CIO年代APP微讲座：东北石油大学李春生谈油田大数据使用探究-亚洲ca88官方网站

　　2017年1月6日，东北石油大学校长助理、教授李春生在CIO年代APP微讲座栏目作了题为《油田大数据使用探究》的主题共享，他从大数据的根本概念、油田大数据使用进程、油田数据现状剖析、油田大数据使用方向、大数据使用事例剖析五个方面谈油田大数据使用探究。

　　大数据是指无法在一点时刻范围内用惯例软件东西进行捕捉、办理和处理的数据调集，是需求新处理办法才干具有更强的决议计划力、洞悉发现力和流程优化才能的海量、高增长率和多样化的信息财物。

　　针对油田而言，它的数据相对其他职业是较为完好的。油田从勘探开端，一向到采油的整个出产进程中，其一切的数据都有记载，但不同阶段记载的数据办法是不同的。例如在前期是报表记载，后来经过数据收集构成大力度的数据，现在经过互联网的使用已构成详细的数据记载。国际上为有用办理现在的油田数据，五大石油公司及一些院校成立了相关安排，用于拟定油田数据的模型和规范。现在国内企图引进该安排，但历经十多年后仍是阻滞了。

　　我国的油田现在的数据办理根本为两个阶段：榜首个阶段是上世纪八十年代，拟定了勘探开发数据库，将国内各个职业的教师、专家集合在一起拟定我国石油规范。勘探开发数据库是面向主题的一些数据，根据事务的根本状况安排数据。第二个阶段是现在的石油职业开端了一种新的数据安排办法，对数据进行分层次多极化办理。

　　理论方面。首要是认知必要的途径，即被广泛认同传达的基准道路，如特征界说、价值讨论、现在和未来的发展趋势、大数据隐私等等。

　　大数据的构成由以下几个方面逐步构成：作业数据存案、出产数据堆集、数据集成与整合、事务数据处理等等来构成原始数据。

　　浅表特征首要是做在原始区域的根底上怎么进行简略的使用和展现，如专项数据成图、模仿仿真建模、列表式展现等等。

　　数据发掘剖析首要是在本来数据堆集的根底上进行潜在特征的发掘、反常追寻预警、常识发现、趋势剖析等。

　　多元化使用研讨首要是结合GIS使用、数模剖析、立体仿真成像、一体化研讨等使数据发挥更大的潜在价值。

　　触及范畴广。如出产数据、地质地貌数据、办法数据、作业数据、辅佐支撑数据等，根本包括了油田勘探、开发、出产、配备等一切相关范畴。

　　逻辑组成。现在国内的油田采纳A1，A2，A3，按不同职业分出不同的类别，组成一切的数据。勘探开发数据逻辑、井下作业数据库逻辑等，进程逻辑结构及面向对象逻辑结构穿插。不光能够进步办法表达的准确率，一起使办法具有。

　　数据完好性较好、数据基数大、数据间事务联系极强、数据准确率较高、数据更新速度快、数据出现多样性。

　　首要有以下四个方面：油田大数据集成与处理；追寻式事务及日常作业办理；油田开发出产范畴的常识发现及推理使用；与地理信息体系（GIS）、3D建模技能等结合，以便于辅导决议计划。

　　油田大数据集成与处理的方针首要立足于油田使用事务的自身、油田事务数据结构触及事务数据模型选用有用的技能集成和处理进程。因为前史原因，油田一切的信息体系一开端不是集成在一起来做，而是涣散孤立的体系，数据类型、表明办法均不相同，怎么使一切的油田数据一致化，是集成所做的作业，将涣散在各地的数据怎么会集起来也是其作业之一。包括的进程有三点：榜首，根据油田事务的数据结构、构建、使用范畴的事务数据模型；第二，规划数据集成、数据处理进程；第三，完结数据模型的办理及对数据进程的操控。数据集成的含义是强化后期深化数据核算和剖析才能，摒弃不相关的数据，进步数据处理速度。这项技能的难点首要是数据处理进程的规划，相对困难一些，针对不同的数据别离逐个处理，没有一致的办法。详细实例如下图：

　　首要进行模型规划，模型中有规划两个实体，一个是动态数据实体（反映油田的出产单元），一个是静态数据实体（描绘油田出产单元出产的根本特点）。在两个实体描绘进程中需求三个数据，别离为开发进程数据、动态办理数据、产值猜测及其预警。模型规划成功后面临的问题是怎么选用数据集成集成相关数据，选用软件Agent技能，在集成的当地开发一个操控中心，出产各个Agent，根据需求将其散布在各个当地。其间首要包括操控中心（派出Agent、出产Agent）、行为事务呼应（呼应式Agent）、孤单事务处理模型（定时式Agent）。

　　首要选用层级区分的思维结合实际事务、作业及其办法办理进行场景式追寻，为决议计划者供给自上而下的办理支撑。包括的进程有三点：榜首，底层数据模型的树立，数据的抽取与处理；第二，触及范畴的日常作业及事务办理功用的规划；第三，办理结构与功用对接及其一体化追寻办法规划。这项功用的含义是强化决议计划者办理才能，进步日常作业效率和办理水平。这项作业的难点是数据模型的树立规范事务办理及其日常作业的包括度。

　　常识发现的方针是以常识工程为主导，选用数据发掘、办法发掘等技能，完成对油田开发、出产、勘探等范畴的专家常识发现及推理使用。包括的进程有数据获取、仅仅发掘及常识推理。这项功用的含义是深层发现潜在常识，强化预警及动态剖析才能。这项作业的难点是理论办法及使用推行。

　　与地理信息体系（GIS）、3D建模技能等结合，发掘出的使常识更有明晰的出现进程，现在这方面的使用能够使常识愈加通俗易懂。

　　现在经过收集聚驱一切数据，找到各种报表，针对已知的状况发掘聚驱一切的数据出现的办法散布，从而构成常识。当然，数据在施行出产的进程中应与发掘办法进行适应性匹配，如果与趋势符合，便能够发生预警，通报有关人员。这一体系以数据发掘为根底，完成聚驱出产办法发现，用以对单井未来出产状况剖析。

　　这个项目以天然气安全危险办理日常事务功用为根底，开发辅佐决议计划、危险归纳盯梢体系，根据自顶向下的办理办法面向决议计划者开敞开危险问题的归纳盯梢，将下面作业站对应的危险问题进行汇总，以事务单位的办法完成危险追寻。危险的来历有两种途径：一种是经过人工上报；一种是经过出产进程的发掘，进行实时数据发掘。决议计划者可根据盯梢体系追寻到危险问题的源头。其使用办法是根节点计算下节单位的一切危险危险，以单位为基准进行二级单位追寻，并一向追寻到基层单位的危险危险状况，在基层单位完成危险危险汇总，并可检查各类危险危险的剖析陈述与成果。这个项目是经过数据的归纳使用到达科学化办理。