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摘要：伴随资源开采规模的不断扩大，管理水平需要提升。为满足当前国内的使用需求，提高采收率，便要将技术增效和管理增效工作进行强化，积极引入大数据分析技术，改变以往人工收集、处理、分析的落后方式，了解不同情况对采油工程造成的影响。基于此，本文重点分析了大数据分析的意义，同时，细致阐述了其在采油工程中的具体应用，供参考。
关键词：大数据、采收率、工程管理
引言：以往在采油的过程中，数据内容的收集、记载、整合等多方面工作都是依据人工操作来完成的，如果在该过程中出现了失误，便会让信息的准确性不足，使其结果产生巨大的误差，并且其在使用过程中会消耗相对较长的时间。如果将大数据分析技术使用在工程中的数据收集、研究、论证过程中，再以此来细致性、综合性探究油田开发之后每一次生产作业的数据内容，最后形成相应的针对性曲线图，便可以完成对管理内部的细节优化工作。
一、大数据分析的应用意义
（一）挖掘数据价值
当下国内在进行油田开采工作时，工程中数据内容的使用依然较为浅显，只能将其中的原始价值展现出来。通过将大数据分析技术科学地使用在油田开采工程管理内部时，能够对当前现有的信息进行细致、多方面的研究，之后再根据其内部的关联分析，来将信息进行多次使用，深层次发掘其中的价值，为采油管理工作提供具体、详细、真实、可靠的参考，从而让管理的效率大幅提升[1]。
（二）提高智能化水平
在大数据分析技术内部，大多是使用全新类型的智能计算方式，为油田开采过程中的进一步开发、生产、科学研究、工程管控提供出了全新的技术、手段。油田开采过程中使用以往的计算方式時，会限制于数据模型、部分地区的参数中。通过将大数据分析技术使用在开采工作中，依据更加智能化的计算手段，让采油工作的业务效率大幅提升。与此同时，数据资源、计算方式等方面的共享，是大数据中的明显优势，将其使用在油田勘探工作后，可以在进行海量数据计算的同时，还能改善整体的反应速度，推动云计算的大面积使用。大数据分析技术内部，依据各种方式、资源的共享、补充工作，不仅可以弥补自身技术上存在的缺陷，还能对应用方式进行改革创新，促进智能油田的飞速进步。
（三）提供技术的支撑
在采油工程管理工作中，依据对大数据总体框架设计的勘探，来强化对重要信息的研究、典型示范的使用，并以此来处理大数据技术在使用时的基础问题，为长久、稳定的勘探开发大数据工程，提供先进的技术支撑。在进行采油工程的管控时，通过对该技术的合理使用，能够在一定程度内提高业务开展时的智能化水平，深度挖掘其中存在的数据资源价值，为大数据工程的进步提供良好技术支持，为此让大多数的油田单位，都开始使用非密闭性的油气生产管控系统，以及云计算平台的全新手段，并对罐车拉油进行全过程、全时段地监控管理。与此同时。还将电子锁安装在了卸油口、装油口上，并在车身安装定位系统、在拉油点安设液位监测系统，深层次进行数据收集、存储、查询。通过对采油工作进行多角度、全方位地跟踪查询，一旦罐车发生了异常情况，系统便会在第一时间进行报警，防止运送过程中发生原油流失的情况。
二、大数据分析的具体应用
（一）采集信息
在采油工程的管理工作中，内部具备较为复杂繁琐的学科内容，其中最为关键的便是油水井分析，不论以何种方式对其进行研究，都与数据信息有着密不可分的关系。在动态分析过程中起着至关重要的作用，油水井的压力数值、油井所处地理位置的环境数据，通过将所有采集的信息进行整合，再使用大数据分析技术来对其研究，最终得出人员较为关注的管理结果，找出其会对注水质量产生影响的多种生产规律，提高采集的效率、监控工具使用时的安全程度。从而将石油开采质量提升，确保管理工作的科学性，促使国家石油能源长久稳定发展。
除去收集注水井压力、油井所处位置的环境数据外，还需要收集采油设备在检测过程中的信息，再将其作为基础内容后，让所有内容聚集在一起形成数据库。依据工程管理系统内部设定完成的模型内容，来找寻出其中存在的真实可靠数据。在现实的采油工程中，正常情况下都会使用、安装采集设备，来进行信息的收集，之后将其与管理系统进行连接，实现数据的实时传送，确保内容的及时性、完整性。在进行数据采集的过程中，会依据内部设定来将不具备价值、错误的内容过滤掉，依据采油管理工作中的真实需求，来设置出关键的程序内容，对工程管理中的信息内容进行自动化分类，编辑出与真实需求数据相符合的表格内容，再将相应内容依据网页的方式展现出来。这不仅可以在一定程度上对数据内容进行高效整合、分析，还可以根据数据内容来得出正确答案，对管理工作产生关键的引导作用。
