气田集输系统内腐蚀数据治理研究

目的内腐蚀数据治理是实现腐蚀控制管理业务数字化转型的重要前提,在现阶段内腐蚀数据来源不一、数据入库格式不统一、数据出现异常等背景下,引入内腐蚀数据治理能够高效解决腐蚀业务管理与数据管理脱节、数据标准化程度低以及数据质量难以控制等问题。 方法分析探究了中国石油西南油气田公司(以下简称西南油气田)地面集输系统各生产环节的内腐蚀数据采集管理现状、数据治理流程以及数据治理成效,并基于西南油气田腐蚀数据与控制管理平台展示重点区块的内腐蚀数据入库情况。 结果①通过制定内腐蚀数据标准和管理办法,规范了数据入库格式,提高了数据共享能力,降低了数据沟通成本,确保了各类数据及时、准确、完整、规范入库;②通过箱形图对内腐蚀数据开展异常数据识别研究,识别准确率达到88.3%,实现了内腐蚀数据质量的高效校准,提高了腐蚀数据分析评价结果的可信度;③基于内腐蚀数据入库研究,2022年完成了205个场站以及233条管线的数据入库,有助于全面了解西南油气田各气矿场站及管线的腐蚀情况;④基于治理后的内腐蚀数据,围绕腐蚀预测、风险评估和整体腐蚀控制进行了腐蚀数据决策支持研究,提高了数据的有效利用率。 结论内腐蚀数据治理的持续推进能够支撑西南油气田腐蚀控制管理业务数字化转型,为西南油气田全业务链数字化一体协同模式的构建奠定坚实基础。      

油气管道SCADA系统数据回填技术

目前油气管道SCADA系统运行过程中,中心SCADA系统和场站通信设备的通讯中断,会造成中断期间的数据丢失,影响油气管道的安全生产运行。为此,提出了一种数据回填技术,给出了包括场站通信设备存储通讯中断期间数据、数据回填通讯、回填数据处理、回填数据存储等环节的数据回填技术的总体结构,分析了回填数据通信、回填数据时标处理、回填数据处理、回填数据应用等功能技术要求,并最终形成了数据回填通信设计方案,包括完整的服务端和客户端的功能设计、实现方法、交互流程以及扩展的通信协议报文,可以高效地实现回填数据的通信功能。实验验证结果表明：数据回填技术可以实现场站通信设备向中心SCADA系统的数据回填功能,能够满足系统的数据回填需求。结论认为：包含场站通信设备存储通信中断期间数据、数据回填通信、回填数据处理、回填数据存储等环节的数据回填技术,解决了因通讯中断而导致的数据完整性和连续性问题,提高了SCADA系统数据的完整性和系统的可用性。     

石油化工项目建设管理数据平台的探讨

通过建立项目管理数据平台,让石油化工项目建设管理经验得到更好的传承和利用,数据平台可以实现管理经验数据化、建设数据共享化、数据结构模板化、数据编码标准化、收集数据流程化、数据操作平台化、数据计算集成化、数据更新动态化功能目标。结合石油化工项目建设特点,归纳了5类31种管理数据,介绍了每种数据的内容和用途,并对各种数据的字段设计、平台开发技术选择提出了建议,并对数据平台的未来价值进行了展望。     

普光智能气田数据资源共享中心建设

普光气田在建设之初建成了信息化基础设施,但由于缺乏统一的规划部署,各系统数据形成了多个"信息孤岛",数据资源不能满足智能气田建设的需要。为此,在分析该气田数据资源现状与问题的基础上,根据普光智能气田整体规划,提出了数据资源共享中心建设总体构想,设计了业务数据模型;通过构建数据标准、梳理数据来源、设计数据服务,实现了数据采、存、算、用一体化,并进行了现场应用。研究结果表明:(1)数据资源共享中心是普光智能气田建设的重要基础,其总体架构自下而上分为数据规范标准、数据"采、存、算、用"以及数据管控3层;(2)该数据资源共享中心实现了勘探开发、集输净化、生产经营、安全环保等数据一次采集、集中存储、共享使用、统一管理的目标,为智能气田业务系统建设提供了重要的数据基础,也为普光气田智能应用和移动应用系统提供了全面、可靠的数据支撑。     

勘探开发数据迁移工具的开发研究

运用数据库原理和先进的信息技术,完成了数据迁移工具的设计与开发.该数据迁移工具具备了数据映射管理、数据迁移、迁移任务管理等功能,实现了数据快速、自动、规范的批量加载,是一套具有较高实用价值的数据加载工具,其成果已直接应用于油气田的数据建设工作.     

