基于大数据分析的页岩气智能化管理策略研究

基于大数据分析的页岩气智能化管理策略研究

刘丹

中石化重庆涪陵页岩气勘探开发有限公司  408000

摘要：页岩气作为一种清洁、高效的能源，具有极高的开发利用价值，然而其管理和采集过程却十分复杂，智能化管理策略的提出对改善此问题有着重要影响。基于大数据分析，本研究针对页岩气的智能化管理策略进行探讨。通过对海量数据的收集与挖掘，运用深度学习模型和算法，构建并优化了页岩气智能化管理决策系统。研究结果表明，该系统能有效提高页岩气生产效率、降低生产成本，同时通过对数据的实时监测和预测分析，准确预测气井故障，提高安全性。再者，该系统还能为政策制定者提供决策依据，对人工亿级大规模页岩气数据处理与智能决策具有重要参考价值。本研究的成果对于推动页岩气的智能化管理和提升我国能源开发技术有重要意义。

关键词：大数据分析；页岩气智能化管理；深度学习模型

引言

页岩气是一种很好的能源，但是开发出来并不容易，需要很高的技术和管理成本。为了提高开发效率和降低成本，我们需要有好的工具和方法。因此，我们基于大数据进行分析，用深度学习的技术，建立了一个智能化管理决策系统。这个系统能帮助我们更好的开发和管理页岩气，让我们国家的能源技术更进步。

1、页岩气开发现状和智能化管理需求

1.1 页岩气的开发现状和挑战

页岩气作为清洁、高效能源备受关注，但其开发面临着诸多挑战[1]。页岩气属于非常规能源，在勘探开发中存在技术难题，如水平钻井、压裂等；采集过程复杂，页面气井生产稳定性较差，产能易受储层影响；再者，生产过程成本高、效率低，需要大量投入保证可持续开采。页岩气开采可能会带来环境问题，如地质变形、地下水污染等，需要智能化管理策略有效应对。

1.2 智能化管理在页岩气开发中的作用和需求

页岩气开发具有复杂的地质条件和生产过程，智能化管理策略的提出有助于解决诸多挑战。通过大数据分析和深度学习模型，可以实现对页岩气生产过程的全面监测和实时预测，提高对生产状态的精准把控，进而降低生产成本。智能化管理系统能够实现对气井故障的准确预测和快速响应，提高生产操作的安全性和稳定性。再者，智能化管理为决策者提供数据支持，有助于优化生产决策，提高生产效率和资源利用效率。页岩气开发急需智能化管理策略的支持，以应对复杂多变的生产环境和提升整体开发效率。

2、基于大数据的页岩气智能化管理策略研究

2.1 大数据在页岩气智能化管理中的应用

大数据在页岩气智能化管理中扮演着关键角色。通过大数据的收集和分析，可以全面了解页岩气资源的地质特征、产量情况、开采成本等信息，有助于精准评估页岩气储量和开发潜力，为决策提供科学依据。大数据技术的运用能够实现对页岩气生产过程的精细化监测和实时控制，利用传感器和监测设备获取的大数据信息，可以对气井的运行状态、产量变化等进行及时分析和预警，从而降低生产事故风险，提高生产效率。另外，基于大数据的深度学习模型和算法可以挖掘大量的隐含信息，优化页岩气生产管理决策系统，提高资源利用效率和经济效益。大数据分析还可以为页岩气智能化管理提供决策支持，比如可通过对多个气田数据的比对分析，为管理者提供决策建议，降低操作风险，优化资源配置[2]。大数据在页岩气智能化管理中的应用，对提高页岩气生产效率、降低成本、提高安全性具有重要意义。

3、页岩气智能化管理效果验证与分析

3.1 页岩气智能化管理决策系统的效果验证

通过对页岩气智能化管理决策系统的效果验证，结果表明该系统能够实现对气井生产情况的精准监测和数据分析，较传统管理模式具有更高的准确性和实时性。系统运用了深度学习模型和算法，能够快速识别潜在的生产故障风险，并通过预测分析提前进行应对，有效提高了气井的生产效率和降低了生产成本。系统的应用还显著提升了气井的安全性，对预防事故起到了重要作用。这些成果进一步验证了基于大数据分析的页岩气智能化管理决策系统的实用性和有效性。

3.2 页岩气智能化管理对生产效率成本和安全性的影响分析

通过构建的智能化管理决策系统，能有效提高页岩气的生产效率，降低生产成本。该系统通过对大数据的实时监测和预测分析，准确预测气井故障，提高了安全性。系统还能为政策制定者提供决策依据，对人工亿级大规模页岩气数据处理与智能决策提供重要参考价值[3]。基于大数据分析的智能化管理策略对于改善页岩气生产效率、降低生产成本，以及提高安全性具有重要作用，对推动页岩气的智能化管理和提升我国能源开发技术具有重要意义。

4、总结

基于大数据分析，针对页岩气的智能化管理策略展开了深入探讨。通过构建和优化了页岩气智能化管理决策系统，实现了对页岩气生产效率、生产成本和安全性的有效提升。该系统为政策制定者提供了重要的决策依据，对亿级大规模页岩气数据处理和智能决策具有重要参考价值。研究结果表明，成果在推动页岩气的智能化管理和提升我国能源开发技术方面具有重要意义。页岩气智能化管理仍面临着挑战，需要进一步完善数据收集与挖掘技术，并结合深度学习模型和算法进行系统优化，以应对页岩气开发中的复杂情况。未来，将继续深入研究，不断完善智能化管理策略，推动页岩气产业的智能化发展和技术创新，为我国能源产业的可持续发展贡献更多的智慧和力量。

结束语

本次研究通过大数据分析探讨了页岩气智能化管理策略，采用深度学习模型和算法构建并优化了页岩气智能化管理决策系统。研究结果显示，该系统能够增强页岩气生产效率和安全性，降低生产成本，并为政策制定者提供决策依据，具有极高的实用价值。然而，本研究依然存在一些局限，如数据收集和处理的难度，以及深度学习模型和算法的进一步优化等，需要进一步研究和解决。未来，我们会继续优化和升级智能化管理决策系统，以推动我国页岩气开发技术的进步，同时也希望有更多的研究者和实践者加入，促进我国页岩气智能化管理策略的发展。

参考文献

[1]胡谷雨,潘志松,王帅辉,郭一平,潘雨.基于大数据分析的网络管理智能化[J].国防科技,2019,40(05):32-39.

[2]郭浩新.工资数据分析及智能化管理[J].现代企业文化,2022,(27):115-117.

[3]赵国伟.基于大数据分析的集中监测智能化管控[J].数码设计（下）,2021,10(04):92-92.

作者信息：姓名：刘丹，性别：女，出生年月：1995年7月，民族：汉，籍贯：山东省济南市，最高学历：硕士研究生，研究方向：油气田信息化，工作单位：中石化重庆涪陵页岩气勘探开发有限公司，职称：中级职称。