◆殷亞楠

大數據在智能油田中的應用探討

◆殷亞楠

（慶新油田開發(fā)有限責任公司 黑龍江 151413）

伴隨互聯網技術和通信技術的不斷能發(fā)展和進步，智能油田你得發(fā)展進入了全新的階段，在大數據的支持下，智能有天從根本上實現了信息化、智能化、自動化的生產管理，為石油產業(yè)的模式轉變以及管理質量提升提供了強大動力。在大數據技術的支持下，實現了油田內部物聯網的構建、智能勘探、智能生產等活動。

大數據；智能油田；技術展望

智能油田是數字油田技術的延伸與發(fā)展，數字油田是將油田的生產管理各項數據進行數字化與信息化，全面提高生產數據的收集、存儲、修改等工作的效率。而智能油田是以數字油田為基礎，利用大數據技術和物聯網技術對油田數據進行更為深入的挖掘與應用，并將油田各個系統(tǒng)繼續(xù)全面整合，提高油田各個部門系統(tǒng)之間的協(xié)作能力，基于油田的實際情況制定更為客觀有效的管理方法，從而提高油田的運行管理質量。因此對智能油田具備三個主要特征分為，儀器化、互聯互通、智能化。其中儀器化主要體現在數據收集工作方面，智能油田適用各類傳感器以及其他數據收集的設備代替人工對所需的原始數據資料進行收錄和分析；互聯互通性是強調油田各個系統(tǒng)和部門之間的信息交換效率以及信息交換深度，從根本上解決了油田各個系統(tǒng)中因信息不對等導致協(xié)作能力較差的問題。智能化主要體現在對原始數據的處理分析上，智能油田可以通過相應的技術手段實現對原始數據的分析、建模、優(yōu)化。

1 大數據在“智能油田”中的應用價值與挑戰(zhàn)

近年來，大數據以及物聯網技術在我國油田的應用逐步加深，應用空間不斷加大，溫度、壓力、深度等各類傳感器以及以探測檢驗設備遍布整個油田的生產系統(tǒng)中。配合基于大數據技術的數據流分析技術，以及數字化信息處理技術，形成了綜合數據經濟的生產要素。有效提高油田產業(yè)的生產效率，全面推動油田傳統(tǒng)產業(yè)鏈條的生產效率。

1.1 大數據在智能油田建設的重要價值

（1）大數據技術實現了油田生產方式的轉變

基于大數據以及相關技術可以實現對含量生產信息的分析與處理，從實時掌握生產情況，對各項生產參數進行動彈的控制，實現精確化、實時化的生產管理。油田生產參考數據來源十分廣泛，其中包括勘探數據、油氣生產和開發(fā)數據、油氣儲運數據以及銷售數據等等。依托于大數據技術強大的數據處理能力，對海量的油田數據信息進行高效處理，獲取數據中的有效信息。

在傳統(tǒng)的油田管理模式，許要使用人力完成對海量數據的現場抄錄，效率低誤差大，并需要占用大量的勞動力。人工巡檢對巡檢環(huán)境也有極高的要求，容易受到自然環(huán)境、巡檢環(huán)境、天氣、季節(jié)以及工作人員自身情況的影響。同時，人工巡檢無法實現實時的生產數據獲取，導致油田管理者的信息獲取時效性較低，最終造成生產管理決策質量下降。如在抽油機的管理中，通過在抽油機設備上安裝傳感網絡、載荷位移傳感器、差壓變送器、壓力變送器等設備，來對抽油機設備的運行參數進行獲取，并以該數據集為基礎，構建震動影響模型、抽油機供液情況分析模型、油井出砂模型等數據模型，從而分析抽油機的運行效率，及時發(fā)現運行為，更正運行參數，提高管理效率和水平，有效提高抽油機的運行穩(wěn)定性以及使用壽命。此外油田中安裝大量視頻監(jiān)控設備、探井設備等也有效提高了油田的勘探開發(fā)生產效率。

