中國石油西南油氣田公司重慶氣礦

0 引言

在油氣田開發(fā)中，一些油田企業(yè)逐步通過引入大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)來加快智慧油氣田的建設(shè)[1-4]。中國石油西南油氣田公司重慶氣礦（以下簡稱重慶氣礦）擔(dān)負(fù)著為川東氣田天然氣勘探、開發(fā)與銷售提供要素保障，為川渝地區(qū)38 個區(qū)市、百余家企業(yè)、2 000 余萬居民提供燃?xì)獗Ｕ系闹厝?。目前，中國石油西南油氣田公司（以下簡稱西南油氣田）生產(chǎn)信息化系統(tǒng)已建設(shè)完成，重慶氣礦通過構(gòu)建生產(chǎn)信息化、SCADA、物聯(lián)網(wǎng)等信息系統(tǒng)，基本實(shí)現(xiàn)了天然氣生產(chǎn)數(shù)據(jù)的實(shí)時采集和遠(yuǎn)程傳輸，不僅為天然氣場站、作業(yè)區(qū)調(diào)控中心、氣礦調(diào)度中心提供整個天然氣生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)監(jiān)測與控制，同時還上傳至西南油氣田辦公網(wǎng)生產(chǎn)數(shù)據(jù)平臺，為生產(chǎn)運(yùn)行管理、研究決策等平臺提供支撐。但是，以往由于數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，產(chǎn)生了諸多問題：①手工平臺實(shí)時數(shù)據(jù)派生功能不足，導(dǎo)致數(shù)據(jù)管理人工干預(yù)多；②實(shí)時數(shù)據(jù)核準(zhǔn)缺乏有效工具支撐，導(dǎo)致人工核查費(fèi)時費(fèi)力；③數(shù)據(jù)源未完全整合導(dǎo)致數(shù)據(jù)多系統(tǒng)多頭錄入，生產(chǎn)類報(bào)表不能全部自動生成，數(shù)據(jù)深化應(yīng)用與輔助決策功能欠缺等，不能滿足氣礦生產(chǎn)管理的需要。為此，重慶氣礦基于“源頭采集、智能核準(zhǔn)、全面共享”的原則，自主創(chuàng)新開發(fā)了生產(chǎn)數(shù)據(jù)集成整合與智能分析系統(tǒng)。

1 生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀分析

1.1 數(shù)據(jù)采集與傳輸現(xiàn)狀

重慶氣礦按照西南油氣田SCADA 系統(tǒng)建設(shè)總體技術(shù)方案要求，經(jīng)過多輪信息化建設(shè)，到2019 年底已建成各類信息化生產(chǎn)場站470 余座，信息化覆蓋率達(dá)95%左右，建成了無人值守站（RTU 系統(tǒng)）—中心站或直管站（SCS 站控系統(tǒng)）—作業(yè)區(qū)（RCC 區(qū)域控制中心）—?dú)獾V（DCC 氣礦調(diào)度中心）4 級生產(chǎn)管控模式的數(shù)字化平臺[5]，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)數(shù)據(jù)自動采集、遠(yuǎn)程集中監(jiān)控、關(guān)鍵閥門遠(yuǎn)程控制、遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控等應(yīng)用，數(shù)據(jù)采集與傳輸流程，如圖1 所示。

圖1 重慶氣礦生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集與傳輸流程圖

生產(chǎn)實(shí)時數(shù)據(jù)經(jīng)現(xiàn)場儀表自動采集，逐級上傳并且匯集至西南油氣田生產(chǎn)數(shù)據(jù)平臺。截至2019 年底，重慶氣礦上傳至該平臺PI 數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)點(diǎn)超過30 000 點(diǎn)，其中模擬量為17 100 余點(diǎn)。

