数据挖掘技术在油田信息化建设中的应用

数据挖掘技术在油田信息化建设中的应用

伏坤

中国石油大港油田信息中心 天津市 300280

摘要：随着信息化时代的到来，数据信息量也飞速增长，怎样从繁杂的数据信息中提取出需要的有效信息，是现代化企业亟待解决的问题，数据挖掘技术的出现，解决了企业如何有效获取信息的问题。将数据挖掘技术应用于油田信息化建设，能有效推动油田企业的科学发展和可持续发展，因此研究数据挖掘技术对油田企业的发展十分必要。

本文对数据挖掘技术在油田信息化建设中的应用进行阐述。

关键词：数据挖掘技术；油田信息化；应用

1、石油企业发展中应用数据挖掘技术的原则

第一，清楚数据挖掘在油田企业发展中的应用流程，即确定目标、准备数据、发现模式、知识表示等，其中，“发现模式”隶属于数据挖掘的范畴，需要石油企业借助具体算法对历史数据进行分析。第二，对该技术可视化操作进行分析，看其是否能够使数据实现可视化，并实现挖掘模型的可视化，使挖掘过程实现可视化。对于油田企业来说，必须主动分析可视化数据的分析技术，让用户能够清楚地剖析数据。比如，石油企业也可以从数据库中提出多维数据，改变为多种图形，展现数据的实际状况，揭示数据的内在本质与潜在规律。第三，加大挖掘油田企业客户综合信息的力度。客户的实际情况存在差异的，比较复杂，需要制定油田客户的信息表格，对客户的实际情况进行分析。所以，油田企业可以通过应用数据挖掘技术，站在不同层面上观察数据，进而深入挖掘综合信息。例如，油田企业可以综合分析客户的时间、身份、费用等，了解油田企业的发展情况。主要包括客户的时间维度，对客户所需石油量的集中趋势以及分布规律进行分析；还可以将部门作为维度，分析数据，为企业发展过程中的重大决策提供有利数据。如此一来，不仅能够提高企业发展的透明度，还能提高油田企业客户的满意度，为石油企业的发展提供基础保障，进而推动我国信息化建设的进程，促进经济快速发展。

2、将数据挖掘技术应用于信息研判过程中

    2.1评估地下不稳定因素

在油气的开发生产中，需要在较深的地下开展工作，地下工作充满了不确定因素，对油气开采带来很大难度，因此对地下不稳定因素的评估显得十分关键。对于地下存在的不稳定因素进行精准评估是进行油气开发生产前的必要工作，油气开发生产安全是保证油气开发生产的顺利进行的首要条件，因此，评估地下不稳定因素对油田开发生产有着重大意义。首先，收集地下不稳定因素存在原因和存在问题，进行油气开发的有利条件、不利条件等信息；其次，把地质情况方面的相关理论结合数据挖掘技术，进一步分析地下不稳定因素，从而对地下不稳定因素可以采取的生产措施和防范措施得出结论；最后，在科学的信息数据和适宜防护措施的指示下，安全顺利的进行油气开发生产。

    2.2处理、研判地质信息

在油田企业开发生产中，地质信息由于其特有的高复杂性，因此处于油气开发生产的关键地位。在油气的开发中，对地质信息进行准确判读十分重要。借助数据挖掘技术对地质信息作出进一步处理和研究判断，能够从众多地质信息中提取出自身需要且有价值的数据信息，有助于石油企业工作人员快速准确获取有效信息，还可以为地质信息的研判提供科学指导。比如，在油田开发过程中，工作人员利用数据挖掘技术，遵循由易到难、由低到高的原则，更高层次的分析收集到的数据信息，以此得到更多自身需要且有价值的地质信息。

