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摘 要：随着大数据兴起，大数据分析技术在油田生产中的应用研究受到社会各界的广泛关注。文章对大数据分析技术进行了简要陈述，阐明了油田数据的特点以及油田大数据分析体系的主要内容，对自动筛选异常井、自动诊断异常井、制定间抽井抽油计划以及规划油井清洗工作等大数据的实际应用进行了详细分析。
关键词：大数据分析技术;油田;数据处理
一、大数据分析技术概述
（一）数据抽取技术
数据抽取技术是指可以将数量庞大并且数据类型较为复杂的数据整合成数量较小而且类型较为统- -的数据结构。数据要求在任何地点以及时间上可以统--表达，保证语言类型的标准以及规范，使得计算机可以准确快速识别。其中，还包括数据的检查，通过数据检查可以对数据是否准确进行有效筛查，搜寻出数据之中可能出现漏洞或者错误，进而根据实际的错误与漏洞类型对原有数据进行替换。
（二）数据分析技术
数据分析技术是以数据抽取技术为基础，其中包括以下几种类型：第一，因子分析。因子分析是指通过对少量的因素指标表现出其他具有实际意义因素的关系，进而在变量的归纳分析中将某几种变量作为因子，利用数量较少因子反应其他信息。第二，回归分析。是通过对一-组或者几组数据进行分析，进而得出一个变量与其他变量之间的相互关系，并且对变量中的不确定因素进行优化，进而找出其中的变量规律。第三，聚类分析。指的是通过对多种数据特征信息的收集将数据之中所呈现的特征进行类别划分，进而使得后期可以对任何事物的类别进行准确判断，便于后期的数据处理凹。
二、油田大数据以及油田大数据分析体系概述
（一）油田数据的主要特点
油田数据具有以下特点：第一，数据类型较为复杂。油田在实际生产运行过程之中所涉及到的油温、油压、注水量以及各种设备的运行状态的数据在不同的生产阶段具有较强的差异性。第二，数据数量较大。油井在运行过程之中的数据采集工作规模较大，并且需要对各种类型的数据进行收集，进而使得油田数据数量极大。第三，数据完整性难以保证。在实际的对油田运行数据进行记录时，由于数据具有时效性，一旦不能 把握数据的收集时间便会出现数据丟失的现象。
（二）油田大数据分析体系
企业若想运用油田大数据分析系统，应该注重油田大数据的分析体系的构建。其中主要包括以下几个平台的建立：第一，油井信息收集平台。主要任务是对油井实际运行过程所产生的数据进行综合归纳整合，并且将数据转化为计算机可以识别的类型。第二，油井信息储存平台。主要是将油井信息收集平台所收集的数据实现进一步分析与汇总，并且将数据进行合理储存，此平台也称作为数据仓库。第三，油井信息分析平台。此平台可以运用专业的大数据建模技术对数据进行深入挖掘，得出具有实际意义的数据，为后期油田的运行决策提供理论指导。第四，油田信息展示平台。主要作用是利用建模对数据进行处理，使得数据具有直观性以及可视性。
三、大数据分析技术在油田生产中的应用研究
（一）自动筛选异常井
在油田采油过程之中，异常井现象的出现会给油田的产量产生负面影响，随着网络科技的快速发展，异常井的识别筛选工作受到了企业高层的重视。在过去，筛选异常井的工作通常需要人工完成，工作人员对日常油田生产资料进行仔细查阅，在大量油井之中对数据异常的油井进行有针对性的筛选，通过严密的异常井的认定过程，才可以判定异常井的实际数量，此种人工筛选的方式不仅难以保证筛选异常井的准确度，而且所用的时间较长，在筛选时会影響油田企业正常的采油计划。所以油田企业应该及时借助大数据分析技术对异常井进行自动智能筛选。异常井的主要特点是油井单位时间内的产量与历史生产数据之中的单位时间内的产量具有较大差异性，具有数据差异波动，并且数据的波动幅度已经超出了油井正常生产的波动范围。利用大数据分析系统可以对油田历史的生产数据以及当前生产数据进行实时监测，实现对异常井的准确筛选。首先，大数据系统会对油井的生产运行状态进行简单判断，将作业井、调开井、停用井、停电井以及常关井进行有效区分。其次，大数据分析系统可以运用NET 等技术对算法进行编译处理，然后利用B/S 模式进行发布。
