欢迎光临鸿仁信通.智慧油田官网!
17791838192

公司产品Company products

地质类

工程类

通用类

联系我们CONTACT US

鸿仁信通智慧油田

电话:17791838192

Q Q:2752684970

邮箱:2752684970@qq.com

油气生产大数据分析平台

2019-11-25   已有3193人阅读

一、产品背景

油田正在开展智慧油田的规划和建设。如何提升油田科研、生产、管理等业务智能化水平?

油田积累了以A2为基础的大量数据资源,如何充分挖掘数据资源的潜在价值,发挥数据资源在开发生产中的作用?

大数据从巨量的各种类型的数据中,快速获得有价值信息,并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。开展油气生产大数据分析平台的研究与应用,为充分利用油田数据资源,提升油田业务智能化水平提供示范和应用基础。

对油气生产大数据的理解

大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达获取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 因此,从巨量的各种类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。

大数据有4个主要特征:数据容量大、数据种类多、信息反馈快、价值密度低

大数据与传统方式的区别

传统方式

大数据

说明

数据量

小样本

大样本

(1)主要是依靠数据的丰富程度提高计算精度。

如:Google的机器翻译、象棋软件、机票查询,

(2)用大量历史数据的特征值,取代传统算法中人工经验确定的参数。如权重值、分类样本。

(3)需要对现有的各种算法进行改进,也可新旧结合,利用大数据为传统算法寻找最优样本、最优参数,实现老算法、新应用。

数据类型

以结构化数据为主

可处理各种非结构化数据

(1)大量的数据来自网页、文档;

(2)要处理大量的音频、视频数据。

(3)建立结构化的元数据库(知识库)

计算速度

对速度要求不高

大多要求实时反应

为了提高速度,通常要进行复杂的数据预处理:

(1)网页、文档等进行收集、切词、标引、预统计;

(2)预先进行特征值抽取;

(3)引入高性能计算技术,如云计算、集群。

价值度

获取的是数据的基本价值。

获取的是数据潜在价值

传统方式基于查询、报表、统计分析,数据的价值用户是已知的,只是不知道结果。大数据通过建立实时动态数据仓库,进行智能分析,获取数据的新价值。

开展油气勘探开发大数据技术的研究和应用,具有重要的意义:

(1)提高油气勘探开发业务的智能化水平。大数据采用新的智能计算模式,为勘探开发生产、科研、管理提供新的方法。当传统的方法被数据模型的突破所限制,或在局部地方被部分参数所限制时,利用大数据可取得事半功倍的效果。大数据计算模式具有数据资源高度共享、计算方法相互共享,同时还需要进行海量的计算,实现快速反应,这必将促进云计算在勘探开发业务中的应用,通过各种资源和方法相互共享和补充,可实现方法的创新。这也是智能油田发展的关键。

(2)充分挖掘现有数据资源的价值。但当前数据资源的应用仍是一种简单的应用,体现的数据的原始价值。通过大数据关联分析,可对数据进行多次利用,挖掘新的价值。

(3)为实施大数据工程提供技术支撑。通过勘探开发大数据总体框架设计、关键技术研究、典型示范应用,解决大数据应用的基本技术问题,为进一步开展勘探开发大数据工程提供支持。


二、总体技术路线

总体架构




三、大数据分析平台

一、数据仓库

面向大数据分析的数据仓库



多维度数据模型定义与管理


数据抽取

数据抽取是从源头数据库中抽取数据,保存到数据仓库中。

数据抽取的关键是数据映射、数据筛选、数据清洗。

数据预处理:

数据预处理也是一种数据分析,其目的是为下一步大数据分析计算提供规范的数据。

数据预处理主要有以下几种:

文本信息抽取
分类
特征识别

数据规格化

大数据分析算法库

通用分析方法

专用分析方法


四、大数据应用案例


北京鸿仁信通科技.智慧油田网

电话:17791838192

Q Q:2752684970

邮箱:2752684970@qq.com

地址:陕西省西安市未央区龙首原荣豪大厦

京ICP备17028332-2号

版权所有 Copyright © 2009-2020 版权所有