大港油田第三采油厂 河北沧州 061035
摘要：石油工业是我国基础的经济产业 , 在支持我国经济运行的同时 , 满足资源需要。石油勘探一直是我国社会各界主要关注的问题 , 目的是提高石油勘探的效益性。基于石油勘探现状的要求, 我国提出数据挖掘技术, 实现勘探高效性, 着重发展数据发掘。因此, 本文通过对数据挖掘技术进行研究, 分析其在石油勘探中的实际应用。
关键词：油田开发；数据；挖掘技术；应用
在油田开发和生产过程中 , 为了对油藏生产情况和开发指标予以全面掌握, 施工人员需要采取有效技术, 进而为生产实践提供有利保障, 并提升油田开发企业的市场竟争力。在油田生产期间 , 需要对相关数据进行收集和整理 , 为油田的开发和建设奠定良好基础。在信息技术不断提高的情况下, 数据挖掘技术已经被运用于油田工程中, 通过构建新型数据库, 对数据加以采集、管理等, 并实现对数据的统一管理。由于油田工程的开发与建设比较复杂, 所以需要采用数据挖掘技术, 对油井生产进行全方位控制。
1数据挖掘技术的内涵
数据挖掘技术是一种新型技术 , 该技术融人了大量的科学技术 , 融合了数据库、数据统计等内容 , 结合实际应用数据 , 对其进行分析 , 找到相关规律, 进而提出数据和信息。当前, 数据挖掘技术已经越发成熟 , 并在诸多领域被广泛应用。数据挖掘技术包括模式识别、数据统计和多种计算方法, 对于模式识别而言, 是对数据加以分析的重要方法。在随机应用数据和大量数据中, 对数据加以提取和分析, 进而对相关内容进行探究。总之, 数据挖掘技术是一种新型交叉学科, 融合了大量的学科内容, 从而为相关领域的开展创造了有利条件。
2对数据挖掘方法的分析
在石油勘探中, 涉及大量信息, 由于信息交汇, 导致部分有效信息被覆盖 , 在数据挖掘技术的帮助下 , 可以在全部数据分析的过程中 , 挖掘有效数据。数据挖掘建立在运行基础上 , 其运行原理为数据挖掘针对石油勘探中的信息 , 可以大致分为两部分 , 即描述、预测 , 通过描述可以将石油勘探中与有效信息相类似的数据集中处理 , 然后利用预测途径 , 在描述信息中筛选对应数据 , 其中由描述到预测的过程中 , 体现数据挖掘技术中的分析功能。
2.1数据挖掘技术的方法原理数据
挖掘将石油勘探中的对象集中、汇总, 利用准确的属性数据描述, 数据挖掘方法中, 最关键的是预测部分, 既可以对勘探信息实现准确的属性预测 , 也可以通过变量的形式 , 标记勘探信息 , 建立预测模型。模型中包含数据算法和程序, 满足石油勘探的数据运算, 例如函数喋中统计石油勘探中的描述数据, 喋合中包括、两大对象 , 为数据属性的集合, 为提前做好定义规划的标记 , 通过叶算 , 促使与配对 , 在配对运算的过程中 , 出现两种结果 , 即回归和离散 , 两项结果则是对石油勘探数据的对应解释, 由此得出数据分析的最终结果。预测模型的分析方式, 体现广泛性的特点, 适用于各类石油勘探的样本, 不会出现属性判断失误的效果。
2.2简述预测模型的分析方式
预测模型是数据挖掘的核心 , 模型运行基础来源于多项学科 , 如统计学、数学、计算机等, 综合利用学科优势以及相关运算方式, 改进模型。一般模型在石油勘探中, 即使使用的预测方式比较有限, 但是也可以达到精确的状态, 常见的预测方法有向量预测、神经组合等。
3数据挖掘技术在油田开发中的实际应用
3.1对热洗及油井生产参数调整
