面向油田大数据应用的数据融合方法及应用

油田大数据应用场景在设计、研究与建设过程中会涉及多学科、多专业相互关联、互有交叉、技术密集的全量数据内容,目前多源数据对象独立建设,各专业采集数据结构类型不统一,数据采集设计并不适合面向业务应用,存在整合应用难、数据综合提取难、专业间数据融合难等问题。为了将多源异构、不同时空尺度的数据处理、融合为油田大数据应用场景需要的全量数据集合,开展油田数据多源性分析,按照横向分专业,纵向以井为核心进行数据集成技术研究,并筛选、确定五个油田业务融合点,从不同尺度开展勘探开发数据的处理和关联融合的方法研究,建立一套油田数据融合方法及融合基础模型。应用结果表明,该融合方法能够有效集成、处理、融合油田多源异构数据为大数据应用场景需要的数据集。实现油田大数据应用场景中准确的全量数据支持,提高提高大数据预测结果的准确性。     

油田地理信息系统采集应用体系建设

油田地理信息系统采集应用体系是GIS技术服务油田生产的信息基础,通过数据维护和运行支持为油田网络中的其他应用系统分享GIS能力,为石油工程设计等业务工作提供基于地理纬度的油田生产信息。本文从数据生产、数据共享、业务应用等方面描述了油田地理信息系统采集应用体系的建设方式。     

物联网技术在油田安全生产中的应用

随着大数据时代的到来,油田的发展需要物联网,物联网的建设将会产生大量的数据,这些数据是油田最重要的、最有价值的动态数据。对这些数据的有效保护、管理和安全存储,将是未来数字油田的一个重大的任务,也是油田物联网建设后期的重大任务。利用先进的数据统计分析技术,从数据中获得更多的信息、找到更多的油气资源,并提高采收率,将成为数字油田今后更加光荣的使命。本文着重研究了新形势下油田物联网建设的背景及意义,并以长庆油田为例分析了物联网的建设。     

刍议大数据技术在智慧油田建设中的应用

随着现代社会经济与科学技术的不断发展前进,"智慧油田"已经成为油田企业发展的一个重要方向。"智慧油田"是油田信息化的通用模式,它通过开放式的大数据交换技术,实现各系统之间的资源共享和油田的智能生产运营,从而实现降低成本、提升效益的目标。本文试分析大数据技术的概念和特征,以及大数据技术在油田行业的应用价值,并提出大数据技术在智慧油田建设中的应用策略,希望能够不断提升大数据技术在智慧油田建设中的应用水平,推动油田企业的可持续发展。     

现场数据采集领域的标准化数据接口技术及相关数据处理技术的研究与应用

本文分析了油田现场采集类信息在企业中的应用现状与存在问题,提出一种基于XML技术的统一标准化架构思想,将现场信息采集领域的所有相关数据都纳入到这个可扩展的体系当中,应用相关解决方案和技术,实现数据的统一结构、统一接口、统一流程、统一存储,最终打造一个统一、高效的数据平台,有效实现数据的“对内统一化,对外标准化”,从而更好的为油田开发决策服务。     

大庆油田采油一厂数字化油田效果浅析

随着油田开发的深入,地面采油规模不断扩大,人员缺口大、员工劳动强度大、管理难度高等一些问题日益严重,针对这一现状,开展了对中区西部数字化油田示范区的数字化建设,来探索数字化在油田的应用效果。本文围绕示范区,井、计量间、站所数字化建设的应用情况为基础,分别介绍了各个自控装置的工作原理、具体功能及中控室管理系统的具体功能。描述了数据自动采集、自动处理,计量间自动量油、含水分析,集中监控等功能在生产中的应用情况,为油田建设开辟了新的发展方向。     

大庆油田采油工程开发数据库结构浅析

随着大庆油田数据库建设的不断深入,开发数据库已存储了大量的油田生产数据,已由最初的数据整理、入库、积累,逐步进入数据应用发展阶段。但随着油田发展,目前开发数据库存在诸多问题,本文根据数据标准、数据代码及数据安全的现状,修改完善采油工程数据库的方法,以满足油田采油工程生产的数据需要,保证数据资源的充分发挥。     

油气管道大数据研究进展

近年来,油田正往数字化、智能化方向发展,中国的管道建设已广泛应用数字化技术,但智慧管道的建设仍处于发展的初级阶段.油气管道大数据是目前数字化管道完整性管理基础数据的来源,本文在阐述油气管道大数据范围及特性的基础上,梳理出管道大数据整合技术、存储与管理技术、失效数据处理技术以及大数据挖掘与分析技术的发展状况,提出并分析了...     

油田注水模拟系统的数据采集与控制系统

采用S7-200 PLC进行油田注水模拟系统的数据处理。基于组态王开发采集和控制程序,采集并显示5台泵出口和35口模拟注水井的压力和流量信号、存储和再现历史数据并设计报表打印功能,同时根据设定值远程控制5台变频器的工作频率。     

油田开发信息集成应用的实践与认识

本文以油田开发方案决策支持系统的建设实践为例,探索建设过程中逐步形成的一些建设模式,同时分析油田开发信息集成应用的现状,以及复杂业务分析过程信息化、不断集成优化的趋势。从软硬件环境资源共享支持、应用平台统一架构、按照油田主题进行数据集成、应用顶层设计并集成的多个角度研究,设计下一步油田开发信息应用发展方向,借助云计算、大数据新型技术,实现信息化建设的企业集成,使油田信息集成应用朝着一体化、可视化、精细化、并行化、标准化、规模化和普及化方向发展,推进油田由数字化向智能化转变。     

