大数据及人工智能在油气田开发中的应用

考虑当前我国能源安全及开发的迫切任务,还需加大对大数据及人工智能技术的应用力度,提升作业效率与资源质量,降低开采难度,推动我国油气田向智能化方向稳定发展。在此基础上,还能解决油田勘探、开采等各环节中所遇到的常规问题,获取更精准的信息数据,在可视化、高效化、精准化、实时化、远程化等方面通过便捷条件,加快我国油气开田的发展速度,为国民经济水平提升起到推动作用。

济阳复式油气区大油田形成条件及分布规律

济阳复式油气区是一个中、新生代“裂谷型”湖盆，具多构造层的“复式”不对称结构，发育多期断裂构造体系。多旋回沉积产生多元复合成烃的生油体系。沉降作用的推移影响各凹陷的主要含油层系。该块断湖盆具明显分割性和多源性。油气围洼陷呈环状分布，大油田毗邻主要生油区。

舟山国家石油储备基地堆载预压加固效果分析

介绍了舟山国家石油储备基地试验区软基堆载预压大型现场试验结果,根据现场试验测得的数据,分析了软土地基堆载预压下沉降变化规律、分层沉降变化规律、深层土体位移变化规律、超静孔隙水压力变化规律,进一步探讨了根据应力和应变分析得到的地基固结性状,其中通过应变分析得到适用于储备基地的沉降经验系数m。结果表明,打设塑料排水板结合堆载预压处理软弱地基具有良好的效果。

大数据及人工智能在油气田开发中的应用现状及展望

大数据与人工智能技术的快速发展引发全社会和全产业链的颠覆性变革。石油作为工业的血液,是推进国民经济和工业现代化的重要物质基础。但随着优质资源的不断开发,剩余的资源开采难度越来越大,存在石油资源品位劣质化、老油田高含水、低油价、环境污染等问题的挑战。大数据、人工智能技术与能源的深度融合,将在油气田勘探、开发等多个环节发挥重要作用。调研大数据及人工智能在油气田开发中的研究进展,回顾国内外油公司智能化油田建设历程,分析存在的问题和挑战,探讨智能油气田建设目标、建设模式、关键环节、核心内容,根据中国石化实际情况提出需要发展的关键技术。

HD-Ⅲ堵水剂封堵大孔道矿场试验

介绍了一种新型固体堵剂HD Ⅲ堵水剂的性能及其在临盘油田盘 42 2单元盘 42 6井的试验情况 ,一年的小型矿场试验取得明显的封堵效果。试验确定了封堵大孔道的施工模式和工艺参数。在同类油藏进行了推广使用 。

中国古生代大型油气田成藏条件及勘探方向

继1984年塔里木盆地北部钻探沙参2井实现我国古生代海相油气首次重大突破后,分别又在塔里木、华北、扬子、准噶尔等地块上发现了一批大中型油气田。为此,从烃源岩、储集层(体)、生储盖组合、古隆起、古斜坡控油气、多期成藏、多期充注及封盖条件等方面综合研究了我国古生代大油气田成藏条件,并指出了下一步勘探方向,以期在我国地质构造十分复杂的古生代地层中发现更多的大型油气田。

油气生产大数据挖掘系统的研究及应用

随着智能油田建设的不断推进,油气生产数据呈爆炸式增长。由于其数据结构复杂,形式多样,以及数据深度分析需求的增长,为挖掘工作带来了机遇与挑战。本文采用数据融合技术,搭建复杂油气生产过程的大数据挖掘平台,根据特定的挖掘目标,建立专题数据库,快速定制相应数据挖掘算法和石油工程业务模型,形成适应用户需求的数据挖掘应用系统,实现油气生产智能化诊断、预测、优化及辅助决策。

基于Neo4j的海量石油领域本体数据存储研究

语义网技术的发展促进了石油领域中多学科本体之间的整合技术的发展。随着数据的规模的增大,传统的基于关系型数据库的数据存储和信息检索等存在较多问题。对此,提出了一个基于Neo4j数据库的领域本体构建过程,专注于改进数据存储和信息检索两个方面。首先,提出了一种基于图形数据库Neo4j的大规模本体数据存储问题的解决方案,通过设计一种基于Neo4j的存储模型配合分布式存储机制,实现存储空间的高效利用。其次,在Neo4j数据模型的基础上,设计了一种两层索引结构的检索算法。实验评估表明,提出的方法与基于关系数据库的方法相比,在数据存储方面可以节省10%以上的存储空间,在信息检索方面将检索效率提高了30多倍。

