基于数据仓库和数据挖掘技术的油田生产决策分析研究

论文摘要

随着油气勘探开发工作的不断深入,油田对信息化建设的要求不断提高。从纷繁复杂、大量沉淀的数据环境中挖掘出有用的决策信息,及时做出正确的分析与决策,已成为油田长远发展至关重要的环节。在油田生产过程中,积累了大量生产管理历史数据和成果数据,而其中真正有价值的信息却非常有限。传统的数据库技术是以单一的数据资源为中心,只保留当前的管理信息,缺乏决策分析所需要的大量历史信息,无法满足管理人员决策分析要求。而在数据库基础上建立的数据仓库能够满足进行决策分析所需要的数据环境。数据仓库与数据挖掘逐渐成为支持分析与决策的重要技术。通过建立有兴趣的模型,提取和挖掘出大量隐藏在数据后面的有用信息,研究事物发展走势,探索出油田生产中的规律性,可以进行预测油藏开发指标、预测未来的生产情况等,从而更有效的指导实际生产的调整和优化,并为参与市场竞争做出重要的决策。结合油井生产的特点,分别提取单井和井组生产过程中关键的属性和参数进行建模,对数据仓库的构建方法、联机分析处理、数据存储模式选择以及数据分析与挖掘等技术进行了深入的研究。最终形成一套适合油井生产的系统的数据仓库构建与决策分析技术流程,并建立有关数据仓库构建、联机分析处理、数据存储模式选择以及数据分析决策的操作流程,为该技术的深入研究以及在油田生产中广泛应用提供有效的技术支持。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 研究目的及意义
• 1.2 主要研究内容
• 1.3 论文特色及创新
• 1.4 论文组织
• 第二章 关键技术及方法
• 2.1 数据仓库体系结构设计
• 2.2 数据仓库的构建
• 2.2.1 数据建模
• 2.2.2 数据的预处理
• 2.2.3 数据粒度的划分
• 2.3 在线分析处理
• 2.4 数据存储模式及选择策略
• 2.5 数据挖掘
• 2.5.1 数据挖掘技术
• 2.5.2 数据仓库与数据挖掘的关系
• 2.6 本章小结
• 第三章 油井和注水井数据分析与挖掘
• 3.1 问题描述
• 3.2 确定主题
• 3.3 构建油井数据仓库
• 3.3.1 建立油井数据库
• 3.3.2 建立油井数据源
• 3.3.3 建立油井多维数据集
• 3.3.4 设计存储和处理油井多维数据集
• 3.4 油井多维数据集在线分析处理
• 3.5 创建和使用油井数据挖掘模型
• 3.6 注水井数据分析与挖掘
• 3.6.1 注水井多维数据集在线分析处理
• 3.6.2 数据分析与挖掘
• 3.7 本章小结
• 第四章 井组生产分析与决策支持
• 4.1 确定主题
• 4.2 构建井组数据仓库
• 4.2.1 建立井组数据库
• 4.2.2 建立井组数据源
• 4.2.3 建立井组多维数据集
• 4.2.4 设计存储和处理井组多维数据集
• 4.3 井组多维数据集在线分析处理
• 4.4 创建和使用井组数据挖掘模型
• 4.5 本章小结
• 第五章 结论和展望
• 5.1 本论文研究总结
• 5.2 前景展望
• 致谢
• 参考文献