柳海嘯 劉芳 代文星 馮一 鞏永剛 李明明

1. 中海石油(中國)有限公司天津分公司；2. 中海石油能源發(fā)展股份有限公司工程技術(shù)分公司

先進(jìn)的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)已經(jīng)在醫(yī)療、金融等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，在大幅提高了分析效率的基礎(chǔ)上深度油公司意識到，智能鉆井技術(shù)的未來趨勢之一是將大數(shù)據(jù)分析與傳統(tǒng)鉆完井業(yè)務(wù)深度融合，依托大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)進(jìn)行輔助決策，從而提高鉆井效率并減少復(fù)雜情況發(fā)生[3-4］?？捣剖屯ㄟ^大數(shù)據(jù)分析軟件Spotfire建立大數(shù)據(jù)分析平臺IDW(Integrated Data Warehouse)，包含鉆井、完井、油藏、壓裂、財務(wù)等貫穿上下游不同業(yè)務(wù)部門的各個數(shù)據(jù)庫，一體化集成管理、分析與應(yīng)用業(yè)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)；斯倫貝謝聯(lián)合微軟開發(fā)的DELFI平臺，依托斯倫貝謝專業(yè)集成類軟件和對應(yīng)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)的一體化管理和深度分析［5］。Anardarko公司的Cao Dingzhou博士團(tuán)隊利用大數(shù)據(jù)分析軟件Spotfire, 搭建了輕體量、易擴(kuò)展的鉆完井實(shí)時數(shù)據(jù)分析平臺，貼合鉆完井作業(yè)關(guān)注點(diǎn)，從KPI、井軌跡、摩阻扭矩等方面對鉆井作業(yè)中的實(shí)時錄井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行工況判別、深度分析與展示［6-7］。國外石油公司在搭建一體化平臺上呈現(xiàn)3個特點(diǎn)：(1)高度一體化。將不同業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)集合，共同分析，大大提高了數(shù)據(jù)獲取效率。(2)高度可視化。通過不同業(yè)務(wù)主題的數(shù)據(jù)分析展示面板，專家可實(shí)時監(jiān)控，遠(yuǎn)程對現(xiàn)場作業(yè)進(jìn)行預(yù)判與決策，并且可視化面板有利于工程師發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的潛在價值。(3)高度智能化。將機(jī)器學(xué)習(xí)算法內(nèi)嵌于分析平臺，可快速利用多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，一站式對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)深度分析。

國內(nèi)各大石油企業(yè)雖然起步較晚，但在鉆完井一體化平臺的搭建方面也做了多種嘗試。中石油建立了約40個鉆井遠(yuǎn)程支持系統(tǒng)(RTOC)，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，為專家提供了協(xié)同的一體化輔助決策平臺［8］。川慶油田將井筒工程涉及的多個不同模塊數(shù)據(jù)庫進(jìn)行整合，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的單次填寫與整體利用［9］。長慶鉆井公司通過集成、規(guī)范已有的各類數(shù)據(jù)庫，開發(fā)了一套大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，將深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于歷史井鉆井液數(shù)據(jù)的集成與分析中，人機(jī)界面交互流暢，數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確高效，為作業(yè)提供了技術(shù)支持及建議［10］。中海油引進(jìn)Konsberg的Sitecom鉆井智能輔助決策監(jiān)控系統(tǒng)，通過witsml實(shí)現(xiàn)錄井?dāng)?shù)據(jù)曲線的實(shí)時更新與展示，并通過該系統(tǒng)將錄井?dāng)?shù)據(jù)、各服務(wù)商報表數(shù)據(jù)、Landmark模擬結(jié)果相結(jié)合，有效提高了鉆井作業(yè)中的智能監(jiān)控水平，在P油田的作業(yè)中起到了輔助決策的作用［11-13］。

