储层保护是将有限的油气资源最大化利用的一项非常重要的手段,入井流体是储层保护技术的重要组成部分。长期以来,入井流体的研究建立在大量的实验基础之上,针对不同储层不同环境积累了海量的数据和经验。但是这些实验数据大多以文档报告方式存储管理,数据种类繁多且缺少标准,数据获取难度大,无法按照单井和层位实现数据的横纵向查询,入井流体配方研究效率低下。针对这种情况,急需建立一套完备的入井流体数据管理规范,通过信息化手段实现油田数据的高效共享与智能管理,主要研究内容如下:(1)通过对入井流体业务过程分析以及现场数据资料调研,建立了入井流体数据的分类标准和数据规范。(2)针对不同研究单位间数据字段不统一的问题,提出一种表字段管理与扩展表相结合的动态表管理方案。本文通过转列为行的存储方式实现扩展表表字段的动态变化,利用表字段管理模块管理表字段的基本信息,实现动态表的字段显示、字段类型控制、字段数据控制等功能,解决了同表异构在存储管理方面的问题。(3)为提高入井流体研究效率,本文以K-Means算法为基础对现有数据进行聚类,根据聚类结果中特征值的相似程度确定特征值的权值,构建范例库,设计基于范例相似度对比的配方推荐算法,使得配方研究更加高效合理。(4)基于Spring+SpringMVC+Mybatis技术,开发了入井流体数据库管理系统,实现入井流体数据的规范化存储和管理,为数据共享和储层预测提供全面的数据支持。