王建勝 李綺琛 高翔

摘 要：隨著信息技術(shù)、設(shè)備自動化智能化技術(shù)和鉆井液技術(shù)的發(fā)展，人們對以往依靠專家團隊對鉆井液數(shù)據(jù)的應(yīng)用分析提出了新要求。文中提出的基于數(shù)據(jù)挖掘與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的鉆井液大數(shù)據(jù)處理與分析推薦平臺，充分利用了當(dāng)前新興的物聯(lián)網(wǎng)WebGIS技術(shù)對復(fù)雜情況進行分析，通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對長期積累的數(shù)據(jù)進行數(shù)理統(tǒng)計優(yōu)化處理，使用云計算技術(shù)對采集到的數(shù)據(jù)進行計算，并基于機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探尋數(shù)據(jù)潛在的規(guī)律用于指導(dǎo)生產(chǎn)，推薦算法的使用進一步加大了該平臺的智能性，能夠較好地輔助科學(xué)決策。試點單位使用后的結(jié)果表明：該平臺的使用可以根據(jù)不同區(qū)塊、不同地層、不同井段，產(chǎn)生鉆井液處理劑使用情況參考模型，推薦優(yōu)化方案;對結(jié)果進行提示，持續(xù)積累各種復(fù)雜情況的處理方案知識庫，確保鉆井液維護的及時性、資料的真實性和準(zhǔn)確性;及時預(yù)防井下復(fù)雜事故、減輕鉆井液技術(shù)人員的工作量;促進管理者的科學(xué)決策，為公司帶來較大收益。

關(guān)鍵詞：鉆井液;物聯(lián)網(wǎng)技術(shù);大數(shù)據(jù);智能;數(shù)據(jù)挖掘;機器學(xué)習(xí)

中圖分類號：TP316;TE28文獻標(biāo)識碼：A文章編號：2095-1302（2020）11-00-03

0 引 言

目前，石油勘探往深井、超深井方向發(fā)展是大勢所趨。而在鉆井過程中，鉆井液的作用至關(guān)重要，直接關(guān)系著整個鉆井作業(yè)過程的安全和成敗。在鉆井作業(yè)過程中通過及時、準(zhǔn)確地跟蹤觀察和分析鉆井液量及其性能、參數(shù)的變化，收集相關(guān)鉆井液的數(shù)據(jù)資料，并對異常進行及時報警和有效處置，就能有效減少和消除因井漏、井塌、井涌等井下安全事故可能造成重大的人員和財產(chǎn)損失。

長慶鉆井總公司進行著長期的信息化建設(shè)，數(shù)據(jù)庫中已有大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。結(jié)合鉆井公司業(yè)務(wù)流程，鉆井液大數(shù)據(jù)分析推薦平臺的建設(shè)和川慶一期平臺[1]相結(jié)合，通過無線傳輸有線接入方式與鉆井?dāng)?shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)共享，實現(xiàn)了多源數(shù)據(jù)集成、清洗、治理;并可以利用數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)理統(tǒng)計技術(shù)分析歷史數(shù)據(jù);對專家經(jīng)驗進行數(shù)字化處理，建立用于被計算機分析處理的規(guī)則，對鉆井隊采集到的數(shù)據(jù)進行計算，評價鉆井效率，推送推薦方案;支持檢索案例信息庫，提供事故發(fā)生時的依據(jù)和參考，輔助科學(xué)決策。

鉆井液數(shù)據(jù)分析推薦平臺的建設(shè)、完善、優(yōu)化，拓展了川慶一期平臺的技術(shù)架構(gòu)，擴充并完善了企業(yè)鉆井液相關(guān)技術(shù)信息的數(shù)據(jù)知識庫，為推動企業(yè)鉆井液相關(guān)信息技術(shù)的提升和發(fā)展提供數(shù)據(jù)資源支撐;進一步完善并持續(xù)優(yōu)化了企業(yè)鉆井液信息數(shù)據(jù)分析診斷指標(biāo)體系的設(shè)計和架構(gòu)，極大地方便了現(xiàn)場工作人員;進一步優(yōu)化完善了企業(yè)鉆井液數(shù)據(jù)自動采集體系，在采集數(shù)據(jù)過程中，支持多種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境自動切換，改變了傳統(tǒng)的井場數(shù)據(jù)采集[2]模式;基于機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，依靠多年來積累的鉆井?dāng)?shù)據(jù)，利用挖掘算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[3]等機器學(xué)習(xí)和知識發(fā)現(xiàn)的方法，實現(xiàn)智能分析、智能建議和井下預(yù)警提醒。

