2017年1月，中石化勝利油田樁西采油廠采油管理四區對油田開發系統全面完成了信息化提升改造建設，并一次通過驗收，實現了信息化管理全覆蓋、生產數據實時采集監控，全面提升了油氣生產自動化、數字化、集成化和智能化水平。
經過6年的優化運行，實現了信息化管理全覆蓋、生產數據實時采集監控以及自動化、數字化、集成化和智能化水平的全面提升，從而提高了生產效率和油田開發效益。
傳統的油田開發數據統計分析的劣勢
傳統的油田開發數據統計分析方式局限于人力統計和整理，存在數據來源不清、指標混亂的問題，無法滿足復雜的油田開發需求，造成油田開發調整、生產故障處理的滯后。傳統油田開發數據統計分析方式存在以下劣勢：
數據獲取和整理困難。傳統方式下，數據的獲取和整理需要依賴人工操作，涉及大量的工作量和時間成本。從不同的數據源中收集和整合數據是一項復雜而繁瑣的任務，容易出現數據來源不清、格式不一致等問題。
數據處理速度慢。傳統方式下，數據的處理速度比較慢。由于數據量龐大，傳統的統計分析方法往往需要花費大量的時間進行計算和處理，限制了對數據的及時分析和決策。
數據質量難以保證。由于數據的采集、整理和傳輸過程中的人為因素等原因，傳統方式下的數據質量難以保證。可能存在數據缺失、錯誤數據、不準確的數據等問題，導致分析結果的可靠性和準確性下降。
分析方法局限性。傳統方式下的統計分析方法通常局限在一些基本的統計指標和模型上，很難應對復雜的油田開發需求。無法有效地挖掘出數據中的潛在關聯和模式，限制了對油田開發過程的深入理解和優化。
缺乏實時性和預測性。傳統方式下的數據統計分析往往是基于歷史數據的，無法即時獲取實時數據，并不能及時發現潛在的問題或預測未來趨勢。在油田開發領域，對實時監控和預測能力的需求較高，傳統方式無法滿足這些需求。
大數據下油田開發數據統計分析調整的做法
為克服傳統油田開發數據統計分析的劣勢，大數據技術在油田開發管理中得到廣泛應用，具體實踐包括：
數據采集與處理：利用現代化的傳感器技術、物聯網和自動化設備，實現對油田開發過程中涉及的各種數據的實時采集和處理。例如，通過安裝傳感器監測油井的溫度、壓力、流量等參數，自動收集油田設備的工作數據，同時將這些數據傳輸到中心數據庫或云平臺進行存儲和處理。
 
           
通過建立閉環處理流程，各專業協同處置異常問題，利用四化-生產指揮系統進行參數組合預警和實時巡檢，實現了問題及時發現、處置更及時的優勢，圖1為油田采用的巡更系統。
 
 
 
                     圖1巡更系統的組成
數據清洗與整合：采集到的原始數據往往包含了噪聲、異常值和缺失值。為了提高數據質量，需要進行數據清洗和整合。數據清洗包括去除異常值、補全缺失值、處理重復數據等，以確保數據的準確性和完整性。數據整合則是將來自不同數據源和不同格式的數據進行融合，以消除數據孤島和實現全局分析。
及時進行數據分析，減少油井躺井：通過海量數據對油水井進行分析查看，監控油井套壓、溫度、電流等即時數據，減少躺井并采取相應的管理措施。
數據存儲與管理：大數據下的油田開發數據統計分析需要一個高效可靠的數據存儲和管理系統。一般采用分布式數據庫或大數據平臺來存儲和管理海量數據。這些系統能夠提供快速的讀寫能力，支持數據的快速查詢和分析，同時具備容錯和擴展性能。
數據分析與挖掘：利用大數據分析技術，對采集到的數據進行深入的統計和分析，挖掘出數據中的模式、關聯和規律。這包括傳統的統計分析方法，如數據可視化、描述統計、回歸分析等，以及機器學習和數據挖掘算法，如聚類、分類、關聯規則挖掘、預測建模等。
實時監控與預警：基于大數據技術，建立實時監控系統，對油田開發過程中的關鍵指標進行監測和分析。通過設定合理的預警規則和閾值，可以在指標異常或達到預警條件時及時發出警報，幫助管理人員快速響應和采取措施，以避免潛在風險和損失。
實時監控與預警系統指導生產運行、方案改進、運維管理十分重要。一是指導油井調參。通過油井功圖監控，結合產量、液面等數據，及時對油井進行參數優化，實現油井效率最大化。二是注采調配周期優化：通過四化平臺應用，可以直觀地看到油井在水井調配后的變化，實時確定下步工作措施，為地質人員分析帶來便利。三是指導欠注井治理：通過大批數據監控水井壓力和注水量的變化，及時排解原因并實施治理措施，減少月度欠注井的增加，提高注水利用率。
大數據下油田開發數據統計分析調整成效顯著
經過6年的優化運行，大數據應用日趨成熟。1-8月，大數據應用在油田開發數據統計分析中取得了顯著的效果，具體體現在以下幾個方面：
提高數據精準度：大數據技術能夠實時、準確地采集和處理油井、設備等生產數據，消除了傳統統計分析中數據來源不清、指標混亂的問題，提高了數據的精準度和可靠性。實現了對油田開發各個環節的全面管理覆蓋。包括設備管理、生產計劃與調度、人員管理、供應鏈管理等，提高了管理效率和精準度。
實現實時監控與預警：大數據技術使得油田開發過程可以進行實時監控，使得油田開發過程中的關鍵數據能夠及時傳輸和分析，確保了數據的準確性和及時性。通過對關鍵指標的實時監測和分析，可以及時發現異常情況并進行預警，幫助管理人員及時采取措施，減小運行風險。
1-8月，操作人員當發現套壓、溫度變化及時排查現場，發現異常，立即制定放套壓、洗井等工作，處理問題百余項，減少躺井30井次，減少原油產量損失500多噸。
優化決策支持：大數據分析可以挖掘出數據中的關聯性和規律，通過建立預測模型和優化模型，為油田開發決策提供科學依據。這些模型可以預測油田產能、確定最佳開采方案，幫助管理人員做出更準確的決策，提高油田的開發效益。
1-8月，實施水井調配49井次，調配水量2500立方米，對應油井95口，見效35口，累計增油水平1200噸。同時，優化實施油井調參44井次，增油1029噸。通過油井優化參數，油井工況合格率由原來的87%上升至目前的88.5%。
提高生產效率：大數據技術的應用使得油田開發過程更加智能化和自動化，數字化技術的應用使得數據的處理和分析更加精確和高效。減少了人工干預的需求。同時，通過優化工藝流程、調整設備運行參數等，大數據分析可以提高油井的生產效率，減少油井的停產時間。
1-8月，通過參數組合預警，實時巡檢，及時發現異常問題，將預警信息準確推送，各專業協同處置，使發現問題更快，處置跟蹤更及時，采油時率提升了1.12%。
中石化勝利油田樁西采油廠的信息化提升改造建設在油田開發系統中取得了顯著成果，實現了信息化管理全覆蓋、生產數據實時采集監控以及自動化、數字化、集成化和智能化水平的全面提升，從而提高了生產效率和經濟效益。