油田信息化建设中大数据技术的应用

油田信息化建设中大数据技术的应用

李小娜

庆新油田开发有限责任公司数据管理中心  151413

摘要：现阶段，我国各行各业均已开展信息化建设工作，导致数据产量始终呈上升趋势。在大数据时代环境下，大数据技术在信息化建设工作中扮演十分重要的角色。这就要求相关人员在信息化建设期间应科学运用大数据技术，积极建设大数据信息平台，以便顺利开展生产、管理等工作。基于此，本文着重探讨油田企业在信息化建设期间大数据技术的应用策略，以期为日后的研究提供参考和借鉴。

关键词：油田企业；信息化建设；大数据技术；应用策略

前言：近些年，我国石油产业正走数字化和智能化道路。主要利用物联网系统开展相关监管工作。其显著优势在于能够在数百英里外获得现场生产运营数据，从而实现集中管理和预警。此外，由于总油田作业区的生产开发管线达数百公里，拥有数万套石油生产设备。因此，想要真正提高我国油田企业的生产效率，务必不断加大信息化建设力度，科学应用大数据技术，从而便于有效管理和运用数据。

一、简要概述大数据技术

大数据技术旨在搜集和分析海量资料。大数据技术的运用主要是针对与传统随意数据分析法来说的。大数据技术主要综合分析与处理全部数据，并大力支持具体的目标与任务。与传统随机分析相比较来说，大数据技术具有很强的实际意义。特备是在战略决策层面，其积极贡献深受社会公众的重视和关注。

大数据技术应用的主要特征如下：第一，量大。这是大数据技术运用的本质特征之一。也正因为大数据技术具备诸多收集与处理数据的特征，才会取得理想的使用效果，这同样适用于使用大数据技术的诸多行业。第二，速度快。针对大数据技术的应用而言，其处理速率快、效率高。尽管处理数据量特别大，但由于相应的技术手段较为先进，使其处理效率速度也较快。第三，种类多。大数据技术的应用不但表现在数据量上，也体现在具体数据种类上。

二、在油田行业中应用大数据技术的有利价值

目前，我国许多油田企业在日常工作中广泛应用大数据技术，改变了传统的工作方式，提高了我国油田企业的发展水平。传统的劳动力开采费时费力，因此在开采环节中容易出现一系列问题。此外，也未能通过采用传统方法快速找出问题的原因，这就在一定程度上使企业产生巨大的经济损失。随着大数据技术应用的不断深入，越来越多的企业在运行中都会有些使用大数据技术。目前，基于这一技术正在建设信息化油田。并采用大数据技术进行有效分析，使开采过程更加精确与安全，从而有效防止出现众多不必要的麻烦，最大程度地降低对环境污染和破坏。在实际的交易环节中，有效分析数据可以确保企业在市场拓展过程中获取最大的利润并节省成本。现阶段，我国大多数石油企业对大数据应用的力度明显不够。由于大数据应用不足，导致企业技术无法达到各项要求，致使在企业经营环节中经常暴露出问题。而信息化油田能够综合不同种类的数据信息，全方位分析各类油田信息，既能及时发现油田间的区别，又能够快速发现其中的不足之处，从而为企业开展相关工作创造诸多便利条件。在分析结果后，数据还能够长期储存在系统内，不必担心占有大量系统空间。同时也便于企业随时查询数据信息，读取信息也更加方便。仅需遵照相关流程步骤，就可以迅速获得想要的信息，促进相关工作流程更为简约。