1 系統(tǒng)概述

鉆井液數(shù)據(jù)分析推薦平臺實現(xiàn)了移動終端APP和PC端兩套系統(tǒng)，主要具有如下幾方面特點：

（1）首次借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)[4]對單井鉆井液性能數(shù)據(jù)實時診斷預(yù)警并進行分析，推薦解決方案;

（2）可以持續(xù)積累各種復(fù)雜情況的處理方案知識庫，對鄰井復(fù)雜情況及同地層復(fù)雜情況進行相關(guān)數(shù)據(jù)分析，并智能推薦處置方案;

（3）創(chuàng)造性地結(jié)合了不同分析模式、分析指標(biāo)、分析維度、分析粒度進行塊地層的鉆井液性能深層次對比;

（4）采用多維分析及挖掘算法進行鉆井液綜合性能、電測分析、處理劑加量與性能相關(guān)分析;

（5）通過移動終端APP將井隊采集的鉆井液信息數(shù)據(jù)及時上傳，將歷史數(shù)據(jù)中技術(shù)研究成果上傳，方便井隊鉆井液維護、錄入井下復(fù)雜事故狀況和處理過程等信息，保存手機拍攝的現(xiàn)場圖像，從而更全面、更詳細(xì)地記錄現(xiàn)場處理信息，為后期施工提供更好的幫助。

2 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

2.1 系統(tǒng)設(shè)計原則

（1）先進性原則

在系統(tǒng)的開發(fā)建設(shè)中，結(jié)合當(dāng)前流行的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、人工智能技術(shù)、云計算技術(shù)，保證系統(tǒng)在今后較長一段時期內(nèi)具備先進性。

（2）易用性原則

系統(tǒng)采用B/S架構(gòu)[5]，操作界面友好、操作流程簡單。此外，該系統(tǒng)還兼顧用戶移動終端與PC端不同的需求。

（3）實用性原則

系統(tǒng)不但切合實際工作需求，同時也汲取了以前系統(tǒng)的精髓，并在此基礎(chǔ)上進行了完善，以保證系統(tǒng)滿足實際工作的需要。系統(tǒng)能夠7×24 h連續(xù)不間斷工作，在井隊大規(guī)模并發(fā)應(yīng)用的情況下，能夠穩(wěn)定高效運行。

（4）易擴充性原則

作為智慧化、一體化的服務(wù)系統(tǒng)，用戶需求在不斷提高，實際的數(shù)據(jù)要求也在不斷變化，所以在開發(fā)系統(tǒng)時，我們充分考慮了系統(tǒng)的可擴展性，以滿足日后不斷發(fā)展的需要。

（5）安全性和完整性原則

系統(tǒng)采用大型關(guān)系型數(shù)據(jù)庫SQL Server和MySQL作為存儲數(shù)據(jù)的管理軟件，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的安全性和完整性。

2.2 系統(tǒng)架構(gòu)

在平臺建設(shè)初期，我們進行了系統(tǒng)功能和技術(shù)調(diào)研研究。在此基礎(chǔ)上搭建的鉆井液大數(shù)據(jù)分析推薦平臺，通過對井隊施工過程中上報的鉆井液相關(guān)數(shù)據(jù)及無線傳輸系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集和集成，進行深度的數(shù)據(jù)分析，從而為鉆井隊施工推薦優(yōu)化方案，也為管理者決策提供數(shù)據(jù)支持。整體來看，該平臺由“3個層次，5大應(yīng)用，2套系統(tǒng)”構(gòu)成。

