采油厂基于大数据分析的能耗管理
采油生产过程中的节能降耗技术措施
采油生产过程中的节能降耗技术措施采油生产一直是石油行业的重要环节，但由于其能源消耗较大，造成了一定程度的能源浪费和环境污染。
为了降低能源消耗、提高生产效率，采取节能降耗技术措施显得尤为重要。
本文将从机械节能、电力节能、采气处理节能以及信息化管理等多个方面，探讨在采油生产过程中的节能降耗技术措施。
一、机械节能1. 采用高效节能设备在采油生产过程中，各种泵、压缩机、发电机等设备的能耗较高。
选择高效节能设备是非常重要的。
采用高效节能泵、变频调速装置、能耗低的压缩机等，可以降低设备运行时的能耗，提高生产效率。
2. 优化设备运行方式合理安排各种设备的运行方式是降低能耗的关键。
对于泵的运行方式，采用多级泵的串联和并联方式、选择合适的泵转速等，都能有效降低泵的能耗。
3. 设备磨损监测与维护采用先进的设备磨损监测技术，对设备进行定期维护和检修，可以减少设备运行时的能耗。
通过定期更换易损件、合理调整设备参数等操作，可以有效降低设备的能耗。
二、电力节能1. 优化发电系统对于采油生产中使用的发电系统，采用高效节能的发电设备，比如采用高效燃气轮机、燃气发电机组等，能够提高发电效率，降低发电成本，实现节能降耗。
2. 采用新能源发电在采油生产的过程中，可以利用太阳能、风能等新能源进行发电。
这些新能源发电系统不仅可以减少对传统能源的依赖，还能减少对环境的污染，实现绿色发展。
3. 电力设备优化对电动机、变压器等电力设备进行优化，减少电力损耗，降低电力设备的能耗。
比如采用变频调速器、高效电机等设备，可以有效降低设备运行时的能耗。
三、采气处理节能1. 优化采气处理流程对采气处理工艺进行优化，可以减少能源浪费，提高采气处理的效率。
优化反应条件、改善传质过程、提高工艺设备利用率等措施，都可以降低采气处理过程中的能耗。
2. 采用新型吸附剂在采气处理中，采用吸附分离技术，可以减少分离过程中的能耗。
通过研究和应用新型吸附材料，可以提高吸附效率，降低能耗。
大数据在石油化工领域的应用智能生产与优化
大数据在石油化工领域的应用智能生产与优化石油化工行业是国民经济的重要支柱产业之一，其生产与运营涉及复杂的工艺过程和大规模的数据管理。
近年来，随着大数据技术的飞速发展，石油化工企业开始将其应用于生产管理和决策优化中，以提高生产效率、降低成本，推动产业智能化的发展。
一、大数据在石油化工生产中的应用1. 数据采集与监测：石油化工生产过程中产生的数据庞大而复杂，包括温度、压力、流量等各种监测指标。
利用传感器和物联网技术，大数据平台可以实时采集和监测这些数据，并对其进行分析和处理，实现对生产过程的全面控制和监控。
2. 数据分析与预测：通过对历史数据的挖掘和分析，大数据平台可以发现生产过程中的规律和趋势，提供准确的数据支持和决策参考。
同时，结合机器学习和人工智能技术，可以进行对生产过程的预测和优化，减少生产中的风险和损失。
3. 资源调度与优化：借助大数据平台的强大处理能力，石油化工企业可以对生产资源进行合理调度和优化，实现生产过程的高效运行和资源的最优利用。
通过分析生产数据和市场需求，企业可以合理安排生产计划，减少资源浪费，提高生产效率。
二、大数据在石油化工企业生产优化中的应用1. 能耗管理与节能减排：石油化工生产过程中能耗较高，对环境有一定的影响。
借助大数据技术，可以对能耗进行精细管理和控制。
通过实时监测和分析能耗数据，可以发现和解决能耗异常问题，为企业节约能源、减少排放提供依据和支持。
2. 质量控制与缺陷监测：在石油化工生产过程中，质量控制至关重要。
大数据平台可以监测和分析生产过程中的各项指标，帮助企业发现产品质量异常和生产缺陷，并及时采取相应的措施进行调整和改进，提高产品质量和企业竞争力。
3. 故障诊断与维护管理：石油化工设备庞大复杂，运行过程中难免会发生故障和损坏。
