数据挖掘技术在石油工程的应用前景展望

杨宁宁

摘 要：随着社会的发展，经济水平和科学技术水平也在不断的提高，国家发展进入了“互联网+”的信息化时代，大数据作为信息化时代重要产物，对于我国的石油业的发展，数据化的管理体是非常重要的。在当前经济发展的快速趋势之下，油田的信息化发展迫在眉睫，以往落后的数据化分析手段已经满足不了石油工程出现的大量数据分析要求，这样的发展趋势也在倒逼着我国石油工程数据化的发展进步。在文章中笔者通过实践剖析出当前数据化石油工程依然存在的问题，得出相关的发展建议，为相关人士提供参阅。

关键词：数据化;数据挖掘;石油发展;前景预估

社会的科学水平不断的发展，国内的计算机技术水平也在不断的提高，并进入信息化的发展时代，各个行业的发展产生的数据也在不断的增多，不断地要求这数据局处理的方式要时刻保持活力和最新。在我国的石油业发展的过程中，也在不断地产生数据，但是由于我国的大部分的石油业的数据能力不强，导致许多的重要数据流失，所以，若想要在大量的数据中获取更多更精确的石油相关的数据信息就应该不断的升级数据的大挖掘技术。技术的提高也就可以在一定程度上推动了国内的石油业的发展，更好的推动国内的经济发展进步。

1 石油业工程发展中数据大挖掘技术的应用问题剖析

对于数据的挖掘技术，就是要在产生的大量的数据中，合理的科学的排除无用的信息数据，精确的分析和收集对于石油工程发展有用的重要数据的技术。在石油工程发展的过程中，数据的挖掘技术分为以下几种类型：第一，数据的描述和分析预测。石油业中的油田数据挖掘的描述任务就是要把有油田所产生的数据进行客观的描述分析，然后通过合理的方式表达出来。预测分析的任务就是说在当前的所收集的数据中提取到有用的数据，然后利用数据的价值，对石油的工程发展做出精确度较高的分析预测。在此技术的使用过程中，一定要知道和收集油田和石油的渗透速度效率以及有效的厚度，也要收集气压差的数据，含气的饱和程度等的参数数据，然后利用这些参数数据与油田的实际的相结合，以油田的实际产量作为模型的变量参数，从而建立油田的实验模拟模型。第二，在数据的分析关联的情况之下，数据的使用人员可以对相关的影响油田的相关的数据进行调整，找到最为优化的数据模型，就可以对油田的产能进行精确的科学合理的预测分析[1]。

2 石油工程的发展过程中数据挖掘的技术应用前景分析

因为在石油的发展过程中，石油的开采技术和提炼技术都在逐渐地实现了自动化和数据信息化，从而可以知道在石油工程的发展过程中就会产生出大量的信息数据。举例来说，在在石油的开采和地面工程作业的操作中，就会出现许多的各种类别的大数据。产生的大数据及时的收集，然后利用数据的挖掘技术，就可以对收集的大数据进行分析使用，对大量的信息数据进行分析使用，出现的有优势就是在石油工程的发展进行过程中对石油的各项因素发展进行精确化和科学化的预测分析。石油工程的企业可以在数据挖掘完成之后，就可以在得到的数据中找到相关的石油知识和行业的规矩趋势问题解决方案，然后再对石油工程的开展做出符合实际发展调整，以数据的分析为基础经过实际的调整之后就可以使油田的产能不断的提高，产能的提高即意味着石油企业的经济效益就在不断的提高工作效率自然也在提高[2]。

石油工程的数据挖掘技术的应用，就可以通过的得到的油田数据进行分析，然后及时准确的发现在企业经营运行过程中出现的异常和问题，然后还可以将相关的问题进行关联，预测到企业发展的趋势和走向。数据的挖掘分析之后，就能够对油田中的油气水井产能进行精准的预测，数据的应用还可以在油井开采和设备炼油的相关的工艺流程中及时的发现问题，从而不断地改进工艺流程的安全性，以及生产的工作效率。数据挖掘技术的应用，还能够收集石油开采和提炼设备的是运行情况，检视出设备的老化情况，及时的发现设备的运行问题，及时的提出预警然后进行设备的检修，防止意外事故的发生。这样一来，就可以間接地在石油的开采提炼的过程中，对成本进行有效的控制以及做出紧急灵活的制动反应。