2.2.1 平臺的3個層次

（1）數(shù)據(jù)采集與集成管理層。數(shù)據(jù)采集與集成是企業(yè)信息化建設(shè)的重要環(huán)節(jié)。只有在信息交互通暢的情況下，各個“分散”的信息系統(tǒng)才能集成為一個“綜合性”系統(tǒng)。數(shù)據(jù)采集是指從系統(tǒng)外部獲取數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換并保存的過程，數(shù)據(jù)來源可能是硬件設(shè)備也可能是軟件系統(tǒng);數(shù)據(jù)集成則指的是將多種來源的多種數(shù)據(jù)集中起來的過程。兩者本質(zhì)上都是將異源或者異構(gòu)的數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)移動、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換實現(xiàn)信息整合。對企業(yè)來說，數(shù)據(jù)中含有巨大價值，翔實的數(shù)據(jù)集成，可以使數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果更加可靠，反應(yīng)的規(guī)律更具有指導(dǎo)價值。

（2）數(shù)據(jù)分析管理層。該層的目的是在一大批雜亂無章的結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)中，集中對數(shù)據(jù)進行處理，將數(shù)據(jù)中的價值萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內(nèi)在規(guī)律。

（3）數(shù)據(jù)服務(wù)管理層。它是在以上兩層的基礎(chǔ)上，采用一些工具或者在平臺上開發(fā)的應(yīng)用來實現(xiàn)對結(jié)論的分析，推薦優(yōu)化方案等;對于管理者而言，可以促進管理者根據(jù)直觀數(shù)據(jù)科學(xué)進行決策，助力企業(yè)提高收益。系統(tǒng)層次如圖1所示。

2.2.2 平臺的5大應(yīng)用

平臺應(yīng)用包括數(shù)據(jù)采集與集成管理、數(shù)據(jù)分析、規(guī)則診斷和預(yù)警、分析結(jié)論、決策支持。

2.2.3 平臺的2套系統(tǒng)

平臺系統(tǒng)包括鉆井液大數(shù)據(jù)分析推薦平臺手機APP端，鉆井液大數(shù)據(jù)分析推薦平臺PC端。

2.3 系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)

為了更好地實現(xiàn)平臺三層物理架構(gòu)搭建，平臺采用具有可移植性、開源代碼庫可用性、穩(wěn)定性等優(yōu)點的SOA技術(shù)架構(gòu)[6]。SOA采用表現(xiàn)層、中間層（業(yè)務(wù)邏輯層）和數(shù)據(jù)服務(wù)層三層結(jié)構(gòu)，將業(yè)務(wù)規(guī)則、數(shù)據(jù)訪問及合法性校驗等放在中間層處理?？蛻舳瞬恢苯优c數(shù)據(jù)庫交互，而是通過組件與中間層建立連接，再由中間層與數(shù)據(jù)庫交互。采用該技術(shù)確保了數(shù)據(jù)的安全性和可靠性。

Spring+MyBatis框架是中間層的技術(shù)解決方案。MVC框架采用的是Spring MVC。Spring框架將Web層（MVC模式中用戶與頁面的交互）、Service層（負(fù)責(zé)實現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯）、DAO層（負(fù)責(zé)與持久化對象交互）及PO層（持久化對象）無縫整合。本系統(tǒng)采用MyBatis作為持久層，其最大特點是可以以面向?qū)ο蠹懊嫦蜿P(guān)系的方式進行系統(tǒng)分析、系統(tǒng)設(shè)計。

3 系統(tǒng)實現(xiàn)

3.1 系統(tǒng)實現(xiàn)技術(shù)路線

3.1.1 鉆井液大數(shù)據(jù)分析推薦平臺手機APP端技術(shù)路線

考慮到APP功能的實現(xiàn)效果以及現(xiàn)有技術(shù)特點和優(yōu)勢，手機APP端采用了能賦予瀏覽器更多功能的HTML5開發(fā)。CSS3技術(shù)目前已經(jīng)發(fā)展成熟，可以實現(xiàn)對頁面布局、字體、顏色、背景和其他效果的精確控制;多種終端的不同屏寬尺寸、像素比以及屏幕的旋轉(zhuǎn)取向、動態(tài)調(diào)整頁面布局（元素位置和大?。⑦x擇性地顯示頁面內(nèi)容等問題，采用Bootstrap響應(yīng)式布局解決以達到最佳視覺展示效果;同時采用了適用于移動開發(fā)的Cordova框架，可以大大提高軟件開發(fā)效率、縮短軟件開發(fā)周期、減少軟件開發(fā)及維護成本;采用了可與Cordova配合使用的ionic框架，優(yōu)化了HTML5和CSS3的性能，構(gòu)建高效的應(yīng)用程序，讓自定義開發(fā)的應(yīng)用程序能夠使用硬件加速功能，逐步形成一個可靠的、強大的生態(tài)系統(tǒng)。APP端數(shù)據(jù)錄入功能實現(xiàn)界面如圖2所示。