利用大数据平台对设备数据进行实时监测和分析，可以及时发现和诊断设备故障，并提供维修建议和保养方案，减少设备故障带来的损失和停工时间。
三、大数据的发展趋势和挑战随着石油化工行业的发展，大数据在其应用中也面临着一些挑战。
采油生产过程中的节能降耗技术措施
采油生产过程中的节能降耗技术措施
在采油生产过程中，为了节约能源和降低能耗，可以采取一系列的节能降耗技术措施。
以下是一些常见的措施：
1. 提高油田开采效率：通过合理的油井选择和优化完善的井网布置，减少输能损失，提高油田开采效率，降低能耗。
2. 优化注水系统：通过合理的注水井布置和注入水质量准确控制，提高注水效果，
降低注水能耗。
3. 减少人力资源浪费：采用自动化和智能化技术，减少人工操作和人力资源的浪费，降低能源消耗。
4. 采用低耗材料和新工艺：选用耐磨、耐高温、耐腐蚀等低耗材料，采用新工艺和
新技术，降低设备能耗和维护成本。
5. 优化压缩系统：通过改进压缩系统的工艺参数，优化设备布置和运行方式，减少
能源消耗和设备损耗。
6. 引进节能设备：采用高效节能设备，如高效压缩机、节能电机、能量回收装置等，降低能耗。
7. 加强能源管理：建立完善的能源管理体系，制定能源管理方案，加强能源监测和
能耗统计，及时发现和解决能源浪费问题。
8. 推广清洁能源：逐步推广清洁能源的使用，如太阳能、风能等，减少对传统能源
的依赖，降低环境污染和能源消耗。
9. 加强能源培训：加强员工的能源培训，提高员工的节能意识和能源管理能力，促
进全员参与节能降耗工作。
10. 加强能源合作和技术交流：与其他油田进行能源合作和技术交流，共同探索节能
降耗技术，促进节能降耗水平的提高。
大数据分析在能源管理中的应用
大数据分析在能源管理中的应用近年来，随着互联网技术的日益发展，大数据分析已经获得了越来越广泛的应用。
在能源管理领域，大数据分析也是一种非常实用的工具。
通过收集、存储、处理和分析大量的能源数据，大数据分析可以帮助企业更好地了解自身的能源消耗情况，从而制定更有效的能源管理策略，提高能源利用效率，降低能源成本。
一、大数据分析技术在能源管理中的应用1.能源消耗数据的收集和存储在能源管理领域，收集和存储能源消耗数据是非常重要的一步。
通过安装传感器和仪表采集能源数据，企业可以在云端存储大量的数据，这些数据包括能源消耗量、能源成本、能源来源等等。
通过大数据技术的支持，这些数据可以被实时处理和传输，使得能源管理的响应速度更快、更精准。
2.数据挖掘和分析大数据技术的另一个核心应用是数据挖掘和分析。
通过对收集到的大量数据进行分析，企业可以更好地了解自身的能源消耗情况，从而制定出更优化的能源消耗策略。
例如，企业可以通过对于能源消耗趋势的分析来预测未来的能源消耗情况，从而采取更好的管理措施。
3.智能化控制在能源管理中，通过智能化控制大大提升能源管理的效率。
基于大数据分析的智能化控制系统可以通过分析历史数据，以及实时采集的能源数据，精确的控制设备的能源消耗，使得能源管理更加智能化和节能化。
同时，企业还可以通过预测未来的能源使用需求，以及未来价格变化，制定出更具效率和经济性的能源管理策略。
二、大数据分析技术在能源管理中的优势1. 提高管理效率通过大数据分析技术的应用，企业可以快速、精确地了解自身能源消耗的情况，从而制定出更优化的能源管理措施。
而且大数据分析技术可以帮助企业更快地响应市场需求，提高管理效率。
2. 降低能源成本通过大数据技术的支持，企业可以更好地掌握能源的使用情况，从而制定出更有效的节能策略，降低能源成本。
同时，企业还可以通过对于市场价格和供求情况的分析，及时进行调整，以获得更好的节能效果和经济效益。
3. 增强竞争力通过大数据分析技术的应用，企业可以更好地掌握市场和消费者的需求，从而制定出更加敏钢的策略。
石油化工行业中的大数据优化生产
