智能油田的数据治理及应用技术研究

2021-11-22香明贤辛丽丽

中国管理信息化 2021年22期

香明贤，李吟，辛丽丽

（新疆油田公司数据公司，新疆克拉玛依 834000）

0 引言

为了适应智能油田的发展要求，A 油田项目从2019 年开始逐渐应用数据治理建设方案，整体来看取得了一定的应用效果，但在运行过程中仍存在一定的问题。比如，缺乏有效性沟通反馈机制，数据管理及处理方法比较落后，难以提高数据的整体应用治理，难以实现油田数据的有效性和智能化建设，因此需要健全油田数据体系，为智能油田的建设提供有效的数据支持，实现智能油田的有效性发展［1］。

1 油田数据治理工程概述

1.1 油田数据治理的主要内容及工作流程

在油田数据的治理过程中，需要分析收集到的数据，根据数据鸿沟及信息孤岛等问题状况，实现油田数据的分类处理。有些油田企业在数据处理过程中，难以实现不同信息数据间的有效性管理，导致各类油田数据信息间的处理缺乏关联性。有些油田部门间的数据信息处理方法差异比较大，很容易出现数据混乱现象，难以实现油田数据的统一管理应用，因而不能适应现阶段油田数据规范化的治理要求［2］。

在油田数据治理工程的运作过程中，需要明确数据治理的概念，以提高数据的处理水平。在智能油田的建设过程中，需要就思想及技术展开分析，进行数据管理理念体系的优化建设，实现不同数据模块间的有效性管理。在数据的智能化操作过程中，应完善数据智能化操作方法，实现数据采集水平的提高，以做好相应的数据存储工作、数据管理工作及数据应用工作，不断提高数据管理链条应用的智能性，进行多样化数据的有效性处理。

1.2 油田数据治理工程体系概述

为了实现智能油田数据的有效性管理，必须建立健全油田数据治理工程体系。在数据工程体系的构建过程中，需要做好各个构成要素的分析工作。首先要做好数据治理组织体系的相关完善工作。数据治理体系比较庞大，为了提高数据治理水平，必须完善相应的数据领导管理机制。在实践过程中，应遵循数据管理的相关规律，实现数据生产、使用、管理等环节的协调，尽可能避免数据治理过程中出现问题，以提高数据治理的综合效益。

数据治理技术体系具体涉及各类油田数据的探查及研究过程，做好上述工作以提高数据的管理水平，实现各类数据的有效性处理。在数据治理过程中，需要落实好相应的数据执行体系，提高数据治理水平，落实好数据管理体系的相关工作，建立健全数据管理执行机制，做好油田数据业务的梳理及分析工作，建立完善的考核评估机制［3］。

2 国内油田数据应用治理现状

为了实现智能油田数据的有效治理，必须明确数据建设及治理的应用状况。首先要明确我国数字油田数据的建设及发展状况。改革开放以来，我国信息化数字油田建设不断得到发展。智慧数据油田是我国现阶段油田数据建设的主要目标，其标志着大数据人工智能化的发展。现阶段，我国油田建设逐渐实现了勘探开发数据库的建设、项目库的建设、数据主题库的建设，实现了油田勘探的有效开发及生产经营。数据建设的过程非常复杂。近年来，我国油田企业开始推行各类数据应用系统，如企业资源计划（Enterprise Resource Planning，ERP）系统的应用，涉及了油田开发的各类数据应用系统［4］。

在油田企业的建设过程中，油气的勘探及开发工作非常必要，这是油田数据项目的重要工作内容。通过对油气勘探数据的开发利用，可以有效提高油田企业的市场竞争力，有利于提高其原油采收速度及原油采收率。目前，我国智能油田数据治理体系尚不完善，在应用过程中仍存在诸多问题，如油田企业各类信息系统间缺乏一定的协调性，没有形成健全的信息生产管理体系，不同业务间难以实现有效性的数据共享及处理，没有形成统一性的数字化应用平台，不利于现阶段油田数据的有效性、统一性处理。油田数据是现阶段非常宝贵的油藏资源信息，其管理程序涉及勘探数据、开发数据、地面建设数据等；其数据内容涉及各类井筒数据、测线数据、探区数据、油田储量数据、测井曲线数据、地震剖面数据、井采油数据、井注水数据等，由于数据库的多源性及多元化建设工作，智能数据油田建设难以实现相关数据的快速共享及处理。

