基于深度学习的用气趋势预测与管网气量调配算法——以中国石油西南油气田公司为例

生产实时数据是油气生产的重要资产,通过监测实时数据,管理人员可以及时掌握油气田的生产运行状况,目前数据使用主要集中在数据监测、设备联锁、支撑报表自动生成等应用。为了提升已有数据价值、支撑调度管理,对某气矿已采集天然气开发生产实时数据再利用,通过深度学习进行用户用气量趋势预测,并研究出一种管网气量调配的算法,实现了管网输气调配方案的自动生成。研究结果表明:①通过对历史数据的处理,可以对异常值进行分析和过滤,从而获取能够使用分析的数据,并能生成参数的正常运行区间,对有效数据提取、指导工艺参数运行范围具有重要意义;②通过神经网络进行用户用气量小时趋势的预测,能较好地捕获未来一段时间内的用气量变化趋势,从而实现对需求量变化的提前感知;③通过构建最少调整次数和最接近标定产能两种基于管网汇总气量的井口产量调整算法,实现了气井生产管网调配方案的自动计算,减少了人工计算分析管网气量调配的工作量。

西南油气田地震数据治理方法研究和应用

随着油田信息化建设的深入,地震勘探成果数据上云入湖已经成为一种趋势,目的是方便科研生产单位能利用好历史成果,充分挖掘老资料的价值.而这一切的基础就是要对地震数据进行必要的清洗(数据治理),使之成为正确规范的成果数据,才能作为数据应用的基石.基于此,结合西南油气田地震资料现状,制定了相对应地震成果数据治理的范围及标准规范,构建了数据治理流程体系,并依托西南油气田物探工程数据管理系统,实现了地震数据的准确性、完整性、一致性、规范性.并且通过应用实践,有效支撑了地震数据共享平台的应用.

履行社会责任也能提升整体效益 石油企业要加强残保金税收筹划

作为全民所有制企业,很多石油企业不仅在经济领域肩负着振兴和繁荣工业的使命,在社会领域还具有稳定社会和履行社会责任的义务。石油企业安置残疾人就业或者缴纳残疾人就业保障金(以下简称残保金)不仅具有经济与社会意义,还可以为其他各级各类企业做出表率。然而,一些石油企业面对残疾人就业问题往往秉持消极的态度,认为解决残疾人就业或缴纳残保金会增加企业成本并影响企业利润。因此,为了解决石油企业的残保金缴纳决策困境,本文将从税收筹划角度研究残保金对企业成本的影响,为石油企业财务与经营提供决策依据。

基于BI的天然气开发指标可视化分析及应用

天然气开发指标是反应企业开发效益和管理水平的重要依据,目前采用单一指标单一维度进行固定式报表展示与分析,难以满足精细化管理与高效分析决策需求。本文以产量管理相关指标为例应用BI技术构建了一套开发指标分析模型,包括指标数据分析模型构建、BI可视化分析模型构建及展示应用,实现了高效指标管理及开发指标的数据多维联动与关联综合分析、可视化开发展示,形成高效自助分析应用模式,满足开发指标高效对标分析需求,实现开发生产全面深入动态跟踪分析和精细化管理需求,提升决策水平与质量效率。