浅谈油田云大数据建设的实践
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[摘 要]云大数据技术是科学技术迅速发展的产物，是能够在当前海量的数据中直接获取最有价值信息的重要手段。利用云大数据技术能够推动油田建设，为石油企业提供有力的数据支持，实现油田建设的现代化。本文分析了油田云大数据建设的背景和意义，探讨了油田云大数据建设的主要内容和研究思路，分析了下一步油田云大数据建设的方向。
[关键词]油田;云大数据;实践;云计算
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2020.06.032
[中图分类号]TP311.13;F426.22 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2020）06-00-02
0 引 言
我国经济和科技迅速发展，对石油的需求量也在与日俱增，这也推动着石油企业的进步和发展，并督促着企业不断向现代化迈进。科技的迅速发展使云大数据在油田生产中被广泛应用，油田云大数据也提供了石油企业的生产力，能够为油田生产提供所需数据，从而提高油田的生产效率，为社会提供充足的石油资源。
1 油田云大数据的背景和意义
我国经济的高速发展也推动着科技水平的不断提高，在2015年政府工作报告中明确提出了制订“互联网+”的行动计划，大力推动互联网、大数据的普及和应用，并将其与各个行业相结合，促进电子商务和制造业的发展，为企业和国家创造巨大的经济效益，也引导互联网企业逐步迈向国际市场，使我国在国际舞台上发挥更为重要的作用。“互联网+”就是将互联网平台和信息技术应用到各行各业的发展和生产中，形成一种新的发展态势，引领社会发展。云计算是互联网技术迅速发展的产物之一，截至目前已经发展了一段时间。随着近年来互联网技术的高速发展，云计算这项技术有了更加清晰的概念和架构，得到了广泛的普及和应用，尤其在油田生产中，体现了其独特的作用和优势，使石油企业能够更好地满足当代社会的发展，时刻把握市场的最新动态，满足人们的多样化需求。云计算的主要概念是能够更加轻易地获得和使用虚拟化资源池，人们可以根据需要对资源进行重新配置和调整，调整到负载可以随时变化的系统中，从而达到最优的资源利用率，对资源进行充分利用和调整，为企业带来更有力的数据支持。就当前来说，油价低迷，石油企业逐渐步入一个寒冬期，在这样的背景条件下，石油企业必须准确把握整个市场动向，了解当代社会需求，紧跟社会发展脚步，充分运用高新技术，采取有效的手段和油井最佳管理方式，制定符合企业发展实际的制度与方案，正确对待油田云大数据对油田生产的推动作用，并将其充分应用到生产过程中，实现企业的进一步发展。本文分析总结在当前社会条件下，石油企业应用油田云大数据的特点。为了准确把握油田云大数据在下一步的应用方法，并将油田云大数据推广到各个环节中，应有效提升油田生产研发的自动化水平。
2 油田云大数据建设的主要内容和思路
2.1 油田云大数据的建设基础
石油企业在建设油田云大数据之前，必须充分结合自身的发展特点和发展实际，不断提升自身的技术水平和专业化管理水平，保证整体资源的应用和调配，推动油田各项业务的顺利开展，不断提高生产效率和生产质量。云计算统一存储这一优势特点，有助于石油企业建立安全稳定的信息存储中心，使油田在开展各项业务时能够在存储中心中及时找到有价值的信息资源，保证各项业务的顺利开展。同时，信息存储中心也有专业的团队和技术人员进行管理，保证数据信息的安全。数据的高度分享和强大的计算性，为油田云大数据奠定了良好的基础。石油企业可以建立一个符合自身发展实际的数据平台，在这个数据平台中，要具有完善的软硬件，要充分认识软件、数据、平台、基础设施等具体的服务。其中，在进行云管理时，要注意配置管理、性能管理、调度管理、安全管理和系统管理，只有加强对整个系统的管理，才能保证系统的正常运行，为人们提供良好的服务。利用云平台的高性能，能够有效保证数据处理的实效性和安全可靠性，保证在海量数据中，能够在第一时间获取最有价值的数据信息，同时，还需要根据平台设计具体的算法，并将设计好的算法注入大数据挖掘平台中，建立一个分析模型，从而为油田生产提供油藏各类指标和预测数据等。云计算平台中包含着数据挖掘平台，将算法注入数据挖掘平台中，然后由挖掘平台提供分析模型，这一环节能够为工作人员提供最有价值的信息，并能夠形成与之对应的模型，从而使相关人员能够最直观地了解相关参数。
2.2 油田云大数据的整体设计
