馬楠?趙楚丹

摘要：油田采油作業(yè)是一項(xiàng)非常復(fù)雜的工作，其涉及面廣，對(duì)技術(shù)的要求也很高。而設(shè)備在油田生產(chǎn)中起著非常重要的作用。如果設(shè)備出現(xiàn)故障，就會(huì)影響油田的采集率，甚至?xí)l(fā)生危險(xiǎn)的事故。只有利用先進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù)，做好對(duì)故障的診斷工作，才能保證設(shè)備的正常運(yùn)行，減少故障所帶來的問題和損失。對(duì)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用于油田生產(chǎn)設(shè)備的故障診斷進(jìn)行了分析，希望能保證油田生產(chǎn)的安全性，減少采油的成本消耗，帶來更高的產(chǎn)量。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；分析技術(shù)；油田生產(chǎn)設(shè)備；故障；診斷

一、前言

油田企業(yè)經(jīng)過多年的信息化建設(shè)，充分利用了先進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù)、信息技術(shù)。通過對(duì)生產(chǎn)設(shè)備的數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行采集，快速識(shí)別和判斷故障，獲得更多有用的指標(biāo)，從而減少了故障產(chǎn)生的概率，為油田生產(chǎn)的決策提供更多有價(jià)值的參考依據(jù)，促進(jìn)各項(xiàng)工作的順利開展，為油田企業(yè)獲取更多的經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益。因此，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)于油田生產(chǎn)設(shè)備故障診斷，起著非常重要的作用。

二、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的類型

（一）大數(shù)據(jù)抽取和預(yù)處理技術(shù)

大數(shù)據(jù)抽取技術(shù)指的是將不同類型和機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榉奖闾幚淼念愋汀Ｔ诖髷?shù)據(jù)抽取技術(shù)中，各種時(shí)間、地點(diǎn)、名稱的數(shù)據(jù)所表達(dá)的含義必須和算法要求相符，這是規(guī)范的自然語言集合。計(jì)算機(jī)技術(shù)也能對(duì)其進(jìn)行理解，從而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取。

數(shù)據(jù)的清洗則是為了對(duì)字段進(jìn)行確認(rèn)，分析數(shù)據(jù)有沒有出現(xiàn)缺失、異常的問題。如果有，則要采取剔除法來解決，借助估計(jì)值和平均值進(jìn)行填補(bǔ)，或是利用邏輯關(guān)系換掉錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行構(gòu)建，即建立新的字段，滿足大數(shù)據(jù)的建模需求。從而將其作為特征參數(shù)，比如平均數(shù)。數(shù)據(jù)的變換，則會(huì)將初始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榉奖阃诰驍?shù)據(jù)的類型，即歸一化處理[1]。

（二）大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)

大數(shù)據(jù)分析與挖掘的技術(shù)，包括因子分析、聚類分析、回歸分析、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等等。而應(yīng)用在油田生產(chǎn)中的分析技術(shù)，則包括聚類分析、因子分析、回歸分析等。其中，聚類分析指的是將一些具有相似特征的物體、事物歸為一種類型，這樣便能分析一些特性相似的物體，對(duì)樣本進(jìn)行劃分。同一類型的事物被賦予相應(yīng)的同質(zhì)性，不同類型的事物則具有異質(zhì)性?；貧w分析指的是通過相應(yīng)的數(shù)據(jù)組，研究不同變量之間的關(guān)聯(lián)性，找到隱形的變量依存關(guān)聯(lián)性。借助回歸分析，能促使變量間的復(fù)雜關(guān)系更加簡單。因子分析則是用少數(shù)幾個(gè)因子來描述指標(biāo)與因素的關(guān)聯(lián)性，促使幾個(gè)聯(lián)系性強(qiáng)的變量歸為一種類型，成為一個(gè)因子，并展現(xiàn)出初始數(shù)據(jù)的信息。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，即從數(shù)據(jù)中找出一些有價(jià)值的信息。一般用于對(duì)數(shù)據(jù)的處理和推測，達(dá)到預(yù)測的目標(biāo)。如今，這些技術(shù)已經(jīng)被廣泛運(yùn)用于油田生產(chǎn)設(shè)備的故障分析中。

（三）大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和預(yù)測技術(shù)