石油化工行业中的大数据优化生产石油化工行业是现代工业的关键支撑之一，而随着信息技术的不断发展，大数据在石油化工行业中的应用也变得越来越重要。
大数据的运用可以为石油化工企业带来一系列的好处，包括生产效率的提升、成本的降低以及风险的控制。
本文将从四个方面探讨石油化工行业中大数据的应用，以及如何利用大数据来优化生产。
一、大数据在勘探与开发中的应用在石油化工行业中，勘探与开发是关键的环节，而大数据的应用可以帮助企业更好地进行资源评估、油藏分析以及开采方案的优化。
通过对大量的地质、地球物理、地球化学等数据的分析，可以快速准确地找到潜在的油气资源，提高勘探的成功率。
同时，大数据技术也可以对油藏进行动态监测，实时预测油藏的产能和开采效率，为企业提供科学合理的开采方案。
二、大数据在生产运营中的应用石油化工生产过程中产生了大量的数据，如生产工艺参数、设备运行状态等。
利用大数据技术，可以对这些数据进行采集、存储、分析和挖掘，以实现对生产过程的实时监测和精细化管理。
通过建立大数据平台，企业可以对生产过程的关键环节进行监控，及时发现问题并进行预警，从而降低生产风险。
同时，大数据技术还可以通过对数据进行模型建立和优化，提高生产效率和产品质量，降低生产成本。
三、大数据在供应链管理中的应用供应链是石油化工企业中不可或缺的一环，而大数据的应用可以优化供应链管理，提高物流效率、降低库存成本。
通过对供应链中各个环节的数据进行分析，可以实现对物流路径的优化和物流资源的合理配置。
大数据技术还可以提供供应链的可视化管理，使企业能够更好地掌握供应链各个环节的情况，及时调整和优化供应链策略，提高整体运作效率。
四、大数据在安全风险管理中的应用石油化工行业的生产过程中存在着一系列的安全风险，如泄漏、爆炸等。
通过对大数据的分析，可以实现对生产过程中的隐患进行预警和监测，及时发现和解决安全问题。
大数据技术还可以实现对设备状态和工艺参数的实时监测，发现异常情况并及时采取措施，避免事故的发生。
大数据分析在能源管理中的应用
大数据分析在能源管理中的应用在当今社会，能源管理已经成为了一个至关重要的领域。
随着全球能源需求的不断增长以及环境压力的日益加大，如何更加高效、合理地利用能源成为了摆在我们面前的一项紧迫任务。
而大数据分析技术的出现，为能源管理带来了全新的思路和方法。
能源管理涵盖了能源的生产、传输、分配和使用等多个环节。
在过去，这些环节中的数据往往是分散的、孤立的，难以进行有效的整合和分析。
而大数据分析技术能够将这些海量的数据集中起来，进行深入的挖掘和分析，从而为能源管理提供有价值的决策支持。
首先，在能源生产方面，大数据分析可以帮助发电厂更好地预测能源需求。
通过对历史能源消费数据、天气数据、经济数据等多源数据的分析，能够较为准确地预测未来一段时间内的能源需求趋势。
这使得发电厂可以提前调整生产计划，优化能源生产的配置，提高能源生产的效率，减少能源的浪费。
同时，大数据分析还可以对发电设备的运行状态进行实时监测和分析，提前发现潜在的故障和隐患，及时进行维护和维修，降低设备故障率，保障能源生产的稳定供应。
其次，在能源传输和分配环节，大数据分析能够实现能源网络的优化运行。
通过对能源传输线路的实时监测数据、电网负荷数据等进行分析，可以精确地评估电网的运行状态，及时发现电网中的薄弱环节和潜在的故障风险。
在此基础上，能够制定出更加合理的能源传输和分配方案，优化电网的运行方式，提高电网的输电效率，降低输电损耗。
此外，大数据分析还可以帮助电网公司更好地应对突发事件，如自然灾害、设备故障等，快速制定应急处置方案，保障电网的安全稳定运行。
在能源使用环节，大数据分析的作用更是不可小觑。
对于工业企业来说，通过对生产设备的能源消耗数据进行分析，可以发现能源消耗的规律和瓶颈，从而采取相应的节能措施，降低生产成本。
例如，通过分析设备的运行时间、负荷率、能源利用率等数据，可以找出能耗过高的设备和生产环节，对其进行优化改造或升级换代。
