数据挖掘技术在石油勘探中的应用

1、数据挖掘技术在石油勘探中的应用摘要：石油工业是我国基础的经济产业,在支持我国经济运行的同时,满足资源 需要。石油勘探一直是我国社会各界主要关注的问题,目的是提高石油勘探的效 益性。基于石油勘探现状的要求，我国提出数据挖掘技术，实现勘探高效性,着重发 展数据发掘。因此，本文通过对数据挖掘技术进行研究，分析其在石油勘探中的实 际应用。关键词：油田开发；数据；挖掘技术；应用在油田开发和生产过程中,为了对油藏生产情况和开发指标予以全面掌握，施 工人员需要采取有效技术，进而为生产实践提供有利保障，并提升油田开发企业的 市场竟争力。在油田生产期间,需要对相关数据进行收集和整理,为油田的开发和 建设奠定良好

2、基础。在信息技术不断提高的情况下,数据挖掘技术已经被运用于 油田工程中,通过构建新型数据库，对数据加以采集、管理等,并实现对数据的统一 管理。由于油田工程的开发与建设比较复杂，所以需要采用数据挖掘技术,对油井 生产进行全方位控制。1数据挖掘技术的内涵数据挖掘技术是一种新型技术,该技术融人了大量的科学技术,融合了数据库、 数据统计等内容,结合实际应用数据,对其进行分析,找到相关规律，进而提出数 据和信息。当前，数据挖掘技术已经越发成熟,并在诸多领域被广泛应用。数据挖 掘技术包括模式识别、数据统计和多种计算方法，对于模式识别而言，是对数据加 以分析的重要方法。在随机应用数据和大量数据中，对数据加以

3、提取和分析，进而 对相关内容进行探究。总之，数据挖掘技术是一种新型交叉学科，融合了大量的学 科内容，从而为相关领域的开展创造了有利条件。2对数据挖掘方法的分析在石油勘探中，涉及大量信息，由于信息交汇，导致部分有效信息被覆盖,在数 据挖掘技术的帮助下,可以在全部数据分析的过程中,挖掘有效数据。数据挖掘建 立在运行基础上,其运行原理为数据挖掘针对石油勘探中的信息,可以大致分为两 部分,即描述、预测,通过描述可以将石油勘探中与有效信息相类似的数据集中处 理,然后利用预测途径,在描述信息中筛选对应数据,其中由描述到预测的过程中, 体现数据挖掘技术中的分析功能。2.1数据挖掘技术的方法原理数据挖掘将石油

4、勘探中的对象集中、汇总，利用准确的属性数据描述，数据挖掘方 法中,最关键的是预测部分，既可以对勘探信息实现准确的属性预测,也可以通过 变量的形式,标记勘探信息,建立预测模型。模型中包含数据算法和程序,满足石 油勘探的数据运算,例如函数喋中统计石油勘探中的描述数据，喋合中包括、两大 对象,为数据属性的集合,为提前做好定义规划的标记,通过叶算,促使与配对,在 配对运算的过程中,出现两种结果,即回归和离散,两项结果则是对石油勘探数据 的对应解释，由此得出数据分析的最终结果。预测模型的分析方式,体现广泛性的 特点,适用于各类石油勘探的样本，不会出现属性判断失误的效果。2.2简述预测模型的分析方式预测模

5、型是数据挖掘的核心,模型运行基础来源于多项学科,如统计学、数学、 计算机等，综合利用学科优势以及相关运算方式，改进模型。一般模型在石油勘探 中，即使使用的预测方式比较有限,但是也可以达到精确的状态，常见的预测方法有 向量预测、神经组合等。3数据挖掘技术在油田开发中的实际应用3.1对热洗及油井生产参数调整在将数据挖掘技术应用在采油工程过程中,需要对热洗及油井生产参数调整， 从而提高采油工程质量。在对热洗及油井生产参数调整前，一定要确定热洗温度， 由于井温会随着时间变化而变动，当洗液进人油管后,就容易造成热量损失,为了 平衡二者的关系,需要将人口热洗液的温度控制在90C以上。在控制热洗排量和 压力

