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摘要：石油作为一种不可再生的自然能源，是我国主要能源之一，其开采质量、效率至关重要。在石油开采中的主要工程项目就在于采油工程，因此必须充分保证工程质量，而其中一项重要措施就在于强化工程管理。同时，在采油工程管理中通过运用大数据分析技术，能够及时发现其中的规律，对现有的采油过程进行不断优化，最终有助于最大限度的提高采油工程效率。
关键词：大数据分析;采油工程管理;应用
采油工程管理在一定程度上与石油生产活动质量密切相关，面对日益复杂的采油工程，之前的工程管理方式已经表现出很大的滞后性，无法促进采油质量的提高，且不利于安全隐患的及时发现，为此急需要创新和改革采油工程管理[1]。随着大数据分析的引入，可以在各种数据中及时发现一定关联性、明确生产规律，这对于采油效率的提高、石油质量的提升至关重要，从而能够进一步推动我国采油工程的健康、长远发展。
1石油开采工程管理中的问题
1.1传统管理模式无法进一步增强管理效果
当前，随着现代化发展步伐的日益加快，而一些石油开采工程管理公司的管理人员所采用的管理模式依然比较传统，导致管理效果不佳，安全隐患也得不到及时有效的处理。诸如：具体在开采石油时一旦发现石油泄漏，如果依然采用传统管理模式则很难及时发现其中的问题，更谈不上能够及时采取补救措施，如此一来极易浪费石油资源，还会对我国一些地区的环境造成严重污染[2]。
1.2管理人员尚未掌握大数据分析管理模式
当前，一些管理人员尽管已经意识到采用现代化石油开采管理模式的重要性、高效性，且大數据分析管理模式也得到有效应用，但是实际管理效果不佳。究其原因就在于许多管理人员尚未全面的认识、理解掌握这一模式，导致在具体管理中极易出现这样或那样的问题，进而不利于提高石油开采工程管理效果，还会直接影响到工程的长远发展。
2大数据分析在采油工程管理中的应用分析
2.1采集数据信息
相关人员有必要按照相关数据来深度剖析注水井检管周期，诸如注水压力、区块单元等，在此基础上还需要高度重视其他方面，诸如封隔器配水器的具体情况、历史大修的数据信息等。关于注水压力数据信息一般会在作业总结数据库中存储、区块单元数据信息在大修申请数据库中存储等。如此一来，就可以帮助相关人员更好的整合这些数据中的相关数据信息，以此有助于相应数据表格的形成，然后借助网页电子表格，就可以将所要提取的数据信息充分体现出来[3]。
2.2分析数据信息
相关人员在采集完数据信息以后有必要根据某口注水井的一次作业来选择封隔器、配水器等会影响到检管周期的参数，在此基础上将其作为一个重要变量，就可以将与之相匹配的检管周期二维坐标系直接找到。同时，为确保检管周期能够有效对应封隔器的密封情况，相关人员还需采取一系列切实可行的方式，检管周期、封隔器密封情况分别用横坐标、纵坐标表示，这对于二维坐标系的构建十分有帮助。自变量在一定程度上表示的是各检管数据中所涵盖的封隔器密封情况，为此相关人员有必要深度剖析数据信息，如此在检管周期就能够获得各阶段下所形成的封隔器密封关系曲线图，在此基础上认真标记那些封隔器失效大于80%的检管周期，而相关人员为获得各个设备之间所存在的曲线关系，还可以采用同一种统计分析方法。在深度剖析那些影响检管周期的设备状况时，诸如封隔器、油管都能够，需要设置封隔器的失效率为80%，且井下工具的使用时间一般为3.8年。在排除其他外在因素的情况下，入境配水器、油管的破损率大约控制在10%-20%之间，而这一数据实际上与检管周期不符，由此可知封隔器的密封年限才是影响检管周期预测的直接因素。为了更为精确地判断结果，相关人员就必须人员统计数据信息，在不同注水压力范围内科学的分析检管周期、封隔器密封之间所形成的关系曲线，然后就可以获得检管周期、油管损坏的关系曲线，从而在同一种统计分析方式的帮助下可以获得各地层压力、注水量影响情况下的关系曲线[4]。
