数据挖掘在油田开采中的应用方法分析

应用与实践数据挖掘在油田开采中的应用方法分析李耀全中海石油（中国）有限公司蓬勃作业公司摘要：大数据已经成为了当下社会发展的热点话题，随着互联网技术的普及，对于大数据的开发、挖掘以及应用成为了各行各业发展竞争的主要技术。而将数据挖掘技术应用到油田开采中，可以有效促使数字油田到智慧油田的转变，很大程度上有效提高油田开采效率。本次研究主要对数据挖掘技术以及在油田开采中的应用方法进行分析。关键词：数据挖掘；油田开采；应用方法1引言3.2预测油田机械可能出现的故障在当今时代发展下，数字油田已经呈现一种向智慧油田发展趋势，促使了油田得到了新的发展动力。由于在智慧油田中会产生大量的数据，而这些数据数目巨大，但是数据体现出的价值密度非常低，同时种类非常复杂。基于这些特点，如果还是运用传统数据分析方法，将无法达到解决这些复杂数据的目的，因此，通过怎样的方法利用这些数据资源，使得油田效益得到提高，是现阶段油田开采需要注重的问题。可见，本文对数据挖掘在油田开采中的应用方法的研究，有着十分重要的意义。当油田开采过程中出现机械故障，不仅加大油田开采的成本，而且对油田的生产效率会造成严重影响。因此，需要全面预测油田机械在实际运行中可能出现的问题，从而在发机械故障前可以有所准备，做好必要机械设备更换或者维修等工作，从而有效的保证机械故障不会影响油田生产，但是传统方法并没有故障提前预测功能。而利用数据挖掘技术，通过关联规则算法得出最初的数据以及权重系数，构建出预测油井机械故障模型，对油井机械的故障进行预测。3.3对结蜡进行预测2数据挖掘技术分析从大量、无序以及复杂的数据中，将隐藏、未知并有利于决策决定的有价值的数据挖掘出来，并将这些被挖掘出来的数据、知识等，运用到构建决策模型中，这就是所谓的大数据挖掘技术。该项技术的使用，为所需的工作提供了必要的方法、工具以及过程，并且是具有一定的预测性。在数据挖掘技术的应用下，不仅可以对已经存在的事实进行总结分析，还可[1]以预测出那些未知结果。以往传统的数据分析方法，主要是对已经掌握的数据范围内，对那些非常容易理解的数据进行分析，可以总结为一种在关系数据基础上的分析方法，在系统内部已将存在有关主题之间的关系，并在这种关系基础上进行分析的。相比之下，数据挖掘技术的应用，凸显出了一定的独特性，主要体现在可以寻找到传统手段掌握数据以外的非结构化数据，而此种情况，则代表着数据挖掘技术无法保证输入的数据是完整无误的。因此，通过数据挖掘技术得到的知识，具有更强的未知性以及有效性。在石油开采中，如果原油中含有石蜡，那么在开采过程中，当温度以及压力发生变化时，油井就会出现结腊情况，这种情况就会导致增加原油的流动阻力，采油设备会受到相应的影响，所以，此类问题需要及时解决。可以采用化学防蜡方法，就是在井中添加化学防蜡剂，以此来防止油井出现结蜡情况，但对于向井中添加防蜡剂的时间，没有办法进行精准确定，而应用数据挖掘技术，则可以解决此类问题。通过数据挖掘分析出影响结蜡的因素，而后选出影响结蜡的关键因素，并对各个因素进行相关性分析，最终建立预测油井结蜡的模型，并通过该模型分析出油井结蜡变化，掌握好时间进行化学[3]防蜡。3.4油田产量预测3数据挖掘在油田开采中的应用方法3.1及时调整油井开采方法在油田开采中，对于常规油田以及低渗透油田的开发，在中后期会出现油井压力不够、油井出油间断等情况。一方面导致了油田产能不高，另一方面，造成了潜油电泵的严重磨损，以至于造成电能严重浪费的情况。对于此种情况，通常最为常见的处理方法就是，在单一参数的作用下，计算得出动液面高度，而后从动液面高度的实际变化情况出发，经过分析后再确定间歇采油制度。但是此种计算方法得出的动液面高度，需要原始参数的数据具有非常高的准确性，并且单参数计算得出的动液面高度存在一定的失误。而采用数据挖掘技术，对影响动液面高度的不同数据进行灰色关联处理，并最终得出不同的数据与动液面之间的联系，从而分析得出影响动液面的主要因素，最终再运用这些个参数构建动液面高度模型，有效提高间歇采油制度的精确性，一定程度上减少电潜泵的磨损，降低电能的浪费，进而提高油田的效益[2]。在油田生产中，有必要对油田产量进行精准预测。由于传统预测方法会有很多不同的局限性，是无法对油田产量进行精准预测的。而利用数据挖掘方法，分析出影响产量的不同因素，并进行关联度进行排序，去掉关联度不大的因素，得出影响最大的产量因子，而后在时间序列分析方法基础上，对主因子基本生产数据进行分析，最终建立预测油田产量的模型。在数据挖掘技术的作用下，预测油田产量模型，可以很好的满足油田生产数据复杂多变的情况，增强油田产量预测的精准性。4结语总而言之，数据挖掘方法的应用，很好的解决了智慧油田数据难处理的问题。将数据挖掘技术应用到油田开采中，可以有效降低油田的开采成本，极大的提高油田开采效率，从而提高油田生产效益。参考文献：[1]赵恩涛,刘馨.大数据在油田开发中的应用及策略[J].化工管理,2019(27):219~220.268

2019.09