由于鉆完井工程相關(guān)參數(shù)算法的復(fù)雜性及非普及性，鉆完井作業(yè)目前仍主要以經(jīng)驗(yàn)為導(dǎo)向，作業(yè)者經(jīng)驗(yàn)將一定程度影響整體作業(yè)的時效與進(jìn)度，目前鉆完井參數(shù)計算依賴于國外石油工程類軟件，國外軟件不提供源碼，無法根據(jù)業(yè)務(wù)需求點(diǎn)進(jìn)行靈活增改，無法嵌入人工智能模塊，不具備擴(kuò)展性，也無法高效與鉆完井日報系統(tǒng)自動結(jié)合。

針對已有專業(yè)軟件功能分散、擴(kuò)展性差等問題，搭建一站式的鉆完井大數(shù)據(jù)分析平臺，并內(nèi)嵌深度學(xué)習(xí)模塊。在完成工況判斷的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)單區(qū)塊、單井的鉆井作業(yè)可視描述及鉆井參數(shù)精準(zhǔn)推薦，在作業(yè)方面從經(jīng)驗(yàn)導(dǎo)向轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)與經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合，為鉆井工程智能化轉(zhuǎn)型的實(shí)現(xiàn)積累經(jīng)驗(yàn)。

1 鉆完井大數(shù)據(jù)分析平臺

1.1 鉆完井大數(shù)據(jù)分析平臺架構(gòu)

如圖1所示，鉆完井大數(shù)據(jù)分析平臺架構(gòu)由數(shù)據(jù)層面、分析層面和用戶端組成。平臺數(shù)據(jù)源包括錄井witsml流數(shù)據(jù)［14］和WellView鉆完井日報系統(tǒng)內(nèi)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，未來計劃加入油藏、壓裂、費(fèi)用控制等數(shù)據(jù)豐富整個平臺的分析內(nèi)容。通過自主開發(fā)數(shù)據(jù)插件，錄井witsml流數(shù)據(jù)自動存儲至實(shí)時鉆參數(shù)據(jù)庫；通過預(yù)寫的SQL語句讀寫WellView數(shù)據(jù)庫返回的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。此外，基于數(shù)據(jù)庫運(yùn)算的高效性，在數(shù)據(jù)層面加入工況判別模塊，對錄井witsml流數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫內(nèi)預(yù)處理。分析層面專注于鉆完井作業(yè)的不同主題模塊，使用Spotfire軟件制作可視化面板加以分析，內(nèi)嵌人工智能算法模塊輔助決策，用戶端包括管理者和鉆完井工程師。相關(guān)人員在公司內(nèi)網(wǎng)電腦端可直接使用Spotfire Web對上傳至云端的各可視化面板進(jìn)行查看、分析、交流。平臺內(nèi)使用成熟的大數(shù)據(jù)分析工具Spotfire及Spotfire Web分別應(yīng)用于分析層面及用戶端［15］。

圖1 鉆完井大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)Fig. 1 Big data analysis system of drilling and completion

1.2 數(shù)據(jù)層面

鉆完井?dāng)?shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)分析平臺遠(yuǎn)程支持和決策的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)源包括WellView系統(tǒng)數(shù)據(jù)與錄井?dāng)?shù)據(jù)。中海油使用WellView系統(tǒng)采集和管理鉆完井作業(yè)信息，該系統(tǒng)以結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)庫的方式人工填寫、存儲、錄入鉆井作業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)填寫最小時間維度為15 min，數(shù)據(jù)錄入間隔為24 h。系統(tǒng)通過SQL語句實(shí)時訪問WellView數(shù)據(jù)庫并將數(shù)據(jù)自動鏈接至平臺數(shù)據(jù)庫中。錄井公司通過預(yù)安裝在平臺儀器上的傳感器實(shí)時采集鉆完井作業(yè)參數(shù)存于數(shù)據(jù)庫中，實(shí)時鉆井參數(shù)數(shù)據(jù)庫訪問錄井?dāng)?shù)據(jù)庫中Geoservices D Rec 12 log的24列作業(yè)參數(shù)，主要包括：測深、垂深、鉆壓、轉(zhuǎn)速、扭矩、排量、泵壓等，采用與錄井?dāng)?shù)據(jù)相同的5 s錄入時間維度及間隔自動讀入并存儲。

