杂乱无序的海量数据被大数据技术“点石成金”。在数字油田的建设路上，大数据技术“扛起重任”，以一副新面孔来支持老油田发展。老油田的特点是油少、产值低，投资、产量、成本之间的矛盾大。可采储量减少，资产折耗上升，直接危及老油田的生存和发展。
油井量大面广，生产系统复杂，精益管理困难。中国石油现有采油井23．5万口，其中机采井23万口，同时年增1万多口；近10万名采油/作业人员，机采井生产管理工作庞杂；生产能耗巨大，2021年机采系统耗电111亿千瓦·时（简称度，1度＝1千瓦·时），机采系统用电约占油气生产业务总耗电量的39％，采油和作业成本占总操作成本的58％。换句话说，对于老油田来讲，真正能控制的，只有占成本四成左右的动力、维修、措施等费用，而这些又是油田正常运行的基本保障。大数据技术能不能缓解老油田的两难处境呢？
答案是肯定的。大数据不在“大”，而在“有用”。在石油石化企业的生产经营环节，充分利用自控系统和信息系统获取的数据，重新认识现有未开发或未利用的数据资产，持续挖掘规律和趋势，全面助力生产经营决策分析、策略调整，进而提质增效，必然会提升企业的核心竞争力。
大数据技术内功深厚，在数字油田的建设中频频出招，收效显著。
绝招一：一拳击中异常井
采油有“三怕”：一怕出现异常井，二怕出现异常井却未能及时发现，三怕发现异常井却找不到位置！
为了防范这“三怕”，工作人员费心费力地监测油井，但是从遇到问题到解决问题始终存在延迟。有了大数据技术，则可以实时监测油田的当前生产数据，对比历史数据，并精准筛选出异常油井。
首先在井内部署传感器采集油井生产运行的数据。在区分出作业井、调开井、停用井、停电井和常关井的前提下，接收数据的系统实时监测着每一口油井。一旦数据异常，系统就会锁定异常井的位置并发出警报。
绝招二：管控宝典手中握
许多老油田地质条件和储层条件十分复杂，一些油井已经供液不足，还有一些油井甚至间歇出油。如果还是按图索骥、依照开采初期那样安排生产计划，一定会浪费人力、物力和财力。解决这类问题，传统方法是凭经验制订油井间采计划，但是这种计划不准确也不灵活。如今，大数据技术得以大显身手！
大数据分析平台可对传感器采集的数据展开变量分析，通过因子分析找到影响间抽井的主要因素，再结合间抽井发生概率展开回归分析，得出历史趋势和初步模型，进而结合沉没度、动液面和液面上升速度等，预测未来发生间抽井的概率，预判科学合理的间抽井开关时间。另外，模型在不断训练之后得到优化，最终实现油井的自动化控制，从管控角度降本增效。
绝招三：智取“电老虎”
为了老油田的降本增效，工程师们绞尽脑汁。
华北油田采油一厂的西柳油田是砂岩油田，原油物性差、供液能力低，而且油井泵挂深、负荷大，耗电量是全厂平均水平的3倍。工程师采集到西柳油田100多口油水井的能耗数据，通过大数据技术分析发现，抽油机系统的效率跟耗电量呈现负相关，即系统效率升高、耗电量下降；又通过对比皮带、连杆、电动机等地面设备的效率和抽油泵、抽油杆、油管等地下设备的效率，惊讶地发现：1/3的抽油机井耗去了总电量的1/2，却只采到总量1/6的原油！
大数据通过海量采集、精准计量，发现了两项指标之间千丝万缕的联系，一举揪出藏在深处的“电老虎”，迅速调整了抽油机参数之后，西柳油田的系统效率得以提高。得益于这一操作，采油一厂随后打了70口新井，却没多用一度电！
大数据技术给老油田注入了新活力。随着油田数字化、智能化进程的深入，异常监测将越来越灵敏，生产规划将越来越高效，成本能耗也将越来越低！