在大數(shù)據(jù)技術(shù)中，存儲(chǔ)和預(yù)測是兩個(gè)非常重要的模塊，直接決定了數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢效率。一方面是存儲(chǔ)，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的存儲(chǔ)方式通常分為兩種：順序存儲(chǔ)和非順序存儲(chǔ)。順序存儲(chǔ)系統(tǒng)是將數(shù)據(jù)按時(shí)間順序記錄下來，從而減少對(duì)內(nèi)存的占用，但是這種方式不能支持實(shí)時(shí)查詢。非順序存儲(chǔ)系統(tǒng)則是將所有數(shù)據(jù)記錄到不同的表中，然后將其按照時(shí)間順序組織成表。非順序存儲(chǔ)系統(tǒng)一般會(huì)提供實(shí)時(shí)查詢功能。一方面是預(yù)測，大數(shù)據(jù)分析需要對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測。這一過程中需要處理大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。一般有以下幾種方法：一是基于概率模型的預(yù)測方法，利用歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來的情況，但是這種方式不能解決所有問題，例如天氣預(yù)報(bào)問題等；二是基于模型算法的預(yù)測方法，利用模型算法進(jìn)行預(yù)測，可以解決大多數(shù)問題，但是不能解決所有問題；三是基于知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的預(yù)測方法，使用先驗(yàn)知識(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模，然后利用模型算法對(duì)未來情況進(jìn)行分析和預(yù)測，可以解決大多數(shù)問題。因此，油田企業(yè)所構(gòu)建的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)平臺(tái)，可以對(duì)設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測和評(píng)估，分析數(shù)據(jù)是否會(huì)出現(xiàn)異常，判斷設(shè)備是否會(huì)出現(xiàn)故障，從而采取科學(xué)合理的對(duì)策來解決，避免設(shè)備故障被擴(kuò)大?；蛘呓柚鷮?duì)數(shù)據(jù)的積極轉(zhuǎn)換，提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性，從而更好地預(yù)測評(píng)估設(shè)備情況，采取科學(xué)合理的決策[2]。

三、油田生產(chǎn)設(shè)備的數(shù)據(jù)特點(diǎn)

在油田生產(chǎn)的過程中，設(shè)備會(huì)產(chǎn)生海量的信息和數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)具有以下特點(diǎn)：第一，油田生產(chǎn)數(shù)據(jù)信息量大，各種數(shù)據(jù)之間具有一定的耦合性。而且油田生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)采集頻率非常高，普遍存在重復(fù)、多余的數(shù)據(jù)。系統(tǒng)參數(shù)之間也會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的影響。第二，油田生產(chǎn)系統(tǒng)變化性大，采集石油的時(shí)候，其中的數(shù)據(jù)會(huì)受到工業(yè)噪聲污染。油田生產(chǎn)過程不穩(wěn)定，系統(tǒng)狀態(tài)也可能產(chǎn)生變化。第三，數(shù)據(jù)的完整性得不到保證，在油田設(shè)備運(yùn)行的過程中，數(shù)據(jù)會(huì)隨著生產(chǎn)階段的變化而出現(xiàn)一定的波動(dòng)。如果未能合理把握數(shù)據(jù)收集的時(shí)間，便可能導(dǎo)致這一階段設(shè)備的數(shù)據(jù)遺失。

四、大數(shù)據(jù)技術(shù)在油田生產(chǎn)中的應(yīng)用價(jià)值

（一）構(gòu)建數(shù)據(jù)中心

在油田生產(chǎn)中，數(shù)據(jù)中心是關(guān)鍵的組成部分。不同油田在生產(chǎn)過程中所采集的數(shù)據(jù)是不同的，因此，為了滿足不同油田生產(chǎn)的需求，需要構(gòu)建一個(gè)數(shù)據(jù)中心。目前，大部分油田生產(chǎn)企業(yè)都構(gòu)建了數(shù)據(jù)中心。通過構(gòu)建數(shù)據(jù)中心，能夠?qū)Ａ康臄?shù)據(jù)進(jìn)行整合，為油田生產(chǎn)提供更多的服務(wù)。