（二）处理分析
在采油工程的系统内部，如果只是一味地进行采集，而不开展数据分析的话，过量堆积的数据便会失去自身价值，为提高工作效率便需要对其进行深层次处理。在进行数据处理工作前，需要先做好相关的分类工作，该阶段需要相关技术人员及时对其进行操作、整合，并在系统内部安设相应的运行程序。正常情况下，可将数据内容分为两大类：一，采油的数据设备信息，其中主要涉及设备自身参数、检修工作记录等;二，采油井附近环境的数据内容，主要涉及了地理位置、施工环境、本地温度湿度，以及气候特点等一系列的信息。在对以上两种内容使用大数据分析技术时，其中综合性会涵盖图像信息的所有数据，以此来得出预期关联结果，从而科学预测采油工程内部存在的风险因素。采油工程管理的人员需要在工作开展前制订出相应预案，来预防、消除其中的存在风险因素，确保整体进度能够平稳、顺利进行，增加采油的整体效益情况[2]。
在采油管理工作中利用大数据分析技术时，一，需要明确其中变量，之后依据相互关联的数据，对变量进行科学调整后，创建起完善的关系曲线，再将其标记在二维坐标系内，将数据整合之后方便进行观察。在得出的结果中能够清晰、直接的观察到各种情况，例如：封隔器的密封情况、管道检测周期等。在分析过程中一旦发现其中存在着异常情况，便需要专业人员进行立即维修、养护、更换，确保工程能够平稳、安全的顺利进行。这不仅提升了设备的使用状态，还延长了使用年限，使其在降低成本的情况下，提高采收率，让各个阶段的工作都能进行良好衔接，强化管理质量。
总结：综上所述，随着石油化工行业的飞速发展，让较多的开采技术因此得到了改革创新，这促使工程中的管理工作标准大幅提升。通过对大数据分析应用意义、大数据分析技术具体应用进行细致地研究后，了解到将该技术与采油工程管理工作进行融合，能将多方面产生的数据调动起来，统一整合，最后将其价值充分展现出来。由于大数据分析技术在使用上灵活性更强，能够将油田开发数据进行更深层次的使用，促进了石油化工行业的平稳、飞速进步。
参考文献
[1]田朝晖，秦晓莉，范琰.“大数据时代”背景下智慧规划信息化平台的数据治理[J].科技创新与应用，2021，11（31）：25-28.
[2]陈彬，王志英，甘莹，唐良运.基于模糊运算的非结构化数据特征挖掘模型[J].电子设计工程，2021，29（21）：137-140.
关键词：大数据、采收率、工程管理
引言：以往在采油的过程中，数据内容的收集、记载、整合等多方面工作都是依据人工操作来完成的，如果在该过程中出现了失误，便会让信息的准确性不足，使其结果产生巨大的误差，并且其在使用过程中会消耗相对较长的时间。如果将大数据分析技术使用在工程中的数据收集、研究、论证过程中，再以此来细致性、综合性探究油田开发之后每一次生产作业的数据内容，最后形成相应的针对性曲线图，便可以完成对管理内部的细节优化工作。
一、大数据分析的应用意义
（一）挖掘数据价值
当下国内在进行油田开采工作时，工程中数据内容的使用依然较为浅显，只能将其中的原始价值展现出来。通过将大数据分析技术科学地使用在油田开采工程管理内部时，能够对当前现有的信息进行细致、多方面的研究，之后再根据其内部的关联分析，来将信息进行多次使用，深层次发掘其中的价值，为采油管理工作提供具体、详细、真实、可靠的参考，从而让管理的效率大幅提升[1]。
（二）提高智能化水平
在大数据分析技术内部，大多是使用全新类型的智能计算方式，为油田开采过程中的进一步开发、生产、科学研究、工程管控提供出了全新的技术、手段。油田开采过程中使用以往的计算方式時，会限制于数据模型、部分地区的参数中。通过将大数据分析技术使用在开采工作中，依据更加智能化的计算手段，让采油工作的业务效率大幅提升。与此同时，数据资源、计算方式等方面的共享，是大数据中的明显优势，将其使用在油田勘探工作后，可以在进行海量数据计算的同时，还能改善整体的反应速度，推动云计算的大面积使用。大数据分析技术内部，依据各种方式、资源的共享、补充工作，不仅可以弥补自身技术上存在的缺陷，还能对应用方式进行改革创新，促进智能油田的飞速进步。
（三）提供技术的支撑