（二）自动诊断异常井
当异常井的位置确定之后，油田会及时组织工作人员对异常井进行诊断，通过诊断工作明确异常井出现异常的原因，便于后期对异常井的修理工作。但是传统对异常井的诊断工作往往使用人工诊断的方式，此种方式对诊断人员的综合素质以及工作经验具有较高要求，若诊断人员的工作经验不够，则会使得诊断结果以及诊断率难以保证，并且诊断报告与实际情况具有一定差异性，进而使得后期的维修工作难以顺利进行。而在诊断异常井的过程之中，可以采用大数据分析技术之中的图像处理技术解决此问题，此技术可以根据油田实际运行情况，建立油井正常运行的工作图库，并且将当前异常井的实际工作图与历史的油田工作图库进行分析比较，通过系统数据处理，便可以实现对异常井的自动诊断，不仅能够保证诊断的准确性，而且利用计算机确保诊断的及时性。
（三）规划油井清洗工作
现阶段，大多数油田企业对于油井的清理工作还存在缺陷，一般来说，油井应该每月至少清洗一次，以保证油井的正常运行，并且油井的清洗计划由人工规划。此种人工规划油井的清洗时间的方式存在较多缺点，例如：由于工作人员的疏忽，部分油井不能及时清洗而部分油井重复清洗的现象频频发生，不仅浪费清洗成本，而且还会对油田的实际生产效率造成负面影响。利用大数据分析技术系统便可以对历史清洗油井的相关参数进行有效收集，其中包括油井的清理方式、结蜡周期以及油井运行情况等，进而根据收集到的信息数据进行合理的数学建模，对油井结蜡的时间以及清洗周期进行准确预测，保证油井清洗工作可以顺利快速地进行，提高油井的使用效率。
4 结语
综上所述，油田数据具有类别较为复杂，数量规模较为庞大以及完整性难以保证等特点，所以应该及时将大数据分析技术引入到筛选异常井、自动诊断异常井、制定间抽井抽油计划以及规划油井清洗工作之中，进而保证油田的顺利运行，提高油田的生产效率。
参考文献：
[1]孙晓萍.大数据分析技术在油田生产中的应用研究[J].中国管理信息化，2019，22（09）：171-172.
[2]李园园，胡璐.大数据分析技术在油田生产中的应用研究[J].中国管理信息化，2019，22（08）：56-57.
[3]段泽英，蔡贤明，滕卫卫，游莉，马钰河.大数据分析技术在油田生产中的研究与应用[J].中国管理信息化，2015，18（18）：64-65.
关键词：大数据分析技术;油田;数据处理
一、大数据分析技术概述
（一）数据抽取技术
数据抽取技术是指可以将数量庞大并且数据类型较为复杂的数据整合成数量较小而且类型较为统- -的数据结构。数据要求在任何地点以及时间上可以统--表达，保证语言类型的标准以及规范，使得计算机可以准确快速识别。其中，还包括数据的检查，通过数据检查可以对数据是否准确进行有效筛查，搜寻出数据之中可能出现漏洞或者错误，进而根据实际的错误与漏洞类型对原有数据进行替换。
（二）数据分析技术
数据分析技术是以数据抽取技术为基础，其中包括以下几种类型：第一，因子分析。因子分析是指通过对少量的因素指标表现出其他具有实际意义因素的关系，进而在变量的归纳分析中将某几种变量作为因子，利用数量较少因子反应其他信息。第二，回归分析。是通过对一-组或者几组数据进行分析，进而得出一个变量与其他变量之间的相互关系，并且对变量中的不确定因素进行优化，进而找出其中的变量规律。第三，聚类分析。指的是通过对多种数据特征信息的收集将数据之中所呈现的特征进行类别划分，进而使得后期可以对任何事物的类别进行准确判断，便于后期的数据处理凹。
二、油田大数据以及油田大数据分析体系概述
（一）油田数据的主要特点
油田数据具有以下特点：第一，数据类型较为复杂。油田在实际生产运行过程之中所涉及到的油温、油压、注水量以及各种设备的运行状态的数据在不同的生产阶段具有较强的差异性。第二，数据数量较大。油井在运行过程之中的数据采集工作规模较大，并且需要对各种类型的数据进行收集，进而使得油田数据数量极大。第三，数据完整性难以保证。在实际的对油田运行数据进行记录时，由于数据具有时效性，一旦不能 把握数据的收集时间便会出现数据丟失的现象。
（二）油田大数据分析体系