（二）減少故障產(chǎn)生的概率

在油田生產(chǎn)設(shè)備中可采用大數(shù)據(jù)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的診斷，并且評(píng)估設(shè)備的性能優(yōu)劣，算出故障運(yùn)行與正常運(yùn)行的比例。同時(shí)借助大數(shù)據(jù)技術(shù)中的統(tǒng)計(jì)功能，對(duì)相應(yīng)的設(shè)備故障信息進(jìn)行自動(dòng)統(tǒng)計(jì)，從橫向和縱向評(píng)價(jià)設(shè)備的情況。這樣便能找出其中可能產(chǎn)生的故障，并及時(shí)解決故障[3]。

（三）提高油田生產(chǎn)效率

大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于油田生產(chǎn)中，能夠?qū)τ吞锷a(chǎn)信息進(jìn)行有效地收集，并通過計(jì)算機(jī)處理技術(shù)對(duì)這些信息進(jìn)行處理和分析，從而為油田生產(chǎn)提供更加準(zhǔn)確和有效的信息。同時(shí)，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，可以提高油田生產(chǎn)效率。例如，在對(duì)某油田進(jìn)行開采時(shí)，相關(guān)人員可以通過大數(shù)據(jù)技術(shù)分析某井的生產(chǎn)情況和開采狀態(tài)，從而制定出最佳的開采方案，并通過計(jì)算機(jī)有效地執(zhí)行方案。

（四）優(yōu)化生產(chǎn)過程

當(dāng)前，由于油田生產(chǎn)的規(guī)模越來越大，傳統(tǒng)的人工生產(chǎn)模式已經(jīng)不能滿足實(shí)際生產(chǎn)需要，油田企業(yè)在生產(chǎn)過程中采用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以有效優(yōu)化生產(chǎn)過程，從而提高油田企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。例如，在油田生產(chǎn)過程中，當(dāng)油井出現(xiàn)故障時(shí)，工作人員可以通過采集油井的溫度、壓力、電流等參數(shù)，并將這些數(shù)據(jù)傳輸?shù)奖O(jiān)控中心進(jìn)行分析處理，從而使工作人員能夠及時(shí)了解油井的故障情況。在發(fā)現(xiàn)問題后，工作人員可以根據(jù)情況采取相應(yīng)的措施對(duì)問題進(jìn)行處理。這不僅提高了油井維修效率，還可以減少人為原因造成的事故。因此，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化油田生產(chǎn)過程能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來更大的經(jīng)濟(jì)效益。此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)還能在設(shè)備監(jiān)測過程中強(qiáng)化對(duì)油田的規(guī)劃建設(shè)，從而為企業(yè)帶來更多的經(jīng)濟(jì)效益。

五、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在油田生產(chǎn)中的應(yīng)用

（一）利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)油田設(shè)備進(jìn)行故障預(yù)測

為了診斷設(shè)備故障，可借助人工智能中的系統(tǒng)知識(shí)、推理技術(shù)，建立一個(gè)專家系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)，針對(duì)油田生產(chǎn)設(shè)備的故障進(jìn)行判斷，或借助人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷的方法，通過近似于大腦神經(jīng)突觸連接的結(jié)構(gòu)分析處理。隨著對(duì)故障的認(rèn)識(shí)不斷加深，這種技術(shù)被應(yīng)用到了油田生產(chǎn)設(shè)備的故障診斷中。借助大數(shù)據(jù)技術(shù)的統(tǒng)計(jì)功能，對(duì)所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。從各種數(shù)據(jù)中總結(jié)規(guī)律，挖掘出其中隱藏的故障信息。

在收集了油氣生產(chǎn)設(shè)備故障數(shù)據(jù)、設(shè)備工況數(shù)據(jù)、維修保養(yǎng)數(shù)據(jù)后，可利用大數(shù)據(jù)系統(tǒng)對(duì)設(shè)備的故障率進(jìn)行預(yù)測分析，從而為設(shè)備采購的性價(jià)比提供數(shù)據(jù)方面的依據(jù)，同時(shí)也為設(shè)備的預(yù)防性維修制定出科學(xué)合理的對(duì)策，提高設(shè)備運(yùn)行的安全性[4]。

（二）利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)油田設(shè)備進(jìn)行故障監(jiān)測

