第52第2期 2016年4月
进信息技术
石油化工自动化
AUTOMATION IN PETROCHEMICAL INDUSTRY
大数据在石油行业中的应用
崔海福，何贞铭，王宁
（长江大学地球科学学院，武汉430100)
Vol.52,No.2 April，2016
摘要：随着石油勘探与开发难度的日益增大，信息化的成熟度成为影响石油行业提高出产量的关键因素，而信息化则是有效利用大数据技术把大量的数据有效地管理起来，总结了大数据在地震勘探、地质研究、生产开发和安全管理等方面的应用，指出基于大数据的并行处理技术、神经网络算法、聚类分析等方法可以用来提高右油勘探效率、降低生产与开发成本，并以
Hadoop框架为例介绍了海量数据并行处理的技术。关键词：大数据石油行业信息化数据处理
中图分类号：TP311
文献标志码：B
文章编号：10077324(2016)02-0043-03
Application of Big Data in Petroleum Industry Cui Haifu,He Zhenming,Wang Ning
(College of Geosciences，YangtzeUniversity,Wuhan，430100,China)
Abstract: With difficulty increasing of exploration and development in petroleum industry, maturity of information technology has become primary factor affecting output growth rate of petroleum industry. Big data is an important technology which is used to manage data efficiently. Application of big data in seismic exploration, geological research, production development, safety management and so on is summarized parallel processing technology, neural network algorithm and cluster analysis based on big data can be used to improve petroleum exploration efficiency and reduce production and development cost, Massive data
parallel processing technology is introduced by taking Hadoop framework as example. Key words: big data; petroleum industry; informatization; data processing
油气的勘探、生产、运输和安全管理等过程都需要有数据作为实践的支撑，这些数据不仅量大，而且类型复杂，称得上是大数据。它同样涵盖了大数据的"5V"(Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value) 待征)：1）数据体量大，海量的数据以TB，PB EB为单位；2）数据的快速流转，伴随着油田设置的更新、传感器网络的安装，数据的产生、更新和处理速度变快；3）数据的多样性，由于数据来源与数据类型变多，产生如文本、图片、视频等结构化数据，半结构化数据和非结构化数据；4）数据的不确定性，由于数据的噪音、缺失、不一致性、歧义等因素，易对数据的真实性造成影响；5）巨大的数据价值，大数据的终极目标在于从数据中挖掘价值。这与石油行业利用数据准确地找到更多的石油目标是一致的，因而大数据技术可以贯穿石油行业从上游到下游的整个领域。具体而言，油田大数据涵盖了地震、钻井、测井、录井、试油试采、分析化验、油层改造和开发生产的动态数据24)，包括现场的原始采集数据、经过专业人员处理的数据以及最终形成的知
万方数据
识成果。而数据格式也很多样，包括数据表、文本、图件、报表和例如地震数据等的大数据体。下文将详细阐述大数据在地震勘探、地质研究、生产开发、
油气输送和安全管理等领域的具体应用。地震勘探
大数据在勘探领域的应用主要体现在地震勘探数据的存储、综合处理和成像等方面。地球物理勘探包括地球物理数据采集、数据处理和数据分析解释三个环节(5]。地震资料的内涵就是数据，通过数据可以反映地质结构、地层变化，通过数据可以为油气勘探开发提供重要依据。新的地震数据采集方法可以使采集覆盖次数由几十次增至几千次，数据体会成几何倍数增长。同时，物探装备技术的不断进步，实现了高效采集和施工方法的巨大跨越，一定程度上使得数据量快速膨胀。海量数据
稿件收到日期：2005-12-01。
作者简介：崔海福（1987—），女·青林春人长江大学在读硕士研究生，主要从事油田GIS技术的应用研究。