企业若想运用油田大数据分析系统，应该注重油田大数据的分析体系的构建。其中主要包括以下几个平台的建立：第一，油井信息收集平台。主要任务是对油井实际运行过程所产生的数据进行综合归纳整合，并且将数据转化为计算机可以识别的类型。第二，油井信息储存平台。主要是将油井信息收集平台所收集的数据实现进一步分析与汇总，并且将数据进行合理储存，此平台也称作为数据仓库。第三，油井信息分析平台。此平台可以运用专业的大数据建模技术对数据进行深入挖掘，得出具有实际意义的数据，为后期油田的运行决策提供理论指导。第四，油田信息展示平台。主要作用是利用建模对数据进行处理，使得数据具有直观性以及可视性。
三、大数据分析技术在油田生产中的应用研究
（一）自动筛选异常井
在油田采油过程之中，异常井现象的出现会给油田的产量产生负面影响，随着网络科技的快速发展，异常井的识别筛选工作受到了企业高层的重视。在过去，筛选异常井的工作通常需要人工完成，工作人员对日常油田生产资料进行仔细查阅，在大量油井之中对数据异常的油井进行有针对性的筛选，通过严密的异常井的认定过程，才可以判定异常井的实际数量，此种人工筛选的方式不仅难以保证筛选异常井的准确度，而且所用的时间较长，在筛选时会影響油田企业正常的采油计划。所以油田企业应该及时借助大数据分析技术对异常井进行自动智能筛选。异常井的主要特点是油井单位时间内的产量与历史生产数据之中的单位时间内的产量具有较大差异性，具有数据差异波动，并且数据的波动幅度已经超出了油井正常生产的波动范围。利用大数据分析系统可以对油田历史的生产数据以及当前生产数据进行实时监测，实现对异常井的准确筛选。首先，大数据系统会对油井的生产运行状态进行简单判断，将作业井、调开井、停用井、停电井以及常关井进行有效区分。其次，大数据分析系统可以运用NET 等技术对算法进行编译处理，然后利用B/S 模式进行发布。
（二）自动诊断异常井
当异常井的位置确定之后，油田会及时组织工作人员对异常井进行诊断，通过诊断工作明确异常井出现异常的原因，便于后期对异常井的修理工作。但是传统对异常井的诊断工作往往使用人工诊断的方式，此种方式对诊断人员的综合素质以及工作经验具有较高要求，若诊断人员的工作经验不够，则会使得诊断结果以及诊断率难以保证，并且诊断报告与实际情况具有一定差异性，进而使得后期的维修工作难以顺利进行。而在诊断异常井的过程之中，可以采用大数据分析技术之中的图像处理技术解决此问题，此技术可以根据油田实际运行情况，建立油井正常运行的工作图库，并且将当前异常井的实际工作图与历史的油田工作图库进行分析比较，通过系统数据处理，便可以实现对异常井的自动诊断，不仅能够保证诊断的准确性，而且利用计算机确保诊断的及时性。
（三）规划油井清洗工作
现阶段，大多数油田企业对于油井的清理工作还存在缺陷，一般来说，油井应该每月至少清洗一次，以保证油井的正常运行，并且油井的清洗计划由人工规划。此种人工规划油井的清洗时间的方式存在较多缺点，例如：由于工作人员的疏忽，部分油井不能及时清洗而部分油井重复清洗的现象频频发生，不仅浪费清洗成本，而且还会对油田的实际生产效率造成负面影响。利用大数据分析技术系统便可以对历史清洗油井的相关参数进行有效收集，其中包括油井的清理方式、结蜡周期以及油井运行情况等，进而根据收集到的信息数据进行合理的数学建模，对油井结蜡的时间以及清洗周期进行准确预测，保证油井清洗工作可以顺利快速地进行，提高油井的使用效率。
4 结语
综上所述，油田数据具有类别较为复杂，数量规模较为庞大以及完整性难以保证等特点，所以应该及时将大数据分析技术引入到筛选异常井、自动诊断异常井、制定间抽井抽油计划以及规划油井清洗工作之中，进而保证油田的顺利运行，提高油田的生产效率。
参考文献：
[1]孙晓萍.大数据分析技术在油田生产中的应用研究[J].中国管理信息化，2019，22（09）：171-172.
[2]李园园，胡璐.大数据分析技术在油田生产中的应用研究[J].中国管理信息化，2019，22（08）：56-57.
[3]段泽英，蔡贤明，滕卫卫，游莉，马钰河.大数据分析技术在油田生产中的研究与应用[J].中国管理信息化，2015，18（18）：64-65.