1.2 生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀

1.2.1 生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理現(xiàn)狀

重慶氣礦的生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理主要有兩種方式：①通過SCS 站控系統(tǒng)上位機(jī)設(shè)置報(bào)警參數(shù)進(jìn)行告警提示，井站員工分析報(bào)警原因并處理，或上報(bào)作業(yè)區(qū)處理；②通過生產(chǎn)數(shù)據(jù)平臺子系統(tǒng)——手工平臺，匯集自動采集的數(shù)據(jù)、人工補(bǔ)錄的數(shù)據(jù)，通過井站員工將上述數(shù)據(jù)與站控系統(tǒng)中數(shù)據(jù)進(jìn)行比對，并進(jìn)行異常數(shù)據(jù)干預(yù)，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。統(tǒng)計(jì)表明，手工平臺匯集的生產(chǎn)數(shù)據(jù)中實(shí)時數(shù)據(jù)對報(bào)表的支撐率不足40%，分析其原因主要包括以下兩個方面。

1）手工平臺實(shí)時數(shù)據(jù)派生功能不足，導(dǎo)致數(shù)據(jù)管理人工干預(yù)多。由重慶氣礦采集、上傳至生產(chǎn)數(shù)據(jù)平臺的實(shí)時數(shù)據(jù)，除日產(chǎn)氣量外以瞬時值居多，而生產(chǎn)類系統(tǒng)報(bào)表要求壓力、溫度等數(shù)據(jù)均是日平均值、每日最高/最低值、關(guān)井期間最高值等，現(xiàn)有的實(shí)時數(shù)據(jù)不能直接就作為報(bào)表數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)“派生”計(jì)算來獲取。另外，針對開發(fā)后期場站工藝優(yōu)化后產(chǎn)生的合并計(jì)量、合并輸壓、輪換計(jì)量以及大型集輸氣場站流程倒換需要實(shí)時調(diào)整管線流量數(shù)據(jù)等情況，需要進(jìn)行的數(shù)據(jù)“派生”計(jì)算則更加復(fù)雜。因此，井站員工必須對手工平臺匯集的部分實(shí)時數(shù)據(jù)進(jìn)行人工干預(yù)。

2）實(shí)時數(shù)據(jù)核準(zhǔn)缺乏有效工具支撐，人工核查費(fèi)時費(fèi)力。生產(chǎn)數(shù)據(jù)由現(xiàn)場儀表自動采集并且匯集至生產(chǎn)數(shù)據(jù)平臺需經(jīng)過RTU 系統(tǒng)、SCS 站控系統(tǒng)、RCC 區(qū)域控制中心、DCC 氣礦調(diào)度中心、OPC（實(shí)時數(shù)據(jù)服務(wù)器）等多個環(huán)節(jié)，其中任何一個環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題都會導(dǎo)致數(shù)據(jù)異常。如SCS 站控系統(tǒng)各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)點(diǎn)位編碼不一致，將導(dǎo)致長期報(bào)錯或不刷新；時鐘不同步將導(dǎo)致SCADA 系統(tǒng)和實(shí)時數(shù)據(jù)庫點(diǎn)位不同步；手工平臺缺乏可視化配置界面，將導(dǎo)致點(diǎn)位映射錯誤；通信或現(xiàn)場信息化設(shè)備故障處理不及時等。井站員工作為生產(chǎn)數(shù)據(jù)源頭的質(zhì)量管控前端，僅憑借與前一天數(shù)據(jù)進(jìn)行人工比對、通過經(jīng)驗(yàn)判斷等方式來進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量審查，缺乏有效的工具軟件對實(shí)時數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化管理和有效監(jiān)督，加上還未建立起完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量管控與考核體系，導(dǎo)致人工核查費(fèi)時費(fèi)力，數(shù)據(jù)質(zhì)量也不能得到保障。比如在2020年2 月1 日，重慶氣礦9 個作業(yè)區(qū)（運(yùn)銷部）在手工平臺共填報(bào)日數(shù)據(jù)6 165 個，其中自動生成的數(shù)據(jù)2 090 個，僅占33.9%；手工干預(yù)數(shù)據(jù)點(diǎn)達(dá)4 075 個，其中910 個數(shù)據(jù)點(diǎn)實(shí)時數(shù)據(jù)與手工填報(bào)數(shù)據(jù)誤差大于10%，占比超過1/5。