在采油工程管理工作中，依据对大数据总体框架设计的勘探，来强化对重要信息的研究、典型示范的使用，并以此来处理大数据技术在使用时的基础问题，为长久、稳定的勘探开发大数据工程，提供先进的技术支撑。在进行采油工程的管控时，通过对该技术的合理使用，能够在一定程度内提高业务开展时的智能化水平，深度挖掘其中存在的数据资源价值，为大数据工程的进步提供良好技术支持，为此让大多数的油田单位，都开始使用非密闭性的油气生产管控系统，以及云计算平台的全新手段，并对罐车拉油进行全过程、全时段地监控管理。与此同时。还将电子锁安装在了卸油口、装油口上，并在车身安装定位系统、在拉油点安设液位监测系统，深层次进行数据收集、存储、查询。通过对采油工作进行多角度、全方位地跟踪查询，一旦罐车发生了异常情况，系统便会在第一时间进行报警，防止运送过程中发生原油流失的情况。
二、大数据分析的具体应用
（一）采集信息
在采油工程的管理工作中，内部具备较为复杂繁琐的学科内容，其中最为关键的便是油水井分析，不论以何种方式对其进行研究，都与数据信息有着密不可分的关系。在动态分析过程中起着至关重要的作用，油水井的压力数值、油井所处地理位置的环境数据，通过将所有采集的信息进行整合，再使用大数据分析技术来对其研究，最终得出人员较为关注的管理结果，找出其会对注水质量产生影响的多种生产规律，提高采集的效率、监控工具使用时的安全程度。从而将石油开采质量提升，确保管理工作的科学性，促使国家石油能源长久稳定发展。
除去收集注水井压力、油井所处位置的环境数据外，还需要收集采油设备在检测过程中的信息，再将其作为基础内容后，让所有内容聚集在一起形成数据库。依据工程管理系统内部设定完成的模型内容，来找寻出其中存在的真实可靠数据。在现实的采油工程中，正常情况下都会使用、安装采集设备，来进行信息的收集，之后将其与管理系统进行连接，实现数据的实时传送，确保内容的及时性、完整性。在进行数据采集的过程中，会依据内部设定来将不具备价值、错误的内容过滤掉，依据采油管理工作中的真实需求，来设置出关键的程序内容，对工程管理中的信息内容进行自动化分类，编辑出与真实需求数据相符合的表格内容，再将相应内容依据网页的方式展现出来。这不仅可以在一定程度上对数据内容进行高效整合、分析，还可以根据数据内容来得出正确答案，对管理工作产生关键的引导作用。
（二）处理分析
在采油工程的系统内部，如果只是一味地进行采集，而不开展数据分析的话，过量堆积的数据便会失去自身价值，为提高工作效率便需要对其进行深层次处理。在进行数据处理工作前，需要先做好相关的分类工作，该阶段需要相关技术人员及时对其进行操作、整合，并在系统内部安设相应的运行程序。正常情况下，可将数据内容分为两大类：一，采油的数据设备信息，其中主要涉及设备自身参数、检修工作记录等;二，采油井附近环境的数据内容，主要涉及了地理位置、施工环境、本地温度湿度，以及气候特点等一系列的信息。在对以上两种内容使用大数据分析技术时，其中综合性会涵盖图像信息的所有数据，以此来得出预期关联结果，从而科学预测采油工程内部存在的风险因素。采油工程管理的人员需要在工作开展前制订出相应预案，来预防、消除其中的存在风险因素，确保整体进度能够平稳、顺利进行，增加采油的整体效益情况[2]。
在采油管理工作中利用大数据分析技术时，一，需要明确其中变量，之后依据相互关联的数据，对变量进行科学调整后，创建起完善的关系曲线，再将其标记在二维坐标系内，将数据整合之后方便进行观察。在得出的结果中能够清晰、直接的观察到各种情况，例如：封隔器的密封情况、管道检测周期等。在分析过程中一旦发现其中存在着异常情况，便需要专业人员进行立即维修、养护、更换，确保工程能够平稳、安全的顺利进行。这不仅提升了设备的使用状态，还延长了使用年限，使其在降低成本的情况下，提高采收率，让各个阶段的工作都能进行良好衔接，强化管理质量。
总结：综上所述，随着石油化工行业的飞速发展，让较多的开采技术因此得到了改革创新，这促使工程中的管理工作标准大幅提升。通过对大数据分析应用意义、大数据分析技术具体应用进行细致地研究后，了解到将该技术与采油工程管理工作进行融合，能将多方面产生的数据调动起来，统一整合，最后将其价值充分展现出来。由于大数据分析技术在使用上灵活性更强，能够将油田开发数据进行更深层次的使用，促进了石油化工行业的平稳、飞速进步。
参考文献
[1]田朝晖，秦晓莉，范琰.“大数据时代”背景下智慧规划信息化平台的数据治理[J].科技创新与应用，2021，11（31）：25-28.
[2]陈彬，王志英，甘莹，唐良运.基于模糊运算的非结构化数据特征挖掘模型[J].电子设计工程，2021，29（21）：137-140.