1王东采油作业区2杏河采油作业区3长庆油田第一采油厂
摘要：注水井的检管周期摸索主要分为数据采集，分析以及论证三个阶段，其中数据采集工作对管理人员的专业性要求较高，需要工作人员对正在进行作业的水井区域的各项生产数据进行综合测试，同时还需要对生产当中的油井以及封隔器的相关设备的损坏率进行统计和分析，将这些信息整理成为基础的数据表格，再进行各种情况的分析和统计。传统的数据记录和整理往往是通过人力来进行，但是人工获取数据会存在着较大的误差，并且需要花费较长的时间。将大数据分析技术应用于数据的采集分析以及论证过程当中可以对油田开发之后的每一次生产作业数据进行综合性分析，并且形成针对性的数据曲线，对采油工程管理当中的细节进行优化。
关键词：大数据分析；采油工程管理；应用
1 导言
注水井因为长时间生产，井下工具很容易出现破损等情况，这样就会对注水井的生产带来不利影响，现阶段对井下工具优劣状况判断又缺少简便的手段。所以，预测注水井检管周期，科学引导注水井在规范时间内检管，为注水井在最佳状态下进行生产提供应有的保障，这对提高注水井管理质量有着积极的作用。
2 大数据分析技术概述
2.1 大数据抽取以及预处理技术
数据抽取主要指的是通过抽取转化将多种结构和类型的数据转变成为结构较为单一或者更加处理的数据，经过处理之后的数据在时间、地点以及名称不同的状态之下应当表达出一致的内涵和算法，这就是标准化、规范化的自然语言集合，更加有利于计算机对数据进行理解，同时也是数据提取过程当中的重点工作。数据清洗主要是将有用的记录以及字段进行再一次确定，检查数据是否存在着缺失以及其他的异常情况。当数据存在异常情况的时候，需要用剔除法，使用评估值、平均值进行填补，当处理数据的过程当中出现了失误，最终导致数据发生错误的时候，应当尽快利用逻辑关系对数据进行手动替换。数据构建主要指的是一种特征参数，可以满足大数据建模的需求所创建的新字段。
2.2 大数据分析技术
大数据分析技术主要包括聚类分析，因子分析，相关分析，回归分析以及数据发掘等技术。聚类分析主要指的是将一定程度上具有相似特征的事物或者物体划分为一类，并且在按照这些特性将其分为不同的类别，从而保证同一个类别当中的事物具有高度同质性，不同类别当中的事物则具有高度异质性。因子分析主要是通过少数的因子对多个指标之间，或者多个因素之间的联系展开描述，将关系较为密切的几个变量划分到一个类别当中，之后每一个类别当中的变量就成为了一个因子，通过这几个较少的因子综合反映出原数据的大部分信息。最后回归分析是在保证一组数据的前提之下，对一个变量与其他变量之间存在着的关系展开分析，进一步寻找被随机性掩盖的变量之间可能存在着的依存关系。通过进行合理、科学的回归分析，可以进一步使得变量之间复杂而又不确定的关系变得简单化、规律化。
3 大数据分析在采油工程管理当中应用具有的意义
采油工程管理是石油开采中一项重要工作，需要根据石油开采计划，依据生产设计要求，对于过程中的注水井和生产井进行科学管理，提高石油生产效率与质量。以前的采油工程管理采取人工搜集与记录数据办法，存在着耗时长且数据不完整等问题，而且具有安全风险。信息技术发展改变了以往的采油工程管理方式，借助计算机搜集数据，自动传输到工程管理系统中，利用大数据分析技术整合基础上，挖掘数据内在关联性，掌握采油生产活动规律，提高开采效率，有助于石油产品质量提升，从而达到预期采油工程管理目标，促进石油开采企业效益增长。采油工程管理系统最大的优势在于操作方便，可自动搜集和传输数据，完成数据整理以及统计，确保采油工程各项数据完整性，建立数据库，分析处理数据，掌握内在关联性和规律，对于采油生产活动全面了解，工程管理做到心中有数，最大程度提高管理效率。
