“大数据”助力油气勘探开发更高效

“大数据”助力油气勘探开发更高效

作者：黄琰 胡鹏 马海波

来源：《科学与信息化》2017年第04期

摘 要 如今，“大数据”已经广泛应用于各个行业， 如医疗卫生、交通管理及数字媒体，但最为积极的还属IT行业，向谷歌、苹果这些企业已经开始从“大数据”中挖掘更大的商业价值，石油行业更是如此。对于石油行业而言，从勘探开发、炼油化工、销售及管道储运等业务都已积累了大量数据，随着新数据的不断产生，加之移动互联网、智能终端的广泛普及，石油行业也迎来了“大数据”时代。“大数据”往往意味着“大油气”，通过对数据的挖掘和应用，可以提高决策的准确性和全面性，实现新的油气增产。尤其是对于低油价背景下的油田生产，如何利用“大数据”可以快速发现石油，降低生产成本，提高钻井安全性，提高产量等，对于寒冬期提高油田决策的准确性和全面性具有十分重要的意义。 关键词 油田勘探开发；大数据；应用 1 前言

大数据技术被称为“碎片中的智慧”，强调的是从海量数据中，快速获取有价值信息的能力。石油工业依赖数据，对油气资源的认识和掌握主要通过大量的数据来实现，大数据意味着大油气，通过对数据的挖掘和应用，可以提高决策的准确性和全面性，实现新的油气增产。随着越来越多油田不断投产，使得面向各类油田的开发经验与知识库不断完善，在油田进行新的油气田勘探开发已不再需要一切从零做起。通过大量案例分析与模式借鉴，便可恰如其分地做到油田准确定位，这也标志着油气田的勘探开发已进入“大数据”时代。 2 油田勘探开发大数据的应用

与互联网云端数据相似，中国陆上油田勘探开发的“大数据”同样具有规模大、流转快、类型多样、价值密度低等特点，且在不同阶段的具体表现各不相同。开发前期阶段，油藏工程师开展的“大数据”分析，主要体现在对多个类似油田开发参数与指标的类比，为开发方案编制提供合理依据，降低地质不确定性风险。开发中期阶段，“大数据”主要指生产动态实时生成的海量监测数据，通过二次加工实现数据“增值”，为调整开发方案、提高油田采收率提供依据。进入油田开发后期，由油田开发全过程的各种动静态资料联合构成“大数据”库，建立高达百万级网格的精细地质模型，支撑油田深度调整挖潜。

依托各种“大数据”共享平台，油田勘探开发能够实现资源共享，发挥出数据“联盟”的优势。例如，在前期研究阶段，通过相似油田类比获取新油田开发的关键参数与指标是编制开发方案的重要基石，如何判断油田之间的“相似度”是关键[1]。为此，油田研发了基于“指纹识别”的相似度判断技术，通过汇总鄂尔多斯盆地各个地区多个油田逾百种指纹数据特征，采用蛛网

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图、雷达图等构建了典型低孔低渗透油藏类比图版，将“大数据”浓缩转化为看得见的“相似度”。

油田“大数据”同样具有复杂的数据生态系统，通过上游信息顺序传递的方式，在数据节点上链接了全流程十余个专业团队，因此，其数据管理重在把控源头的准确性，避免由于“蝴蝶效应”导致方案失误。低渗透油藏勘探开发方案设计情况直接决定油田开发投资，但地下地质情况的认识却是需要循序渐进的，因此，作为数据源头，开发方案的编制是否具备弹性、留有余地就显得十分重要。 2.1 监测油气钻探

大数据分析也可应用于油田资产周围的物理环境。比如在钻井作业中，我们可以看到表面传感器监测井下条件，并将数据传输到表面以便做出决策。通过沉积物积累、渗透率、水透明度、热梯度、差压分析软件等与油井相关的历史数据，可以识别出卡管、井喷，或堵漏等常见的钻探问题。实时监测传感器传输的数据流，以确保井下工况保持在正常和/或预期范围内。数据分析软件能够检测钻井环境何时进入异常状态，并提醒运行人员采取行动，以防止潜在问题发生。决策者能不断优化钻井策略，因此这种早期检测方法，提供了一些运营上的优势。更重要的是它提高了井场的安全，并最大限度地减少破坏地层和周围环境的可能性。同时还可以随时通过数据监测和警告，避免资源浪费，减少设备磨损，还可以更好地降低事故发生的频率。

2.2 确保储存交接的准确性

油田开发生产后进行集输也广泛应用了大数据，采油厂将生产的油气通过管道等方式进行输送，油气处理单位从井口获取的油气要通过运行工艺设施来处理这些气体，去除杂质，并通过储运设备及管道输送这些产品。这些单位面临的一个关键挑战是跟踪流向客户的产品，这一般通过存储交接系统完成[2]。管网安装了各种流量计，产品流及气相色谱仪等与产品质量参数相关的测量仪表。SCADA（监控和数据采集系统）从这些仪表收集时序数据，并将这些数据传输到历史数据库。然后，用这些数据监控实时过程，确保管道的完整性和压缩机的性能。 对管道运营商同样重要的是分析从电子流量计中收集的测量数据。对大容量产品流经的中游业务，即使存在很小的测量误差，也会因为丢失或统计遗漏，对盈利能力产生很大的影响。确保仪表校准正确和不漂移是避免这类测量误差的关键。在管辖权转移时，即产品从一个公司转移到另一个公司的时候，这尤其有用。 2.3 确保易用性

近年来，在油田勘探开发领域，提供大数分析方案的供应商数量大幅增加。当代的数字油田，大多数公司的历史数据库中，拥有改善运营所需要的全部数据。然而，其中很多公司，仍

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然依赖传统的分析工具，比如利用电子表格，来创建具有可操作性的信息，但是这正变得越来越费时费力。其结果就是很多过程历史数据库没有被充分挖掘，也就无从创造价值。 因此对公司来讲，如果要充分利用这些解决方案所带来的优点，易于使用就十分关键。尤其是很多平台拥有强大的分析能力，但只有工作人员快速有效地与平台接口，获得可操作的信息，这些功能才能被充分利用。 3 结束语

随着数据总量的持续增长和急速膨胀，石油等能源细分行业纷纷拉开了大数据开发应用的序幕。如何从海量数据中高效获取信息，有效地深加工并最终得到有用数据是能源企业涉足大数据的目的。对石油行业来说，众多企业正在把更多的新技术应用于战略决策、科技研发、生产经营和安全环保等各个领域，目的是为了从大数据资源中挖掘更多的财富和价值。大数据应用是石油行业信息化深入、IT与业务深度融合的必然趋势，在我国石油行业应用的前景将越来越广阔。

在目前低油价形势下，中国陆上油田的勘探开发工作也必须要关注经济效益，紧密贴合经济效益，少井高产和优化资源配置是降本增效的大趋势，石油石化行业产业链中的勘探、开发难度日益增大，信息化的成熟度已经成为影响行业增长幅度的首要因素。精准、快速的地质勘测成为世界能源巨头们倚重的核心竞争力之一，其中高性能计算技术和大数据技术的应用是关键因素。而“大数据”推动油田高效开发的优势将愈发明显。大数据平台提供灵活的数据抽取方式，为不同专业提供定制数据，助力石油勘探开发决策，达到最科学的决策，实现最高效率的生产。 参考文献

[1] 中国石油新闻网.油气勘探开发迎来大数据时代[J].中国石油企业，2015，12（3）：13-14.

[2] 张新强.大数据背景下学习分析技术对教学模式的变革[J].中国高新技术企业，2014，23（9）：107-108.