3 油田数据治理工程实施案例及应用

3.1 案例分析

为了提高油田的数据治理水平，必须做好油井数据的管理及分析工作，并对油井数据进行动态性分析。在这个过程中，其所涉及的油田数据非常广泛，如油井的数据表状况、单井基础信息表状况、油井产量数据表状况等，其所涉及油田数据库的数据存储量也非常大。这类工作数据的记录及管理需要耗费大量的人力物力。油田数据查询之后，需要将数据表内的各类油田数据进行有效性关联，在这种数据分析的基础上，需就关井前的产量数据状况展开合理性的分析及计算，但这不能缩减数据运作的时间成本、人力成本等，不利于提高油田数据治理的整体工作质量水平，因此需要应用智能化的数据管理方法，提高油田数据管理的准确性及实效性。

3.2 油田数据治理工程问题解决方案

3.2.1 明确具体的治理理念

为了提高油田数据治理效益，需要针对实际智能油田数据的工作状况，采用相应的治理方案，以适应现阶段油田数据的信息化管理要求。只有进行数据治理理念的创新，才能适应现阶段智能油田的发展要求。因此，若要完善数据治理方案，就需要对工程技术架构状况展开合理性的调整及分析，主要包括治理工具状况、技术应用状况、数据库应用状况等；若要提供相应的数据技术支持，就需要充分发挥数据治理的技术应用作用，在数据处理过程中，优化Datist 技术，并就相关的数据展开读写，充分发挥其良好的读写功能。在数据处理过程中，若要实现Datist 技术的灵活性应用，就需要提高数据治理的效益。若要实现各类数据治理方法的灵活应用，就需对各类数据资源进行优质化处理。

在油田数据核心资源的处理过程中，要做好核心数据的提取工作，实现数据过滤、数据整理、数据推送等环节的结合，提高数据处理水平；与地理信息系统（Geographic Information System，GIS）的分析功能进行结合，可以实现对油田数据的有效性、深入性处理。在一体化体系结构的构建过程中，要做好油田数据池的数据处理工作，在数据管理及实践过程中，需要优化大数据库处理技术，做好数据库的云端管理工作。

在云端工作实践中，必须明确云端数据库的工作条件，其所应用的数据库是一种关系型的数据库，其所涉及的格式种类多种多样，包括了大量的数据信息。这些数据池间的信息数据相互独立，彼此之间并不会产生影响，各个数据池间能够相互促进及协作，具备比较强的扩充性，但在这个过程中需要不断完善油田数据治理工程体系。

3.2.2 方法与操作技术

为了提高智能油田数据的治理水平，必须提高油田数据的计算速度，不断提高数据治理的实用性。在这个过程中，要确保信息的查询速度，实现对数据资源的自动化、有效性统计，使报表内相关数据得到及时处理；要不断提高其查询速度，完善管理机制建立，积极应用大数据库的相关处理技术，就相关数据报表内的数据展开定期性的检查及处理，实现重要大数据的存储、同步及管理，不断提高信息数据的查询速度。要做好智能油田数据的自动化统计工作，进行规范化技术体系的应用，就需要实现Datist 技术的优化应用，完善数据流程的设计，不断提高数据的驱动能力和整体处理水平，保障数据处理过程的可视化，以及复杂数据处理程序的简单化。在这个过程中，要通过数据库知识方面的相关知识人才及编程人才，实现信息技术的不断优化发展，积极应用Datist 数据软件，进行相对精确的数据报表的计算及应用。