对于商业建筑和居民用户，大数据分析可以帮助他们制定个性化的能源管理方案。
大数据分析在能源管理中的应用案例
大数据分析在能源管理中的应用案例随着科技的不断进步和信息技术的快速发展，大数据分析已经成为各行各业的热门话题。
在能源管理领域，大数据分析也发挥着重要的作用，帮助企业和组织更有效地管理和利用能源资源。
本文将介绍几个大数据分析在能源管理中的应用案例。
首先，大数据分析可以帮助企业实现能源消耗的精细化管理。
通过对大量的能源消耗数据进行收集和分析，企业可以了解到各个环节的能源消耗情况，并根据数据结果进行针对性的调整和优化。
例如，一家制造企业可以通过大数据分析找到生产线上能源消耗较高的设备，进而采取措施进行能源节约，从而降低生产成本。
大数据分析还可以帮助企业发现能源消耗的异常情况，及时采取措施进行修复，避免能源的浪费。
其次，大数据分析可以帮助企业进行能源需求预测和优化。
通过对历史数据的分析，结合天气、季节等因素，企业可以准确地预测未来的能源需求，并根据需求情况进行能源供应的调整。
例如，一家电力公司可以通过大数据分析预测未来几天的用电高峰期，从而提前做好调度和准备，确保能源供应的稳定性。
此外，大数据分析还可以帮助企业找到能源利用的瓶颈和短板，进一步优化能源配置，提高能源利用效率。
再次，大数据分析可以帮助企业进行能源消耗的监测和评估。
通过对能源消耗数据的实时监测和分析，企业可以了解到能源消耗的情况，并进行评估和对比。
例如，一家建筑公司可以通过大数据分析对不同建筑项目的能源消耗进行比较，找到能源消耗较高的项目，并进行优化和改进。
大数据分析还可以帮助企业进行能源消耗的趋势分析，预测未来的能源消耗情况，为企业的决策提供参考依据。
最后，大数据分析可以帮助企业进行能源管理的决策支持。
通过对大量的能源数据进行分析，企业可以得到全面、准确的能源管理信息，为企业的决策提供科学依据。
例如，一家能源公司可以通过大数据分析了解到不同地区的能源需求和供应情况，从而制定合理的能源供应计划。
大数据分析还可以帮助企业进行能源管理的风险评估，预测潜在的能源供应风险，并制定相应的风险应对措施。
大数据技术在企业能源管理中的应用研究
大数据技术在企业能源管理中的应用研究随着全球经济的不断发展，企业面临越来越多的竞争和压力，其中能源消耗也成为了企业管理中一个重要的方面。
为了更好地管理和控制企业的能源消耗，许多企业开始采用大数据技术进行能源管理。
本文将探讨大数据技术在企业能源管理中的应用研究。
一、大数据技术在企业能源管理中的背景能源是企业发展和生产的基础，然而，面对不断上涨的能源价格和国家的环保政策，企业想要在节约能源消耗方面取得成功，必须采取科学的管理手段。
大数据技术是一种能够处理海量数据的技术，它可以在海量数据中挖掘出潜在的能源管理信息，为企业能源管理带来了巨大的便利。
随着物联网，云计算，人工智能的发展，大数据技术在企业能源管理中得到了广泛的应用。
特别是在企业能源消耗识别、分析与管理、能源效率优化和绿色能源的应用等方面，大数据技术可以提供决策支持和管理优化方法，助力企业开展能源管理。
二、大数据技术在企业能源管理中的应用1. 企业能源消耗识别与分析大数据技术可以通过采集相关企业能源数据，用数据分析手段进行数据挖掘和图表展示，为企业提供全面的能源消耗信息。
通过这种方式，企业可以识别出能源消耗高峰期和能耗组成结构，发现节能难点，找到更有效的节能方式，从而使企业的能源管理更加高效。
例如，一些大型电子厂商采用了大数据技术对其生产过程中的能源消耗进行监控和统计，获得了全面的能源数据和能源消耗曲线图。
通过这些数据的分析，企业发现设备的耗能峰值集中在上午的10点左右，可以通过调整生产过程来降低能源的耗费。
此外，通过大数据技术还可以分析能源消耗与产量之间的关系，分析产能利用率，为企业提供更深入的能源分析和管理策略。