油田非结构化数据具有巨大的数量和多样的类型，其中主要包括各类数据体、成果文档和图件报表以及“四化”，其中还包括采集信息的监控设备和仪器数据等，油田云大数据中包含着许多构件，海量的数据构成了油田云大数据中的基础，而当前油田云大数据中的监控设备和仪器数据的数据量占总数据的70%～80%，这一部分的字段可以根据实际情况进行扩充，没有确定的字段数目。另外，当前所使用的油田数据库不够丰富，主要是传统的几种数据库，而传统的数据库在处理非结构化数据方面比较困难，在海量的数据面前，更是完全无法满足工作人员的需求。云大数据采用HadoopV2.4.0作为基础架构，在处理非结构化数据方面十分简便，同时，还可以将非结构化数据定义为资源，处理起来更加快速、准确。对于一些数据库来说，虽然在一定程度上能够解决传统数据库无法解决的问题，但是在处理结构化数据这一方面仍然存在一定的问题，针对这种情况，油田云大数据的数据库综合了各个数据库的优点，并根据实际的计算数据量确定云平台节点作为计算节点和管理节点，既有效避免了传统数据库中存在的问题，也结合了当代数据库中的优点，在处理结构化数据时更加迅速，能够满足油田生产所需的数据信息，提高油田生产效率和生产质量。油田云大数据可以根据实际情况分成3层架构，即基础数据层、数据处理层以及数据应用层，这3层架构分别对应油田生产数据采集、存储和处理以及应用，在进行生产时，主要通过这3层架构来选择最有价值的数据信息，帮助相关人员进行生产。在基础数据层主要有业务数据、文本数据等传向事务型数据库，而实时数据和监控数据等则传向Hadoop数据库;数据处理层统一管理所有计算模型，同时，还有在线实时数据处理和离线OLAP数据处理，再到数据应用层中，主要是自然语言查询、数据分析、数据挖掘和数据预测，这3层架构的流程全部完成就是大数据应用。 2.3 油田云大数据的模型设计
油田云大数据模型的设计与其他行业模型的设计之间存在较大的差别，油田云大数据模型的设计更加复杂和细致，其他行业比较关注各项数据之间的关联，然后在关联中找到规律，再进行下一步操作。而油田云大数据模型则需要在已经出现的结果中去寻找因子系数，明确主因，然后再处理其中的问题。由此可见，在设计油田云大数据的模型时，必须充分把握其中的特点，切勿和其他行业模型混为一谈。设计人员在设计油田云大数据模型时，也要借鉴一些比较成熟、完善的商业模型，同时，结合油田云大数据以及油田生产的实际情况，应用于油田业务模型的设计中。
3 油田云大数据的实际应用
3.1 油田云大数据的具体应用
第一，用户行为分析。对业务人员开发数据的行为方式以及特点进行分析，能够在历史数据中寻找到一定的规律和具体形态，明确各项数据之间的关系，区别出不同数据的特点，并借助其中的特点，指导其他系统进行升级和改造，为业务人员提供更贴心的服务。第二，产量预测。对油田的产量预测经常会使用单一的模型，在预测時比较困难复杂，预测值和实际值之间的差别，经常会受到各种因素的影响而产生波动。使用云大数据对油田产量进行挖掘和预测，能够利用多个预测模型，对油田的产量进行预测，预测结果和实际值之间的差距较小，更加准确可信。第三，关键影响因素挖掘。从相关的数据信息、产量值、作业信息和用电数据等多个方面进行相关性挖掘，然后寻找其中影响石油企业产量逐渐减少的关键因素，在其中发现作业信息和生产运行等因素会直接影响油田产量，对此，相关人员要尤其注意这些关键因素，充分运用油田云大数据，保证油田生产产量。
3.2 对油田云大数据应用建设的思考
首先，要进一步强化油田云大数据中云计算的能力，实现资源共享。就当前来说，油田企业已经完成了各单位的私有云建设，在油田层面，强化云计算的能力能够平衡各单位之间私有云的负载，实现各单位之间的资源共享。各单位的私有云能够有效总和数据信息，及时掌握资源运行情况，同时还能调度人员情况，保证各个环节中人员的平衡。其次，要建立油田云计算的统一技术架构和标准，奠定油田云大数据良好的基础。只有实现云计算的标准化，才能够使云计算真正推广和应用到更多领域中，云计算标准化包含着许多领域和方面，只有真正实现云计算标准化，才能够实现油田云大数据的真正应用和建设，推动石油企业的进步和发展，为油田生产提供更有价值的信息资源。
4 结 语
我国经济的高速发展要求油田生产要更加适应现代化社会，科学技术的不断发展，也使油田云大数据在油田生产中被广泛应用，为油田生产提供了更有价值的信息资源，奠定了良好的基础。油田应加强对油田云大数据的研究和探讨，建立最适合的数据库，并将油田云大数据充分应用到油田生产中，其强大的计算能力和数据处理能力，能够有效地提高油田管理水平，为石油企业带来更多的利润，也为国家创造巨大的经济效益，为社会提供充足稳定的石油资源，推动油田的持续健康发展。
主要参考文献
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