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1系統結構組成

系統采用C/S+B/S結構,主要由前端數據采集設備(位移及載荷傳感器)、站點客戶端、數據庫及Web服務器等組成。各部分采取分布式協同處理運行方式,站點客戶端利用前端采集的數據獨立分析計算,分析完成后上傳至數據庫服務器,并通過網頁服務器對外。

2系統數據

2.1系統數據結構系統采用MicrosoftSQLServer,創建了WPGUI與WPCHQ數據庫來管理3萬余口油井數據采集、處理及存儲等,建設數據表65張(見主要數據表的關系圖2),主要包括生產井的完井數據、靜態數據、動態數據、采集數據、原油物性數據、機桿管泵等技術數據,同時系統保存了油井近兩年功圖電參數據(每天每口井到少100張),以及根據這些數據分析計算出來的結果和匯總生成的數據。

3數據挖掘應用

數據挖掘是從大量數據集中發現可行信息的過程,是統計分析技術、數據庫技術及人工智能技術的綜合。面對油井工況實時分析及功圖計產系統大量的油井生產完備數據,長慶油田充分利用數據挖掘技術,對數據進一步清理、集成、轉換、挖掘應用,深化功圖系統數據分析,先后開展了動液面計算,系統效率在線實時監測、區塊動態分析研究等,并應用于油田現場,取得了較好的效果,既節約了生產成本,又方便了現場管理應用,進一步提升系統在長慶油田數字化前端的核心地位。

3.1區塊動態分析

油井生產中,每天都會獲得大量的實時生產數據,目前系統主要對單井完成工況分析及產液量計算,如何通過分析和處理這些數據,及時全面了解油田區塊產油量、壓力、含水等變化規律是數據挖掘應用又一問題。長慶油田開展了基于油井工況診斷及功圖計產系統的區塊動態分析,從空間和歷史角度,對油井分類、分級、分層次進行統計分析,挖掘生產數據里有用的信息,提煉區塊共性問題,并按照設計的模板(區塊指標統計圖表、供液能力分析、產量分析、故障井分析等)每月30日自動生成全面及時的區塊油井生產動態分析,從而指導區塊生產管理,實現油田的精細管理,為油田開發決策提供依據。

4結束語

隨著長慶油田數字化建設的不斷深入,各種生產、研究、管理等數據庫不斷增加,如何深化數據應用,準確迅速從數據庫是提取有用信息,已成為是數字油田生產管理的迫切需求。在基于油井工況實時分析及功圖計產系統數據挖掘應用中我們積累了不少經驗,拓展了系統功能,提升系統在長慶油田數字化前端的核心地位。在今后應用中,油田數據挖掘應用注意幾個問題:

(1)數據是數字油田的血液,為了保證數據挖掘效率,在數據庫建設中要規范數據存儲格式,保證數據源及數據類型的統一,同時加強數據審核,注重數據入庫的質量;

(2)數據挖掘中盡可能使用可視化工具,一幅圖勝過千句話,數據挖掘可視化主要包括數據可視化、挖掘結果可視化、挖掘過程可視化等;

(3)掌握數據挖掘系統及算法,做到事半功倍,少走彎路,同時加強與石油專業知識相結合,探尋適合油田開發領域數據挖掘方法,實現數字油田“讓數字說話,聽數據指揮”智能化管理。

作者:于世春楊倉海李明江趙曉龍邱亮單位:長慶油田油氣工藝研究院