李志紅　孫軍軍　石國偉

[摘 要]在油田行業(yè)發(fā)展過程中，互聯網技術的應用可以增加油田企業(yè)的經濟效益，降低整體開發(fā)生產成本。目前，油田行業(yè)對互聯網的研究還處于初始階段，油田相關部門對大數據技術和云計算技術在油田生產開發(fā)中的應用提出了更高的要求，以提高油田生產效益。

[關鍵詞]物聯網技術;大數據技術;云計算技術;應用方案

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2021.04.044

[中圖分類號]F270.7;TP311.13[文獻標識碼]A[文章編號]1673-0194（2021）04-00-02

0 ? ? 引 言

在油田行業(yè)發(fā)展過程中，企業(yè)管理者應完善云計算應用方案，提高大數據的利用效率，以適應經濟全球化的發(fā)展要求。在這個過程中，應明確油田生產現狀，正確認識互聯網大數據技術的歷史發(fā)展機遇及挑戰(zhàn)，從而充分發(fā)揮云計算技術的價值，提高油田生產水平。

1 ? ? 大數據和云計算技術

1.1 ? 云計算技術

21世紀是數字化、網絡化時代，在信息數字化過程中，云計算技術體系不斷完善。隨著大數據技術方案的不斷更新，在技術的實際應用過程中，需要根據油田的生產現狀，采取相應的技術手段。在油田項目實踐過程中，云計算技術需要整合大數據技術與數字網絡技術，從而有效規(guī)劃油田生產工作，做好環(huán)境資源的保護工作，維護社會效益。

1.2 ? 大數據

目前，我國大數據技術在應用過程中存在很多細節(jié)問題。相較于傳統(tǒng)的溝通方式，大數據技術借用數字化網絡與計算機技術傳遞相關信息，突破了時間、空間的限制，數據傳輸水平較高，且其傳輸的數據量驚人，適應當下油田生產工作的要求。

2 ? ? 大數據技術和云計算技術應用于油田生產的優(yōu)勢

大數據技術具有自動識別功能，方便開展各類油田生產工作，利用大數據信息可以實時掌握油田生產狀況，挖掘各類數據，進而提高數據的綜合性及準確性。在油田生產過程中，生產數據非常重要，直接影響油田的生產效益。特別是異常井的問題，需要引起各類油田管理者的重視，且利用信息技術整合油田生產資料，能夠有效減少工作者的工作量，保障油田項目正常運行。

大數據及云計算技術具備良好的智能診斷功能。油田生產是比較復雜的技術體系，如果油井出現故障，利用相關設備及技術能夠診斷排除油井生產問題。大數據及云計算技術是先進的應用系統(tǒng)，可以處理海量的數據信息，工作難度較大，已經成為當前油田生產經營的一大難題。油田企業(yè)利用大數據技術解決了油田數據的復雜性問題，通過積極利用各種先進的生產技術，如利用灰度圖像處理技術建設油井數據庫，可以對比分析各類工作圖特征及實際工況，推動油田企業(yè)發(fā)展。積極應用因子分析法分析和解釋不同因子的變化狀況，通過建立參數診斷規(guī)則庫，可以對比分析相關因素指標，診斷油井異常情況。在油田生產過程中，會出現各類問題，如油井供液問題等，需要油田企業(yè)有效發(fā)揮大數據及云計算技術的優(yōu)勢。

3 ? ? 大數據油田生產技術的應用

3.1 ? 異常井自動識別

在油田的日常生產過程中，影響油田產量的因素較多，為了解決實際生產問題，油田企業(yè)需要完善異常井自動識別方案。一方面，油田相關開發(fā)部門及工作人員應重視異常井自動識別方案，做好異常井的診斷工作，以提高其管理及控制水平。另一方面，在油田的日常開發(fā)實踐過程中，相關管理人員需要及時更新人工操作方法，把油井生產過程中的各類生產數據資料錄入云計算數據庫，以更好地開展工作。在傳統(tǒng)油田生產過程中，各類生產資料數據經過審核后才能確定，但這種工作方式比較冗長復雜，普遍存在很多問題，增加了工作人員的壓力，延長了工作周期，嚴重影響油田的日常生產效率。如果工作人員在操作過程中出現問題，會影響異常井數據挖掘工作，導致其出現聚類分析及診斷問題，不利于開展異常井工作。因此，油田企業(yè)需要優(yōu)化自動識別技術，分析異常井的基礎特點及狀況，解決因井調整等因素出現的各類問題，完善編制方案，及時發(fā)現異常井位置，提高診斷及探查效率，保障工作人員的效率。

3.2 ? 異常井診斷的智能化

在油田日常生產實踐過程中，油田企業(yè)要及時開展異常井的診斷工作，同時完善自動化工作方案，從而突破傳統(tǒng)的人工方法的限制，及時診斷異常井，并利用信息技術、計算機技術，提高異常井的診斷效率，滿足油田可持續(xù)性發(fā)展的要求。同時，還要制定相應的工作細則，以提高單井的整體生產效益。此外，油田企業(yè)應選擇相應的加工工藝，根據油井實際發(fā)展狀況，建立油井數據庫，對實際工作狀況與數據工作圖狀況展開分析，完善油井安全生產方案。工作人員需要分析數據工作圖的實際情況，積極應用因子分析法，做好參數診斷及分析工作，進而有效診斷異常因素。

