面向油田大数据应用的数据融合方法及应用

油田大数据应用场景在设计、研究与建设过程中会涉及多学科、多专业相互关联、互有交叉、技术密集的全量数据内容,目前多源数据对象独立建设,各专业采集数据结构类型不统一,数据采集设计并不适合面向业务应用,存在整合应用难、数据综合提取难、专业间数据融合难等问题。为了将多源异构、不同时空尺度的数据处理、融合为油田大数据应用场景需要的全量数据集合,开展油田数据多源性分析,按照横向分专业,纵向以井为核心进行数据集成技术研究,并筛选、确定五个油田业务融合点,从不同尺度开展勘探开发数据的处理和关联融合的方法研究,建立一套油田数据融合方法及融合基础模型。应用结果表明,该融合方法能够有效集成、处理、融合油田多源异构数据为大数据应用场景需要的数据集。实现油田大数据应用场景中准确的全量数据支持,提高提高大数据预测结果的准确性。