大庆油田第三采油厂第四油矿404队 黑龙江大庆 163000
摘要：近年来，随着我国经济的快速发展，采油工程的建设也在加快发展。由于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
引言
近年来，国内油田开发正处于高含水期阶段，要想实现油田的稳产与增产，就必须实施精细化管理。其中，注水井的注水质量会对水驱油田的开发效果产生直接的影响。而注水质量取决于井下工具状况，所以，熟练掌握井下工具的实际情况时实现注水井注水质量提高的根本前提。由此可见，深入研究并分析大数据分析在采油工程管理中的应用具有一定的现实意义。
1注水井检管的周期状况
注水井的检管周期摸索主要分为数据的采集、分析以及论证三个方面。其中在数据采集的过程中需要专业的管理人员对正在作业的水井区域进行各项生产数据的测试，包含注水总量，注水压力以及注水过程中的生产数据情况等等，同时还要对生产中的油管以及封隔器等相关设备进行损坏率的统计和分析，从而形成较为基础的数据，然后进行各项情况的分析和统计。虽然，在数据的记录以及整理的过程中，通过人工的方式得到的统计数据更加的详细，但是人工获取数据也存在人工误差变大以及花费时间长等各方面的问题，为此，可以利用大数据分析等技术，从而实现对注水井的检管周期进行管理和摸索，然后实现更多的数据支撑。通过一系列信息化的手段对数据进行整合和管理，对油田在开发以后的每一次生产作业数据进行分析，从而细化井下所有工具的损坏情况，形成一系列的相关数据曲线，优化采油的工程管理细节。
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数据的收集
在进行采油工程的管理过程中，需要对注水井检管周期进行一定的分析，其中就需要大量的水压数据以及相关的石油井地质数据，从而实现生产数据的不断完善。此外，还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。这些相关的数据一般会在采油作业的相关数据库中，通过对以上数据的整理和有效合理的提取，才能完善生产的数据信息，从而实现数据的收集整理工作。
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到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
通过数据分析能够获取关系曲线，将诸多因素综合在一起，即可对注水井检管周期进行合理地预测，并获取各地层压力、注水量以及各注水压力之下的检管周期结论。这样一来，就能够为各种井况条件下的注水井检管作业提供更具针对性的理论层面指导。3大数据分析在采油工程管理中应用前景大数据分析在采油工程管理具有很多的优点，比如工程数据采集人员任务变轻，数据采集与分析效率高，数据具有完整性，实现了实时生成预测曲线图目的等，分析结果生动直观，为采油工程管理提供科学依据。除此之外，采油工程管理依靠大数据分析技术，提高洗井效果，所以未来的应用前景广阔，有利于推动我国石油开采事业发展，也能协助采油工程管理水平提升，发挥更大效能，满足我国经济发展中石油需求。
结语
总而言之，与传统的人工数据统计采集方式相比较，在油田的生产开发过程中有效的利用大数据技术，能够极大的提升油田生产开采数据的利用率，实现油田生产运行效率的有效提升，为油田采油工程整体管理水平的提升打下了坚实的基础。因此，在油田实际的采油工程管理中要加大对大数据分析技术的推广应用力度，这样才能为实现我国采油事业的可持续发展提供更高科学、合理的数据支撑。
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