)據(jù)的潛力，勘探人員借助多種數(shù)據(jù)挖掘算法，并結(jié)合時間屬性進行綜合分析。在這一過程中，勘探人員能夠從地震數(shù)據(jù)中捕捉到四維特征，進而洞悉地下介質(zhì)中地震波的傳播規(guī)律與特性，對于精確評估地下油氣資源的分布狀況具有重要意義。地震記錄儀的引入更是為地震數(shù)據(jù)的采集工作帶來了革命性的變化，它能夠精準地捕獲包括頻率和相位在內(nèi)的地震數(shù)據(jù)信息，為后續(xù)的分析工作提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。通過這些數(shù)據(jù)的處理與分析，勘探人員得以更加全面地了解地下油氣資源的分布情況，為石油勘探的順利進行提供了有力保障[4]。盡管地震數(shù)據(jù)量龐大并混雜著眾多干擾與噪聲，以下步驟是處理和分析這些信息的關(guān)鍵。

1.數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理

在收集到地震數(shù)據(jù)后，首要任務(wù)便是對其進行細致的清洗與預(yù)處理工作。這一步驟旨在剔除數(shù)據(jù)中的干擾項與噪聲，確保數(shù)據(jù)的純凈度與精確度，為后續(xù)的分析奠定堅實的基礎(chǔ)。

2.特征提取

在處理后的地震數(shù)據(jù)中，需要精心提取地震波的相位、振幅以及頻率等核心特征。這些特征如同數(shù)據(jù)的靈魂，蘊含著豐富的地質(zhì)信息，為后續(xù)的數(shù)據(jù)建模提供了寶貴的素材。

3.數(shù)據(jù)建模

從數(shù)據(jù)中精心提取的特征被逐一輸入到機器學(xué)習(xí)模型中，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或決策樹等，這些模型如同智慧的引擎，能夠基于特征數(shù)據(jù)構(gòu)建出精準的數(shù)據(jù)模型。

4.模型訓(xùn)練與優(yōu)化

在模型建立之后，通過不斷地訓(xùn)練與優(yōu)化，提升模型的預(yù)測能力，使其能夠更準確地預(yù)測地下油氣資源的位置。這一步驟如同對模型進行精雕細琢，使其更加完善與精準。

5.預(yù)測與評估

使用經(jīng)過訓(xùn)練的模型對地下油氣資源的位置進行預(yù)測，并對模型的準確性進行全面評估，為勘探活動提供科學(xué)的決策依據(jù)。

（四）地質(zhì)數(shù)據(jù)的挖掘

地質(zhì)信息可通過多種形式展現(xiàn)，如文本和圖表。這些信息內(nèi)含豐富的地下資料，對于油氣資源的評估具有至關(guān)重要的作用。然而，地質(zhì)信息的搜集及分析任務(wù)極為復(fù)雜且細致，必須保障信息的精準與完整。采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，顯著增強了地質(zhì)信息采集與分析的效率。數(shù)據(jù)挖掘不僅提升了地質(zhì)信息搜集的精確度，而且通過自動化工具減少了人為差錯，確保了數(shù)據(jù)品質(zhì)的高標準[5]。此外，數(shù)據(jù)挖掘能從龐大的地質(zhì)數(shù)據(jù)中提煉出關(guān)鍵信息，對解析地層結(jié)構(gòu)及油氣分布極為關(guān)鍵。在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的輔助下，地質(zhì)信息可以和其他數(shù)據(jù)，如地震、測井數(shù)據(jù)，相互印證。這種數(shù)據(jù)的整合為描述地下地質(zhì)狀況提供了更全面的視角，增強了信息描述的深度。對地質(zhì)與地震數(shù)據(jù)進行對照，可更精確地確定油氣藏的具體位置與特征。相關(guān)數(shù)據(jù)的綜合反映如圖2所示。

地質(zhì)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘分析包括多個步驟。數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理是首要步驟，關(guān)鍵在于消除噪聲和異常值，確保數(shù)據(jù)品質(zhì)。其次是特征提取，從數(shù)據(jù)中識別出關(guān)鍵特征，為深入分析奠定基礎(chǔ)。接著進行數(shù)據(jù)模型的建立，通過合適的模型來揭示地質(zhì)數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系。模型的訓(xùn)練與優(yōu)化是確保預(yù)測精確度的重要環(huán)節(jié)，需不斷調(diào)整模型參數(shù)以適應(yīng)數(shù)據(jù)特性。最終的預(yù)測與評估步驟通過模型來預(yù)測地質(zhì)狀況，并驗證預(yù)測的準確性。全面的地質(zhì)數(shù)據(jù)分析讓地下的地質(zhì)狀況得以更清晰地展示，對勘探公司而言，意味著能更精準地確定地下油氣資源的位置，從而提升勘探成功率。

五、結(jié)語

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在地質(zhì)分析及環(huán)境影響評價中表現(xiàn)出極大的效能，顯著提升了決策的效率，優(yōu)化了生產(chǎn)流程管理，促進了信息的共享與團隊合作。這些技術(shù)通過自動化處理與智能化分析，不僅提高了油氣開采的精準度，還有效降低了運營成本，并提升了對復(fù)雜油氣系統(tǒng)的控制與管理。展望未來，隨著技術(shù)持續(xù)進步與創(chuàng)新，數(shù)據(jù)挖掘在油氣行業(yè)的應(yīng)用預(yù)計將更加廣泛，尤其是大數(shù)據(jù)、人工智能與機器學(xué)習(xí)技術(shù)的深度整合，將深刻革新油氣藏研究，推動整個行業(yè)向更高效、更環(huán)保的目標邁進。

參考文獻

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基金項目：中國石油西南油氣田公司科研項目“高溫高壓含硫井完整性智能評價與趨勢預(yù)測技術(shù)研究”（項目編號：2024D109-01-01）

作者單位：中國石油西南油氣田公司工程技術(shù)研究院

責(zé)任編輯：張津平 尚丹