浅谈数据挖掘在油田开采中的应用方法

大数据是当前最热的概念之一,在“互联网+”的背影下,大数据的开放、挖掘和应用已成为趋势。大数据已经成为国家科技竞争的前沿,以及产业竞争力的商业模式创新的源泉。数据挖掘技术是数字油田到智慧油田转变的最重要一环。而对于油田开采来说,数据挖掘技术能有效提高油田开采效率,通过阐述了数据挖掘在油田开采中的优势,以及数据挖掘在油田开采中的应用方法。

华北油田电网电力大数据平台建设与应用方案研讨

本文基于华北油田公司“充分依托先进信息技术,全面加快数字化信息建设”部署,提出了华北油田电网构建与应用电力大数据平台的设想。本文首先分析了电力分公司电力调度和集控中心自动化系统采集、积累的电网运行数据;电力生产管理信息系统录入的设备管理的静态数据;电能量计量系统智能终端采集、存储、积累的电力营销数据等三大数据源的数据特征,提出了华北油田电网大数据平台建设的架构设计及实施路线,详细阐述了大数据平台构建分三个实施阶段的主要内容,最后描述了大数据平台的应用前景。本文对石油石化系统供电企业信息化建设和智能电网建设具有一定的参考价值和借鉴作用。

大数据技术在抽油井结蜡预测中的应用研究

随着数字新疆油田深化应用及智能油田建设的不断推进,特别是在国际油价和国内市场需求不断波动的形势下,新疆油田越来越关注利用具有分析预测能力的大数据技术挖掘油田数据价值、提高数据利用率,从而指导油田生产、实现降本增效。围绕智能新疆油田建设中提前预测抽油井结蜡状态这一业务需求,本文介绍了大数据在抽油井结蜡预测中的研究成果及应用,为实现油田各项业务数据化提供了技术手段和有力支撑。

体膨颗粒深部调剖技术及其在大庆油田的应用

大庆三大主力油田已进入高含水、高采出程度开采阶段 ,油藏内已出现高渗透大孔道 ,必须进行封堵。选用交联聚合物颗粒作为深部调剖剂。从三种颗粒剂中筛选出的颗粒剂WT ,在自来水中 2 4h膨胀倍数为 80～ 90 ,抗压强度为 0 .8～ 1.2MPa,可形成胶结体 ,在渗透率 3～ 3.5 μm2 的岩心中突破压力梯度为 10 .7MPa/m ,在油田污水中膨胀倍数下降至 6 0～ 80 ,抗压强度基本不变。所用颗粒剂的粒径由区块典型井和选定的施工井现场试注压力 时间曲线求得 ,为 2～ 5mm。介绍了在杏北油田 3口注水井实施颗粒剂WT深部调剖的工艺和结果。颗粒剂用注入水携带 ,连续注入注水井。在X7 2F35井 ,颗粒剂在注入水中的质量浓度为 5 .3kg/m3 ,总注入量为 6 0 93m3 ,设计调剖半径 2 1.5m。实施深部调剖后 3口注水井在平面和纵向上的吸水剖面都获得了很大改善 ,一些连通油井产油量增加 ,含水量有所下降。图 6表 4。

南海大中型油气田成藏特征与控制因素

通过对南海6个典型大中型油气田的解剖,总结了南海大中型油气田的成藏特征:大中型油气田均分布于中-上中新统区域盖层之下,位于持续沉降的富生烃凹陷的"凹中隆",含油气层位主要为南海区域不整合面附近和中中新统;大中型油田的形成是南海构造演化及诸多地质因素综合作用下,形成完好的生储盖及运圈保条件,如富生烃凹陷、断拗转换面不整合及砂体储集体、中新世生物礁和广泛分布的半深海泥岩盖层;南海的有利勘探目标包括区域性不整合面上下砂体、凹中隆、近源砂体和新近系及第四系生物礁滩体.

