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摘要：伴随着科技爆炸信息时代的来临，各行各业都离不开数据信息的收集管理和开发利用。关于数据的价值发现引起了社会各界的广泛重视，作为其重要方法之一的大数据技术更是被奉为重中之重。在目前油价飘低的大形势下，如何利用新兴信息技术来帮助石油相关企业实现质量的提升和效率的增长是这一行业亟待解决的难题。本文即基于油田套损井的防治工作采用大数据信息技术进行分析研究，意图找寻到套损井的主导控制因素，具有针对性地进行套损井防治，科学有效地保障油气开发的工作正常进行。
关键词：油田;套损井防治;大数据
石油行业发展至今，对老油田进行二次开发而暴露出的套损井问题导致了油田产油的极大不稳定，随之而来的低产低效，油田开发受限，注采井网不完善等后果需要引起人们的重视，同时石油行业相关数据存储厚重，涉及方面甚广，无用信息与可用信息混杂，保留数据的价值仍需要进一步评估和分析。因此想要深入研究套损井问题，探寻套损井情况发生的可能规律，为所开采的油田区块提供科学性的预防方式和针对性的解决办法，就必须利用大数据技术从专业的角度探索套损井的发生原因，实现对油田套损井的防护和治理。
一、大数据技术的基本概述
伴随着信息技术的飞速发展，作为当今时代最热门的大数据技术的处理与分析的重心和可遵循规律发现与预测的重点技术，数据挖掘已经不满足于传统的在线分析形式，而是推陳出新，把多种相关学科知识进行提炼糅合并封装一体，给人们提供更加方便快捷的体验，省去人们学习贯通多种技术知识的时间，只需要用心于自己想要解决的疑难，使用具有数据挖掘功能的软件作为辅助，自动整合归纳数据，从数据的汪洋大海中找寻到我们需要的有价值的规律性信息，想办法对于未来可能发生的形势进行提前的分析测算，帮助相关研究人员提早发现风险、预防风险。
比起过往的数据挖掘技术，大数据支持下的新式数据挖掘分析所包含的数据积累量大，查询分析采用云计算方式多样复杂。只有综合起多种处理方式，才能使大数据发挥其应起到的作用，增强流程优化能力，产生强有力的决策能力，使信息资产多元得到充分的利用。掌握海量的信息数据并不是大数据技术的最大优势，对得到的海量数据进行现代化的提炼处理与专业化的分析才是大数据技术相较于其他技术最具有优势的地方。除此之外，分布式的数据挖掘也是互联网大数据技术的特色，对于海量数据采用云端服务，采用云端分布式数据库、云存储、分布式处理进行作业。简而言之，互联网时代下的大数据技术就是要对无差别收集到的海量数据进行筛选处理，快速高效地“大海捞针”获取有用信息。
二、油田套损井的常规分析过程
分析油田套损井业务的具体过程，需要了解套损井的产生机理与相关诱因，对出现套损井的原因进行研究和剖析。结合当地实际地缘条件，对某种特定的开采工程模式和自然地质状况下出现的套损井进行大数据下的特征提取和分析，找出该现象发生所遵循的规律。
目前许多油田对于套损井相关研究所采用的主要方式就是基于套损出现的形态，把套损综合图当做技术手段，展开套损的空间分布、套损名义寿命、套损程度等一系列的统计分析研究，想要探究自然地质环境对于油田套损的控制程度，就要对岩性、断层、地质层位等等自然因素进行研究探索，综合所有影响条件绘制出套损的地质模型，抓准导致套损形成的内部因素。与此同时，对套损井研究要以开发油田的动态资料为前提，对开发方式、注水压力、含水能力等多种影响因素进行研究，从中筛取选择能够切实影响到套管损坏的开发因素，抓准导致套损形成的外部因素。结合内因外因，对地应力进行测量，绘制出三维度空间的地应力分布模型，由此探究地应力自然分布于套管损坏的可能关系，探究套管壁厚、套管钢等级、固井质量、“钻井狗腿”等等工程上的影响条件，抓准导致套损形成的工程因素。
