Abstract—With the rapid development

Abstract—With the rapid development of information technology and digital communication, the data types are more abundant by integration of various technologies. In this paper, based on the analysis of a large number of historical data of oil and water wells, the changes of some important parameters of the wells can be monitored and then used in the trend prediction and the early warning system. Subsequently, we use 6 Sigma algorithm to process the historical data, and by the big data trend analysis combining with various parameters, we can diagnose six operating conditions, such as sand production, abnormal of moisture content etc. Through experiments, the algorithm is stable and reliable in practical application, and it has great significance to ensure the normal production of oil field and improve the management ability for oil field.

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【摘要】：随着信息 技术和数字通信的飞速发展 ,各种技术的融合使得数据类型更加丰富。本文 在对大量油 水井历史数据进行分析的基础上，可以对油井一些重要参数的变化 进行监测，进而用于趋势 预测和预警系统。随后，我们使用 6 Sigma算法对历史数据进行处理，通过大 数据趋势分析结合各种参数， 诊断出出砂、 含水率异常等六种工况。 算法在实际应用中稳定可靠， 对保障油田正常生产、 提高油田管理能力具有重要意义。

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摘要随着信息技术的飞速发展 技术和数字通信，数据类型更多 通过各种技术的集成而丰富。在本文中， 基于对大量石油历史数据的分析 以及水井的一些重要参数的变化 可以对油井进行监测，然后用于趋势分析 预测和预警系统。随后，我们使用 采用6西格玛算法对历史数据进行处理，并由大 数据趋势分析结合各种参数，我们可以 诊断出出出砂等6种工况， 水分含量异常等。通过实验，得出 该算法在实际应用中稳定可靠，具有较高的实用价值 对保证石油正常生产具有重要意义 提高油田管理能力。

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摘要—随着信息的快速发展技术和数字通信，数据类型更多通过各种技术的集成而丰富。在本文中，基于对大量石油历史数据的分析和水井，一些重要参数的变化可以监测油井，然后用于趋势分析预测和预警系统。随后，我们使用6西格玛算法处理历史数据，并由大数据趋势分析结合各种参数，我们可以诊断六种工况，如出砂、水分含量异常等。通过实验算法在实际应用中稳定可靠，它对保证石油的正常生产具有重要意义油田，提高油田管理能力。

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