（2）大數據推動了石油產業(yè)管理模式的創(chuàng)新

在智能油田中使用大數據技術，首先可以提高油田的管理層級，提高管理質量，讓油田管理從粗放式管理模式逐漸向全局化、精細化的管理模式轉變，同時極大優(yōu)化了油田管理工作對人力資源的過分依賴，并依托高效的信息獲取和分析能力，更好優(yōu)化了人員配給，提高人力資源的管理質量和激動，真正做到高質量的人員配置、勞薪配比。

目前智能手機基本普及，大數據與物聯網技術也可以讓智能手機在油田的管理中有著極大的發(fā)揮空間，讓許多管理措施和工作可以依托智能手機完成，智能手機強大的性能以及無時間地域性的功能特點，讓油田管理的時效性進一步的提高

1.2 大數據在“智能油田”中面臨的挑戰(zhàn)

（1）大數據的非結構化屬性決定了數據管理的難度

大數據技術是一系列數據處理技術的合計，油田生產管理過程中產生的信息十分龐大，不同類型數據信息的產生體量、產生速度、質量、準確性都各不相同相同，都具備多樣性和波動性的特征，導致難以制定統(tǒng)一的數據處理工作制度，也無法實現統(tǒng)一的數據采集管理。

（2）智能油田的數據安全困境

根據前文所述，大數據強大的數據分析處理能力讓油田管理進入了新的臺階與高度，但也帶來新的問題，大量數據處理分析環(huán)節(jié)導致數據安全出現了較大的威脅，許多重要的數據（如個人信息、井位坐標、原油產量、銷售價格等）存在泄漏的可能。許多學者認為對這些數據的訪問和處理會產生數據安全問題，因此建議通過法律規(guī)定對數據使用以及數據代碼來確保數據在網絡上的安全。另一方面，智能油田需要跨機構收集以及整合數據，因此智能應用程序需要更高安全性。因為從不同的石油行業(yè)收集的海量數據將在各種類型的網絡上轉移傳輸，如果其中的網絡安全性較差，將會導致這些數據面臨泄露的風險。因此，提升大數據安全性需要制定法律條款以及構建數據的安全的監(jiān)管體系，并在技術、政府、商業(yè)部門的政策和技術領域嚴格實施。

（3）智能油田多樣來源數據的整合困境

智能油田依托各類傳感設備進行數據獲取，但由于傳感器設備種類較多，導致數據來源種類復雜。大量的結構化和非結構化數據給數數據整合帶來了一定障礙，在處理過程中容易出現數據處理錯誤、丟失、不完整等諸多問題。

2 智能油田大數據應用的前景展望

我國油田在大數據技術應用方面起步較晚，雖然今年來我國油田企業(yè)逐步重視對大數據技術應用的技術研發(fā)，并取得了多項研究成果，但與西方國家相比仍存在差異，存在許多待解決的技術壁壘以及安全問題，其中以數據保密性以及安全性的相關問題最為凸顯。

2.1 物聯網技術將提升智能油田大數據的手機以及共享效率

智能油田配備了無線傳感器網絡和移動hoc網絡的職能環(huán)境，結合油田已經在生產前線全面安裝普及的傳感器設備，形成無線傳感器的物聯網絡，實現網絡內所有設備的智能互動。這是油田大數據應用目前最為高新的技術領域，也是未來主要的發(fā)展方向之一。

2.2 加強智能油田網絡數據安全的監(jiān)管體系

根據前文所述，大數據在為油田帶來極大的管理提升的同時，也帶來了諸多的安全問題，因此加強大數據應用過程中的安全防控，也是油田大數據技術未來主要的發(fā)展方向之一。智能油田的管理者需要解決法律與政策、行政監(jiān)管、合理組織以及攻克技術挑戰(zhàn)，在隱私權保護、信息安全以及數據流動之間在定制功能時進行利益權衡。持續(xù)深化智能油田云計算平臺建設與應用，不斷加強信息技術的應用建設，建設集中統(tǒng)一的數據中心和信息技術網絡資源，在此基礎上構建智能油田的安全治理體系建設，實現大數據的有效聚合，保障數據安全，為智能油田大數據分析和業(yè)務共享服務提供有力支持。

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