在石油生產(chǎn)的過程中，為了保證油田生產(chǎn)設(shè)備的穩(wěn)定性，需借助大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)生產(chǎn)過程進(jìn)行監(jiān)測，掌握設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。如果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常，系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)發(fā)出警報(bào)，并自動(dòng)診斷其中可能會(huì)產(chǎn)生的故障，快速進(jìn)行處理。比如，可以收集關(guān)于油田生產(chǎn)過程中的腐蝕數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、機(jī)泵監(jiān)測數(shù)據(jù)等。同時(shí)也會(huì)對(duì)油氣生產(chǎn)設(shè)備的故障數(shù)據(jù)、配套物聯(lián)網(wǎng)生產(chǎn)的工況數(shù)據(jù)、維修數(shù)據(jù)等進(jìn)行監(jiān)測，為設(shè)備的綜合故障率分析提供依據(jù)，提高設(shè)備運(yùn)行的安全性。例如，某地區(qū)的石油企業(yè)在不改變已知原料的情況下，采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)鉆井操作進(jìn)行監(jiān)測。通過表面?zhèn)鞲衅鞅O(jiān)測井下條件，同時(shí)將數(shù)據(jù)傳遞給工作人員。借助對(duì)沉積物累積、水透明度、熱梯度、差壓情況等數(shù)據(jù)的監(jiān)測，快速找到堵漏、井噴、卡管等一系列問題。

（三）利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來對(duì)油田設(shè)備進(jìn)行故障診斷

在對(duì)油田生產(chǎn)設(shè)備的故障進(jìn)行診斷時(shí)，也可以使用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。比如PCA技術(shù)，這是一種很普遍的數(shù)據(jù)降維方法，其將數(shù)據(jù)投影至低維空間內(nèi)，從而獲取過程信息，刪減不必要的信息，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮。在油田生產(chǎn)過程中，為了提高PCA故障診斷技術(shù)的準(zhǔn)確性，可采用迭代多模型的PCA故障診斷技術(shù)。根據(jù)相應(yīng)的劃分標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)油田生產(chǎn)中的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分。構(gòu)建各種類型的PCA模型，減少故障檢測的時(shí)間。對(duì)于劃分類型之后的數(shù)據(jù)信息，可借助SWE統(tǒng)計(jì)量監(jiān)測生產(chǎn)系統(tǒng)進(jìn)行分析，并且借助迭代算法構(gòu)建PCA模型。一旦油田生產(chǎn)設(shè)備產(chǎn)生故障，便要進(jìn)行診斷。

在診斷過程中，需根據(jù)不同的故障類型構(gòu)建殘差空間。SWE統(tǒng)計(jì)量監(jiān)測系統(tǒng)可以對(duì)殘差空間里的故障信息進(jìn)行有效利用，從而更加科學(xué)地判斷故障。因?yàn)橛吞锷a(chǎn)具有一定的復(fù)雜性，設(shè)備可能會(huì)產(chǎn)生故障，而且設(shè)備運(yùn)行過程中的數(shù)據(jù)，會(huì)不斷產(chǎn)生變化，所以過去的靜態(tài)分析法已經(jīng)不再適用。這種基于SWE的迭代PCA診斷方法，可以在設(shè)備產(chǎn)生多種故障的情況下及時(shí)確定故障位置，同時(shí)根據(jù)初始數(shù)據(jù)來構(gòu)建PCA模型，確定不同的參數(shù)，算出與各種故障方向相對(duì)的SWE統(tǒng)計(jì)量值。如果這個(gè)值小于與之相對(duì)應(yīng)的范圍，那么就表示設(shè)備運(yùn)行良好；如果這個(gè)值大于與之相對(duì)應(yīng)的范圍，則表示其中存在故障[5]。

（四）利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)故障進(jìn)行分析

通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)故障設(shè)備率進(jìn)行評(píng)估，可算出故障運(yùn)行正常率、故障率，統(tǒng)計(jì)出相應(yīng)的設(shè)備的故障信息，對(duì)設(shè)備實(shí)施橫向和縱向的對(duì)比。而且在油田生產(chǎn)過程中，通過設(shè)備故障信息數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)故障率的分析。然而，在運(yùn)行時(shí)，井站和礦區(qū)的情況不同，也會(huì)對(duì)設(shè)備故障產(chǎn)生一定的影響。可引入配套物聯(lián)網(wǎng)采集的工況數(shù)據(jù)，和維修保養(yǎng)的數(shù)據(jù)，將其組合在一起，而在Hadoop大數(shù)據(jù)分析中進(jìn)行建模，通過挖掘獲得更加準(zhǔn)確的設(shè)備故障率。

