数据挖掘技术在油田生产开发中的应用

数据挖掘技术在油田生产开发中的应用

吴瑶

长庆油田分公司数字和智能化事业部  陕西  西安  710018

摘要：考虑到油田企业生产开发的现实需求，本文应用数据挖掘技术设计提出了油田生产开发决策系统。油田企业运用该系统可实时获取在生产、作业和运输等环节的数据信息，通过数据挖掘与整理，数据分类与预测，能够为油田企业生产决策提供可靠依据，在此支持下可提高油田企业生产与决策水平，提高生产效益与市场竞争力，持续推动油田生产开发信息化发展，为油田产业的现代化发展贡献力量。

关键词：数据挖掘；油田生产开发；数据分析

1.数据挖掘技术在油田生产开发中的应用方向

1.1 数据预处理

数据预处理是指对油田生产开发数据进行属性约简处理，对应数据挖掘技术应用流程中的第二个环节。数据预处理通常采用粒子群算法，该算法无法直接处理原始数据，因此需要通过预处理将其转换为二进制数据结构，在编码方式上可采用｛0,1｝符号集的二进制一维编码，并根据核属性设置好初始群体规模[1]。技术人员在此环节中需要从粒子表达中明确并剔除核属性，其他属性映射为[0,1]范围内。在完成上述处理以后，技术人员需要保证目前的集合包含最少属性个数的状态，可采用适应度值函数进行处理。同时，技术人员需要设定好粒子更新速度，采用sigmiod函数将其同样映射为[0,1]范围内，确定个体最优值。最终，技术人员需要结合个人经验设置好终止条件，当适应度值满足设定条件后，算法终止并输出最优解。

1.2 数据分类

在应用数据挖掘技术过程中，为了可以满足不同用户的需求，需要对油田生产开发数据进行分类处理，可采用决策树分类算法，并配合嵌入式SQL语言提高算法执行效率。具体流程如下：1）整合油田生产开发数据，创建生产样本数据表，并采用嵌入式SQL语言进行初步筛选与整理，最终得到不同类别生产数据的比例以及等变量；2）之后，编写并执行最优分割阈值函数以及信息增益率计算函数，针对不同类别的所有生产数据进行函数计算，获取到对应的信息增益率，并将其存储到数据库中；3）对不同类别生产数据的信息增益率进行排序，明确不同类别生产数据下各生产数据的价值信息含有量，存储到个数数组中，并做好属性的标注处理；4）采用Find Rules函数对所有属性数据进行处理，并根据数据特征建立数据分类规则，根据数据分类规则构建分类规则数据库。如果属性存在叶结点，则对应的样本数据取值为0，并清空属性标注的数值，避免影响到后续分类处理；5）整合生成分类规则的属性数据，若数据集合内仍存在价值信息，则需要重复上述步骤进一步生成数据分类规则。

1.3 数据预测

考虑到油田生产开发涉及的数据种类较多，影响因素也相对较多，因此需要整合多种数据挖掘技术提高数据预测的精准性，常见的技术方法包括ARMA时间序列分析、人工神经网络等，技术人员可综合常见技术方法，在油田生产开发的历史数据基础上，构建ARMA时间序列分析模型以及人工神经网络模型，并调节好对应模型的参数，并将预测结果与实际数据进行比较，从而获取到最优的数据预测模型。之后，再将相关参数数据导入到数据预测模型中，获得最终预测结果，以为油田生产开发提供有效的数据支撑。

2.基于数据挖掘技术的油田生产开发决策系统

2.1系统功能

油田生产开发决策系统的构建以数据挖掘技术为基础，系统包含生产数据管理、分类规则挖掘、数据预测和决策方案展示四个关键功能，四项功能涉及了油田企业生产管理的各个环节。

2.2系统架构

本次在油田系统架构设计中，根据实际数据特征选择使用C/S架构，该架构在应用中具有高效、安全与灵活的应用优势，且能够提升油田生产开发决策系统的运维管理能力。考虑到具体的系统功能实现要求，本次在C/S架构使用中对其中的操作层，逻辑层和访问层进行了优化处理，进一步提升了系统架构的灵活性与稳定性，同时满足了数据挖掘技术应用中的数据共享需求，有利于提高系统数据分析精度，降低整体的操作误差。在C/S架构基础上构建的三层系统架构的功能属性与应用内容如表2所示。

表2 基于C/S架构的三层系统架构内容

2.3油田生产开发决策系统的设计与实现

油田生产开发决策系统在功能与架构确定后，需要通过有效措施进行系统优化设计。其中，系统数据库设计和系统数据分析决策生成为核心内容，系统数据库需要根据油田企业生产需求进行生产数据的获取与整理，形成样本数据，根据分类规则获得预测结果，最终为油田生产开发决策系统的运行提供可靠支持。

系统生产开发数据库建设中，需要实时获取生产数据信息，并将获取到的信息存储到数据库中，通过数据整合分析为后续生产开发决策活动提供数据支撑。通过基础数据信息整理后获得样本数据可体现出油田生产工作的表征特征与决策属性，此类属性需存储在专门的样本数据中，用于后续的油田开发应用。此外，数据库中的分类规则包含大量的数据范围标准，其主要是各类数据获取的标准依据，能够为决策工作提供辅助参考，按照多元分类规则，可有效提取出样本数据中的表征特征和决策属性，提高数据挖掘分析效率。系统中的预测结果数据库，用于存储阶段性的数据预测结果内容，此项数据具有明确时间标定，同时会根据其他基础数据的更新情况对油田企业的生产开发情况进行阶段性分析，并且会将更新获得预测性数据及时存储供决策工作使用，决策结果数据库中包含多种决策方案内容、预测结果描述信息和预测结果范围标定，通过此项数据能够清晰的了解油田的生产情况。

4.结语

综上所述，数据挖掘技术有利于提升油田生产开发的信息化水平，以有效的数据支撑为油田生产开发提供指导，进一步优化决策水平，提升油田生产开发效益，对促进油田产业高质量发展具有重要意义。在实际应用中，技术人员需要准确把握住数据挖掘技术的应用方向与技术要点，以数据挖掘技术为基础开发油田生产开发决策系统，才能有效发挥出数据挖掘技术的应用优势。

参考文献

[1]周新墙.数据挖掘技术在油田信息化建设中的应用[J].石化技术,2022,29(06):168-170.

[2]李志勇,孙莹,王承龙等.数据挖掘技术在油田信息化建设中的应用探讨[J].天津化工,2021,35(05):103-105.

[3]翟华,闻若彤,卢锦玲.基于物联网技术的海上油田综合能源管理系统架构[J].电力科学与工程,2021,37(04):37-48.