在石油工程技术的研发阶段，数据的挖掘开发使用，可以对石油的存在以及影响石油的因素进行分析，发现新的油田等。在当前阶段，由于在在石油的开采开发过程中，石油的储藏工程存在一些无法忽视的技术性问题，挖掘的数据只能进行一些相关的生产指标的预测和现象级数据的分析，不能对石油的开采过程中出现的多因素影响问题进行分析和预测发展形势。在一般的油井的开采过程中，就会出现有指数式的数据变化，还有双曲线式以及调和式的变化过程和形式等，在普遍情况下还会出现波动，与数据中某个看似无关的参数变化的形式有关。例如，地层的氧气含量，氯离子含量等，以及在地面的工作站中原油抽取设备的安装位置，这样一些因素都能给油井的产能带来一定的影响作用。

在计算机数据技术的发展之下，信息化的石油数据不断的增加，从KB到MB再到GB，然后发展到现在的TB，单位都在不断地变大，并且数据的传输速率都要达到TB级别或者以上，从而对于环境的要求不断地提高，数据的挖掘技术同样也有着较高的水平要求，如果数据挖掘技术落后的话，那么数据的有效性就会回大大的减弱。由于原来的数据的分析挖掘技术的老化，新产生的数据需要更高级的计算机或者储存设备，还需要更大的运储存空间，这些都是原来的数据挖掘技术所不能达到的。因为大量数据的产生，由于以前的数据挖掘分析只能对单一化的数据模块进行分析，单一化的分析挖掘能力无法满足石油企业的数据分析挖掘要求，从而需要对数据挖掘技术的算法进行优化，要找石油企业的自身的数据挖掘的需求进行数据算法的需求优化和升级。

在石油工程的不断层的发展和开展过程中，不需要相关的业务部门把明确的“大数据”业务要求提出来，而是要在计算机技术和数据挖掘技术的基础上通过模拟模型和经验判断来推动数据挖掘技术的不断的发展。所以，在石油工程的数据挖掘技术的发展过程中，在数据挖掘技术的方法和技术方面都要进行不断的升级优化，要把所有的数据传输和生成技术都要进行优化和重新的布局，保持着高度的发展一致性，还要设计新的数据分析模拟模型和新问题的技术解决方案，进行数据的挖掘和分析，从而为石油企业的决策发展提提供科学的、合理的、准确的数据发展参考，不断地更新数据挖掘的技术和数据构架，在技术进步的同时，不断的推动企业的发展，产生经济效益。

从今天的信息化时代来看[3]。“云计算”作为一种数据算法的发展新方式，对于石油的企业工程来说，既有着机遇也有着挑战。在数据的挖掘上，很可能需要云计算作为数据挖掘的基础，云计算的发展技术在发展过程中，在商业化的运用上越来越普遍，商业上的运用就是要在商业发展的过程中将数据资源进行分配，将数据资源在云端进行任务化处理和分析。云端化的处理数据，可以在一定程度上节省了计算机的储存空间，从而可以留下更多的空间对新的数据进行处理，也可以在数据挖掘技术处理上不断的进行优化，提高数据挖掘、处理、分析等能力，以此来满足石油工程的数据化发展需求[4]。

3 结束语

在信息化发展的今天，信息数据的挖掘处理无疑成为石油企业的发展的新竞争手段，数据挖掘技术的不断发展，就是在不断的增强企业的发展竞争能力。数据的产生进而出现对数据的挖掘分析技术，数据的挖掘分析可以和相关的科学技术研究发展相结合，在数据的挖掘分析的基础上可以让石油科学技术进行发展突破，不断地提高我国的石油科学技术的发展水平。在数据的挖掘分析技术发展过程中，要坚持对技术发展的突破，不断地提高石油企业在石油市场的竞争力。

参考文献：

[1]李小宁.数据挖掘技术在石油工程的应用前景展望[J].信息化建设，2016（4）.

[2]孙雪.大数据挖掘技术在石油工程的应用前景展望[J].自然科学（文摘版）：00005-00005.

[3]马鹏鹏，周英操，蒋宏伟， et al.现代信息技术在石油钻井中的应用研究——关于钻井信息工程学的探讨[J].石油天然气学报，2014，036（007）：89-95.