本文提到的多維故障分析法包括以下幾個(gè)類型的數(shù)據(jù)：第一是設(shè)備故障數(shù)據(jù)，包括設(shè)備信息、設(shè)備型號(hào)、故障類型、故障次數(shù)、設(shè)備運(yùn)行時(shí)間等；第二是物聯(lián)網(wǎng)采集的工況數(shù)據(jù)，包括油氣生產(chǎn)設(shè)備的流量、產(chǎn)量、振動(dòng)、位移等，另外還有設(shè)備的溫度、腐蝕性；第三是維修保養(yǎng)的數(shù)據(jù)，比如保養(yǎng)時(shí)間、保養(yǎng)等級(jí)、配件更換情況等。

Hadoop按照這幾種數(shù)據(jù)類型的等級(jí)、權(quán)重、占比，建立大數(shù)據(jù)模型，使不同維度的數(shù)據(jù)輸入到MapReduce的框架中，通過計(jì)算模型來進(jìn)行計(jì)算，從而得出結(jié)果，為油田設(shè)備的管理、巡檢和維修提供相應(yīng)的決策依據(jù)。

（五）利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)故障發(fā)出預(yù)警

在獲得了設(shè)備故障率數(shù)據(jù)后，可利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)故障發(fā)出警報(bào)。比如，對(duì)于油田的井口裝置、閥門等控制設(shè)備，一般會(huì)采用定期檢修的方式。如果檢修過多，就可能導(dǎo)致生產(chǎn)設(shè)備損耗，降低產(chǎn)量。而大數(shù)據(jù)預(yù)警則能在設(shè)備正常運(yùn)行的情況下分析出故障產(chǎn)生的原因，開展預(yù)知性的維護(hù)工作，從而避免增加維修成本，避免產(chǎn)生停工的風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于油田設(shè)備的預(yù)警，可借助現(xiàn)場數(shù)據(jù)的采集和傳輸、存儲(chǔ)，發(fā)送到Hadoop的HDFS分布式文件里，進(jìn)行永久保存。在基于MapReduce的設(shè)備故障預(yù)測模型中，對(duì)所采集的維度數(shù)據(jù)進(jìn)行核算，通過JAVA程序方式獲取相應(yīng)的函數(shù)。

第一，MapReduce庫會(huì)將預(yù)測算法程序的輸入文件分成很多份，每一份大概為20MB左右，并通過fork將進(jìn)程傳遞給另外的設(shè)備。第二，任務(wù)跟蹤器被分配了任務(wù)，讀取相對(duì)應(yīng)分片的輸入數(shù)據(jù)，比如設(shè)備的溫度、位移、運(yùn)行等。完成任務(wù)后，MapReduce函數(shù)對(duì)預(yù)警模型的代碼進(jìn)行調(diào)用。

可借助這樣的技術(shù)來獲取油田設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)傳遞到Hadoop故障預(yù)測模型中進(jìn)行比較。如果對(duì)比的結(jié)果相似，則能預(yù)測故障產(chǎn)生的近似時(shí)間，開展預(yù)防性的設(shè)備維護(hù)工作。

（六）利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)油田設(shè)備故障診斷進(jìn)行優(yōu)化

首先，要建立起油田設(shè)備故障診斷的數(shù)據(jù)庫。在建立油田設(shè)備故障診斷數(shù)據(jù)庫時(shí)，必須從大量的數(shù)據(jù)中篩選出具有代表性的數(shù)據(jù)作為分析對(duì)象。例如，在對(duì)某一油田設(shè)備進(jìn)行故障診斷時(shí)，可以建立起一個(gè)基于時(shí)間序列分析方法的數(shù)據(jù)庫。同時(shí)，要建立起多個(gè)類型數(shù)據(jù)相結(jié)合的數(shù)據(jù)庫。在這一過程中，可以對(duì)不同類型數(shù)據(jù)中所包含的信息進(jìn)行有效整合，從而形成一個(gè)具有針對(duì)性的大數(shù)據(jù)分析模型。在完成這一工作后，才能實(shí)現(xiàn)油田設(shè)備故障診斷的優(yōu)化。

