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大数据分析技术在油田开发指标预测中的应用(一)
小编: 恒泰艾普(北京)云技术有限公司 2017-04-08

大数据应用|大数据分析技术在油田开发指标预测中的应用(一)

1、前言

        大数据分析在开发指标预测方面的应用,涉及众多的开发指标,需要大量实践案例数据信息的支撑。本文仅阐述大数据在开发指标预测方面应用的方法和思路、云数据平台发挥的作用以及大数据分析对油藏研究工作的贡献。后续,公司将逐步通过开发指标的预测案例,逐步展示基于云平台的大数据分析在开发指标预测方面发挥的作用。

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2、基于云平台和大数据的开发指标预测

        针对各种类型的油气藏,国内外油藏工程专家、学者经过不断探索与实践,建立了若干开发指标预测模型,并在实践中不断修正和完善,在实际的油田开发生产中发挥了重要作用。然而,开发指标受成藏控制条件、温度、压力、流体、结蜡、结垢、工作制度、以及生产管理等诸多因素的影响,这些因素难以定量化体现在模型中,因此,通过常规的理论模型预测的开发指标往往会与生产实际存在较大误差。

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        实际应用中需要油藏工程师根据油田开发现场经验对常规的预测模型进行参数的修正,以确定相关的开发指标,并作为商业油流计算、最小经济储量规模评价、开发方案编制、生产计划与开发规划产能规划制定等的依据,正是由于理论模型或专家经验的局限性,会影响针对一些特殊油气藏指标预测的可靠性和可行性。如何确定预测的开发指标的可靠性和可行性,长期困扰着油藏勘探开发的决策者和油藏工程师。

        随着大数据时代的到来,这一技术为油藏工程师打开了又一全新视野,对于同类油气藏,在相同的开发生产管理条件、市场条件的约束下,开发指标具有相同的影响因子。实际的开发生产数据是这些因子的集中表征,而不再纠结每项影响因素的不确定性,不再纠结哪些数据可能存在异常。油藏工程师在大数据时代,可以通过全样本数据的可视化手段,分析数据异常的原因,发现影响因子的相关性与相干性,确定开发指标的可调整范围,判断预测指标的可靠性与可行性。同时,可利用大数据分析结果不断修正与完善预测模型,确定模型的系统误差。

        大数据分析利用全样本数据分析模型,突破了传统参数类比在使用数据上的局限性。传统的工作模式中,实践经验较少的油藏工程师在采用类比法的过程中,总是困惑于类比需要的典型油气藏的选择,困惑于数据类比取值方法,往往由于地质要素、油藏要素、生产管理要素的差异性,无法确定选取指标的可靠性。基于云平台的大数据分析方法的应用,油藏工程师,无需考虑数据获取,无需考虑选择典型油气藏,无需考虑影响因子的差异。通过全样本数据的分析,可为用户提供各类指标的取值范围和所取参数的置信度,通过可视化手段提供的研究对象背景知识,油藏工程师可在置信区间的约束下,持乐观与保守的态度确定需要的参数。同时,智能化模型对所取参数自动化地进行价值判断。

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        大数据分析在开发指标预测工作的应用,并不存在数据统计分析方法的创新。油藏工程师通过长期的科研、生产实践,已经在思路和方法上完成了积累。以往的工作中,科研人员苦于数据获取不方便,全样本数据体量较大,通常PC机针对数据处理的能力有限,仅能通过少量数据进行探索性研究。随着云平台的数据组织管理技术、数据萃取技术,打通了科研人员使用数据的通道,能够让科研人员使用大数据实践自己的思路和方法,充分发挥所有数据资源的价值。

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        恒泰艾普(北京)云技术有限公司在不断的实践中,为油田勘探开发提供了最新的大数据分析应用成果,特别是采用大数据分析预测油田开发指标的应用实践案例,将在后续系列中逐步发表,敬请关注。


集团公司: 恒泰艾普

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