华北油田电网电力大数据平台建设与应用方案研讨

本文基于华北油田公司“充分依托先进信息技术,全面加快数字化信息建设”部署,提出了华北油田电网构建与应用电力大数据平台的设想。本文首先分析了电力分公司电力调度和集控中心自动化系统采集、积累的电网运行数据;电力生产管理信息系统录入的设备管理的静态数据;电能量计量系统智能终端采集、存储、积累的电力营销数据等三大数据源的数据特征,提出了华北油田电网大数据平台建设的架构设计及实施路线,详细阐述了大数据平台构建分三个实施阶段的主要内容,最后描述了大数据平台的应用前景。本文对石油石化系统供电企业信息化建设和智能电网建设具有一定的参考价值和借鉴作用。

机器学习预测油气产量现状

机器学习是一种通用的数据驱动分析方法,也是一个重要的油气大数据分析利用手段。油气勘探开发作为具有悠久历史和庞大数据基础的重要领域,具有很大的数据挖掘潜力。利用油气田大数据分析技术可以帮助决策者进行投资分析、风险评估、生产优化,带来巨大的经济效益。机器学习方法早已被研究人员尝试应用于油气领域相关研究,随着机器学习算法的发展,许多应用场景被不断提出,但针对具体场景的通用方案仍在探索中。笔者从最基本原理着手介绍了机器学习的建模过程,梳理了用于油气田大数据分析的3类主要机器学习方法的发展历史,结合油气田大数据的特点,讨论了油气田大数据分析利用的核心内容、目标及优势,分析了机器学习在油气领域的主要应用场景,总结了目前典型油气产量预测中存在的问题及对策。

油田大数据的构建与应用设计

结合油田数据中心建设和大数据的采集、存储、挖掘技术,分析探讨了油田勘探开发大数据的采集、存储、管理及应用的解决方案,并建议进一步完善油田数据资源的建设和应用,推进智慧油田的建设发展。

基于大数据挖掘的油气田企业全产业链精准管理

中国石油天然气股份有限公司华北油田分公司基于国家能源行业发展趋势及企业深化改革促发展的需要,确立了基于大数据挖掘的精准管理指导思想和实施思路。通过建立基于大数据挖掘的精准管理实施体系,将上游(油气勘探、油气开发生产)、中游(交通物流运输)、下游(炼化、市场销售)各领域信息全方位整合,有效实现了企业上下游全产业链业务环节与大数据信息的实时交互,彻底改变了能源系统以往传统粗放的产业管理模式,大幅度提升了企业资金运作效率和管理效率。

基于BGM大数据架构的油气田生产与设施智慧管理平台建设路径

数字油气田是石油天然气企业依托油气田数字化为基础,充分利用工业互联网大数据和对应软件平台为支撑,加快促进石油天然气一体化发展模式进程的主要方向。为了解决传统数字油气田信息管理单一、信息数据丢失、安全管控僵硬等问题对油气田产业链产生的影响,基于BGM(BIM+GIS+MES)大数据架构,提出了更具直观性、互联性、保真性、参与性的新数字油气田应用平台实施方案。研究结果表明,新的数字油气田平台具有优势:构建以油气田数据为基础的多方协同智慧管理平台,解决了油气田各阶段数据丢损、远程管控和责任追溯的问题;利用大数据算法对油气田深入数据进行挖据分析,并将油气田各阶段数据进行集合、优化和平台显示。在对传统的数字油田数据进行整合后,构建出油气田生产与设施智慧管理平台,并针对性地提出建设过程中出现的应用难点和保障措施。

油气田企业实施大预算管理的探讨

结合1999年重组以来中国石油天然气集团公司预算管理演变过程,阐述了大预算管理与传统预算管理的主要区别,从滚动预算编制、财务指标分解、标准化体系构建、预算管理信息化等方面提出了油气田企业实施大预算管理具体措施。

油田云大数据的实践与认识

云大数据技术是目前从海量数据中获取有价值信息的重要手段,借助云大数据技术,可为智能油田建设提供坚实的信息基础。本文以油田云大数据的建设实践为例,介绍了油田云大数据架构,并从石油业务的角度分析,介绍了油田云大数据的核心应用算法,并对油田下一步云大数据建设提出了几点思考。