企业可以根据这些数据来优化生产过程，提高生产效率，并且减少能源消耗。
2. 能源效率优化能源效率是企业能源管理的关键。
大数据技术可以通过分析能源的消耗、分布和效益情况，帮助企业定位节能点，制定节能措施，达到优化能源效率的目的。
例如，某机械制造企业通过大数据技术建立了能源效率分析系统，并将其应用于企业内部管理过程中。
基于大数据分析的建筑能耗优化与管理
基于大数据分析的建筑能耗优化与管理随着社会经济的快速发展和人们生活水平的提高，建筑行业在全球范围内呈现出蓬勃的发展态势。
然而，建筑业的高速发展也带来了其自身的问题，其中之一就是建筑能耗的日益增加。
为了解决这一问题，大数据分析技术应运而生，通过利用大数据来进行建筑能耗的优化与管理，既能提高能源利用效率，又能降低运营成本，实现可持续发展。
一、大数据分析在建筑能耗优化中的应用在建筑能耗优化过程中，大数据分析技术能够提供丰富的数据支持和分析工具，为决策者提供准确、全面的信息，有助于找到建筑能耗的瓶颈以及提供可行的解决方案。
1. 数据采集与监测利用传感器、计量仪表等设备，可以对建筑系统中的能耗数据进行实时监测和采集，形成建筑能耗数据的全面观测。
2. 数据清洗与预处理通过对采集到的原始数据进行清洗和预处理，将数据进行整理、统一格式化，以便后续的数据分析工作进行。
3. 数据挖掘与分析利用大数据分析算法和模型，对清洗和预处理后的数据进行挖掘和分析，发现建筑能耗的规律性和潜在问题。
4. 建筑能耗模型建立基于挖掘和分析到的数据信息，通过构建建筑能耗模型，以预测和评估不同设计方案的能耗状况，为决策提供科学依据。
二、大数据分析在建筑能耗管理中的作用在建筑能耗管理方面，大数据分析技术能够帮助建筑运营和维护人员全面了解建筑的能源利用情况，及时发现异常情况，并提供相应的管理策略和措施。
1. 故障检测与预警通过大数据分析，检测建筑系统中的设备故障和异常情况，提前发出预警信号，帮助运营人员及时进行处理。
2. 能耗评估与比较通过对建筑能耗数据的分析和对比，可以评估不同时间段、不同建筑之间的能源利用情况，找出能源浪费的症结，为优化能耗提供依据。
3. 工艺优化与调整通过对建筑能耗数据的深入分析，可以找出能耗高的工艺环节，并提出优化方案，减少能源浪费，提高能源利用效率。
4. 能源计划与调度通过预测建筑能耗情况，制定合理的能源计划和调度策略，确保建筑能耗在合理范围内，避免能源供应不足或者浪费现象的发生。
油田的生产数据治理工程及其应用
油田的生产数据治理工程及其应用随着石油资源的逐渐枯竭，油田的开采工作变得异常重要。
油田的生产数据治理工程便是一种在油田生产中广泛应用的技术，它通过对生产过程中的数据进行管理和分析，为油田的生产提供了重要支持和保障。
本文将系统介绍油田的生产数据治理工程及其应用，以期为相关领域的研究和实践提供有益参考。
一、油田的生产数据治理工程概述1.1 生产数据治理的概念生产数据治理是指对油田生产过程中所产生的各种数据进行科学管理和分析，以实现数据的高效利用和合理应用，从而提高油田生产效率、降低成本、保障生产安全和环境保护的一种工程技术。
油田生产数据是油气生产活动中产生的海量数据，包括地质勘探数据、油井生产数据、地震勘探数据等。
这些数据的治理不仅可以为油田生产提供科学依据，还可以为油田的管理和决策提供重要支持。
生产数据治理对于提高油田的生产效率和管理水平具有重要的意义。
生产数据治理工程主要包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据应用等环节。
通过这些环节的有机结合，可以实现对生产数据的全面监测和管理，为油田的生产提供科学依据和决策支持。
2.2 生产数据存储3.1 数据管理与人工智能的结合随着信息技术的不断发展，数据管理与人工智能技术的结合将成为生产数据治理工程的重要发展趋势。
