摘要：当今，大数据发展可谓日新月异，同时油田的发展也面临着一个历史的变革和机遇，我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动，深入了解大数据发展现状和趋势及其对油田发展的影响，推动油田大数据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开发共享。保障数据安全，加快建设数字油田，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。
关键词：大数据；数字油田；勘探开发
一、研究的目的和意义
当今，大数据发展可谓日新月异，“得数据者得天下”，从目前技术发展趋势来看，云计算、物联网、大数据等信息通信技术快速向各领域渗透融合，释放出裂变式的技术创新活力和应用潜能，成为引领新一轮科技革命和产业变革的主导力量，给世界产业竞争格局深刻调整带来了革命性的影响。
目前油田发展也同样面临这样一个历史机遇期，我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动，深入了解大数据发展现状和趋势及其对油田发展的影响，推动油田大数据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开发共享。保障数据安全，加快建设数字油田，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。
二、现有应用及研究
1、大数据下的油田勘探
雪佛龙公司和壳牌公司利用Hadoop来处理地震数据，通过大数据处理寻找能够更精确的使用更多数据的方法，处理过的数据被输入到高性能的计算机模型中进行数据分析，从而提高其储层分析和识别的精度。某石油和天然气公司正在试验使用生产数据进行时间序列分析，这种分析现在已经可以预测产量为数十万吨的井，老井如果预测结果不符合预定值得则对其进行标记并立即整治，通过开源数据采集系统验证在使用大量文件工作时，有效地提高了钻井速度，保障了施工安全。
2、应用大数据进行油藏分析
西北油田采油三厂依托油气藏数模成果、油气藏工程方法、大数据分析理论等构建起大数据模型工具、油气藏动静态模型、定量预测模型，形成了油气田基础数据库和专业软件、制图软件的无缝数据通道，实现了大数据的深度应用，对油气藏流体分布规律的认识和油气藏开发生产异常的主动分析、预测预警和诊断决策奠定了基础。
在墨西哥湾，埃尼美国作业公司选用SpectraSphere对流体样品进行实时采集与分析，并且监测位于密西西比峡谷的一口探井的地层压力。目标区域水深1767米（5800英尺），油藏特征与流体性质不确定。埃尼公司希望优化产层测试流程以降低施工时长与开支。 将SpectraSphere加装至钻具组件，随钻流体绘制工具实时采集并分析了六个井下样品，实现了首次细节在线流体性质的传输。该服务同时预测了污染与清洁时间；完成了流体识别；测得气油比与流体组成，包括C1 to C5, C6+ (分别为甲烷，乙烷，丙烷，丁烷，戊烷和己烷) 以及 CO2含量。 测试成果通过实验室测试进行验证。实时估算的污染与实验室测试值偏差在+/-2%。钻井过程中共进行了28项预测试，包括17个随钻测试与11个取出期间测试，为埃尼公司提供了详尽的油藏压力与流体梯度信息。该服务最终为埃尼公司节省了10周时间。
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3、油田开发远程调控中的大数据
西北油田采油三厂应用大数据进行抽油机井况诊断，避免无效检泵15次，节约生产费用300多万元;280口油井加热炉远程温控技术的应用，将大数据变成了实实在在的效益，加热炉用气量平均降低30%;井站一体化智能化平台的建立，实现了在线含水检测、远程掺稀等智能化调控技术的集成应用，实现了大数据的综合深度应用，使每座计转站减少用工12人，年节约费用70余万元。
4、油气田数据资源共享中心、油气生产物联网
中国石化普光智能气田建设规划设计了“ 1个平台、2个中心、2个体系” 的智能气田整体架构。1个平台即一体化应用平台, 2个中心即数据资源共享中心和辅助决策指挥中心, 2个体系即规范标准体系和信息安全体系。其中数据资源共享中心是支撑智能气田建设的关键基础部分, 为各业务系统应用和智能化目标提供统一的企业数据共享服务。
中国石油也在快马加鞭促进大数据在油气田生产中的应用，中石油将会统一对所辖的十六家油气田进行物联网的建设，统一标准规范，接口等相关技术细节，当油气生产物联网建设完成之后，就等于具备了人的感官和神经，这样大数据分析在中国的油田就可以大规模地应用。中海油是利用钻井工程、地质、测井以及试油等数据建立大数据库模型，实现为预防钻井异常、提高钻井效率提供决策辅助的作用。
5、大数据下的“智慧油田”
智慧油田的核心是建立一个由新工具、新技术支持的涵盖油田生产、管理和居民生活的新油田生态系统。智慧油田是由数字油田发展而来，是一个由量变到质变的演进。数字油田的核心是数字化和智能化，强调的是人工智能；智慧油田就是在数字油田的基础上融入人的智慧，强调的是人工智能和人的智慧相结合。因为物只有智能，而人才有智慧，与数字油田侧重于数据收集不同，智慧油田更加侧重于数据的整理和深度应用的发掘，形成由“数据”到“知识”的转变，以这些知识为基础，对油田生产决策进行辅助和指导，从而优化传统工艺流程，提供科学管理方法，实现由静态到动态、智能到智慧、简单到深入、被动到主动的跨越。
三、攻关方向
1、做好油田数据治理
进行针对性的标杆研究，分析数据治理体系的成功要素，明确油田数据治理对象，探索数据资产变现模式，规划数据治理体系，做好数据资产盘点。
2、大数据和人工智能框架体系建设
选型大数据底层平台，搭建大数据生态环境；实现各种算法的封装和算法的可视化应用；实现数据全过程的管理与应用；集成并发布不同业务场景的大数据应用。
3、勘探开发综合研究大数据应用技术研究
研究应用大数据技术解决勘探开发综合研究中的实际的业务问题；收集整理样本数据；研究各种算法，以及如何根据各业务问题的特点改进算法。
参考文献：
[1]. 大数据挖掘技术在石油工程的应用前景展望，檀朝东等，《中国石油和化工》2015.01
[2]. 智慧油田是油田发展的未来，冯玉敏等，信息系统工程 2012.6
[3]. 油气生产大数据分析与应用，张以明，石油工业出版社2018.07
[4]大数据技术在石油行业信息化中的应用[J]. 吴立彬. 中国管理信息化. 2017(18)
[5]大数据技术在智慧交通的应用新模式研究[J]. 王宇博. 计算机产品与流通. 2018(11)
论文作者:方金
论文发表刊物:《基层建设》2019年第3期
论文发表时间:2019/4/26
标签：数据论文; 油田论文; 流体论文; 油气藏论文; 智慧论文; 数字论文; 油气田论文; 《基层建设》2019年第3期论文;