1.2.2 生產(chǎn)數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀

生產(chǎn)實(shí)時數(shù)據(jù)匯集至生產(chǎn)數(shù)據(jù)平臺，然后通過單向隔離網(wǎng)閘鏡像傳輸至辦公網(wǎng)，利用手工平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量管控，然后通過數(shù)據(jù)接口對生產(chǎn)運(yùn)行管理平臺、油氣水井生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)（簡稱A2 系統(tǒng)）、采油氣與地面工程運(yùn)行管理系統(tǒng)（簡稱A5 系統(tǒng)）等提供數(shù)據(jù)支撐與可視化展示。其中，A2 系統(tǒng)大部分?jǐn)?shù)據(jù)通過手工平臺自動推送，其中關(guān)井、加藥等數(shù)據(jù)仍需人工錄入；A5 系統(tǒng)中動態(tài)數(shù)據(jù)，除A2 系統(tǒng)為其推送生產(chǎn)井基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和生產(chǎn)日數(shù)據(jù)外，其他動態(tài)數(shù)據(jù)也是人工錄入。目前，生產(chǎn)數(shù)據(jù)應(yīng)用存在著以下兩個突出問題。

1）數(shù)據(jù)源未整合、共享服務(wù)差，導(dǎo)致多系統(tǒng)錄入與報(bào)表不能自動生成。目前，重慶氣礦井站員工需要完成A2 系統(tǒng)、A5 系統(tǒng)、生產(chǎn)運(yùn)行管理平臺、作業(yè)區(qū)數(shù)字化管理平臺、井站數(shù)字化管理信息系統(tǒng)5個系統(tǒng)/平臺的數(shù)據(jù)錄入。由于建設(shè)時期不同，對各個系統(tǒng)/平臺的需求不一致，使得各個系統(tǒng)/平臺按照相應(yīng)專業(yè)要求獨(dú)立建成，相關(guān)數(shù)據(jù)資源也未集成整合，形成了多個分散、獨(dú)立的“信息孤島”。雖然能夠滿足相應(yīng)業(yè)務(wù)部門對信息化應(yīng)用的基本需要，但不利于業(yè)務(wù)與信息的深度融合，同時，由于需要員工多系統(tǒng)錄入數(shù)據(jù)，而且由于部分生產(chǎn)類報(bào)表不能夠自動生成，還需要進(jìn)行人工錄入，導(dǎo)致員工工作量大。據(jù)統(tǒng)計(jì)，井站員工每日錄入并核對各類生產(chǎn)數(shù)據(jù)需要耗時2～4 h，極大增加了員工工作量，增加了站場管理成本，降低了運(yùn)行效率和質(zhì)量。

2）數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用不充分，輔助生產(chǎn)決策功能欠缺。目前，生產(chǎn)數(shù)據(jù)的應(yīng)用仍停留在生成報(bào)表及簡單的統(tǒng)計(jì)分析方面，缺少利用大數(shù)據(jù)、人工智能算法等技術(shù)對生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘應(yīng)用，生產(chǎn)決策仍然依靠傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)，對業(yè)務(wù)管理的支撐嚴(yán)重不足。

2 生產(chǎn)數(shù)據(jù)治理技術(shù)與應(yīng)用

數(shù)據(jù)綜合治理是提升數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理與應(yīng)用水平的關(guān)鍵舉措，是進(jìn)一步梳理業(yè)務(wù)流程及其數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、加強(qiáng)跨業(yè)務(wù)部門的協(xié)同、提升信息系統(tǒng)應(yīng)用收益的過程，是幫助企業(yè)強(qiáng)化標(biāo)準(zhǔn)、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、控制成本的重要工作內(nèi)容[6-8]。針對生產(chǎn)數(shù)據(jù)“管”“用”過程中存在的突出問題，以建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化為前提，著力健全數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)流程，構(gòu)建數(shù)據(jù)應(yīng)用模型，通過規(guī)范基礎(chǔ)數(shù)據(jù)配置、數(shù)據(jù)質(zhì)量核查、數(shù)據(jù)共享服務(wù)三大業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)管理流程，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)模板化、配置可視化、核準(zhǔn)智能化、服務(wù)共享化，以及數(shù)據(jù)審核流程化、報(bào)表生成自動化、異常提醒智能化，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用的全面提升。從梳理井站、作業(yè)區(qū)、氣礦生產(chǎn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求入手，通過技術(shù)攻關(guān)，自主創(chuàng)新開發(fā)了生產(chǎn)數(shù)據(jù)集成整合與智能分析系統(tǒng)。