智能油田及其建设模式研究与探索

经过20多年的发展,数字油田体系已经日趋成熟,在信息化与工业化融合的背景中,油田在数字化管理建设的条件下深化升级开启了智能油田建设。智能油田的建设主要借助多种技术手段来逐步实现,其中传感器、大数据、移动互联网等目前逐步成熟的基础性技术,以及智能驾驶舱和数据驱动等业务应用技术,将作为智能油田实现的主要技术。本文提出并分析了一些关键技术的作用和实现方式,并根据国内油气田的生产管理特征提出一种适合国内油田建设的智能运行模式。     

采油一厂成功实现水井数据远传

青海油田采油一厂成功实现水井数据远传采集分析及控制,实时掌握水井注水情况,为油田二次开发和建设数字化油田打下了坚实的基础。     

物联网技术在油田数字化建设中的应用

随着社会的不断发展与进步,计算机技术得到飞速的发展,并且在不同领域应用变得非常广泛。在对油田进行数字化建设过程中,越来越重视对物联网技术进行应用,对于物联网技术而言,最核心的就是将计算机技术、自动化技术以及网络技术进行有效的结合,这样就可以形成一套非常专业并且有效的同油田开发技术相对应的智能管理系统,并且经过对数据进行必要的采集分析之后,可以将油田所有的信息实时向监控室进行传输,然后相关工作人员在对这些数据进行有效分析之后就可以对油田的实际运行情况进行了解,并且及时发现问题所在,及时对问题进行解决。在传输系统当中会存在精度相对比较高的传感器,其目的就是对采油机的数据进行精确采集。通过对物联网技术进行应用,可以非常方便的对数据进行获取,而且在进行后期维护过程中也是相对比较简单的,因此利用物联网技术是非常有利于油田数字化建设的。     

油田生产数据可视化采集定制的研究与应用

为了改善油田勘探开发效率,需要积极打造数字化油田。本文在分析了油田信息化建设现状的基础上,就油田生产数据可视化采集定制进行了分析,以希望为数字化油田的打造提供借鉴。     

基于元数据的油田勘探开发数据整合方案研究

在油田的勘探开发过程中,由于科研与生产的需要,会涉及大量的数据,这些数据在管理和应用上总体表现为数据种类多样、存储介质多样并格式复杂、数据存储分散且应用结构异构等特点.为了加强数据管理,使油田科研生产人员应用方便,通过研究以分层次的思路建立多层元数据描述,形成基于三层元数据模型的多源异构数据整合方案,解决了面向复杂数据...     

浅谈数据挖掘在油田开采中的应用方法

大数据是当前最热的概念之一,在"互联网+"的背影下,大数据的开放、挖掘和应用已成为趋势。大数据已经成为国家科技竞争的前沿,以及产业竞争力的商业模式创新的源泉。数据挖掘技术是数字油田到智慧油田转变的最重要一环。而对于油田开采来说,数据挖掘技术能有效提高油田开采效率,通过阐述了数据挖掘在油田开采中的优势,以及数据挖掘在油田开采中的应用方法。     

化工现场设计实时数据处理系统研究

在化工项目建设过程中,设计变更与现场签证是影响建设投资与设计质量的关键因素之一,而现场数据的采集与使用是影响设计变更与现场签证的关键因素。以大唐多伦46万t/a煤制烯烃项目为例,介绍了GPS-RTK定位技术对现场位置数据的快捷自动采集;从现场有效数据的采集、标定、存储和AuotoCAD接口方法等方面研究了化工管道设备现场数据的处理方法。     

水源井数字化节能保护监控系统研究与应用

建设节能技术数字化平台,推动数字化油田建设,是油田生产管理模式的一次革命。是控制投资、降低成本、提高效益、节能减排、确保安全生产的技术支撑。水源井潜水泵节能产品应用和推广是油田地面工程自动化系统中最底层、范围最广、最关键的现场级控制系统,主要完成水源井潜水泵节能、生产数据采集、远程监控功能。采用无线专业化通信技术和有线通信技术,实现水源井节能的远程数据采集和远程监控,不但有效的保护了电机、节约了人力物力,降低了水源井潜水泵的能耗,提高了运行效率和经济效益,还实现了资源共享,异常情况及时发现、及时处理,运行数据及时存储,为全面建设数字化油田创造了条件。     

大数据分析在采油工程管理中的应用

随着国内油田大规模的开采,应用了大量的采油新技术,以应对国内已经探明的油田含水量很高开采难度的增加的难题。因此需要逐步提高采油工程的管理水平与之匹配,为此积极引入大数据分析成为势在必行之举。在采油工程管理中应用大数据分析,颠覆了以往传统人工采集数据与处理分析数据的方式,利用匹配的设备采集所有与采油过程相关的数据,并将之与采油管理系统连接,将采集数据自动传输到管理系统中,对数据信息进行分类处理,保留关键数据且筛出多余的无关的干扰数据。通过大数据分析专业模块建立关联性,获得关注的各个变量曲线关系图,从所罗列展示的关系图中能清晰有效地发现不同数据因素对采油工程生产的影响。也就是专业人员分析掌握规律,科学管理预测注水井维护规律,便捷地提高采油的效率,监控开采工具的安全性,最终提高开采石油的质量,保证采油工程实现科学管理,稳定我国石油开采稳定持续发展。     

大数据在电信移动通信网络优化中的应用

文章先分析了大数据技术,随后介绍了当下网络优化所面临的挑战,最后提出了促进电信移动通信网络全面优化的具体措施,包括充分利用大数据存储优势、利用大数据技术提升网络性能、通过大数据技术采集数据信息、完善管理机制,希望能给相关人士提供有效参考。