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【python】python油田數據分析與可視化（源碼+數據集）【獨一無二】

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目錄

• 【python】python油田數據分析與可視化（源碼+數據集）【獨一無二】
• 一、設計要求
• 二、設計思路
• • • **油田數據分析與可視化——設計思路**
    • • **1. 項目背景**
      • **2. 代碼結構分析**
  • **第一步：數據讀取**
  • • **1.1 讀取各油田數據**
  • **第二步：數據預處理**
  • • **2.1 轉換日期格式**
    • **2.2 計算總產液量**
    • **2.3 計算各井的平均日產液量/注水量**
    • **2.4 合并井位信息**
  • **第三步：數據可視化**
  • • **3.1 井位分布散點圖**
    • **3.2 產量變化趨勢折線圖**
    • **3.3 產量對比條形圖**
    • **3.4 產量構成餅圖**
    • **3.5 單井日產量分布直方圖**
  • **第四步：數據導出**

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一、設計要求

本項目旨在開發一個 油田數據分析與可視化系統，實現 數據讀取、清洗、統計分析、可視化展示 及 數據導出 功能。系統支持讀取 產量、井位、注水 數據，進行格式標準化、缺失值處理及衍生變量計算，并通過 井位分布圖、趨勢折線圖、對比條形圖、餅圖、直方圖 展示數據分析結果。同時，支持數據導出為 Excel，提高數據管理和決策效率。采用 Python（pandas、matplotlib、numpy） 開發，優化大規模數據處理，確保計算高效、可視化直觀，并具備未來擴展為 Web 平臺或 AI 預測系統的潛力。

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二、設計思路

油田數據分析與可視化——設計思路

1. 項目背景

本項目的目標是對油田數據進行清洗、分析，并以可視化方式呈現油井的分布情況、產量變化趨勢及統計特征。數據源主要包括不同油田的 產量數據、井位數據 和 注水數據，最終通過 Matplotlib 進行可視化展示。

2. 代碼結構分析

整個代碼可以分為以下幾個主要步驟：

1. 數據讀取
2. 數據預處理
3. 數據可視化
4. 數據導出（可選）

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第一步：數據讀取

該部分的主要任務是加載不同油田的CSV數據文件，使用 pandas 讀取數據集，并存入 DataFrame 進行后續處理。

1.1 讀取各油田數據

數據主要分為以下幾類：

• JL油田：
  • JL油田-近期產量數據.csv（包含日產油量、日產水量、日產氣量）
  • JL油田-井位井別.csv（包含井的坐標、采油井/注水井類別）
  • JL油田-注水數據.csv（包含日注水量）
• ML油田：
  • ML油田-井位井別.csv（井位信息）
  • ML油田-注水數據.csv（僅有注水量，無產油產水數據）
• WL油田：
  • WL油田-近期產量數據.csv
  • WL油田-井位井別.csv
  • WL油田-注水數據.csv

實現方式：

df_jl_prod = pd.read_csv("JL油田-近期產量數據.csv")  
# 代碼略....

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第二步：數據預處理

數據預處理的核心目標是確保數據格式一致，填充缺失值，并計算衍生變量。例如：

1. 轉換日期格式
2. 計算總產液量
3. 計算各井的平均日產液量/注水量
4. 合并不同數據表

2.1 轉換日期格式

確保 日期 字段是 datetime 格式，以便后續時間序列分析：

df_jl_prod['日期'] = pd.to_datetime(df_jl_prod['日期'])
df_jl_inj['日期'] = pd.to_datetime(df_jl_inj['日期'])

2.2 計算總產液量

df_jl_prod['產液量'] = df_jl_prod['日產油量'] + df_jl_prod['日產水量']

此計算反映了井的 總液體產出（油 + 水），用于衡量單井或油田的生產能力。

2.3 計算各井的平均日產液量/注水量

對于采油井，計算 平均日產液量：

jl_prod_group = df_jl_prod.groupby('井名', as_index=False)['產液量'].mean()
jl_prod_group.rename(columns={'產液量': '平均日產液量'}, inplace=True)

對于注水井，計算 平均日注水量：

jl_inj_group = df_jl_inj.groupby('井名', as_index=False)['日注水量'].mean()
jl_inj_group.rename(columns={'日注水量': '平均日注水量'}, inplace=True)

2.4 合并井位信息

將井位數據與計算出的 日產液量/注水量 進行合并，確保繪制散點圖時每個井的數值信息完整：

df_jl_loc['平均日產液量/注水量'] = 0.0
for i in range(len(df_jl_loc)):well = df_jl_loc.loc[i, '井名']cate = df_jl_loc.loc[i, '注采類別:1采油井；0注水井']if cate == 1:  # 代碼略....else:  val = jl_inj_group[jl_inj_group['井名'] == well]['平均日注水量']if not val.empty:df_jl_loc.loc[i, '平均日產液量/注水量'] = val.values[0]

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第三步：數據可視化

數據可視化分為以下幾類：

1. 井位分布散點圖

2. 產量變化趨勢折線圖

3. 產量對比條形圖

4. 產量構成餅圖

5. 單井日產量分布直方圖

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3.1 井位分布散點圖

以散點圖展示井的地理位置，顏色區分 采油井/注水井，點的大小表示產量或注水量：

plt.scatter(df_jl_loc['X'], df_jl_loc['Y'], s=df_jl_loc['平均日產液量/注水量'] * 50, c=df_jl_loc['注采類別:1采油井；0注水井'], cmap='coolwarm', alpha=0.6)

3.2 產量變化趨勢折線圖

繪制 不同油田的日產油、日產水、日產氣、日注水量隨時間變化：

plt.plot(jl_daily['日期'], jl_daily['日產油量'], marker='o', label='日產油量')
plt.plot(jl_daily['日期'], jl_daily['日產水量'], marker='s', label='日產水量')
plt.plot(jl_daily['日期'], jl_daily['日產氣量'], marker='^', label='日產氣量')
plt.plot(jl_daily['日期'], jl_daily['日注水量'], marker='d', label='日注水量')

3.3 產量對比條形圖

繪制 不同油田的總產量：

plt.bar(x - 1.5*width, oil_data, width, label='總產油量')
plt.bar(x - 0.5*width, water_data, width, label='總產水量')
plt.bar(x + 0.5*width, gas_data, width, label='總產氣量')
plt.bar(x + 1.5*width, inj_data, width, label='總注水量')

3.4 產量構成餅圖

展示 不同油田的產油/產水/產氣比例：

plt.pie(jl_values, labels=jl_labels, autopct='%1.1f%%', startangle=140)

3.5 單井日產量分布直方圖

展示 單井日產油量/日注水量的分布：

plt.hist(df_jl_prod['日產油量'], bins=10, color='orange', alpha=0.7, edgecolor='black')

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第四步：數據導出

最終結果可保存為 Excel：

df_jl_prod.to_excel("油田數據匯總.xlsx", sheet_name="JL產量數據", index=False)

該代碼實現了 油田數據分析與可視化，涵蓋 數據清洗、統計計算、圖表展示，有助于油田生產管理和決策支持。