通过人工智能技术，可以实现对生产数据的智能管理和应用，为油田的生产管理和决策提供全面支持。
3.2 大数据与云计算的集成3.3 数据安全与隐私保护的强化数据安全与隐私保护将成为生产数据治理工程的重要发展方向。
在数据治理过程中，要加强对生产数据的安全管理和隐私保护，以保障生产数据的安全性和可靠性。
3.4 数据治理标准体系的建立建立完善的数据治理标准体系将成为生产数据治理工程的重要发展方向。
通过建立统一的数据治理标准体系，可以规范生产数据的管理和应用，提高油田生产系统的管理水平和决策效率。
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采油厂基于大数据分析的能耗管理苗彦平，朱治国，王 军，凌 帅，邓 明，杜 航（华北油田分公司第三采油厂，河北河间 ０６２４５０） 摘 要：随着油田进入开发中后期，油田可采储量减少，原油物性逐渐变差、设备老化现象严重、能耗节点多且较为分散，给油田开发、能耗管理提出了更高的要求和挑战。
纵观近年来的先进技术，大数据分析技术无疑是推动油田工业化与数字化融合的有力工具，华北油田在工业化建设的过程中迎来了信息化，其发展积累的大量数据正好在大数据时代发挥重要价值，以辅助企业进行现代化管理，减少常规管理、开采能耗居高不下的问题。
关键词：大数据分析；能耗管理；信息化建设 中图分类号：ＴＥ４３ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００６—７９８１（２０１８）０８—００３２—０３ 当前世界正处于第五次科技革命的过程中，其中蕴含着互联网、物联网、云计算、大数据等众多的创新机会，其中大数据作为处理海量信息的革命性技术，是指对海量多类型、快增长且内容真实的数据进行分析，从中找出可以帮助决策的隐藏模式、未知的相关关系或其他有用信息的过程［１－２］，大数据将突破人类专家数据处理能力的局限，带来社会生产力的普遍提升。
２０１５年８月３１日中国国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，在纲要中明确提出５大目标，３大任务，１０大工程，以及７个政策机制，在国家层面推动大数据的应用与落地。
大数据分析技术在电力、煤炭等其他能源行业均有应用，尤其在电子信息方面应用成效显著，而在石油行业目前还未有较成熟的推广应用，目前国内大部分油田都已进入开发中后期，油田可采储量减少，原油物性逐渐变差，设备老化现象严重，能耗节点多且较为分散，给油田开发、能耗管理提出了更高的要求和挑战。
１ 平台设计规划采油厂基于大数据分析的能耗管理是以建设全流程生产能耗管理平台为目标，通过搭建覆盖全生产流程的能耗管理平台，实现对生产参数管控、生产流程优化、管理行为规范，挖掘同专业、跨专业、多专业深度融合的价值金矿，寻找客观规律和内在联系，破解影响生产、管理过程中的能耗节点，减少传统方式下的“试错”成本，提高能耗管理水平和提高效率效益。
１．１ 确定设计思路采油厂基于大数据分析的能耗管理是以部门主导、人才培养、广泛参与、分步实施、适度激励的原则，开展大数据资源整合，搭建完善的大数据决策管理平台，进行主要业务的大数据分析，并逐渐向其他专业部门扩散，并采用适度政策激励调动员工参与创新积极性，最终形成常态分析机制，实现“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，为建设精细管理示范采油厂发挥保障作用。
该管理项目的开展改变了以往油田生产现场依靠经验进行能耗管理的弊端，通过专业的技术人员、专业检测设备，进行资源整合，建立采油厂大数据分析团队，提升大数据分析整体水平，通过分析，找出能耗潜在点并进行措施制定，从而降低生产环节的能耗，促进采油厂能耗管理水平不断优化。