2.1 利用數(shù)據(jù)質(zhì)量管理工具，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的自動核準(zhǔn)

利用數(shù)據(jù)實(shí)時趨勢分析、日/周環(huán)比分析、數(shù)據(jù)波動限值管理等實(shí)時數(shù)據(jù)管理平臺提供的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理工具，及時發(fā)現(xiàn)并處理異常數(shù)據(jù)；通過大數(shù)據(jù)智能算法、實(shí)時數(shù)據(jù)庫分析函數(shù)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的自動核準(zhǔn)；通過數(shù)據(jù)點(diǎn)位監(jiān)控（基于實(shí)時數(shù)據(jù)刷新頻率的設(shè)定）、實(shí)時數(shù)據(jù)波動率與環(huán)比異常智能提醒、數(shù)據(jù)項(xiàng)映射管理、數(shù)據(jù)對比分析，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的全面核查與分級管理。利用實(shí)時數(shù)據(jù)波動率分析技術(shù)，計(jì)算各數(shù)據(jù)項(xiàng)波動率值的均值和方差，利用正太分布3σ原則或分位數(shù)法確定合理波動范圍[9]，實(shí)現(xiàn)對日生產(chǎn)數(shù)據(jù)環(huán)比異常的自動提醒，同時與“一鍵審核”關(guān)聯(lián)，凡未完成告警數(shù)據(jù)處理，系統(tǒng)會自動跳轉(zhuǎn)至數(shù)據(jù)告警頁面，直至處理后才準(zhǔn)予審核、發(fā)布數(shù)據(jù)，從而避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量管控的疏漏。如圖2所示。

圖2 采氣井日數(shù)據(jù)智能異常提醒界面截圖

2.2 利用實(shí)時數(shù)據(jù)庫內(nèi)置函數(shù)、可視化編輯等技術(shù)，優(yōu)化實(shí)時數(shù)據(jù)派生功能

利用實(shí)時數(shù)據(jù)庫內(nèi)置函數(shù)、可視化編輯等技術(shù)，基于天然氣生產(chǎn)流程，建立數(shù)據(jù)項(xiàng)自主配置“一站一模型”，實(shí)現(xiàn)井站數(shù)據(jù)基礎(chǔ)屬性配置、個性化配置（如合并計(jì)量、輪換計(jì)量等）及人工錄入數(shù)據(jù)項(xiàng)的映射配置，且實(shí)現(xiàn)即配置即顯示數(shù)據(jù)實(shí)時值，極大降低了員工進(jìn)行映射配置的“門檻”要求，提高了實(shí)時數(shù)據(jù)映射配置成功率，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)源頭的規(guī)范管理。合并計(jì)量配置界面如圖3 所示。

圖3 合并計(jì)量配置界面截圖

2.3 統(tǒng)一數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)接口，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享服務(wù)

基于數(shù)據(jù)集成整合模型，實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)、SCADA系統(tǒng)實(shí)時數(shù)據(jù)及作業(yè)區(qū)數(shù)字化管理平臺人工采集（基于工單派發(fā)）數(shù)據(jù)的匯集?；谌請?bào)數(shù)據(jù)審查、數(shù)據(jù)一鍵推送等功能，通過井站、作業(yè)區(qū)二級審核，一鍵推送到A2、A5 系統(tǒng)、生產(chǎn)運(yùn)行管理平臺，實(shí)現(xiàn)一線場站報(bào)表數(shù)據(jù)的共享服務(wù)及生產(chǎn)報(bào)表的自動生成。所有數(shù)據(jù)項(xiàng)按照面向服務(wù)架構(gòu)（SOA）標(biāo)準(zhǔn)，發(fā)布數(shù)據(jù)接口，統(tǒng)一對外提供服務(wù)。在接口安全方面，支持應(yīng)用鑒權(quán)與接口調(diào)用日志管理，如圖4 所示。

2.4 利用多維數(shù)據(jù)聯(lián)動技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)多維分析與深化應(yīng)用

