任明振
中石化胜利地质录井公司 257200 山东 东营
摘要：大数据是一个新兴的网络词汇。目前，大数据还没有明确的定义。然而，相关实践活动和专家学者的研究和实践表明，大数据具有数据传输速度快的优势。随着科学技术的进步，油田生产经济体系不断完善。但是，现阶段油田企业面临着巨大的经济竞争压力，因此，将大数据技术与数字化工作体系相结合，探究各类油田业务运作方案尤为重要。
关键词：大数据；分析技术；油田生产
引言
在油田行业发展过程中，企业管理者应完善云计算应用方案，提高大数据的利用效率，以适应经济全球化的发展要求。在这个过程中，应明确油田生产现状，正确认识互联网大数据技术的历史发展机遇及挑战，从而充分发挥云计算技术的价值，提高油田生产水平。
1大数据分析技术的应用趋势
从油田生产现状看，大数据和云计算技术的应用给油田经济的发展带来了机遇和挑战。油田生产相关部门和工作人员应不断完善大数据和云计算技术的应用策略，不断提高油田生产的整体效益。大数据分析指对海量数据的分析，具有数据量大、速度快、种类多、价值高、真实性强等特点。大数据是目前IT行业最热门的词汇，如何利用大数据的商业价值，如数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等，逐渐成为行业专业人士追逐利润的焦点。在大数据分析过程中，通过应用各类数据分析工具，可以提高大数据的利用效率，让使用者快速获得所需的信息。在这个过程中，数据挖掘算法不断深化，工作效率越来越高。其中，比较常见的数据挖掘算法包括离群点分析法、分割法、聚类法等。在开展预测分析工作的过程中，大数据技术的计算方法尤为重要，通过分析数据结果，能够预测数据的应用前景。在这种发展背景下，油田相关工作人员应重视大数据和云计算技术在生产过程中的有效应用，加快经济全球化进程。随着社会经济的不断发展和科学技术的不断进步，云计算技术取得了重大突破。如利用互联网上的网络虚拟角色，根据各个领域的实际需求和标准，为社会领域的不同行业提供网络服务。此外，云计算技术还能帮助油田企业有效规划生产进度，保护环境。
2大数据分析技术类型
2.1数据预测技术
数字化油田是油田生产的关键，智能化油田的各种操作离不开各类数据挖掘应用技术，需要油田企业构建及优化数据结构平台，解决智能油田的数据集中处理问题。目前，很多油田企业及管理部门尚未建立完善的数据管理机制及数据预测评估机制，难以实现数据库的安全访问，出现信息孤岛问题，不能满足智能油田的工作要求。在各类型数据的分析及应用过程中，油田企业可以根据需要抽取相关数据，这是数据分析的基础。在数据分析环节，油田企业需要确保不同地点、不同时间数据表达的统一性，这是一种标准化的语言；在数据预测环节，企业应有效处理各类数据，分析数据的异常状况及遗漏状况，从而制订合理的解决方案，同时还要积极转换数据，应用科学性的可采数据（代替原始数据）展开研究，提高数据分析的综合效果。
2.2数据分析技术
数据分析技术是在数据抽取技术上衍变而来的，主要包括因子分析、回归分析、聚类分析。因子分析主要的原理是找到少量因素指标和其他因素之间的关系，将少量的集中变量在归纳分析中作为因子，然后用少量的因素指标反映出其他因素表达的信息；回归分析的原理是分析一组或者几组数据，找到一个变量与其他变量之间的联系，优化变量中的不确定因素，最终掌握变量规律；聚类分析的原理是根据数据呈现出来的特征，对不同种类的数据进行分类，方便后期根据数据特征对事物进行判断和处理。
3大数据技术在信息研判过程中应用
3.1评估地下不稳定因素
石油产品的开发需要深入地下工作，在地下工作不确定，难以推进石油，这对于评估地下不稳定因素至关重要。准确评估地下存在的不稳定因素是天然气生产的必要条件，保证油气开发的安全是油气工业顺利发展的必要条件。因此，评估地下不稳定的原因对油田的开发至关重要。a)首先，收集关于地面不稳定的原因和问题、有利于气体开发的条件、不利条件等因素的资料；二、地理理论结合大型数据技术和对地下失稳因素的进一步分析，得出了对地面失稳因素可采取的生产和预防措施的结论；最后，在科学数据和适当保护措施的指导下，天然气勘探安全顺利地进行。
3.2异常井自动识别
在油田的日常生产过程中，影响油田产量的因素较多，为了解决实际生产问题，油田企业需要完善异常井自动识别方案。一方面，油田相关开发部门及工作人员应重视异常井自动识别方案，做好异常井的诊断工作，以提高其管理及控制水平。另一方面，在油田的日常开发实践过程中，相关管理人员需要及时更新人工操作方法，把油井生产过程中的各类生产数据资料录入云计算数据库，以更好地开展工作。在传统油田生产过程中，各类生产资料数据经过审核后才能确定，但这种工作方式比较冗长复杂，普遍存在很多问题，增加了工作人员的压力，延长了工作周期，严重影响油田的日常生产效率。如果工作人员在操作过程中出现问题，会影响异常井数据挖掘工作，导致其出现聚类分析及诊断问题，不利于开展异常井工作。因此，油田企业需要优化自动识别技术，分析异常井的基础特点及状况，解决因井调整等因素出现的各类问题，完善编制方案，及时发现异常井位置，提高诊断及探查效率，保障工作人员的效率。
3.3构建信息化数据分析平台体系
为了提高油田项目的可持续发展效益，很多油田企业构建了多元化的数据分析平台。这类数据分析平台综合了数据提取及存储过程，实现了不同模块大数据技术的应用。该平台具备较强的数据抽取层功能，满足了分布式数据整理的工作要求，是一种有效性的数据建模方法，有利于构建数据集。在大数据算法的应用基础上，油田企业可以优化分析层模块，不断明确数据内的信息关系，这有利于构建数据模型软件及预测模型，进而确定评价方法及标准，根据实际数据发展情况，提高油田生产及决策水平。为了提高运作效率，油田企业应充分发挥数据应用层的功能，积极转化数据模型，灵活应用模型算法，分析数据的可视化条件，同时设计接口设计，满足人机交互的工作要求。为了达到这个目的，企业需要应用一系列数据分析工具及技术，解析、提取及分析各种数据，并从资源库中选择相应的信息，以提高数据管理水平，遵循相应的处理标准。此外，油田企业应健全数据框架，以识别有价值的数据信息，完善数字收入共享机制，提高数据的处理能力。为了提高运作效率，还要健全数字监控机制，提高油田生产效益，创新数据分析技术，进而提高大数据技术的应用水平。
结束语
随着社会的发展，我国在大数据和云计算技术的应用方面取得了相应的成就，满足了油田企业的发展要求。在油田生产过程中，必须合理应用大数据技术及云计算技术，分析油井生产的相关影响因素，实现大数据技术与云计算技术的有效结合，提高油田的整体生产效益，以推动社会经济持续健康发展。
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