在将数据挖掘技术应用在采油工程过程中 , 需要对热洗及油井生产参数调整, 从而提高采油工程质量。在对热洗及油井生产参数调整前, 一定要确定热洗温度, 由于井温会随着时间变化而变动, 当洗液进人油管后 , 就容易造成热量损失 , 为了平衡二者的关系 , 需要将人口热洗液的温度控制在 90℃以上。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆在控制热洗排量和压力时 , 应当保证操作流程更加规范 , 在清洗过程中 , 使得热洗压力更加接近于零 , 当清洗液量逐渐增加时 , 进而最大程度地提升热洗压力 , 对热管进行加热时 , 热量将传递给采出液, 当排量增加时, 就能够提高热洗效率和质量。在调整热洗参数时, 应当考虑沉没度、含水和泵径等, 由于沉没度与热洗的时间有着必然联系 , 所以应当保证在最短时间内清洗液出口温度能够保
持一致。
3.2预测油井生产的有效性和产量
油田开发中应用数据挖掘技术，可以对油井生产的高效性与提升 产量进行事先的预测，在应用数据挖掘技术的基础上，可以合理地预 测油田产量和提高量。在预测油田生产和提升产量期间需应用数据挖 掘技术来构建数字模型，注井控制系统中油田生产是其主要构成部分， 利用所构建的数字模型，能够使油田生产过程中的人力和物力消耗有 所降低，在对油车的生产与提升产量实施预测时，还需利用油田生产 的预测装置，之后分析地下资源，从而构建完整的数字模型，由此对 油田生产与提升产量进行合理的预测。这一系统与过去相比，具有良 好的优势特点，通过应用现代先进技术，油田预测系统可以对所收集 的各类数据实施整合，由此可以提升模型信息处理质量。在对数据进 行处理时，可以使用用户菜单技术，这样可以提高计算效率，能够对 计算结果进行存取和换算。
3.3数据挖掘中的建模方式
建模方式主要是以数据挖掘的运行方法为基础 , 实现模型的分类运行 , 以决策树为分析对象 , 其在建模运算时利用递归方式作为理论依据 , 首先构建整体的“树”模型 , 保障“树”的主干和分支合理 , 最重要的是合理去除其中的无效分支然后通过算法 , 渗人到分支决策中 , 促使信息在分支中均等 , 避免信息偏重的缺点 , 控制决策误差最终通过扩的方式 , 验证数据决策的属性 , 在确保准确性的基础上 , 体现建模对石油勘探信息分析的有效性。
3.4加强对油田生产的管理
在油田生产过程中, 加大数据挖掘技术的应用力度, 并通过加强对油田生产的管理 , 从而为石油开采创造有利条件。在数据挖掘软件技术的作用下 , 相关人员可以对石油生产进行有效管理 , 尤其是对设备存在的安全故障加以诊断 , 通过对油水井的生产指标予以预测 , 提高石油开采和生产的安全性 , 进而延长设备的使用寿命。此外 , 有关人员可以对油田生产进行全面分析 , 找到提升工艺的关键点 , 进而有助于达到节能的目标, 最终确保对油田生产的科学管理。
结语
现代石油勘探开发在借助于信息技术的基础上 , 已经成为一个集勘探技术、数据库技术、管理技术、数据分析技术于一体的信息化综合行业体系。因此, 数据挖掘在石油勘探开发中的应用有其自身的优势。因为在石油勘探开发上收集到的数据是真实可靠的 , 不受其他因素的影响 , 而且数据仓库的稳定性较强 , 这些对挖掘结果的维护、不断提高挖掘知识的质量却是非常有益的条件。由于数据挖掘技术是应用技术, 必须将石油勘探开发领域的专业知识和挖掘人员的专业知识结合 , 收集大量的数据 , 反复实践 , 才能形成一个真正实用的系统。但是数据挖掘技术在石油勘探开发管理中有很好的应用领域 , 可以帮助决策者们制定出管理勘探方案的良好策略 , 并为石油公司制定竞争策略提供有力的技术支持。因此 , 数据挖掘技术对勘探开发未来的发展趋势 , 必将起到辅助实际工作的决策作用。
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论文作者:郭志桥
论文发表刊物:《建设者》2019年21期
论文发表时间:2020/3/11
标签：数据挖掘论文; 油田论文; 数据论文; 技术论文; 石油勘探论文; 模型论文; 信息论文; 《建设者》2019年21期论文;