利用多維數(shù)據(jù)聯(lián)動，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時趨勢分析、環(huán)比趨勢對比分析、歷史數(shù)據(jù)趨勢分析等功能，滿足井站、作業(yè)區(qū)、氣礦各層級對數(shù)據(jù)綜合應(yīng)用、多維度分析的需求。數(shù)據(jù)多維分析與深化應(yīng)用主要涵蓋以下3 個方面：①通過作業(yè)區(qū)、中心站、井站、管道、用戶、工藝類型、時間等分析維度，對產(chǎn)氣量、油套壓、關(guān)井最高油套壓等數(shù)百個指標(biāo)建立用戶自定義分析模型與可視化報(bào)表；②建立拖拽式操作完成數(shù)據(jù)分析頁面定制，并且操作靈活、方便；③建立報(bào)表管理審核流程。用戶通過選擇報(bào)表指標(biāo)與維度、定制表格、預(yù)覽、審核、固化等操作，可形成內(nèi)容、形式多樣的分析報(bào)表，滿足個性化數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用需求。

圖4 數(shù)據(jù)共享服務(wù)流程圖

3 數(shù)據(jù)治理成效

重慶氣礦下屬墊江運(yùn)銷部利用數(shù)據(jù)集成整合系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)數(shù)據(jù)的綜合治理，取得了顯著成效，主要體現(xiàn)在以下4 個方面。

3.1 實(shí)時數(shù)據(jù)派生配置最大化，提高實(shí)時數(shù)據(jù)利用率

墊江運(yùn)銷部開展生產(chǎn)類報(bào)表數(shù)據(jù)項(xiàng)梳理，建立數(shù)據(jù)配置清單，共計(jì)配置數(shù)據(jù)1 875 項(xiàng)，包括合并計(jì)量、合并輸壓等個性化配置27 項(xiàng)，拓展了生產(chǎn)實(shí)時數(shù)據(jù)的利用。目前實(shí)時數(shù)據(jù)（含派生數(shù)據(jù)）采集項(xiàng)達(dá)到1 130 條，數(shù)據(jù)項(xiàng)映射配置成功率由原來的37.7%提升至100%，實(shí)時數(shù)據(jù)利用率由原來的42.3%提升至100%。

3.2 充分運(yùn)用數(shù)據(jù)自動核準(zhǔn)，提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和工作效率

通過數(shù)據(jù)集成整合系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)數(shù)據(jù)的自動核準(zhǔn)。以墊江運(yùn)銷部臥南站2020 年8 月20 日的日報(bào)數(shù)據(jù)為例，系統(tǒng)自動生成日報(bào)數(shù)據(jù)1 073 個，需人工干預(yù)的異常數(shù)據(jù)32 個，主要來源于現(xiàn)場設(shè)備故障和通訊故障，人工干預(yù)率僅2.98%，而以往的人工干預(yù)率通常大于50%。過去填報(bào)、審核生產(chǎn)類報(bào)表數(shù)據(jù)需要3～4 h，現(xiàn)在在30 min 內(nèi)就能輕松完成。同時，通過大數(shù)據(jù)進(jìn)行智能核準(zhǔn)后，出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)時系統(tǒng)會自動告警，使數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率得到有效提升，由原來的80%提升至99%。

3.3 生產(chǎn)報(bào)表自動生成與報(bào)表自定義，提升管理水平

利用數(shù)據(jù)集成整合與智能分析系統(tǒng)的自動核準(zhǔn)功能，墊江運(yùn)銷部井站員工每日只需處理該系統(tǒng)自動診斷的異常數(shù)據(jù)，經(jīng)“一鍵審核”提交運(yùn)銷部調(diào)控中心對關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行核對，然后“一鍵發(fā)布”，將數(shù)據(jù)自動推送至A2、A5 系統(tǒng)、生產(chǎn)運(yùn)行管理平臺，實(shí)現(xiàn)相關(guān)生產(chǎn)類數(shù)據(jù)報(bào)表100%自動生成，同時減少了員工多頭錄入、重復(fù)錄入的情況，盤活了人力資源，基層員工可以將更多的時間、精力投入到生產(chǎn)與施工兩個現(xiàn)場的管控、生產(chǎn)設(shè)備的維護(hù)工作中。