3、将数据挖掘技术应用于油田信息挖掘中

    3.1数据准备阶段

在油田的信息化建设中应用数据挖掘技术，对油田工作中存在的问题进行分析，能够及时发现油田生产过程中存在的问题和异常情况。在油田的生产作业中，结合实际情况，对油田生产作业方案进行优化整合，有效解决油田生产中遇到的问题，保证油田生产的顺利运行，有效提高油田生产的安全性和经济效益。应用回归分析法、时间序列分析法等方式分析数据之间存在的联系，深入挖掘数据信息，为油田生产工作提供科学指导。通过信息化建设，积累油田生产中的各种数据信息，从中对油田生产发展的客观规律进行探索，可以预测出油田未来的生产情况，有利于优化油田产业结构，推动油田企业的发展。

    3.2数据构建阶段

在数据库创建完成后，利用收集到的数据信息创建与其相对应的数据模型，对数据进行进一步的分析。在模型检验工作中主要应用校验数据，在求解模型参数中主要应用训练数据。在创建完成的数据模型中，模型检验阶段根本任务就是将检验数据代入数据模型中，仔细观察检验数据对模型的影响，力求用真实的数据信息创建出详细确切的数据模型。

    3.3数据分析阶段

在数据采集的过程中可能会存在出现误差的情况，因此对网络训练的准确性会产生一定的负面影响，阻碍网络训练的识别能力。在数据收集过程中，要筛查与之相匹配的训练样本，借助专家经验以及产业需求进行数据挖掘，最后将正确的数据模型呈现给工作人员。

4、将数据挖掘技术应用于对油田的预测中

    4.1对油田产量进行预测

在油田的生产中，可以利用数据挖掘技术对油田产量进行预测。传统的预测方法受条件限制，因此精准性不高。利用数据挖掘技术可以分析出影响产量的因素，对影响产量因素的关联度进行排序，去掉关联度小的因素，从而得出影响最大的产量因素，对数据进行综合分析，最后建立出可以预测油田产量的模型。应用数据挖掘技术在油田生产的预测中，提高了油田产量预测的精准性，符合可持续发展理念，提高了油田的经济效益。

    4.2对机械故障进行预测

在油田生产中，出现机械故障在所难免，而通过数据挖掘技术，可以预测出机械故障，降低油田的开采成本，提高安全性。通过关联规则算法得出基础数据以及权重系数，构建出预测油田机械故障的模型，对油田机械发生故障的部位和时间进行预测，能够保障油田生产的安全性和经济效益，提高油田的生产效率，极大的减少了因机械故障带来的损失。

    4.3对油井结蜡进行预测

在原油开采中，假如原油中含有石蜡，那么在开采时，如果温度和压力发生变化，油井中就会出现结蜡的现象，对原油开采造成阻碍，还会影响采油设备的运作，因此油井出现结蜡的问题亟待解决。现阶段石油开采中，一般采用化学防蜡的方法，通过在油井中添加化学防蜡剂，以此防止油井中出现结蜡，但针对防蜡剂投入的时候目前还无法精准确定，利用数据挖掘技术可以很好地解决这一难题。利用数据挖掘技术分析出影响油井结蜡的因素，层层筛选确定出关键因素，最终建立油井结蜡预测的模型，通过模型可以确定防蜡剂的投入时间，从而有效防止油井结蜡，保障原油开采能够安全顺利进行。

结语：综上所述，数据挖掘技术的出现，适应了当今时代的发展需求，符合油田企业的科学发展和可持续发展，具有广阔的应用前景。可以预示在不久后，数据挖掘技术将会运用在生产生活的各个领域。在石油企业中运用数据挖掘技术，有助于工作人员对地下因素做出精准评估、研究判读地质信息，极大的推动了油田企业的信息化建设，提高油田企业的生产效益和经济效益。

结语：总而言之，数据挖掘技术除了是信息数据技术自身的发展改变之外，同时符合时代发展需求。现阶段，在诸多领域中均能看到数据挖掘技术的身影，由此表明，今后，各个领域会加强对数据挖掘技术的运用。石油企业增强对数据挖掘技术的运用，能够协助石油企业对有效信息予以全面的掌握，推动信息化建设效果的提高，从而以坚实的基础助推我国经济良好发展。

参考文献：

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