6、时,应当保证操作流程更加规范,在清洗过程中，使得热洗压力更加接近于零, 当清洗液量逐渐增加时,进而最大程度地提升热洗压力,对热管进行加热时,热量 将传递给采出液,当排量增加时，就能够提高热洗效率和质量。在调整热洗参数时， 应当考虑沉没度、含水和泵径等，由于沉没度与热洗的时间有着必然联系,所以应 当保证在最短时间内清洗液出口温度能够保持一致。3.2预测油井生产的有效性和产量油田开发中应用数据挖掘技术，可以对油井生产的高效性与提升产量进行事 先的预测，在应用数据挖掘技术的基础上，可以合理地预测油田产量和提高量。 在预测油田生产和提升产量期间需应用数据挖掘技术来构建数字模型，注井控制 系统中油田生产

7、是其主要构成部分，利用所构建的数字模型，能够使油田生产 过程中的人力和物力消耗有所降低，在对油车的生产与提升产量实施预测时，还 需利用油田生产的预测装置，之后分析地下资源，从而构建完整的数字模型，由 此对油田生产与提升产量进行合理的预测。这一系统与过去相比，具有良好的 优势特点，通过应用现代先进技术，油田预测系统可以对所收集的各类数据实施 整合，由此可以提升模型信息处理质量。在对数据进行处理时，可以使用用户菜 单技术，这样可以提高计算效率，能够对计算结果进行存取和换算。3.3数据挖掘中的建模方式建模方式主要是以数据挖掘的运行方法为基础,实现模型的分类运行,以决策 树为分析对象,其在建模运算时利

8、用递归方式作为理论依据,首先构建整体的树 模型,保障树的主干和分支合理,最重要的是合理去除其中的无效分支然后通过 算法,渗人到分支决策中,促使信息在分支中均等,避免信息偏重的缺点，控制决 策误差最终通过扩的方式，验证数据决策的属性,在确保准确性的基础上，体现建 模对石油勘探信息分析的有效性。3.4加强对油田生产的管理在油田生产过程中，加大数据挖掘技术的应用力度，并通过加强对油田生产的 管理,从而为石油开采创造有利条件。在数据挖掘软件技术的作用下，相关人员可 以对石油生产进行有效管理,尤其是对设备存在的安全故障加以诊断，通过对油水 井的生产指标予以预测,提高石油开采和生产的安全性,进而延长设备的

9、使用寿命。 此外,有关人员可以对油田生产进行全面分析,找到提升工艺的关键点，进而有助 于达到节能的目标,最终确保对油田生产的科学管理。结语现代石油勘探开发在借助于信息技术的基础上,已经成为一个集勘探技术、 数据库技术、管理技术、数据分析技术于一体的信息化综合行业体系。因此，数 据挖掘在石油勘探开发中的应用有其自身的优势。因为在石油勘探开发上收集到 的数据是真实可靠的，不受其他因素的影响,而且数据仓库的稳定性较强,这些对 挖掘结果的维护、不断提高挖掘知识的质量却是非常有益的条件。由于数据挖掘 技术是应用技术,必须将石油勘探开发领域的专业知识和挖掘人员的专业知识结 合,收集大量的数据,反复实践,才能形成一个真正实用的系统。但是数据挖掘技 术在石油勘探开发管理中有很好的应用领域,可以帮助决策者们制定出管理勘探 方案的良好策略,并为石油公司制定竞争策略提供有力的技术支持。因此,数据挖 掘技术对勘探开发未来的发展趋势,必将起到辅助实际工作的决策作用。参考文献檀朝东，李鑫,耿玉广,等.采油工程大数据挖掘系统在华北油田的应用叶 中国石油和化工,2015(5):48 一 52于世春.数据挖掘技