3.4 實(shí)時趨勢多維分析與智能異常提醒，助力智能化管理

員工利用生產(chǎn)數(shù)據(jù)實(shí)時動態(tài)趨勢，數(shù)據(jù)環(huán)比分析和商業(yè)智能（BI）自助多維分析工具等功能（圖5），及時發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)中存在的問題，有效提升了生產(chǎn)動態(tài)分析能力，助力生產(chǎn)智能化管理。

圖5 生產(chǎn)類數(shù)據(jù)多維分析與智能異常提醒界面截圖

利用物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，建立管線工況特征模型，實(shí)現(xiàn)瞬態(tài)監(jiān)控，包括管線壓差、流量、管輸效率變化趨勢，并進(jìn)行清管周期的智能預(yù)測。由模型輸出圖形，當(dāng)概率大于1 時，將進(jìn)行清管提醒。以重慶氣礦申埡口—倒水橋站管道為例，模型預(yù)測的清管時間比實(shí)際清管時間延后了3 天，與實(shí)際情況基本吻合。

隨著生產(chǎn)數(shù)據(jù)治理成果在墊江運(yùn)銷部的成功試點(diǎn)，重慶氣礦將進(jìn)一步優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，完善工單采集數(shù)據(jù)在作業(yè)區(qū)數(shù)字化管理平臺的配置；中心站利用數(shù)據(jù)環(huán)比趨勢進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，以及異常數(shù)據(jù)告警提示進(jìn)行數(shù)據(jù)干預(yù)，作業(yè)區(qū)、信息技術(shù)支撐部門協(xié)助處理、整改導(dǎo)致各類異常數(shù)據(jù)出現(xiàn)的問題，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。同時氣礦業(yè)務(wù)科室出臺相應(yīng)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理制度，充分體現(xiàn)“數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化”理念，確保數(shù)據(jù)治理目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。同時，基于數(shù)據(jù)治理成果，通過大數(shù)據(jù)模型、機(jī)器深度學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)預(yù)測預(yù)警、業(yè)務(wù)優(yōu)化和智能輔助決策，以支撐增儲上產(chǎn)、降本增效和安全生產(chǎn)。

4 結(jié)論

1）基于油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、手工錄入數(shù)據(jù)的集成整合模型，進(jìn)行生產(chǎn)數(shù)據(jù)變化趨勢分析、報(bào)表數(shù)據(jù)自動生成及核準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)實(shí)時數(shù)據(jù)的集成整合、自動核準(zhǔn)、共享服務(wù)、多維展示與預(yù)警分析，極大提升了數(shù)據(jù)的完整性與準(zhǔn)確性，全面支撐上層平臺及報(bào)表系統(tǒng)的應(yīng)用。

2）通過對油氣生產(chǎn)數(shù)據(jù)的全面治理，規(guī)范了數(shù)據(jù)來源，提升了數(shù)據(jù)質(zhì)量，減少了基層員工多頭錄入，為重慶氣礦業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化以及大數(shù)據(jù)智能分析應(yīng)用提供了準(zhǔn)確、唯一的數(shù)據(jù)源，也助推了西南油氣田數(shù)字化轉(zhuǎn)型與提質(zhì)增效。

3）采用趨勢告警、大數(shù)據(jù)智能算法、實(shí)時數(shù)據(jù)庫分析函數(shù)計(jì)算等技術(shù)，可以對氣井生產(chǎn)、管道運(yùn)行進(jìn)行準(zhǔn)確、可靠的數(shù)據(jù)分析與預(yù)測，進(jìn)而為生產(chǎn)制度優(yōu)化、精細(xì)化管理提供有力支撐。

4）數(shù)據(jù)治理是提升企業(yè)信息化能力與精細(xì)化管理水平、提高業(yè)務(wù)運(yùn)營效率、增強(qiáng)企業(yè)決策能力和核心競爭力的重要保障。

5）井站作為數(shù)據(jù)采集源頭，井站員工工作在數(shù)據(jù)質(zhì)量管控的第一線，充分利用信息化平臺實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)完整采集與匯集、數(shù)據(jù)質(zhì)量的有效管控、數(shù)據(jù)的多維分析與預(yù)警，能夠?yàn)橄乱徊酱髷?shù)據(jù)應(yīng)用、智能分析提供完整、準(zhǔn)確“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。