对于油田套管损坏井的常规性分析具有很高的合理有效性和场景针对性，然而以往采用的那种常规性分析只是对采集到的数据进行普通的统计分析，不仅难以从中找到规律，也难以应对海量数据的筛查处理，相关研究人士就难以从中得到有用信息，对于油田套管损坏的现象和成因都缺乏全面广泛的认知。正是因为这个原因，我们才应当摒弃旧的常规的油田套损井分析方案，找到更加完善合理的贴近时代的新方法。
三、利用大数据技术探究套损井的防治措施
由于各地域区块之间存在的地缘形式不尽相同，就需要具体情况具体分析，采用针对性的措施防治油田井出现的套管损坏问题。大数据技术下探究套损井，首先就要归一化处理所有相关数据，保留数据的关键字段，筛选处理异常的信息，去掉重复观测的、可有可无的数据以及环境噪声，对有用数据展开进一步的透彻分析，掌握套损井的常规特征，对其进行特征提取并建立模型。紧接着就要采用对油田的因变量处理因子化的方式或分层随机抽样方式，把数据样本进行整合处理、分类分组抽取，以期获取到套损井的标志特征。下一步就要利用随机森林模型进行特征变量的分析，使用Bagging等新兴方式建立起预测模型并对其进行调节优化，结合十折交叉验证算法保证模型的预测精度。最后使用训练集对三维模型进行完善调优，使用预测集对模型进行评估验证，建立起更加完善的模型，同时还能得到套管损坏的风险预测。
对使用大数据技术得出的模型进行深入的研究和分析，可以更加轻易地找到油田区域出现套管损坏问题的主导原因，给油田相关研究人员提供套管损坏井的基础说明，结合不同环境下的不同诱因，采取针对性的措施应对不同的情况，避免或者延迟油田套管损坏，保障油田开采能够正常平稳进行。
四、结语
综上所述，关于油田开采中套管损坏情况的防护治理，使用信息时代新兴的大数据技术，结合多种学科种类，展开相关知识的深入研究，对套损井问题做进一步的探索分析，为以后大数据在油田套损井防治方面的应用铺开道路。在石油行业引入时兴的大数据技术，可以帮助企业集团节省成本、降低功耗、提升质量、增加效力，前沿知识与实践经验并进，助推企业迈向高效、科学、完善、可持续的发展道路，保证国家油田开采工作的平稳进行。
参考文献：
[1]阮杰，徐甜.大数据技术在油田套损井防治中的应用研究[J].中国管理信息化，2018，21（13）：69-71.
[2]阮杰.大数据技术在油田套损井防治中的应用研究[J].数字通信世界，2018（09）：172+243.
关键词：油田;套损井防治;大数据
石油行业发展至今，对老油田进行二次开发而暴露出的套损井问题导致了油田产油的极大不稳定，随之而来的低产低效，油田开发受限，注采井网不完善等后果需要引起人们的重视，同时石油行业相关数据存储厚重，涉及方面甚广，无用信息与可用信息混杂，保留数据的价值仍需要进一步评估和分析。因此想要深入研究套损井问题，探寻套损井情况发生的可能规律，为所开采的油田区块提供科学性的预防方式和针对性的解决办法，就必须利用大数据技术从专业的角度探索套损井的发生原因，实现对油田套损井的防护和治理。
一、大数据技术的基本概述
伴随着信息技术的飞速发展，作为当今时代最热门的大数据技术的处理与分析的重心和可遵循规律发现与预测的重点技术，数据挖掘已经不满足于传统的在线分析形式，而是推陳出新，把多种相关学科知识进行提炼糅合并封装一体，给人们提供更加方便快捷的体验，省去人们学习贯通多种技术知识的时间，只需要用心于自己想要解决的疑难，使用具有数据挖掘功能的软件作为辅助，自动整合归纳数据，从数据的汪洋大海中找寻到我们需要的有价值的规律性信息，想办法对于未来可能发生的形势进行提前的分析测算，帮助相关研究人员提早发现风险、预防风险。
比起过往的数据挖掘技术，大数据支持下的新式数据挖掘分析所包含的数据积累量大，查询分析采用云计算方式多样复杂。只有综合起多种处理方式，才能使大数据发挥其应起到的作用，增强流程优化能力，产生强有力的决策能力，使信息资产多元得到充分的利用。掌握海量的信息数据并不是大数据技术的最大优势，对得到的海量数据进行现代化的提炼处理与专业化的分析才是大数据技术相较于其他技术最具有优势的地方。除此之外，分布式的数据挖掘也是互联网大数据技术的特色，对于海量数据采用云端服务，采用云端分布式数据库、云存储、分布式处理进行作业。简而言之，互联网时代下的大数据技术就是要对无差别收集到的海量数据进行筛选处理，快速高效地“大海捞针”获取有用信息。