3.3 ? 制訂完善的排水方案

油田生產開發(fā)進入后期后，往往會出現供液不足的問題。當油田處于這一生產階段時，其被定義為間歇抽油井。在油田生產及實踐過程中，工作人員需要將云計算方法與人工操作方法相結合，制訂抽油井與切換井工作方案，做好相應的數據分析工作，就各類啟閉設備、泵送設備等開展科學合理的管理及控制工作，滿足油田節(jié)能減排的工作要求。因此，油田企業(yè)需要采用科學的數據庫信息計算方法，將回歸分析方法與因子分析方法相結合，對油田大數據的自動管理數字模型展開分析，并預測各類工作數據，制定一條規(guī)范化的數字模型曲線。

3.4 ? 油井除蠟技術

在油田項目實踐過程中，傳統(tǒng)的油井清蠟方法主要采用人工選擇方法，每月清蠟一次，但該清蠟方法工作程序比較復雜。有些油井在未結蠟的情況下提前清蠟，浪費了大量的人力、物力、財力，不利于開展油井整體生產工作。在解決此問題的過程中，需要更新大數據技術體系，使用該分析公式，根據相關參數，建立數據管理預測模型。同時，完善回歸分析模型曲線，優(yōu)化油井生產方案，利用數字技術就實際結蠟時間展開有效性分析，做好油井生產的精細化管理工作，并將大數據技術與云計算技術相結合。

4 ? ? 云計算油田生產技術的應用

4.1 ? 提高生產專業(yè)化的實際應用水平

油田企業(yè)為了增加油井實際生產效益，必須完善油井生產專業(yè)化方案。在這個過程中，油田的勘探開發(fā)和數字油田的實際應用千差萬別。一方面，需要完善大數據應用平臺，對各類大數據資源展開有效性共享。油田企業(yè)需要根據實際情況，更新云計算技術，做好大數據的存儲及管理工作，同時使用高效率的數據服務器。工作人員必須做好大數據儲層的研究及分析工作，提高云計算技術水平，為提高油井開發(fā)效率營造良好的環(huán)境。在構建云計算服務體系的過程中，管理人員需要做好不同基礎設施的綜合性建設工作，實現大數據資源的共享，提高云計算技術設備的利用效率。在油田項目建設過程中，工作人員在完善數字化管理系統(tǒng)時，需進一步保證數據信息安全有效，降低油田相關軟硬件設備投資，減少運作成本。油田單位在生產專業(yè)化技術體系的構建過程中，需要制訂專業(yè)化的技術方案，組織專業(yè)性的技術團隊，以提高油田生產團隊的整體素質，推動現階段油田生產工作有效開展。

4.2 ? 建設三網融合應用系統(tǒng)

在油田生產實踐中，企業(yè)應完善三網融合方案，對不同工作業(yè)務進行網絡化管理。根據項目的實際狀況，構建油井數字云平臺，實現對各類業(yè)務的高效管控。充分發(fā)揮云計算技術的作用，完善三大網絡融合支撐體系，做好物理主機、虛擬服務器的升級工作，提高大數據云平臺的建設效益。在三網融合支撐體系的構建過程中，工作人員需要制訂應用Web服務器的方案，構建數據采集服務器，根據油田的實際生產狀況，做好服務器更新及管理工作，健全云計算安全管理方案，提高大數據管理的整體安全性。管理人員應積極制訂數據通信網絡（Data Communication Network，DCN）方案，做好網絡資源的整體組建工作，積極進行大數據測試及調試工作，保障大數據系統(tǒng)的有效應用，提高系統(tǒng)運作的安全性及穩(wěn)定性，充分發(fā)揮大數據技術在油田云平臺的積極作用，就油井生產狀況展開研究，完善現代云計算方案，提高三網融合的系統(tǒng)運作水平。

4.3 ? 云桌面推廣

為了提高油田生產的整體效益，油田企業(yè)必須制訂并落實大數據系統(tǒng)云桌面推廣方案，做好長遠的規(guī)劃工作，優(yōu)化云計算系統(tǒng)方案，解決傳統(tǒng)的辦公管理問題。工作人員應充分發(fā)揮大數據技術、計算機技術的作用，并及時更新計算機技術，加強成本管控。廣泛應用云桌面后，可以實現資源共享，進一步減少二級單位的投資。同時，云桌面的使用并不是一個可以瞬間完成的任務，需要制訂循序漸進的方案，以提高云桌面的管理水平和技術應用水平。在構建云桌面系統(tǒng)的過程中，油田企業(yè)需要實時更新三網融合系統(tǒng)，充分認識到云桌面技術的必要性，從而提高現階段油田生產辦公效率。

5 ? ? 結 語

隨著社會的發(fā)展，我國在大數據和云計算技術的應用方面取得了相應的成就，滿足了油田企業(yè)的發(fā)展要求。在油田生產過程中，必須合理應用大數據技術及云計算技術，分析油井生產的相關影響因素，實現大數據技術與云計算技術的有效結合，提高油田的整體生產效益，以推動社會經濟持續(xù)健康發(fā)展。

主要參考文獻

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