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。

基于商业智能的天然气开发指标分析——模型构建与应用研究

一、引言天然气是一种清洁能源,具有丰富的资源储量和广泛的应用前景。随着经济的发展和人民生活水平的提高,天然气需求量不断增加。然而,天然气开发过程中存在着诸多技术和管理问题,产生了诸多负面影响。建立科学合理的指标模型,对天然气开发指标进行分析和评估,对于提高开发效率、保障安全生产、实现可持续发展具有重要意义。因此,为了促进天然气产业的健康发展,提升天然气生产单位的开发对标管理水平,十分有价值。

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。