其次，充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢。在對(duì)某一油田設(shè)備進(jìn)行故障診斷時(shí)，可以將大數(shù)據(jù)技術(shù)與其他方法相結(jié)合進(jìn)行分析和優(yōu)化。例如，在對(duì)某一油田設(shè)備進(jìn)行故障診斷時(shí)，可以使用傳統(tǒng)方法對(duì)其故障類型進(jìn)行判斷并定位故障位置；如果無法確定故障位置，則可以采用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)其故障類型進(jìn)行判斷和定位；如果無法確定故障類型，則可以利用傳統(tǒng)方法對(duì)其進(jìn)行詳細(xì)診斷；如果仍然無法確定故障類型，則可以采用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)其進(jìn)行定位和診斷。此外，還可以采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論以及基于邏輯的推理等方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)油田設(shè)備故障診斷的優(yōu)化[6]。

六、大數(shù)據(jù)在油田設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用前景

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，其在油田設(shè)備故障中的診斷也會(huì)逐漸朝著智能化、先進(jìn)化、數(shù)字化的方向發(fā)展。在油田生產(chǎn)過程中，設(shè)備的運(yùn)行會(huì)產(chǎn)生諸多的數(shù)據(jù)和信息，對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的利用范圍也會(huì)越來越大。通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和利用，可發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律。實(shí)時(shí)調(diào)整油田設(shè)備的運(yùn)行情況，采取科學(xué)合理的策略，帶來更高的產(chǎn)量和更多的經(jīng)濟(jì)效益。

在不久的將來，大數(shù)據(jù)技術(shù)會(huì)越來越先進(jìn)。它不但能發(fā)現(xiàn)油田設(shè)備運(yùn)行指標(biāo)的異常，更能找到油田生產(chǎn)要素之間的關(guān)聯(lián)性。同時(shí)對(duì)油田生產(chǎn)指標(biāo)的變化趨勢、產(chǎn)量等進(jìn)行預(yù)測，并且分析設(shè)備的安全程度、工況效率。通過先進(jìn)的大數(shù)據(jù)分析，掌握設(shè)備的維修率以及壽命。未來的大數(shù)據(jù)技術(shù)還能展現(xiàn)出相應(yīng)的生產(chǎn)指標(biāo)，以及隱藏的多維、多元化數(shù)據(jù)，還有影響油田生產(chǎn)的一些因素，數(shù)據(jù)規(guī)模也會(huì)從MB級(jí)升級(jí)到TB、PB、ZB，增長速度越來越快，滿足日益增長的油田數(shù)據(jù)的分析需求。

在挖掘分析方面，效率也會(huì)逐漸得到提升。過去的單機(jī)挖掘算法會(huì)逐漸被替代，云時(shí)代數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)會(huì)逐漸產(chǎn)生。從基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)到分析應(yīng)用，均發(fā)生了一定的改變。而且在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)以及接口方面會(huì)實(shí)現(xiàn)突破性的改變，形成以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的信息化頂層架構(gòu)。

最后，云計(jì)算和大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也會(huì)得到一定的結(jié)合，根據(jù)實(shí)際情況來獲取計(jì)算力、存儲(chǔ)力，形成可伸縮的動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)挖掘利用體系，更好地為油田生產(chǎn)服務(wù)。

七、結(jié)語

隨著社會(huì)的發(fā)展和進(jìn)步，人們對(duì)石油的需求量也越來越大。為了滿足社會(huì)需要，油田企業(yè)要做好信息化建設(shè)工作，引進(jìn)先進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)，對(duì)各種設(shè)備和儀器的運(yùn)行進(jìn)行監(jiān)測，保證其運(yùn)行的安全性。本文分析了大數(shù)據(jù)分析對(duì)油田生產(chǎn)設(shè)備的故障診斷情況，提出了關(guān)于技術(shù)的一些應(yīng)用設(shè)想。希望能集中處理油田生產(chǎn)設(shè)備的數(shù)據(jù)，滿足油田生產(chǎn)的各項(xiàng)需要，獲取更多的經(jīng)濟(jì)效益。

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作者單位：新疆油田公司數(shù)據(jù)公司