智能油田技术及其在油气行业的应用综述

智能油田技术及其在油气行业的应用综述

张 凯

长庆油田分公司第二采油厂，甘肃 庆阳 710021

摘要:为了适应智能油田的发展要求，油田项目从开始逐渐应用数据治理建设方案，整体来看取得了一定的应用效果，但在运行过程中仍存在一定的问题。比如，缺乏有效性沟通反馈机制，数据管理及处理方法比较落后，难以提高数据的整体应用治理，难以实现油田数据的有效性和智能化建设，因此需要健全油田数据体系，为智能油田的建设提供有效的数据支持，实现智能油田的有效性发展。

关键词:智能油田；智慧建设；应用技术

1 油田智慧建设概述

1.1 油田数据治理的主要内容及工作流程

在油田数据的治理过程中，需要分析收集到的数据，根据数据鸿沟及信息孤岛等问题状况，实现油田数据的分类处理。有些油田企业在数据处理过程中，难以实现不同信息数据间的有效性管理，导致各类油田数据信息间的处理缺乏关联性。有些油田部门间的数据信息处理方法差异比较大，很容易出现数据混乱现象，难以实现油田数据的统一管理应用，因而不能适应现阶段油田数据规范化的治理要求。在油田智慧建设的运作过程中，需要明确数据治理的概念，以提高数据的处理水平。在智能油田的建设过程中，需要就思想及技术展开分析，进行数据管理理念体系的优化建设，实现不同数据模块间的有效性管理。在数据的智能化操作过程中，应完善数据智能化操作方法，实现数据采集水平的提高，以做好相应的数据存储工作、数据管理工作及数据应用工作，不断提高数据管理链条应用的智能性，进行多样化数据的有效性处理。

1.2 油田智慧建设体系概述

为了实现智能油田数据的有效性管理，必须建立健全油田智慧建设体系。在数据工程体系的构建过程中，需要做好各个构成要素的分析工作。首先要做好数据治理组织体系的相关完善工作。数据治理体系比较庞大，为了提高数据治理水平，必须完善相应的数据领导管理机制。在实践过程中，应遵循数据管理的相关规律，实现数据生产、使用、管理等环节的协调，尽可能避免数据治理过程中出现问题，以提高数据治理的综合效益。数据治理技术体系具体涉及各类油田数据的探查及研究过程，做好上述工作以提高数据的管理水平，实现各类数据的有效性处理。在数据治理过程中，需要落实好相应的数据执行体系，提高数据治理水平，落实好数据管理体系的相关工作，建立健全数据管理执行机制，做好油田数据业务的梳理及分析工作，建立完善的考核评估机制。

2 国内油田数据应用治理现状

在油田企业的建设过程中，油气的勘探及开发工作非常必要，这是油田数据项目的重要工作内容。通过对油气勘探数据的开发利用，可以有效提高油田企业的市场竞争力，有利于提高其原油采收速度及原油采收率。目前，我国智能油田数据治理体系尚不完善，在应用过程中仍存在诸多问题，如油田企业各类信息系统间缺乏一定的协调性，没有形成健全的信息生产管理体系，不同业务间难以实现有效性的数据共享及处理，没有形成统一性的数字化应用平台，不利于现阶段油田数据的有效性、统一性处理。油田数据是现阶段非常宝贵的油藏资源信息，其管理程序涉及勘探数据、开发数据、地面建设数据等；其数据内容涉及各类井筒数据、测线数据、探区数据、油田储量数据、测井曲线数据、地震剖面数据、井采油数据、井注水数据等，由于数据库的多源性及多元化建设工作，智能数据油田建设难以实现相关数据的快速共享及处理。

3 智能油田技术及其在油气行业的应用

3.1 案例分析

为了提高油田的数据治理水平，必须做好油井数据的管理及分析工作，并对油井数据进行动态性分析。在这个过程中，其所涉及的油田数据非常广泛，如油井的数据表状况、单井基础信息表状况、油井产量数据表状况等，其所涉及油田数据库的数据存储量也非常大。这类工作数据的记录及管理需要耗费大量的人力物力。油田数据查询之后，需要将数据表内的各类油田数据进行有效性关联，在这种数据分析的基础上，需就关井前的产量数据状况展开合理性的分析及计算，但这不能缩减数据运作的时间成本、人力成本等，不利于提高油田数据治理的整体工作质量水平，因此需要应用智能化的数据管理方法，提高油田数据管理的准确性及实效性。

