摘要：采油工程管理影响着石油生产活动质量，随着采油工程越来越复杂，原来的工程管理方式缺乏适应性，难以提高采油质量，并且不利于发现安全隐患，所以创新改革采油工程管理迫在眉睫。采油工程管理中引入大数据分析，从各种数据中发现关联性，挖掘生产规律，不仅能够提高采油效率，还能促使石油质量提升，确保我国采油工程可持续发展。
关键词：大数据分析；采油工程管理；应用
1导言
为了推动我国石油事业的健康发展，紧跟时代的步伐，相关石油企业应当在实际运作期间采取针对性的手段加大抽油机节能改造的力度，以此来促进石油产量的全面提升。本文主要从大数据分析在采油工程管理中的应用、大数据分析在采油工程管理中的应用趋势这几个方面展开论述，并在此基础上提出合理化建议，供相关人士参考与借鉴。
2大数据分析在采油工程管理中应用的重要意义
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的基础上，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。
3大数据分析在采油工程管理中的应用
3.1采集数据信息
相关人员在深度剖析注水井检管周期时，一定要将注水压力和区块单元等相关数据当作参考依据，在此基础上还要对封隔器配水器的具体情况、历史大修的数据信息等方面予以高度重视。通常情况下，注水压力数据信息会存储到作业总结数据库当中、区块单元数据信息会存储到大修申请数据库中、封隔器配水器的具体情况存储到A2系统中、历史大修的数据信息会被存储到作业动态数据库之中。这样相关人员就可以对这些数据中的相关数据信息加以整合，即可生成相应的数据表格，依赖于网页的电子表格形式充分体现出所提取的数据信息。
3.2分析数据信息
数据信息采集工作完成之后，相关人员需要把某口注水井的一次作业作为相应的参考依据，以此来选择影响检管周期的参数，如封隔器、配水器等，并在此基础上将其作为变量，这样就可以得到与之相匹配的检管周期二维坐标系。
与此同时，相关人员还要采取针对性的手段使得检管的周期和封隔器的密封情况呈现出互相对应的状态，并用横坐标表示检管周期，用纵坐标表示封隔器密封状况，以此来构建切实可行的二维坐标系。自变量代表各检管数据之中所涵盖的检管周期，因变量代表各检管数据之中所涵盖封隔器密封的情况。相关人员对数据信息进行深度剖析以后，就可以得到检管周期在各个阶段下形成的封隔器密封关系曲线图，然后再把封隔器失效率不小于80%的检管周期做好标记工作。相关人员在使用同一种统计分析方法的基础上，还可以得到各个设备之间存在的曲线关系。对油管、封隔器等设备影响检管周期的实际状况进行深度剖析，可以将封隔器的失效率设置为80%，且井下工具使用的时间是3.8年。不考虑其他外在因素的基础上，入境配水器以及油管的破损率只有10%～20%，可见这一数据并没有满足检管周期。显而易见，对检管周期预测带来直接影响的原因实际上是封隔器密封的年限。为了增强判断结果的精准性，相关人员需要对数据信息做好统计工作，并在注水压力不同的范围中对检管周期以及封隔器密封之间形成的关系曲线加以分析，继而得到检管周期与油管损坏之间的关系曲线。这个时候可以依赖于同一种统计分析手段，为得到各地层压力和注水量影响情况下的检管周期与封隔器密封产生的关系曲线创造有利条件。
3.3总结与论证
对相关数据进行深度剖析以后可以得到与之相匹配的曲线，把各种因素都考虑在内，即相关人员应当将目光放在注水井检管周期预测上，并在此基础上得到关于各地层压力、各注水压力等相关周期结果，继而为注水井检管作业的顺利进行提供强有力的数据支撑。
4大数据分析在采油工程管理中的发展趋势
通过对大数据分析的有效运用，在很大程度上可以使得油田开发之后的所有数据都能发挥出应有的价值，最大限度地避免了受数据量不充裕而出现误差的情况。不仅如此，数据统计和图形生成加快了网络化发展的步伐，有效缓解了工作人员的工作量，同时生成的数据结果更加清晰明了，继而为检管周期的探索提供重要的参考依据。在充分运用大数据分析的同时，尤其是在注水井洗井周期层面的使用，对注水井洗井数据库进行充分的利用，为增强洗井周期预测的精准性提供应有的保障，继而促进洗井运行与效果的全面提升。
5结语
综上所述，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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