摘要：随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业运营和决策的核心要素，油气勘探开发、公司经营管理等工作均涉及大量数据的收集、处理和分析，基于数据的智能模型已经成为提升企业运营效率和决策水平的重要手段，对推动企业管理创新、优化运营流程具有重要意义。本文分析了东北油气分公司当前数据应用于业务管理面临的难点问题，介绍了正在研究的关于生产、管理等方面的基于数据治理的模型，以及获得的成果，旨在通过建设数据模型提高运行效率，助推生产经营管理效能的整体提升。

关键词：油气；数据；智能；模型；

引言

当前，东北油气分公司面临数据应用模型与多元化业务需求不匹配的瓶颈。在勘探、开发、生产和经营管理等各个环节均投入大量人力进行数据整理与分析工作，但由于缺乏高效的数据治理体系和智能化模型支撑，导致数据处理准确率难以达到理想状态，工作效率亦受限于人工操作的局限性。因此，普遍存在数据利用不足、决策依据不充分等问题，严重影响了整体业务的运行效能及科学决策水平。目前亟需强化数据治理能力，构建全面而精准的数据应用模型，实现数据资源的深度整合与价值挖掘。通过引入先进技术和方法论，提升数据质量，优化数据流，减少人为误差，以数据驱动的方式赋能各项业务，从而有效提升效率，增强业务决策的科学性和预见性，助力公司高质量发展。

1 目前存在的问题

为了精准把握业务需求，公司建立了业务模型动态需求库，涵盖了油气勘探、开发、生产、经营、管理等业务领域，通过广泛的调研和需求分析，征集各部门、单位的信息化建设需求，形成需求库，掌握各业务需求变化，为后续的信息化建设提供有力的支持。此外，2023年以来开展了数据治理工作，并取得了显著成效，截至目前已经累计治理了历史数据22万条，通过数据清洗、整合、标准化等手段，提高了数据的质量和可用性，为后续的智能模型研究提供了坚实的数据基础。目前信息与数字化工作还存在以下问题：

（1）数据分析信息化程度不高

目前，各项业务信息化程度还不够高，特别是数据分析主要依赖于人工，不仅效率低下，而且容易因人为因素产生误差。同时，数据的收集、整理、存储和调用也面临着诸多困难。这不仅影响了工作效率和进度，也制约了决策的科学性和准确性。

（2）数据资源共享应用效率低

各部门、单位之间存在数据壁垒，导致数据无法充分共享和流动，限制了数据价值的发挥。此外，由于数据治理工作存在滞后性，数据的质量、完整性和一致性难以得到保障。这导致在数据分析和应用过程中，可能需要花费大量时间和精力对数据进行清洗、整合和校验，进一步降低了数据应用效率。

基于高质量数据，构建适用于勘探开发、生产经营、企业管理等领域的智能模型，推进单井产气分析、可采储量标定、生产指标统一口径、用餐规范管理等，确保数据安全，挖掘数据价值，实现数据驱动的决策支持。

2 数据模型建设

2.1 产销数据分析模型

在传统的油气产销数据管理模式中，采油气厂需要每天将产销数据通过人工方式发送给生产运行管理部。这些数据通常通过Excel表格进行统计和分析，但由于数据量大、格式复杂，统计效率往往较低。此外，采油气厂还需要在线下和线上分别报送数据，造成了工作量的重复和资源的浪费。该模型通过集成数据库技术和数据分析算法，实现了对油气产销数据的自动提取、计算和分析。通过自动化处理，模型能够显著减少人工干预和数据处理时间，提高数据处理效率；由于模型直接从数据库中提取数据进行分析，避免了人工操作可能导致的数据不一致问题。同时优化产销管理流程、减少重复劳动。

2.2 食堂用餐分析模型

微信群内的订餐操作缺乏标准化规程约束，存在迟报等情况，不利于餐品制作的精准预估；信息透明度滞后：线下统计的就餐符合率数据公布时效性不足，未能实现同步共享，无法督促就餐符合率提升；信息安全隐患，存在大量的微信群组，涵盖员工个人行程等信息，存在数据泄露的风险。通过线上订餐，实时追踪、精准统计就餐人数与符合率，有效杜绝人工操作可能导致的迟报、漏报现象，确保餐食供应与需求的高度匹配；优化节假日订餐流程，实现假期订餐数据的全自动采集与汇总，无需各部门、单位耗费人力进行繁琐的手工统计工作；驱动就餐精益管理，就餐符合率同步共享，有力推动就餐成本的有效控制与持续优化；降低信息安全隐患，告别微信群管理模式，消除了因微信群使用过程中可能产生的信息泄漏风险。

2.3 单井生产预警模型

通过安装在油井井口的传感器，实时采集单井的实时油压和套压数据。实时监测单井的实时油压，并与设定的油压阈值进行比较。如果实时油压超过设定值且持续时间超过预设的阈值时间，系统会判断该单井井口油嘴存在冻堵风险。同时监测单井的实时套压和油压，并计算两者之间的差值。如果差值超过设定的阈值，且持续时间超过预设的阈值时间，系统会判断该单井井口存在积液风险，并触发预警。系统能够实时监测单井的实时油压和套压数据，及时发现并处理风险情况，避免了人工采集分析数据的滞后性。通过预设的阈值和持续时间进行判断，减少了人为因素对判断结果的影响，提高了判断的准确性。同时具备自动预警功能，一旦检测到风险，能够立即向相关人员发送预警信息，提高了处理风险的效率，实现异常“自动识别、分级推送、处置建议、问题闭环”全过程管理。

2.4 SEC储量预警模型

传统的SEC储量统计方法依赖人工每月进行，不仅工作量大，而且容易出错。为了提高储量管理的准确性和效率，构建一个SEC储量预警模型，整合系统中每日上报的单井生产数据，确保数据的准确性和完整性；基于划分单元的工业气量数据，结合单元系数公式，模型能够自动计算出每个单元的实际SEC储量。模型自动生成单元SEC储量月度对比图表，将计算得到的单元实际SEC储量与导入的R3储量预测数据进行对比，分析两者之间的差异，直观地展示实际储量与预测储量的变化趋势。通过分级预警，实现油气SEC储量全过程动态监测和评价，找出问题及风险点；实现管理部门、勘探开发生产单位及时跟踪预警，制定具体增储措施；实现“以月保季、以季保年”，保障年度新增SEC储量任务的完成。

3 结论与展望

本文阐述模型实现了对勘探、开发、生产、经营、管理等各环节数据的整合，打破了部门与业务之间的数据壁垒，建立跨部门、跨业务的数据服务，提高数据共享程度，为后续数据驱动科学决策奠定了坚实基础。同时，通过构建高效的数据分析平台和应用智能算法，能够大幅度提高数据分析应用的效率，通过智能应用替代人工整理、计算数据消耗的人力。该模型还具备强大的可扩展性和灵活性，能够随着油气田业务的发展和数据量的增长而不断升级和优化。通过不断引入新的数据源和数据分析技术，该模型能够持续为油气田的勘探、开发、生产、经营和管理等各个环节提供有力的数据支持，推动油气田的数字化转型和智能化升级。

作者简介：徐超越，女，1992年8月出生，工程师，本科，2014年毕业于吉林大学资源勘查工程专业，现从事信息与数字化方面工作。邮箱：xuchy.dbsj@sinopec.com）