3.1.2 鉆井液大數(shù)據(jù)分析推薦平臺PC端技術(shù)路線

（1）根據(jù)復(fù)雜事故所在省區(qū)智能繪圖，顯示各地區(qū)復(fù)雜事故統(tǒng)計，復(fù)雜事故詳細(xì)信息，以及各種類型井鉆井液的相關(guān)屬性。綜上選擇了百度出品的工具—ECharts，其開源、兼容性好，視圖功能強大，可以流暢地運行在PC、移動設(shè)備上，廣受用戶青睞。

（2）對復(fù)雜事故省區(qū)分析，不僅需要顯示出井口的地理位置，還要確定具體坐標(biāo)，并且可查閱該井的資料，做好預(yù)警提示;還需要對同一復(fù)雜類型或鄰井施工數(shù)據(jù)進行GIS分析，用不同顏色區(qū)分事故動態(tài)。鑒于以上需求，我們采用了功能更加完善的GIS分析工具[7]—WebGIS。

（3）形成鉆井液匯報表，能進行較多內(nèi)容的匯報查看，語音匯報等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的匯報工作;可以按項目部、項目組、井隊的統(tǒng)計情況查詢每天鉆井液班報信息。鑒于需求靈活多變，故我們采用了FineReport作為系統(tǒng)的報表開發(fā)工具。該工具平臺兼容性良好，支持各種操作系統(tǒng)，支持主流Web應(yīng)用服務(wù)器。此外，它還具有數(shù)據(jù)報表展現(xiàn)與輸出、數(shù)據(jù)查詢與過濾、數(shù)據(jù)可視化與交互、數(shù)據(jù)填報、報表管理等多種功能，可以滿足本平臺數(shù)據(jù)操作需求。

（4）能進行單井單性能趨勢分析、單井多性能趨勢分析等操作;能對鉆井液數(shù)據(jù)等進行大數(shù)據(jù)分析并給出相應(yīng)的建議和預(yù)警;能對鉆井進行智能跟蹤和分析，并且能對數(shù)據(jù)挖掘工作進行分析推薦[8]。根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘[9]和機器學(xué)習(xí)[10]的需求，我們采取了擬合回歸的設(shè)計思路。通過大量實踐性工作，對比擇優(yōu)后我們選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸和線性回歸作為分析算法，并在此基礎(chǔ)上不斷優(yōu)化配置，做出了令人滿意的效果。PC端各地區(qū)復(fù)雜事故統(tǒng)計功能實現(xiàn)界面如圖3所示。

3.2 系統(tǒng)實現(xiàn)

鉆井液大數(shù)據(jù)分析推薦平臺的建設(shè)目標(biāo)。

（1）支持各種鉆井液性能數(shù)據(jù)、處理劑使用數(shù)據(jù)、維護處理措施、異常檢測信息、電測數(shù)據(jù)的自動采集，并實時集成后通過無線傳輸發(fā)送到數(shù)據(jù)庫。同時，系統(tǒng)支持?jǐn)?shù)的多維分析、信息的動態(tài)查詢及數(shù)據(jù)的綜合處理分析，具有生成不同視角下的分析報表、產(chǎn)生參考模型、推薦最優(yōu)解決方案、預(yù)測數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢、檢測數(shù)據(jù)異常值、實現(xiàn)異常數(shù)據(jù)報警功能，并可以實現(xiàn)電測分析，項目部日常監(jiān)控等。

（2）對企業(yè)已有的鉆井液信息知識庫進行持續(xù)擴充，從而實現(xiàn)同一區(qū)塊類型井眼的鉆井、不同區(qū)塊井型的監(jiān)測預(yù)警以及解決方案信息的智能實時推送。它還支持在線對比、評價及知識庫的自動更新，更新數(shù)據(jù)又進一步訓(xùn)練模型，使得模型優(yōu)化，從而提高了預(yù)測準(zhǔn)確率。