三、我国油田信息化建设现状

1980年，我国油田开始信息化建设。随着时代的发展及技术的提高，信息化建设项目得到了广泛的普及，这有利于推动信息化系统在我国油田管理、监督等各个领域的应用。信息化工程建成后，我国油田企业将获得更广阔的发展空间，不断提高整体竞争力。随着信息化建设的不断推进，智能化和自动化程度不断提高。一方面，有利于提高生产运行的整体效率，逐步推广远程实时监控、无人化监管等工作，从而为分析工况及稳定运行提供更多信息依据。此外也能够实时分析热处理炉的状态参数，有效运用相关数据信息创建热处理炉分离设备的排污数字模型，以便及时开展排污工作，提高品质。另一方面，有利于顺利实现云端业务的智能化，积极构建生产移动指挥等信息系统，从而为企业的经营管理工作提供更好的技术服务保障。终端安全管理系统的构建可结合实际运营风险，采用不同级别的管理方式。此外，还具备信息访问、承包商管理、风险性检查等服务。伴随着信息化建设的持续发展，使信息生产量越来越大，并且大数据的特点也日益凸显。因此，想要不断提高信息化建设水准，就需要充分应用大数据技术，全方位显现大数据技术在信息化建设过程中的重要意义，以便为日常管理工作带来更多依据。

四、大数据技术在我国油田企业中的应用策略

（一）标准体系建设

我国大庆油田率先实现了基本数字化，由此促进我国其他油田的数字化和信息化建设。但在实际建设项目中，油田标准化管理体系也需要不断完善。因此，在实际施工期间，有关部门应制定高效的项目管理规程。其中主要包括软件开发、安全系统维护、管理系统、平台开发等。在油田信息化建设中，应在实际需求的基础上设计相关内容。主要包含信息归类、系统规范、信息编码等。如下表所示。

在实际建设环节中有效应用云计算技术能够在一定程度上降低标准化管理体系难度，为项目风险管理和网络信息安全提供良好的服务保障。因此，在油田建设过程中可以优先采用物联网数据表管理系统，物联网数据可以与生产移动终端的A2和APP无缝对接，提高数据APP的整体应用效率。此外，还可以通过移动App系统查看所有数据调查信息、工况反馈、警示信息等。具有强大的信息推送功能，有助于工作区的数字化生产管理。同时，能够一键生成Excel报表，且后台算法库还可以快速测算，提高查询、数据分析的效率。标准化体系的健全应集中表现在信息指标体系、代码信息分类编码、开发信息系统等多个方面。其中，开发信息系统软件是最重要。应严格遵循相关统一标准，合理设计字段、程序以及文档明文规则等技术标准。另外，也应有效使用规范模块划分、数据验证等环节具体的流程及方式，促进系统整体规范性和统一性，从而为有效传输数据信息和共享数据信息打下坚实基础。

（二）并行处理相关信息

一般来说，并行程序计算模型模式的特征比较复杂，包含任务分配、储存及管理方式等不同环节。因此，想要确保真正提高总体处理效果，为了加快数据处理，促进核心技术的合理标准化。就分析和计算方法而言，可以采用Hadoop等技术软件。尤其是在云计算技术得到广泛应用的情况下，不断扩展大数据技术的应用。首先，估计和并行计算能力有助于提高信息化建设的效率，加快系数的确定。第二，不断提高数据处理和并行计算能力，有效利用大数据技术。比如，利用锅炉工况即时参数分析系统，不但能够准时排出污染，还会在一定程度上优化缆线路的走线方式，这会大大降低出现高热烤而导致的线路损坏、模块异常等情况的可能性，确保锅炉安全运行。而在生产稠油环节中，可利用在线水量平衡监测系统，对水量和用水量数据进行综合分析，促进所有数据的并行处理，从而为生产提供可靠的参考。

结论：总的来说，在油田信息化建设环节中，为顺利取得理想信息化效果，不断扩展油田的发展前景，就必须有效运用大数据技术。因此，可积极建立并不断完善相应标准化体系，统筹规划系统、技术、软件。为充分发挥出大数据的功效，必须不断提高并行处理数据的能力。同时，为保证数据的安全性，需进行相应的安全整合。

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作者简介：李小娜，性别：女，民族：汉，籍贯：安徽省太和县，出生年月：198908，

文化程度：本科，现有职称：助理工程师，研究方向：数据管理、数据治理.