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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

基于闭环管理模式数字化监督技术体系的构建与实施

基于油公司等客户主体持续的体制改革和技术创新要求,海上油田监督管理单位建立了"监督+设计+数据"的闭环产业结构。为推动配套的"科学运营+队伍建设"的管理创新,建立了"扁平化+经营指标分解"的运营模式和"绩效考核+竞聘上岗"的激励机制,完善了"监督+三支队伍"的人才培养体系。形成三位一体的数字化监督技术服务模式,打造出人才孵化站,推动了人力资源的科学管理,作业量稳步增加,实现盈利增长和油公司"降本增效"的有机协同。

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。

数字化转型背景下油气开发生产组织新模式探索

智能化是强国战略的必备基础,也是企业转型升级的方向。随着大数据、云计算、人工智能和工业互联网等新兴技术蓬勃兴起,全球石油公司不断通过数字化转型以提高核心竞争力。智能化油气开发生产具有全面感知、自动操控、趋势预测、优化决策的特征。目前,我国油气开发生产数字化转型面临四个困境:各油气田硬件基础设施参差不齐、数据共享与业务协同处于较低水平、传统的油气开发生产模式不适应智能化条件、智能化油气田建设运行尚无统一标准可供借鉴。智能化油气田开发生产组织新模式应以业务协作共享、一体化智能协同为主要特色,积极实现操作巡检维护、开发生产管理、协同研究、经营管理与决策的一体化智能运营。

海上油气田钻完井数据管理系统开发及应用

本文介绍了海上油气田钻完井数据管理系统的开发及功能结构。该系统集钻井、完井数据采集、管理、分析为一体。通过该系统的开发及应用可以为海上油气田的大数据分析提供可靠的数据基础。

油气田钻完井大数据技术研究与应用前景

对油气田进行钻完井时,必须保证大数据技术在该项工程以及各项工作中的作用效果,继而加强油气田钻完井实际开展过程中各项数据信息收集力度,在考虑各项数据信息条件下保障油气田钻完井工程质量,强化钻完井工程综合实施效果,使得油气田水平有进一步提高。同时还应针对油气田钻完井大数据技术展开研究,发挥大数据技术应用价值,推进油气田钻完井工程更加合理地开展。

关于海上油气田开发生产中的数据治理方法与技术研究

本文从海上油气田数字化管理技术入手,探讨提高数据治理效果和质量的方法及其相关技术。

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。

大数据在辽河油田开发转型的应用展望

随着计算机数字化技术和电子通信技术的快速发展,当前我国新媒体行业出现大数据不断发展的趋势,在加快企业运行速度、提高员工办公效率以及保障企业信息安全性方面具有非常重要的作用。油田开发产业作为我国经济结构重要的基础性产业,不仅影响我国经济整体走向,还与人民群众的生活息息相关,面对当前全球化国际形式以及新的社会主义经济目标的要求,油田开发产业应积极转型,在企业运营过程中使用大数据来提高企业管理水平。本文将分析辽河油田开发转型的意义,以及大数据在辽河油田生产管理中的应用情况,阐述大数据在辽河油田转型过程中所起的作用。

大数据在辽河油田开发转型的应用展望

随着计算机数字化技术和电子通信技术的快速发展,当前我国新媒体行业出现大数据不断发展的趋势,在加快企业运行速度、提高员工办公效率以及保障企业信息安全性方面具有非常重要的作用。油田开发产业作为我国经济结构重要的基础性产业,不仅影响我国经济整体走向,还与人民群众的生活息息相关,面对当前全球化国际形式以及新的社会主义经济目标的要求,油田开发产业应积极转型,在企业运营过程中使用大数据来提高企业管理水平。本文将分析辽河油田开发转型的意义,以及大数据在辽河油田生产管理中的应用情况,阐述大数据在辽河油田转型过程中所起的作用。