智能油田的数据治理及应用

智能油田的数据治理及应用

摘要：近年来，我国油田进入了中后期发展阶段，为了中后期阶段油田的发展需求，就需要推广应用智能油田技术以及管理方法，在油田开发以及日常管理工作中，充分发挥智能油田数据管理优势，提高数据信息处理能力。基于智能油田建设数据治理现状，分析油田数据治理中存在的问题与弊端，研究智能化优化方案，为油田数据处理以及智能化油田管理技术的研究提供必要借鉴。

关键字：智能油田；数据治理工程；应用技术

为了适应油田中后期生产、经营、管理要求，我国多数油田进行了数据治理建设和改革，虽然相比国外先进国家起步较晚，在治理技术以及治理经验上还存在一定的差距，但近年来进展迅速取得了许多研究成果。但在实际的应用过程中仍存在一定的问题与弊端。如数据治理工作没有建立有效的评估反馈体系，缺乏双向沟通能力，数据处理方法不能合理分类，整体处理技术落后，不能适应新发展需求形成智能化油田数据管理体系，因此仍需要不断的研究完善，加快推进油田“数字化转型、智能化发展”进程。

1．油田数据治理的主要内容以及工作流程

1.1油田数据治理的主要内容以及工作流程

油田数据处理的首要工作也是基础工作是对原始数据信息的收集、分析、处理。在这个过程中要充分确保数据信息收集的精准性、时效性，杜绝信息孤岛或数据鸿沟的问题发生，并实现分类处理。但是在实际应用过程中，由于缺乏完善成熟的信息分类体系，导致信息处理分类混乱，各类信息之间没有建立必要的关联关系，不同部门之间的数据信息形

态以及处理方法差异过大，无法实现整体的整合处理，不能适应现阶段油田数据规范化的治理要求。

在油田数据治理工程中，首先要建立统一的处理制度以及工作流程，明确数据处理的基本目的，提高数据处理水平。在智能油田的构建过程中，需要就智能油田的构建需求以及现有环境，确定构想思路以及技术需求，进行数据管理理念体系的优化建设，同时要针对不同的数据模块建立差异化的管理方式，不断提高数据管理应用的智能化水平，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

在智能油田背景下，要提高油田数据信息的处理效率以及处理质量，就需要构建油田数据治理工程体系，在数据工程体系的构建过程中，要充分考量系统各个构成要素的特点，制定详细体系构建计划。首先要明确系统的整体构建思路，制定相应的制度体系以及管理机制，明确各个部门职责权限，建立数据领导管理机制；其次在实践过程中，应遵守数据管理的基本制度规则，并严格规范数据的生产、使用、管理等环节，提高数据治理质量，提高数据治理综合效益。

2.智能油田数据治理工程体系构建

在智能油田建设中，构建完善的数据治理工程体系是为了让油田生产管理过程中，生产管理以及操作人员可以得到精准数据参数，为生产经营管理中各类决策的选择提供重要的数据支持。目前我国油田逐步形成了完善的数据处理体系，体系主要包括组织体系、技术体系、管理体系和执行体系等四方面的内容。

2.1顶层设计

顶层设计主要是构建整个数据治理体系的组织结构。油田智能数据治理工程体系是一项工作内容复杂庞大的系统工程。工程参与人员众多，技术需求广泛，在实际治理过程中需要构建系统完善的组织领导机制以及决策体系，为数据治理提供方向和指导，如果顶层设计存在缺失或不足，会导致治理系统混乱。因此需要基于油田数据治理的基本需求以及规律，根据不同数据内容的产出方式、应用途径以及管理方案，设计相应的岗位并安排满足岗位业务能力需求的工作人员。其次，编纂出台《油田数据资源管理方法》作为制度核心以及管理参照的基本依据，对整个数据处理过程中进行精细化管理；再次需要成立数据处理工程指导委员会，下设新数据正常化、历史数据研究、开发生产数据集成共享管理、主数据治理和技术支撑等若干实施小组。最后对信息进行必要的分类，实现数据的有序治理。

2.2技术体系

技术体系是数据治理系统工程构建的核心。原始数据的收集分类、数据的整合应用都需要相应技术的支持才可以顺利完成。因此对数据治理工程的本质也是对数据处理技术的完善和升级。在开展数据处理工程时，应遵循“循序渐进”基本要求，不能盲目的应用高新技术，应基于不同数据的基本特点，选择相应的数据处理技术，有针对性的完善数据探查分析、数据整理与整合、数据集成与提取、数据融合与应用等诸多数据治理内容。此外，虽然要根据不同数据的基本特点，采用差异化的数据处理技术和方法，但也应注意不同数据类型间的协同处理问题。

2.3管理体系

管理体系是保证数据治理工程顶层设计中制定的各类制度规则顺利落实和实施的重要体系。管理体系要组建相应的管理部门，采取相应的管理防范，结合企业的实际内容，对数据治理工程体系的行业标准、技术标准、操作标准进行周期性的检查管理，确保整个数据治理系统运行规范合理，符合行业标准。

2.4执行体系

执行体系是验证数据治理效果的重要体系。在完成整个数据治理过程后，会形成一个庞大且完整的数据库，数据库中包含所有经过分析、整合优化后的数据内容，涵盖企业生产、经营、设备、人员、管理、服务等多项数据分类，而执行体系就是基于上述数据内容，为企业提供数据分析、业务数据、考核评价等具体服务，也为企业生产管理决策提供必要的数据支持。

3.数据治理工程方案分析

不同的油田有着不同的油藏特点、技术现状以及生产现状，因此不同油田对数据治理系统有着不同需求。因此数据治理的方式应基于油田的实际情况进行差异化的制定。以某油田为例针对该油田在数据治理方面存在的诸多问题，提出相应的解决方案。

3.1工程案例

油井分析是油田开发、生产的重要数据分析工作，油井分析包含油井的日常动态数据信息、油井产油量数据信息、单井运行状态信息以及相关的地质信息。在现行系统中，上述数据均以数据表的形势存在于系统数据库内，在以往的数据处理中，由于数据体量过于庞大复杂，数据类型种类较多，在数据查询以及获取方面存在较大的弊端与障碍。例如在

查询当日油井产液信息时，需要至少几分钟的查询过程，还需要对比不同数据表中产液数据信息之间存在的关联。

3.2实践应用

针对上述问题，可以采取如下数据治理方法。首先要强化数据分类以及数据检索流程，提高数据信息查询获取的效率以及查询有效性。基于数据治理的基本原则，将数据信息分类上传至数据库中，依托大数据分析与先进的检索方法，可以将传统数分钟的查询过程缩短至数秒内，从而极大提高检索效率；第二，自动统计。自动统计方面仅仅改进统计方法收效有限，必须加强信息技术应用，利用技术手段实现数据信息自动统计与分析，如利用Datist（数据专家）技术制作单井关井数据台账处理流程，利用其强大可视化和数据驱动能力对数据进行处理，相关人员无需掌握专业复杂的数据库知识和编程知识就能快速得到数据统计结果；第三，报表推动。当上述工作流程完成后，可直接利用Datist技术中输出独立报表，也可借助数据推送器将报表推送至相关人员。

总结

受油田开发以及规模决定，油田企业生产经营过程中产生大量的数据内容，数据规模庞大复杂，传统的数据管理工作存在较大的弊端与问题，需要依托于数据治理工程提高数据的应用质量和效率，本文浅要分析了数据治理的原则方法，并以某油田油井分析的数据处理应用环节为例子进行数据治理分析。但研究层面较为浅薄，案例规模较小，仍需要不断的研究完善。