2.3总结与论证
在经过数据信息的采集、分析工作以后，就可以系统的开展论证、总结工作，以此可以获得各方面的关系曲线。在采油工程管理过程中有必要将各方面的因素综合起来进行考虑，以此才能合理的预测井下注水检管周期，将采油层中的各个地层之间的压力、相关注水量数据等及时获取到。如此一来，在大数据分析帮助下可以对不同情况下的石油井井检管作业进行充分了解，在此基础上还能够结合实际情况提出一系列切实可行的意见、建议。
3大数据分析的应用前景
未来相信大数据分析会在采油工程管理中获得全面应用，为了及时获取那些更为精准的数据和提高获取装备的实用性，就必须对数据获取装备进行不断优化，确保与更多的采油工程环境相符。同时，大数据分析功能提升，诸如全面整理数据、数据信息的基础分析，以此可以及时发现那些明显存在问题的部位，防止因为人工分析误差而造成的错误引导。值得一提的是，在今后的发展过程中大数据分析所获取的信息数据内容会更加丰富，以此才能为采油工程的整个状态提供充足的保障，还能够全面呈现整个运行立体图，实现对变化情况的实时掌控[5]。
结束语
总之，大数据分析符合当今社会所提出的快速、精准要求，与现代社会大环境相符，随着其使用范围的日益扩大，其在采油工程管理中必然会获得广泛应用，以此有助于工程管理质量与效率的提升，还能够降低管理成本支出。
参考文献
[1] 刘志刚. 大数据分析在采油工程管理中的应用研究[J]. 化工管理，2020（24）：170-171.
[2] 毛文浩. 大数据分析在采油工程管理中的应用[J]. 化工设计通讯，2020，46（2）：47，53.
[3] 何川. 大数据分析在采油工程管理中的应用研究[J]. 石化技术，2019，26（5）：128，45.
[4] 陈剑. 大数据分析在采油工程管理中的应用[J]. 化工设计通讯，2019，45（3）：40.
[5] 孔粲. 大数据分析在采油工程管理中的应用[J]. 科学与财富，2021，13（13）：76.
关键词：大数据分析;采油工程管理;应用
采油工程管理在一定程度上与石油生产活动质量密切相关，面对日益复杂的采油工程，之前的工程管理方式已经表现出很大的滞后性，无法促进采油质量的提高，且不利于安全隐患的及时发现，为此急需要创新和改革采油工程管理[1]。随着大数据分析的引入，可以在各种数据中及时发现一定关联性、明确生产规律，这对于采油效率的提高、石油质量的提升至关重要，从而能够进一步推动我国采油工程的健康、长远发展。
1石油开采工程管理中的问题
1.1传统管理模式无法进一步增强管理效果
当前，随着现代化发展步伐的日益加快，而一些石油开采工程管理公司的管理人员所采用的管理模式依然比较传统，导致管理效果不佳，安全隐患也得不到及时有效的处理。诸如：具体在开采石油时一旦发现石油泄漏，如果依然采用传统管理模式则很难及时发现其中的问题，更谈不上能够及时采取补救措施，如此一来极易浪费石油资源，还会对我国一些地区的环境造成严重污染[2]。
1.2管理人员尚未掌握大数据分析管理模式
当前，一些管理人员尽管已经意识到采用现代化石油开采管理模式的重要性、高效性，且大數据分析管理模式也得到有效应用，但是实际管理效果不佳。究其原因就在于许多管理人员尚未全面的认识、理解掌握这一模式，导致在具体管理中极易出现这样或那样的问题，进而不利于提高石油开采工程管理效果，还会直接影响到工程的长远发展。
2大数据分析在采油工程管理中的应用分析
2.1采集数据信息
