地面工程GIS系统应用综述

作为数字油田的重要组成部分,地面工程GIS系统得到了广泛应用,为油田地面工程设计、生产管理和全局部署决策提供了基础数据。新疆油田采油一厂地面工程GIS系统在地面工程设计、管理与维护中的应用,说明其在设施查询、模拟施工、管理与维护等方面能够提高设计、管理维护的效率和效果,节约材料、加快工程进度,减少了事故和停产的发生,取得明显的效益。

石油勘探业利用数据湖开展数据治理

随着大数据技术的持续应用及发展,如今石油勘探行业开始实现大数据化发展,相关技术可以推进石油勘探过程中的数据共通,保证数据的应用有效性。因此,以石油勘探行业数据湖建设为研究视角,分析数据湖建设现状,指出数据湖建设中数据治理措施与建议,将有着一定的现实意义。

大数据在石油行业中的应用及发展趋向探寻

大数据信息技术在石油行业有重要的作用,如何实现对行业信息化的管理是有效应用大数据技术服务石油行业的关键。论文以现代石油行业的信息化管理作为基础,在技术利用的过程中,集中体现在新型云计算服务模式上,在企业信息资源的优化调整的阶段,通过对业务需求进行了解后灵活应用大数据技术,能提升契合度。论文以大数据信息技术作为基础,对如何应用在石油行业中进行分析。

数据挖掘技术在油田企业生产中的应用分析

油田企业在生产过程中需要开展油田开采、作业、运输等工作,同时在各环节当中会产生大量的数据信息,需要专门部门对这些数据进行挖掘和整理,建立能够及时查询数据、对企业生产做出精准预测的数据平台和数据库。在油田企业生产过程中,数据挖掘技术运用主要可分为数据准备、数据挖掘、评估结果三大环节。油田企业通过数据挖掘,将有效的数据信息用于指导企业生产和企业决策,以期提高油田企业的生产效益和市场竞争力。文章首先对数据挖掘技术进行概述,然后介绍油田企业在运用数据挖掘技术过程中应遵循的原则,最后对数据挖掘技术在油田企业财务分析和信息化建设两大方面的应用进行具体的介绍。

基于TensorFlow.js前端机器学习进行线性回归拟合及油井压力预测研究

近年来,随着人工智能技术的发展应用,机器学习的框架及研究工具逐渐成熟。其中,TensorFlow.js是由Google的AI团队发布的一款基于硬件加速的JavaScript库,用于训练和部署机器学习,用户在浏览器端就可以利用应用程序编程接口(Application Programming Interface,API)完成机器学习的基本任务。在油气田开发领域中,产生的生产及分析数据具有数据量小、相关性强的特点,在机器学习过程中,大部分业务通过浏览器就能进行简单的数据线性回归、分类、目标识别、可视化等处理操作,具有简单、快速、易学等特点。文章以线性回归模型为例,对探井试油过程中的油管压力数据采用前端机器学习方法进行线性回归拟合,并实现压力预测。

构建高效率的油田企业地理信息共享与服务平台

分析了油田地理信息系统应用现状和存在的问题。按照企业的长远发展需求,新疆油田基于天地图构建了企业地理信息共享与服务平台。通过高效率的云技术应用,解决了历史问题,收到了良好的应用效果。本文内容可作为天地图在国内大中型企业推广应用的参考。

关系数据模型与面向对象数据模型的关系探讨

面向对象数据模型的应用打破了油田单一关系数据库体系架构。如何在面向对象数据模型和关系数据模型并存条件下构建和优化协调统一的数据库体系架构,是油田数据库建设的重要技术方向之一。本文从油田数据库应用的角度概要对比了关系数据模型和面向对象数据模型的特点,对关系数据模型和面向对象数据模型共存条件下建立油田数据库体系架构的可能性进行了探讨。