1.3 工況判斷模塊

數(shù)據(jù)層面中內(nèi)嵌的工況判斷模塊，設(shè)定不同參數(shù)閾值，排除錄井?dāng)?shù)據(jù)中的極值和噪點(diǎn)以提高結(jié)果準(zhǔn)確率。目前已實(shí)現(xiàn)鉆井作業(yè)中共13種工況的自動判別：旋轉(zhuǎn)鉆進(jìn)、滑動鉆進(jìn)、起鉆、下鉆、下劃眼、倒劃眼、上洗井、下洗井、靜止循環(huán)、旋轉(zhuǎn)循環(huán)、坐卡瓦、靜止及其他。錄井?dāng)?shù)據(jù)自動存入實(shí)時鉆參數(shù)據(jù)庫后，工況判別模塊依照程序自動對錄井?dāng)?shù)據(jù)打上工況標(biāo)簽，并直接顯示于分析層面的工況可視化模塊。如圖2所示某井鉆井作業(yè)過程中，錄井?dāng)?shù)據(jù)被打上不同工況標(biāo)簽，沿時間和測深的展布，實(shí)現(xiàn)對現(xiàn)場工況的自動判別。

圖2 單井依托程序判斷的工況可視化Fig. 2 Visualization of single-well working condition judged by program

Spotfire軟件具有快速篩選功能，在工況可視化面板中，選中旋轉(zhuǎn)鉆進(jìn)工況，可快速篩選出該工況下的錄井參數(shù)。判斷過程中使用的錄井?dāng)?shù)據(jù)包括：鉆頭測深、大鉤高度、大鉤懸重、鉆壓及排量［16］。鉆井工程師對50口歷史井的錄井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行分析，采用人工標(biāo)定工況的方式檢驗(yàn)后，工況判斷模塊的準(zhǔn)確率可達(dá)83%~88%。通過工況判斷模塊對錄井?dāng)?shù)據(jù)的二次處理及二次分類，為后續(xù)分析模塊提供前置條件，也是搭建分析平臺的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。目前工況判斷模塊在井下發(fā)生復(fù)雜情況期間判斷失真嚴(yán)重，后期將通過WellView內(nèi)填寫的井下復(fù)雜情況標(biāo)注的時間段，自動標(biāo)記錄井?dāng)?shù)據(jù)為復(fù)雜情況，方便進(jìn)一步的人工分析。

1.4 分析層面

針對鉆完井作業(yè)關(guān)注的不同主題，如接單根作業(yè)效率、實(shí)時摩擦阻力、大鉤懸重監(jiān)測、設(shè)計軌跡和實(shí)鉆軌跡監(jiān)測等，制作相應(yīng)主題的模塊展示于分析層面，方便用戶端人員的查看使用。如圖3所示，以設(shè)計軌跡與實(shí)鉆軌跡監(jiān)測為例，利用JavaScript開源庫Echarts，采用最小曲率法實(shí)時計算實(shí)鉆井軌跡(藍(lán)色)，實(shí)現(xiàn)了鉆井實(shí)時軌跡監(jiān)測和與設(shè)計軌跡(綠色)的對比分析，脫離了專業(yè)石油軟件如Compass的局限性和難操作性，方便用戶端人員多點(diǎn)監(jiān)測實(shí)鉆軌跡與設(shè)計軌跡的偏離程度，以及是否到達(dá)靶點(diǎn)等信息。

圖3 單井設(shè)計軌跡與實(shí)測軌跡監(jiān)測Fig. 3 Designed well trajectory and actual trajectory monitoring