油气开发信息系统中数据的组织与处理

现场采集的数据只有在经过了数据整理、数据组织、数据处理、数据维护等过程后,才能最终转换成实际应用所需要的知识化数据,即信息。数据整理,是一个对不规范数据进行筛选,"去伪存真、去粗取精"的过程。而数据的组织与处理,则是数据转换过程的关键。它覆盖了产生合理的数据结构,数据的规范化、标准化,数据加载,质量控制,异地共享、统计汇总、数据重组乃至最终生成知识化数据的全过程。知识化数据若要正常使用,还必须依靠数据维护来完成对其的调整、更新、修改和补充。本文介绍了在从事‘油气开发信息系统’开发过程中数据组织与处理的方法和经验。     

海量地震数据处理方案与技术发展趋势

数据量大、波场复杂、空间采样密度高是当今地震勘探采集数据的特点,为了设计适合于海量数据的室内处理架构,提高海量数据的处理效率,分析了海量数据处理中存在的质量控制难、常规流程与技术不能满足需求等问题,探索了海量数据条件下的快速分析和质量监控方法,实现了大数据的有效压缩。基于现阶段相关领域的技术水平,展望了在海量数据分析与处理中数据信息挖掘、数据可视化及信息融合等方面的发展趋势,以适应未来大数据体中多种信息的提取和价值的挖掘。     

基于数据管道的数据传递系统在采油厂应用的优势探讨

采油厂数据中心的建立和网络的优化为数据的正规传递提供了基础条件,在这个前提条件下,各种数据(地质数据、调度数据、作业数据、电力数据)要加载到数据中心(ORACLE数据库)就需要一个高效、稳定而且易于扩展的数据传递软件。对比原地质数据在VFP环境下利用ODBC数据源加载的种种弊端,从利用数据管道传递的高效性、稳定性、适应性和软件的可移植性等方面阐述了利用数据管道实现的数据传递系统在采油厂数据加载中的优势。     

天然气生产数据集成整合与智能分析系统

为了提高天然气开发生产实时数据的利用率,在提升数据质量的同时也能够为基层员工减负,中国石油西南西南油气田公司重庆气矿基于"源头采集、智能核准、全面共享"的原则,自主创新开发了生产数据集成整合与智能分析系统;通过该系统实现了对生产数据的整合集成、实时数据派生功能优化、数据自动核准、共享服务等生产数据治理,以及实时趋势多维分析、管输效率分析、清管周期预测等数据深化应用,并在该公司重庆气矿垫江运销部进行了试运行。研究结果表明:①基于油气生产物联网数据、手工录入数据的集成整合模型,进行生产数据变化趋势分析、报表数据自动生成及核准,实现了生产实时数据的集成整合、自动核准、共享服务、多维展示与预警分析,极大地提升了数据的完整性和准确性,全面支撑上层平台及报表系统的应用;②通过对油气生产数据的全面治理,规范了数据来源、提升了数据质量、减少了基层员工多头录入,为该气矿业务数据化、数据业务化以及大数据智能分析应用提供了准确、唯一的数据源,也助推了其上级公司数字化转型与提质增效;③采用趋势告警、大数据智能算法、实时数据库分析函数计算等技术,可以对气井生产、管道运行进行准确、可靠的数据分析与预测,进而为生产...     

测井数据记录格式技术发展

测井数据记录技术是测井专业最基础和关键技术之一,它的发展直接影响测井技术进步,测井数据记录格式是测井数据记录技术的表现方式。本文回顾了测井数据记录格式发展历史,阐述了它的现状,分析了当前测井数据记录格式存在的问题,指出了测井数据记录格式发展趋势。     

中国石油西南勘探开发数据建设技术方法与经验总结

针对中国石油西南油气田公司的数据现状,运用总体数据规划和信息资源规划基本理论,明确提出了中国石油西南油气田公司数据建设的工作思路、技术方法以及数据建设的步骤和策略。通过建立统一的数据整理模板、制定专业数据整理工作方案和数据规范、集中培训、现场咨询等方式,直接指导油田公司开展数据建设工作实践,积累了宝贵的经验和工作流程,为今后中国石油西南油气田及其他油田公司开展数据建设提供了借鉴。     

测井数据记录格式技术进展

测井数据记录技术是测井专业最基础和关键技术之一,它的发展直接影响测井技术进步,测井数据记录格式是测井数据记录技术的表现方式。本文回顾了测井数据记录格式发展历史,阐述了它的现状,分析了当前测井数据记录格式存在的问题。指出了测井数据记录格式发展趋势。     

