大数据技术在油气地质勘探中的应用分析.docx

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大数据技术在油气地质勘探中的应用分析

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平英奇申方乐周南李鹏吕继

摘要：大数据技术已逐渐渗透进社会生产生活的各行各业中。石油地质行业虽然是传统行业，但涉及学科和领域众多，在长期的勘探实践中积累的各方面数据和信息量非常庞大。随着油气勘探理论和技术水平的提高，油气勘探工作正逐渐向大数据化迈进。目前我国石油消耗量已位居全球前列，但我国自身石油资源量却因快速消耗而逐渐减少，勘探难度不断提高加大。如何精准快速地在众多数据中快速高效地提取有用信息，成为提高勘探成功率的关键。将大数据技术和油气勘探过程相结合，必将为油气勘探行业的快速发展提供重要支撑。该文针对油气勘探工作的特点，对目前大数据技术在该行业中的应用现状进行分析，并对其存在问题和相应的对策进行初步探讨。

关键词：大数据技术油气地质勘探应用分析

中图分类号：TE973文献标识码：A文章编号：1672-3791（2019）01（b）-00-02

1油气勘探大数据的特点

油气勘探是一项涉及学科较多，工程量巨大的工作，數据贯穿着石油勘探的整个过程。总体来说，油气地质行业大数据具有以下特点。

（1）数据量大。油气勘探数据往往规模巨大，如三维地震勘探数据其体量甚至可达PB级。另一方面，随着勘探过程的持续进行，原始数据和成果数据、老数据和新数据不断积累，数据量日益增加。这些海量数据的产生，使得大数据技术在该行业的应用前景十分广阔。

（2）类型繁多。油气勘探工程涉及多门学科、多种技术，数据类型众多。主要包括测井数据、录井数据、钻井数据、地震数据、重磁勘探数据和地球化学数据等。此外，在油气勘探的不同阶段，所产生的数据类型也有所不同，譬如野外地质露头资料，野外地质填图资料，遥感影像资料、岩心样品资料等。这导致油气勘探资料具有明显的多元性。

（3）时空关联性。油气藏的形成是一个漫长的过程，在其发展演化过程中，地质作用受到多种因素影响，导致地质条件十分复杂，进而导致不同时期、不同地区油气成藏规律迥异。但在一定的区域范围内，这些油气的分布在时间和空间上有一定的关联，遵循一定的规律[1]。运用大数据技术，可更好地分析相同地质条件下油气分布的规律性。

2大数据技术在油气勘探中的应用现状

大数据分析技术在油气勘探的各个方面、各个步骤中均得到了良好运用[2]，如地震数据属性提取、储层建模、钻井方案优化、油气资源评价和生产方案优化等方面。这些技术的运用对提高油气勘探效率和降低成本有明显促进作用。目前大数据技术在油气地质勘探过程中主要应用在以下方面。

2.1基础地质条件的研究

油气勘探的第一步工作就是搞清楚勘探区域的基本地质情况，譬如不同构造带、不同层位的主次断裂的发育情况等。对于油气勘探目标区域的地质条件的研究和掌握的程度，直接关系着油气勘探的成败。因此，油气勘探的前期对地质条件的研究显得尤为重要。对于地质条件较为复杂的勘探区，不同区带的断裂等数据差异巨大，但往往存在一定的关联性和规律性，这为大数据技术的引入提供了可能性。通过大数据技术，对断裂等数据进行存储和管理，建立一个一体化程度较高的管理和预测模型，可使得大数据技术在油气勘探程序的第一环节得到有效应用。

2.2地震勘探数据处理

地震勘探是石油地质勘探中十分重要的技术，其流程包括地震资料的采集、处理、解释等。大数据技术在地震勘探的多个环节均已得到应用。在地震数据的解释环节，可利用大数据技术从地震属性中提取出地震波的振幅、频率、相位、能量、波形等多种参数，以及这些参数的梯度变化等信息。大数据技术的引入，一方面使得解释人员对地震数据的处理效率、合理性、准确性大大增加，另一方面可使以往那些容易被忽略的、有潜在价值的地震数据更容易被识别。

目前世界几个大型石油巨头公司均用到了大数据技术：美国雪佛龙公司在地震数据处理的多个步骤（如储层的分析和识别）中均用到了Hadoop技术[3]，通过高性能计算机对地震数据进行计算，并将处理后的数据通过计算机模型进行分析。荷兰壳牌石油公司在地震勘探过程中运用云计算技术实时采集和分析各种勘探开发数据，使油气开采的成功率明显提高。在国内，三大石油公司均开始尝试将大数据引入油气勘探中，而地震勘探更是大数据应用的主战场[4]。我国最大的物探公司东方地球物理勘探公司，利用大型超算中心的GPU集群，使得地震数据的处理效率突飞猛进，节省了大量人力、物力和时间成本。

2.3油气井产能的预测

大数据的本质是预测，也即从大量数据中挖掘有用信息，并对其发展趋势进行预测，为决策者制定合理的应对方案提供科学依据和支撑。目前已有石油公司尝试通过油气田生产过程中收集到的大量数据，对油气井后期的产能进行预测，这种方法对于老井尤其有用。由于老井开采时间较长