采油企业在实践中总结出，加强工程管理是提高采油效益的有效手段，但采油工程管理不是统一的，各个部门要求具有差异性，难以标准化，导致无法对采油工程管理进行评价考核，工程管理积极性不高，不重视创新改革，致使采油工程管理整体效能低。采油工程管理运用大数据分析技术，管理人员就能明确自身责任与管理内容，使采油工程管理朝着规范化发展，同时明确哪些因素影响采油生产活动，提前制定预案，一旦发生突发事故就能更好应对，避免事态扩大。此外，石油是社会经济发展中最为重要能源，缺少石油整个社会将处于瘫痪状态，所以我国非常重视石油开采，石油是不可再生资源，如何保护石油资源，提高开采率是热门话题。采油工程管理在油田开发中占据重要地位，大数据分析在管理中有效运用，不但提高了采油工程方案科学性，而且能够分解管理目标，采取定量与定性相结合的分析法，判断评价各个元素重要性，进一步完善采油方案，保证安全性与高效性。
4 大数据分析在采油工程管理中的应用
4.1 大数据分析在数据收集当中的应用
在对油田的采油工程进行管理的过程当中，管理人员需要对注水井检管周期进行详细的分析，这项工作需要大量的水压数据以及相关的石油井地质数据作为基础，并且还要对封隔器配水器的具体情况和历史大修等方面的数据信息进行高度重视，从而对实际的生产数据进行不断完善。并且在整个采油井工程管理过程当中需要配合一定的设备维修数据作为采油工程管理的基础数据。这些相关的数据往往会在采油作业的相关数据库当中，通过对以上数据进行详细的分析，合理的整理，并且对其进行针对性的提取，进一步完善生产的数据信息。在对收集到的数据进行整理的时候，生成相应的数据表格，通过网络的电子表格形式将提取到的数据信息充分的体现出来，完成数据的收集和整理工作。
4.2 大数据分析在数据信息分析当中的应用
工作人员在完成数据信息的采集工作之后，还需要参考特定注水井的一次作业数据，从而科学的选择影响检管周期的参数。同时还应当在此基础之上将这些参数作为变量，得到相对应的检查周期二维坐标系。不仅如此，工作人员还要在实际的数据信息分析当中采取针对性的手段，详细地检查检管的周期以及封隔器的密封状态，保证这两个因素能够呈现出互相对应的状态。紧接着在将检管的周期用横坐标表示出来，将密封器的密封状态用纵坐标进行表示，在创建一个二维坐标系。自变量主要指的是各监管数据当中所涵盖的检管周期，而因变量则代表的是各检管数据当中所含有的封隔以及密封情况。
4.3 大数据分析在采油工程数据整合和论证当中的应用
在对收集到的数据进行详细的分析之后，可以进一步实现各项数据的论证和总结工作，从而通过对数据进行详细的分析，进一步得到各方面的关系曲线，在实际的采油工程管理过程当中需要综合各个方面的因素，进一步合理地预测井下的注水检查周期，得到采油层当中各个地层之间的压力和相关的注水量数据等信息。通过大数据分析可以对不同状况之下的是幽静的经检查作业进行监督，了解其真正的情况，并且之后提出更多促进采油工程管理的意见和建议。
5 结束语
总之，大数据分析在采油工程管理中起到积极作用，改变了以往人工获取数据与处理数据的方式，通过在采油中安装相关的数据采集设备，将其和采油工程管理系统连接起来，全面搜集数据，包含现场数据与设备数据，自动传输到系统中去，对数据信息进行基础处理，去掉缺乏价值与干扰性数据。建立数据库，把有用数据分类，通过数据分析模块建立关联性，形成曲线关系图，专业人员分析规律，清楚采油工程中哪些是关键性内容，管理具有层次性，同时科学预测注水井检管周期，优化洗井工作，提前获知工程可能出现问题，有针对性预防，确保采油安全性与可靠性，提高采油工程管理效率与质量，促进我国采油事业的发展。
参考文献：
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