二、油田套损井的常规分析过程
分析油田套损井业务的具体过程，需要了解套损井的产生机理与相关诱因，对出现套损井的原因进行研究和剖析。结合当地实际地缘条件，对某种特定的开采工程模式和自然地质状况下出现的套损井进行大数据下的特征提取和分析，找出该现象发生所遵循的规律。
目前许多油田对于套损井相关研究所采用的主要方式就是基于套损出现的形态，把套损综合图当做技术手段，展开套损的空间分布、套损名义寿命、套损程度等一系列的统计分析研究，想要探究自然地质环境对于油田套损的控制程度，就要对岩性、断层、地质层位等等自然因素进行研究探索，综合所有影响条件绘制出套损的地质模型，抓准导致套损形成的内部因素。与此同时，对套损井研究要以开发油田的动态资料为前提，对开发方式、注水压力、含水能力等多种影响因素进行研究，从中筛取选择能够切实影响到套管损坏的开发因素，抓准导致套损形成的外部因素。结合内因外因，对地应力进行测量，绘制出三维度空间的地应力分布模型，由此探究地应力自然分布于套管损坏的可能关系，探究套管壁厚、套管钢等级、固井质量、“钻井狗腿”等等工程上的影响条件，抓准导致套损形成的工程因素。
对于油田套管损坏井的常规性分析具有很高的合理有效性和场景针对性，然而以往采用的那种常规性分析只是对采集到的数据进行普通的统计分析，不仅难以从中找到规律，也难以应对海量数据的筛查处理，相关研究人士就难以从中得到有用信息，对于油田套管损坏的现象和成因都缺乏全面广泛的认知。正是因为这个原因，我们才应当摒弃旧的常规的油田套损井分析方案，找到更加完善合理的贴近时代的新方法。
三、利用大数据技术探究套损井的防治措施
由于各地域区块之间存在的地缘形式不尽相同，就需要具体情况具体分析，采用针对性的措施防治油田井出现的套管损坏问题。大数据技术下探究套损井，首先就要归一化处理所有相关数据，保留数据的关键字段，筛选处理异常的信息，去掉重复观测的、可有可无的数据以及环境噪声，对有用数据展开进一步的透彻分析，掌握套损井的常规特征，对其进行特征提取并建立模型。紧接着就要采用对油田的因变量处理因子化的方式或分层随机抽样方式，把数据样本进行整合处理、分类分组抽取，以期获取到套损井的标志特征。下一步就要利用随机森林模型进行特征变量的分析，使用Bagging等新兴方式建立起预测模型并对其进行调节优化，结合十折交叉验证算法保证模型的预测精度。最后使用训练集对三维模型进行完善调优，使用预测集对模型进行评估验证，建立起更加完善的模型，同时还能得到套管损坏的风险预测。
对使用大数据技术得出的模型进行深入的研究和分析，可以更加轻易地找到油田区域出现套管损坏问题的主导原因，给油田相关研究人员提供套管损坏井的基础说明，结合不同环境下的不同诱因，采取针对性的措施应对不同的情况，避免或者延迟油田套管损坏，保障油田开采能够正常平稳进行。
四、结语
综上所述，关于油田开采中套管损坏情况的防护治理，使用信息时代新兴的大数据技术，结合多种学科种类，展开相关知识的深入研究，对套损井问题做进一步的探索分析，为以后大数据在油田套损井防治方面的应用铺开道路。在石油行业引入时兴的大数据技术，可以帮助企业集团节省成本、降低功耗、提升质量、增加效力，前沿知识与实践经验并进，助推企业迈向高效、科学、完善、可持续的发展道路，保证国家油田开采工作的平稳进行。
参考文献：
[1]阮杰，徐甜.大数据技术在油田套损井防治中的应用研究[J].中国管理信息化，2018，21（13）：69-71.
[2]阮杰.大数据技术在油田套损井防治中的应用研究[J].数字通信世界，2018（09）：172+243.