相关人员有必要按照相关数据来深度剖析注水井检管周期，诸如注水压力、区块单元等，在此基础上还需要高度重视其他方面，诸如封隔器配水器的具体情况、历史大修的数据信息等。关于注水压力数据信息一般会在作业总结数据库中存储、区块单元数据信息在大修申请数据库中存储等。如此一来，就可以帮助相关人员更好的整合这些数据中的相关数据信息，以此有助于相应数据表格的形成，然后借助网页电子表格，就可以将所要提取的数据信息充分体现出来[3]。
2.2分析数据信息
相关人员在采集完数据信息以后有必要根据某口注水井的一次作业来选择封隔器、配水器等会影响到检管周期的参数，在此基础上将其作为一个重要变量，就可以将与之相匹配的检管周期二维坐标系直接找到。同时，为确保检管周期能够有效对应封隔器的密封情况，相关人员还需采取一系列切实可行的方式，检管周期、封隔器密封情况分别用横坐标、纵坐标表示，这对于二维坐标系的构建十分有帮助。自变量在一定程度上表示的是各检管数据中所涵盖的封隔器密封情况，为此相关人员有必要深度剖析数据信息，如此在检管周期就能够获得各阶段下所形成的封隔器密封关系曲线图，在此基础上认真标记那些封隔器失效大于80%的检管周期，而相关人员为获得各个设备之间所存在的曲线关系，还可以采用同一种统计分析方法。在深度剖析那些影响检管周期的设备状况时，诸如封隔器、油管都能够，需要设置封隔器的失效率为80%，且井下工具的使用时间一般为3.8年。在排除其他外在因素的情况下，入境配水器、油管的破损率大约控制在10%-20%之间，而这一数据实际上与检管周期不符，由此可知封隔器的密封年限才是影响检管周期预测的直接因素。为了更为精确地判断结果，相关人员就必须人员统计数据信息，在不同注水压力范围内科学的分析检管周期、封隔器密封之间所形成的关系曲线，然后就可以获得检管周期、油管损坏的关系曲线，从而在同一种统计分析方式的帮助下可以获得各地层压力、注水量影响情况下的关系曲线[4]。
2.3总结与论证
在经过数据信息的采集、分析工作以后，就可以系统的开展论证、总结工作，以此可以获得各方面的关系曲线。在采油工程管理过程中有必要将各方面的因素综合起来进行考虑，以此才能合理的预测井下注水检管周期，将采油层中的各个地层之间的压力、相关注水量数据等及时获取到。如此一来，在大数据分析帮助下可以对不同情况下的石油井井检管作业进行充分了解，在此基础上还能够结合实际情况提出一系列切实可行的意见、建议。
3大数据分析的应用前景
未来相信大数据分析会在采油工程管理中获得全面应用，为了及时获取那些更为精准的数据和提高获取装备的实用性，就必须对数据获取装备进行不断优化，确保与更多的采油工程环境相符。同时，大数据分析功能提升，诸如全面整理数据、数据信息的基础分析，以此可以及时发现那些明显存在问题的部位，防止因为人工分析误差而造成的错误引导。值得一提的是，在今后的发展过程中大数据分析所获取的信息数据内容会更加丰富，以此才能为采油工程的整个状态提供充足的保障，还能够全面呈现整个运行立体图，实现对变化情况的实时掌控[5]。
结束语
总之，大数据分析符合当今社会所提出的快速、精准要求，与现代社会大环境相符，随着其使用范围的日益扩大，其在采油工程管理中必然会获得广泛应用，以此有助于工程管理质量与效率的提升，还能够降低管理成本支出。
参考文献
[1] 刘志刚. 大数据分析在采油工程管理中的应用研究[J]. 化工管理，2020（24）：170-171.
[2] 毛文浩. 大数据分析在采油工程管理中的应用[J]. 化工设计通讯，2020，46（2）：47，53.
[3] 何川. 大数据分析在采油工程管理中的应用研究[J]. 石化技术，2019，26（5）：128，45.
[4] 陈剑. 大数据分析在采油工程管理中的应用[J]. 化工设计通讯，2019，45（3）：40.
[5] 孔粲. 大数据分析在采油工程管理中的应用[J]. 科学与财富，2021，13（13）：76.