１．２ 能耗管理系统搭建采油厂能耗管理大数据决策平台，是基于Ｈａ－ｄｏｏｐ分布式技术［３］，结合大数据项目实践过程中总结出的丰富经验，整合海量数据的采集、存储、管理、分析、查询、展现功能，并以平台为基础提供契合各专业的解决方案，辅助企业进行能耗大数据挖掘，实现大数据价值。
系统来说，决策平台分为能耗监控系统、数据收集系统、数据分析系统、决策管理系统四大部分。
１．２．１ 能耗监控系统建立能耗监控系统，分为厂级监控和工区监控两级，厂级监控是油气生产运行过程管理的指挥层，集中监视、调度作业区所辖的井、站、管道等生产单元的管理中心。
具有生产实时监控、调度运行监控、安全环保监控、应急指挥系统、大屏展示等主要功能。
同时厂监控中心可以接入工区监控中心，通过实时监测油水井、掺水集油阀组、联合站、接转站、计量间的生产数据，在ＬＥＤ大屏上动态显示产液量、注水量、耗电量等数据。
还能根据需要查看实时及历史生产监测数据，以层级显示的形式进入需要查询的界面，通过调度日报、生产值班、重点工作跟踪等生产业务的网上运行，提高信息反馈的时效性、准确性，实现各部门的配套联动，优化工作流程，提高运行效率和质量。
１．２．２ 数据收集系统搭建的高效数据收集系统，实现以能耗为基础的生产管控模式，形成从能耗产生到问题解决一系２３内蒙古石油化工 ２０１８年第８期 收稿日期：２０１８－０５－２４列完整、及时的信息回路，将开源节流、降本增效的计划落实到现场执行，同时，及时掌握正确的信息来进行系统的调整和优化。
通过数字化油田建设及单井安装的自动化信息采集设备，将收集的相关信息反馈至后台进行初步数据可视化展示。
１．２．３ 数据分析系统随着油田自动化程度的提高，数据的采集密度及频次较油田开发初期有了质的飞跃，由于采集到的数据来源多样，存在结构化、非结构化、半结构化数据，并且测试工作量的增大伴随着仪器、人员造成的错误数据，这使得工程技人员在处理数据时显得力不从心。
因此在搭建的能耗决策平台中嵌入数据分析系统，数据分析系统将涉及到的数据分析分为五个步骤。
第一步，数据收集，采用全体取样的方式抽取与分析相关的所有结构化、非结构化及半结构化数据。
第二步，数据质量分析，数据质量分析是要评估数据的正确性和有效性，此次数据质量分析用到的主要有值分析方法，统计分析方法，频次与直方图分析方法等。
第三步，预处理，数据预处理主要进行的是数据清理工作，数据清理是通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离散点，并解决不一致性的方式来“清理”数据。
第四步，数据挖掘，是对已进行过预处理的数据，通过制图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律，此次挖掘用到的主要有数据回归分析、聚类分析、人工神经网络等。
第五步，现场应用，针对数据挖掘出的规律进行现场试验应用，并进行效果跟踪。
１．２．４ 决策管理系统搭建的决策管理系统，是将后台收集到的数据信息经大数据分析之后，以散点图、曲线图、气泡图、树状图、箱型图进行展示。
及时辅助企业决策者制定降低能耗的措施，并可以依据提前嵌入的分析系统，模拟措施调整以后的措施效果，辅助企业决策者真正做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”。
２ 大数据分析应用２．１ 合理参数优化，减少能耗节点能耗管理大数据分析工作的开展，对一些传统的管理及生产经验提出了挑战。
２０１７年采油三厂对拉油点原油拉运、抽油机井能耗、集输系统参数等方面进行了大数据分析。
经分析发现，拉油点原油拉运存在铅封易破坏、运行轨迹不能追溯等风险，抽油机井存在冲程冲次等参数与地层生产不匹配等问题，集输系统参数优化不合理等现象。