油田开发数据的组织与处理

现场采集的数据只有在经过了数据整理、数据组织、数据处理、数据维护等过程后,才能最终转换成实际应用所需要的知识化数据,即信息。数据整理,是一个对不规范数据进行筛选,“去伪存真、去粗取精”的过程。而数据的组织与处理,则是数据转换过程的关键。它覆盖了产生合理的数据结构,数据的规范化、标准化,数据加载,质量控制,异地共享、统计汇总、数据重组乃至最终生成知识化数据的全过程。知识化数据若要正常使用,还必须依靠数据维护来完成对其的调整、更新、修改和补充。     

数字油田建设中的数据质量控制方法研究

在当前数字油田建设中,数据质量的好坏,直接影响数字油田建设的成果和决策水平。通过全面分析数据质量的现状与原因,明确提出了数据质量目标、数据质量定义和数据质量控制步骤,重点阐述了完整性、规范性、一致性、及时性等数据质量指标的控制方法以及实施策略,规范了油田公司全面数据质量管理体系的建立步骤和实施进程。     

地震数据访问技术研究

地震数据是勘探与开发研究工作中一类重要的数据,其格式复杂、数据体庞大,所以地震数据的访问成为地球物理软件开发中的技术难点之一。通过分析常用地震数据的格式,明确了地震数据访问要解决的关键技术问题是地震道在文件中的随机定位。通过对现有勘探应用软件采用的地震数据访问技术进行总结,指出了各种方法的优缺点。在此基础上提出了一种微机上通过直接读取SEG-Y文件实现对地震数据访问的新方法,这种方法综合了现有地震数据访问技术的优点,直接读取原始的地震数据,无需进行数据格式的转换,在数据访问的效率上可以满足用户实时处理的要求。应用这种新方法,开发了胜利探区地震数据管理系统、基于高阶统计量的相干等软件,取得了很好的应用效果。     

大数据时代的审计发展趋势

正在大数据时代,人们获取信息、数据的容量是海量的,将会更加从容地去应对各类问题的解决。大数据促进了云计算以及移动互联网的飞速发展,对人们的生活、工作及学习产生了重大的影响。大数据的应用提升了信息数据的处理效率,将这些信息数据转变为可供企业单位应用的资料信息。大数据被引入到日常的审计工作中以后,信息化审计工作便开始展开,有效提升了工作效率、节约了成     

基于全球典型油气田数据库的数据挖掘预处理

石油工业早已进入大数据时代,数据挖掘是充分利用数据资产价值的有效途径,而数据预处理是数据挖掘研究的热点之一。分析了数据挖掘以及数据预处理的意义及其现状,提出了在石油工业进行数据挖掘的基本思路;以某国际石油勘探开发技术服务与咨询公司研制的全球典型油气田数据库为例,以"采收率"为挖掘对象,详细解析了各种常用的数据挖掘预处理方法和具体做法,主要包括数据获取、属性选择、数据清理、数据集成、数据变换、数据规约和数据消密;提出了源数据的"5C"标准,即Correctness(正确性)、Currency(适时性)、Completeness(完整性)、Consistency(一致性)、Confidentiality(保密性)。研究成果可为石油行业开展数据预处理等工作提供参考。     

油气管道大数据应用浅析

随着大数据时代的到来,管道大数据成为石油企业愈发关注的问题。本文介绍了管道大数据的概念,列出了常用的管道数据模型,简述了大数据在管道系统中的应用及面临的问题。目前管道大数据尚处于起步阶段,大数据方面的探索必将是今后一个时期的重点。     

浅谈数据校正在企业能源计量管理中的应用

针对企业蒸汽管线供用双方偏差大,数据难以平衡现象,以某石化企业的蒸汽计量系统为实例,提出了数据校正技术在能源计量管理中的使用,就数据校正技术的基本原理,分析了数据校正系统的基本算法和流程.经校正的能源计量数据,在企业能源计量管理中达到了很好的应用效果.数据校正技术的应用表明,该技术可以对能源数据供用偏差实现科学、正确的校正,避免了人工手动修改,提高了准确性.     

数据监督管理方法与实践——以钻井、录井数据监督为例

数据的及时性、准确性、完整性、一致性是数据的正常化管理指标,新疆油田公司在信息化建设过程中,开创性地建立起旨在达到数据质量保障的数据监督管理职能部门,经过不断探索、创新、实践,在数据监督流程、数据监督管理机制和方法、数据监督管理理念等三方面进行了建立、建全和完善,得出了四点重要认识,对如何管理好企业信息化建设的核心-数据具有一定的参考价值。