2017年1月，中石化胜利油田桩西采油厂采油管理四区对油田开发系统全面完成了信息化提升改造建设，并一次通过验收，实现了信息化管理全覆盖、生产数据实时采集监控，全面提升了油气生产自动化、数字化、集成化和智能化水平。
经过6年的优化运行，实现了信息化管理全覆盖、生产数据实时采集监控以及自动化、数字化、集成化和智能化水平的全面提升，从而提高了生产效率和油田开发效益。
传统的油田开发数据统计分析的劣势
传统的油田开发数据统计分析方式局限于人力统计和整理，存在数据来源不清、指标混乱的问题，无法满足复杂的油田开发需求，造成油田开发调整、生产故障处理的滞后。传统油田开发数据统计分析方式存在以下劣势：
数据获取和整理困难。传统方式下，数据的获取和整理需要依赖人工操作，涉及大量的工作量和时间成本。从不同的数据源中收集和整合数据是一项复杂而繁琐的任务，容易出现数据来源不清、格式不一致等问题。
数据处理速度慢。传统方式下，数据的处理速度比较慢。由于数据量庞大，传统的统计分析方法往往需要花费大量的时间进行计算和处理，限制了对数据的及时分析和决策。
数据质量难以保证。由于数据的采集、整理和传输过程中的人为因素等原因，传统方式下的数据质量难以保证。可能存在数据缺失、错误数据、不准确的数据等问题，导致分析结果的可靠性和准确性下降。
分析方法局限性。传统方式下的统计分析方法通常局限在一些基本的统计指标和模型上，很难应对复杂的油田开发需求。无法有效地挖掘出数据中的潜在关联和模式，限制了对油田开发过程的深入理解和优化。
缺乏实时性和预测性。传统方式下的数据统计分析往往是基于历史数据的，无法即时获取实时数据，并不能及时发现潜在的问题或预测未来趋势。在油田开发领域，对实时监控和预测能力的需求较高，传统方式无法满足这些需求。
大数据下油田开发数据统计分析调整的做法
为克服传统油田开发数据统计分析的劣势，大数据技术在油田开发管理中得到广泛应用，具体实践包括：
数据采集与处理：利用现代化的传感器技术、物联网和自动化设备，实现对油田开发过程中涉及的各种数据的实时采集和处理。例如，通过安装传感器监测油井的温度、压力、流量等参数，自动收集油田设备的工作数据，同时将这些数据传输到中心数据库或云平台进行存储和处理。
 
           
通过建立闭环处理流程，各专业协同处置异常问题，利用四化-生产指挥系统进行参数组合预警和实时巡检，实现了问题及时发现、处置更及时的优势，图1为油田采用的巡更系统。
 
 
 
                     图1巡更系统的组成
数据清洗与整合：采集到的原始数据往往包含了噪声、异常值和缺失值。为了提高数据质量，需要进行数据清洗和整合。数据清洗包括去除异常值、补全缺失值、处理重复数据等，以确保数据的准确性和完整性。数据整合则是将来自不同数据源和不同格式的数据进行融合，以消除数据孤岛和实现全局分析。
及时进行数据分析，减少油井躺井：通过海量数据对油水井进行分析查看，监控油井套压、温度、电流等即时数据，减少躺井并采取相应的管理措施。
数据存储与管理：大数据下的油田开发数据统计分析需要一个高效可靠的数据存储和管理系统。一般采用分布式数据库或大数据平台来存储和管理海量数据。这些系统能够提供快速的读写能力，支持数据的快速查询和分析，同时具备容错和扩展性能。
数据分析与挖掘：利用大数据分析技术，对采集到的数据进行深入的统计和分析，挖掘出数据中的模式、关联和规律。这包括传统的统计分析方法，如数据可视化、描述统计、回归分析等，以及机器学习和数据挖掘算法，如聚类、分类、关联规则挖掘、预测建模等。
实时监控与预警：基于大数据技术，建立实时监控系统，对油田开发过程中的关键指标进行监测和分析。通过设定合理的预警规则和阈值，可以在指标异常或达到预警条件时及时发出警报，帮助管理人员快速响应和采取措施，以避免潜在风险和损失。
实时监控与预警系统指导生产运行、方案改进、运维管理十分重要。一是指导油井调参。通过油井功图监控，结合产量、液面等数据，及时对油井进行参数优化，实现油井效率最大化。二是注采调配周期优化：通过四化平台应用，可以直观地看到油井在水井调配后的变化，实时确定下步工作措施，为地质人员分析带来便利。三是指导欠注井治理：通过大批数据监控水井压力和注水量的变化，及时排解原因并实施治理措施，减少月度欠注井的增加，提高注水利用率。
大数据下油田开发数据统计分析调整成效显著
经过6年的优化运行，大数据应用日趋成熟。1-8月，大数据应用在油田开发数据统计分析中取得了显著的效果，具体体现在以下几个方面：
提高数据精准度：大数据技术能够实时、准确地采集和处理油井、设备等生产数据，消除了传统统计分析中数据来源不清、指标混乱的问题，提高了数据的精准度和可靠性。实现了对油田开发各个环节的全面管理覆盖。包括设备管理、生产计划与调度、人员管理、供应链管理等，提高了管理效率和精准度。
实现实时监控与预警：大数据技术使得油田开发过程可以进行实时监控，使得油田开发过程中的关键数据能够及时传输和分析，确保了数据的准确性和及时性。通过对关键指标的实时监测和分析，可以及时发现异常情况并进行预警，帮助管理人员及时采取措施，减小运行风险。
1-8月，操作人员当发现套压、温度变化及时排查现场，发现异常，立即制定放套压、洗井等工作，处理问题百余项，减少躺井30井次，减少原油产量损失500多吨。
优化决策支持：大数据分析可以挖掘出数据中的关联性和规律，通过建立预测模型和优化模型，为油田开发决策提供科学依据。这些模型可以预测油田产能、确定最佳开采方案，帮助管理人员做出更准确的决策，提高油田的开发效益。
1-8月，实施水井调配49井次，调配水量2500立方米，对应油井95口，见效35口，累计增油水平1200吨。同时，优化实施油井调参44井次，增油1029吨。通过油井优化参数，油井工况合格率由原来的87%上升至目前的88.5%。
提高生产效率：大数据技术的应用使得油田开发过程更加智能化和自动化，数字化技术的应用使得数据的处理和分析更加精确和高效。减少了人工干预的需求。同时，通过优化工艺流程、调整设备运行参数等，大数据分析可以提高油井的生产效率，减少油井的停产时间。
1-8月，通过参数组合预警，实时巡检，及时发现异常问题，将预警信息准确推送，各专业协同处置，使发现问题更快，处置跟踪更及时，采油时率提升了1.12%。
中石化胜利油田桩西采油厂的信息化提升改造建设在油田开发系统中取得了显著成果，实现了信息化管理全覆盖、生产数据实时采集监控以及自动化、数字化、集成化和智能化水平的全面提升，从而提高了生产效率和经济效益。