【python】python油田数据分析与可视化（源码+数据集）【独一无二】

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【python】python油田数据分析与可视化（源码+数据集）【独一无二】

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目录

• 【python】python油田数据分析与可视化（源码+数据集）【独一无二】
• 一、设计要求
• 二、设计思路
• • • **油田数据分析与可视化------设计思路**
    • • [**1. 项目背景**](#1. 项目背景)
      • [**2. 代码结构分析**](#2. 代码结构分析)
  • **第一步：数据读取**
  • • [**1.1 读取各油田数据**](#1.1 读取各油田数据)
  • **第二步：数据预处理**
  • • [**2.1 转换日期格式**](#2.1 转换日期格式)
    • [**2.2 计算总产液量**](#2.2 计算总产液量)
    • [**2.3 计算各井的平均日产液量/注水量**](#2.3 计算各井的平均日产液量/注水量)
    • [**2.4 合并井位信息**](#2.4 合并井位信息)
  • **第三步：数据可视化**
  • • [**3.1 井位分布散点图**](#3.1 井位分布散点图)
    • [**3.2 产量变化趋势折线图**](#3.2 产量变化趋势折线图)
    • [**3.3 产量对比条形图**](#3.3 产量对比条形图)
    • [**3.4 产量构成饼图**](#3.4 产量构成饼图)
    • [**3.5 单井日产量分布直方图**](#3.5 单井日产量分布直方图)
  • **第四步：数据导出**

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一、设计要求

本项目旨在开发一个 油田数据分析与可视化系统 ，实现 数据读取、清洗、统计分析、可视化展示 及 数据导出 功能。系统支持读取 产量、井位、注水 数据，进行格式标准化、缺失值处理及衍生变量计算，并通过 井位分布图、趋势折线图、对比条形图、饼图、直方图 展示数据分析结果。同时，支持数据导出为 Excel，提高数据管理和决策效率。采用 Python（pandas、matplotlib、numpy） 开发，优化大规模数据处理，确保计算高效、可视化直观，并具备未来扩展为 Web 平台或 AI 预测系统的潜力。

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二、设计思路

油田数据分析与可视化------设计思路

1. 项目背景

本项目的目标是对油田数据进行清洗、分析，并以可视化方式呈现油井的分布情况、产量变化趋势及统计特征。数据源主要包括不同油田的 产量数据 、井位数据 和 注水数据 ，最终通过 Matplotlib 进行可视化展示。

2. 代码结构分析

整个代码可以分为以下几个主要步骤：

1. 数据读取
2. 数据预处理
3. 数据可视化
4. 数据导出（可选）

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第一步：数据读取

该部分的主要任务是加载不同油田的CSV数据文件，使用 pandas 读取数据集，并存入 DataFrame 进行后续处理。

1.1 读取各油田数据

数据主要分为以下几类：

• JL油田 ：
  • JL油田-近期产量数据.csv（包含日产油量、日产水量、日产气量）
  • JL油田-井位井别.csv（包含井的坐标、采油井/注水井类别）
  • JL油田-注水数据.csv（包含日注水量）
• ML油田 ：
  • ML油田-井位井别.csv（井位信息）
  • ML油田-注水数据.csv（仅有注水量，无产油产水数据）
• WL油田 ：
  • WL油田-近期产量数据.csv
  • WL油田-井位井别.csv
  • WL油田-注水数据.csv

实现方式：

df_jl_prod = pd.read_csv("JL油田-近期产量数据.csv")  
# 代码略....

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第二步：数据预处理

数据预处理的核心目标是确保数据格式一致，填充缺失值，并计算衍生变量。例如：

1. 转换日期格式
2. 计算总产液量
3. 计算各井的平均日产液量/注水量
4. 合并不同数据表

2.1 转换日期格式

确保 日期 字段是 datetime 格式，以便后续时间序列分析：

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 计算总产液量

df_jl_prod['产液量'] = df_jl_prod['日产油量'] + df_jl_prod['日产水量']

此计算反映了井的 总液体产出（油 + 水），用于衡量单井或油田的生产能力。

2.3 计算各井的平均日产液量/注水量

对于采油井，计算 平均日产液量：

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

对于注水井，计算 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

将井位数据与计算出的 日产液量/注水量 进行合并，确保绘制散点图时每个井的数值信息完整：

df_jl_loc['平均日产液量/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, '注采类别:1采油井；0注水井']
    if cate == 1:  
        # 代码略....

    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, '平均日产液量/注水量'] = val.values[0]

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第三步：数据可视化

数据可视化分为以下几类：

1. 井位分布散点图

2. 产量变化趋势折线图

3. 产量对比条形图

4. 产量构成饼图

5. 单井日产量分布直方图

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3.1 井位分布散点图

以散点图展示井的地理位置，颜色区分 采油井/注水井，点的大小表示产量或注水量：

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

3.2 产量变化趋势折线图

绘制 不同油田的日产油、日产水、日产气、日注水量随时间变化：

plt.plot(jl_daily['日期'], jl_daily['日产油量'], marker='o', label='日产油量')
plt.plot(jl_daily['日期'], jl_daily['日产水量'], marker='s', label='日产水量')
plt.plot(jl_daily['日期'], jl_daily['日产气量'], marker='^', label='日产气量')
plt.plot(jl_daily['日期'], jl_daily['日注水量'], marker='d', label='日注水量')

3.3 产量对比条形图

绘制 不同油田的总产量：

plt.bar(x - 1.5*width, oil_data, width, label='总产油量')
plt.bar(x - 0.5*width, water_data, width, label='总产水量')
plt.bar(x + 0.5*width, gas_data, width, label='总产气量')
plt.bar(x + 1.5*width, inj_data, width, label='总注水量')

3.4 产量构成饼图

展示 不同油田的产油/产水/产气比例：

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

3.5 单井日产量分布直方图

展示 单井日产油量/日注水量的分布：

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

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第四步：数据导出

最终结果可保存为 Excel：

df_jl_prod.to_excel("油田数据汇总.xlsx", sheet_name="JL产量数据", index=False)

该代码实现了 油田数据分析与可视化 ，涵盖 数据清洗、统计计算、图表展示 ，有助于油田生产管理和决策支持。