（3）建立并完善鉆井液數(shù)據(jù)分析推薦體系，輕松實現(xiàn)單井實時數(shù)據(jù)診斷、智能提示綜合分析評價。根據(jù)施工區(qū)塊、地層分別推薦各種鉆井液性能和處理劑實際用量;根據(jù)需要研究不同施工區(qū)塊、不同施工地層、不同施工井段的鉆井液用量性能、參數(shù)和鉆井液處理劑實際使用量情況，分析篩選出最優(yōu)評價指標(biāo)，產(chǎn)生一個參考模型。然后將正進行施工數(shù)據(jù)與參考模型進行對比，對結(jié)果進行智能提示。

（4）優(yōu)化、完善鉆井液數(shù)據(jù)采集體系。利用手持終端APP實現(xiàn)鉆井液數(shù)據(jù)的增、刪、改、查和數(shù)據(jù)上傳;通過手機APP進行語音識別并智能錄入，可完整記錄鉆井隊現(xiàn)場鉆井液實時處理過程;進行圖像采集、歸類編輯上傳;通過手機APP掃描鉆井液材料上的二維碼，可以提取材料名稱、價格、廠家、產(chǎn)地、生產(chǎn)批次等信息，自動錄入系統(tǒng)并上傳服務(wù)器，從而實現(xiàn)鉆井液用料的有效跟蹤和信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)的快速采集。系統(tǒng)支持測井遇阻等數(shù)據(jù)的采集，支持多種網(wǎng)絡(luò)自動切換，此外也是鉆井液小助手第三方APP算法集成適配平臺。

4 結(jié) 語

長慶鉆井年鉆井能力在500萬米以上，多年來在鉆井提速方面一直走在行業(yè)前列。本文提出的鉆井液大數(shù)據(jù)分析推薦平臺，針對公司多年積累的鉆井液數(shù)據(jù)進行深度挖掘利用，實現(xiàn)鉆井液成分等關(guān)鍵因素分析預(yù)測，大大減少了鉆井液的浪費和機器損傷，有效節(jié)約了資源，避免了浪費;有效降低了鉆井過程中危險發(fā)生的概率，顯著降低了資產(chǎn)損失，為企業(yè)提高效率和提升管理水平提供了強力支持，具有非常好的應(yīng)用前景。此外，該平臺在探索大數(shù)據(jù)分析技術(shù)以及新型人工智能技術(shù)在鉆井行業(yè)的應(yīng)用，提升企業(yè)的綜合競爭力和社會影響力方面也大有裨益。

參考文獻

[1]劉勝娃，李衛(wèi)，張越.長慶鉆井公司統(tǒng)一通信平臺的設(shè)計與實現(xiàn)[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，2017，7（4）：62-63.

[2]賴福斌.錄井現(xiàn)場數(shù)據(jù)實時采集與傳輸系統(tǒng)設(shè)計[J].信息系統(tǒng)工程，2019，32（2）：49.

[3]周飛燕，金林鵬，董軍. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究綜述[J].計算機學(xué)報，2017，40（6）：1229-1250.

[4]王斌.基于云計算的GIS大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與應(yīng)用[J].國外電子測量技術(shù)，2019，38（9）：136-141.

[5]王平，賈化萍.C/S和B/S結(jié)合模式下應(yīng)用系統(tǒng)的研究與開發(fā)[J].電腦與信息技術(shù)，2006，14（1）：50-53.

[6]肖祥林，周春容. 基于云+SOA架構(gòu)的異構(gòu)智慧校園平臺設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 電子設(shè)計工程，2018，26（4）：85-89.

[7]魏廣群，蔣利利，張蒙蒙，等. 基于WebGIS城市規(guī)劃一張圖管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J].科技視界，2018，8（3）：11-14.

[8]馬婧，吳清烈.面向C2B個性化定制的智能推薦算法研究[J].工業(yè)工程，2018，21（5）：87-92.

[9]鐘曉，馬少平，張鈸，等.數(shù)據(jù)挖掘綜述[J].模式識別與人工智能，2001，13（1）：50-57.

[10]楊金勞.機器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用[J].電子技術(shù)與軟件工程，2018，25（4）：191.