斜井有杆泵数据挖掘系统中的预处理设计.pdf

在油气田工程领域，斜井有杆泵生产系统是提高油田开发效率的关键技术之一。随着斜井数量的不断增加，大量工程数据的积累对于工程决策和实施过程至关重要。数据挖掘作为从大量数据中提取有用信息和知识的有效方法，在此领域显得尤为关键。本篇文章讨论了斜井有杆泵数据挖掘系统中的预处理设计，强调了数据预处理的重要性和具体实施步骤。 文章指出数据挖掘的目标值应当定为单井生产成本，因为油田生产运营的目标是最大化经济效益，而不是仅关注系统效率、采油量或作业费用的最大化。数据挖掘能够回答如“哪个管理方案是最优的”这样的问题，而传统的评价方法则无法提供这样的洞见。 数据挖掘的过程可以分为数据选择、数据预处理、数据转换、数据挖掘、结论及验证五个主要部分。数据预处理是整个知识发现过程中的重要环节，其目的是确保数据的质量和可用性，为后续的数据挖掘步骤打下坚实基础。 在预处理过程中，必须进行包括数据标准化处理、噪声数据过滤、数据单位规范化处理、术语统一化处理和成本量化处理在内的多个步骤。数据标准化处理涉及将不同类型的数据统一到相同的格式或范围内，以便于比较和分析。噪声数据过滤则是去除数据中可能影响分析结果准确性的异常值或无关数据。数据单位规范化处理是确保数据单位一致性，以便于不同数据源之间的融合和分析。术语统一化处理是指确保数据集中使用的术语、指标和度量标准具有明确且一致的定义，以便于理解与沟通。成本量化处理则是将成本相关的数据进行量化，转化为可度量的数值，这对于生产成本分析尤为重要。 有杆泵系统数据分类部分说明，油层基础数据、井眼轨迹数据、井下流体数据、井下工具数据、井下作业数据、地面设备数据以及日常生产数据等7大类数据都可能对生产成本产生影响。为了确保数据挖掘的效果，每个环节的数据应该全面且完整，即使某些影响因子较小，也不应忽略或丢弃。 在设计数据库字段时，必须考虑到每个环节的数据完整性和关联性。数据预处理不仅能够提高数据挖掘的效率，还能在一定程度上确保挖掘结果的准确性。数据预处理是数据挖掘系统中的核心环节，它的好坏直接决定了数据挖掘的成败。通过对斜井有杆泵生产系统数据进行有效预处理，可以在降低成本的同时，优化生产管理方案，提高油田的经济效益。