3.2 油田智慧建设问题解决方案

3.2.1明确具体的治理理念

为了提高油田数据治理效益，需要针对实际智能油田数据的工作状况，采用相应的治理方案，以适应现阶段油田数据的信息化管理要求。只有进行数据治理理念的创新，才能适应现阶段智能油田的发展要求。因此，若要完善数据治理方案，就需要对工程技术架构状况展开合理性的调整及分析，主要包括治理工具状况、技术应用状况、数据库应用状况等；若要提供相应的数据技术支持，就需要充分发挥数据治理的技术应用作用，在数据处理过程中，优化Datist技术，并就相关的数据展开读写，充分发挥其良好的读写功能。在数据处理过程中，若要实现Datist技术的灵活性应用，就需要提高数据治理的效益。若要实现各类数据治理方法的灵活应用，就需对各类数据资源进行优质化处理。在油田数据核心资源的处理过程中，要做好核心数据的提取工作，实现数据过滤、数据整理、数据推送等环节的结合，提高数据处理水平；与地理信息系统的分析功能进行结合，可以实现对油田数据的有效性、深入性处理。在一体化体系结构的构建过程中，要做好油田数据池的数据处理工作，在数据管理及实践过程中，需要优化大数据库处理技术，做好数据库的云端管理工作。在云端工作实践中，必须明确云端数据库的工作条件，其所应用的数据库是一种关系型的数据库，其所涉及的格式种类

多种多样，包括了大量的数据信息。这些数据池间的信息数据相互独立，彼此之间并不会产生影响，各个数据池间能够相互促进及协作，具备比较强的扩充性，但在这个过程中需要不断完善油田智慧建设体系。

3.2.2方法与操作技术

为了提高智能油田数据的治理水平，必须提高油田数据的计算速度，不断提高数据治理的实用性。在这个过程中，要确保信息的查询速度，实现对数据资源的自动化、有效性统计，使报表内相关数据得到及时处理；要不断提高其查询速度，完善管理机制建立，积极应用大数据库的相关处理技术，就相关数据报表内的数据展开定期性的检查及处理，实现重要大数据的存储、同步及管理，不断提高信息数据的查询速度。要做好智能油田数据的自动化统计工作，进行规范化技术体系的应用，就需要实现Datist技术的优化应用，完善数据流程的设计，不断提高数据的驱动能力和整体处理水平，保障数据处理过程的可视化，以及复杂数据处理程序的简单化。在这个过程中，要通过数据库知识方面的相关知识人才及编程人才，实现信息技术的不断优化发展，积极应用Datist数据软件，进行相对精确的数据报表的计算及应用。

3.3 智慧建设效果

在数据治理过程中，油田企业需要完善数据池平台体系，实现各类智能油田数据问题的解决，如数据共享、数据集成等。通过对有效的数据治理方案的应用，油田各类数据实现了准确录入、管理，以及相关数据的有效查询，大大提高了油田数据的处理水平和治理的准确性及时效性，适应了现代化油田企业的建设及发展要求。

4 结语

为了提高智能油田的运作效益，必须完善相应的数据治理及应用技术方案，需要充分发挥智能油田在大数据治理过程中的积极作用，充分发挥智能油田应用技术的价值，不断健全智慧建设体系，结合相关技术方案，促进油田企业经济可持续性发展，实现社会效益与经济效益有效结合。

参考文献：

［1］张跃,彭吉友,刘新华.数字化油田建设现状及面临的挑战［J］.中国设备工程,2014(3):36-38.

［2］田建勇.数字化背景下的油田建设与发展［J］.科技与企业,2012(4):113.

［3］于静.数字信息化油田建设的现状以及应对措施［J］.科技传播,2012(13):55.

［4］张春宇.浅谈网络安全在数字油田建设中的重要性［J］.信息系统工程,2019(12):62-63.