因此能耗管理大数据工作团队着重进行了以下三个方面的工作：一是开展了非管输油气运输“三全”高效管控系统大数据分析，该分析将拉油点、罐车运输、卸油点全部纳入监控体系中，以拉油点储罐液位变化、装液量、运行过程、卸液量的整个拉运循环过程为主线，通过网络全程管控，实现自动记录、自动报警、自动控制，降低管控风险，自大数据分析以来拉油罐车满载率提高１２％，平均满载率达到９２％，年节约车辆台班近５６３次，节约１７３．４万元；二是进行了抽油机井能耗敏感因素分析，根据影响抽油机井系统效率、吨液百米耗电的主要环节，在区块单元之间、井井之间、时间上进行对比分析，明确不同类型油藏与单井系统效率及吨液百米耗电的关系，确定出产液量、泵效、冲程冲次为影响抽油机井能耗的主要影响因素，基于此编制抽油机井节能管理“两图一表”，制定措施油井３１２口，通过补孔、调参等措施，实施井系统效率提高１．５９１％，增油３０５３．０９ｔ，节约电费约２９３．７万元；三是开展集输系统参数优化大数据分析，经过分析发现，加热炉运维时间、过剩空气系数等有待改进，集输运行参数仍有很大的提升空间，在能耗大数据工作团队及集输专家的共同努力下，对加热炉运维时间进行了调整，交替使用在用加热炉与备用加热炉，平均延长加热炉维保周期９２天；通过调节加热炉的送风量将过剩空气系数控制在２．０（最优过剩空气系数），调整后加热炉炉效从８３％提高至８９％；并根据不同季节气温变化调整输油运行参数，年节约燃料油９５３．５６ｔ。
２．２ 优选供货厂商，源头把控资源针对物资采购管理工作中存在着供应商和产品型号集中度不够高、非目录较多，采购程序复杂、节奏较慢等问题。
采油三厂运用大数据分析，对２０１５～２０１７年物资采购情况进行多维度大数据分析，进一步规范采购行为，以“三优三降”采购为目标，实现物资采购标准化。
通过强化关键点控制，统筹安排统购与自购、目录式采购与非目录占比工作，建立层级负责制，围绕管理、服务于监督，从而把繁杂的工作简约化，实现采购、仓储、配送闭环管控，有效防范了物资采购风险发生，通过分析及评估相关物资存在价值与采购风险，减少２３项非目录物资采购。
并开展设备全生命周期效益最大化大数据分析，该项目以盘活存量、发挥资产剩余价值、实现资产轻量化为工作落脚点，对全厂设备数量、设备资产规模、生命时长、经济指标、新度系数、设备利用率等进行了系统分析，分析发现存在待报废设备、可调剂设备较多等现象，采油三厂通过对大数据分析成果进行可操作性论证后报废抽油机４４座、电机７７台、压力容器６９台、拉油罐１５个、加热炉１０台、过滤器２具等，同时调剂抽油机３１台、注水泵５台，利旧管线２万ｍ，累计节约投资１１２５余万元。
３ 能耗管理效果３．１ 服务转型、提高采油厂能耗管理能力大数据分析技术的应用有利于企业发现以往依靠传统经验发现不了的问题，同时提出“由管理人才向复合型服务人才转变”的思路，开展专业融合，将传统只懂本专业的单一型管理人才向懂各个专业的复合型服务人才转变，进一步提升生产环节各级管理人员的业务能力水平和专业化程度，促使能耗大数据管理项目的整体提升。
３３ ２０１８年第８期 苗彦平等 采油厂基于大数据分析的能耗管理３．２ 改善管理、降低生产能耗节点实施基于大数据分析的能耗管理期间，各能耗生产节点的综合管理水平得到比较明显的提升。
抽油机举升耗电、注水单耗、拉油运输能耗等明显下降。
２０１７年通过开展抽油机井能耗敏感分析、集输单耗等分析，发现了油气生产过程中各个指标的异常情况，并及时制定针对性措施，期间制定油井措施３１２口、注水机泵运行计划调整９次，拉油罐车运力优化５２次，年节约车辆台班近５６３次；通过开展物资管理大数据分析，实现了物资进货源头把控，以及对商家的质量和信誉度对比、评估，通过对生产过程中材料的使用寿命、材料的去向进行系统分析，减少资源浪费，应用以来报废抽油机４４座、电机７７台、压力容器６９台、拉油罐１５个、加热炉１０台、过滤器２具等，同时调剂抽油机３１台、注水泵５台，利旧管线２万ｍ，累计节约投资１１２５余万元；通过管理层级优化分析，减少员工６人，综合工作效率提高２６．５％。