1.5 用戶端

Spotfire具有BI軟件特有的交互式多維分析功能，管理者、施工設(shè)計人員和鉆完井工程師能夠依照分析面板的不同主題在網(wǎng)頁端直接查看，圖形化展示及交互式功能有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的規(guī)律。不同主題模塊的鉆井業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可隨時查詢、匯總、過濾、分類、擴(kuò)大或縮小至任何規(guī)模的數(shù)據(jù)集。Spotfire Web 工具包含對話功能，方便管理者與業(yè)務(wù)人員在網(wǎng)頁端就具體數(shù)據(jù)展開討論。通過權(quán)限的設(shè)定及內(nèi)網(wǎng)的布局，既保證數(shù)據(jù)安全，又方便用戶端管理。

1.6 實(shí)施情況

截至2021年3月，鉆完井大數(shù)據(jù)分析平臺對渤海P油田653口井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計梳理分析。針對工況可視化、接單根作業(yè)、3D井軌跡監(jiān)測、鉆完井作業(yè)KPI時效分析與非生產(chǎn)時間5個主題制作可視化分析面板，置于Spotfire Web端。處理WellView數(shù)據(jù)庫內(nèi)圖表100余個，數(shù)據(jù)超過20萬條；累計處理錄井?dāng)?shù)據(jù)超過1.5億條。將來還會根據(jù)新的業(yè)務(wù)需求制作更多鉆完井作業(yè)相關(guān)的可視化分析模塊，如刮管洗井作業(yè)、下沉砂封隔器作業(yè)、射孔作業(yè)、壓裂作業(yè)、下生產(chǎn)管柱作業(yè)等置于分析層面。

2 實(shí)例分析

選取渤海P油田4口開發(fā)井為例，具體數(shù)據(jù)見表1。P油田油藏地質(zhì)認(rèn)識較成熟，A、B井為該平臺鉆井作業(yè)的第1批次井，C、D井為第2批次井。4口井2開作業(yè)鉆具組合相同，井型、完鉆井深、最大井斜均相似，二開鉆具組合：?228.6 mm旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向+?228.6 mm隨鉆測井工具+?209.6 mm隨鉆測量工具+?209.6 mm聲波測井工具+?203.2 mm浮閥+?196.9 mm(撓性接頭+震擊器)+?139.7 mm加重鉆桿 + ?139.7 mm鉆桿。

表1 渤海某平臺開發(fā)井基本數(shù)據(jù)Table 1 Basic data of development wells on one certain platform of Bohai Sea

2.1 在提高機(jī)械鉆速方面的應(yīng)用

A井與B井完鉆后，通過工況可視化模塊面板及錄井?dāng)?shù)據(jù)，判斷工況為旋轉(zhuǎn)鉆進(jìn)的參數(shù)，依照可視化面板進(jìn)行二維及三維分析。在二開?311 mm井段，B井在鉆進(jìn)至650 m左右頂驅(qū)轉(zhuǎn)速升至95~100 r/min，在850 m至完鉆維持頂驅(qū)轉(zhuǎn)速在105~110 r/min；A井在鉆進(jìn)至1 300 m后頂驅(qū)轉(zhuǎn)速才提升至100 r/min。由于選擇提高排量的起始斜深與轉(zhuǎn)速不同，在800~1900 m井段，B井的平均機(jī)械鉆速明顯高于A井。經(jīng)過Landmark水力參數(shù)模擬驗(yàn)證較高轉(zhuǎn)速的施工安全性后，推薦后續(xù)作業(yè)的C井和D井在二開?311 mm井段鉆進(jìn)至800 m后，將頂驅(qū)轉(zhuǎn)速維持在105~120 r/min進(jìn)行作業(yè)并保持至完鉆。統(tǒng)計數(shù)據(jù)見表2，平均機(jī)械鉆速有了明顯提升。

表2 二開段平均機(jī)械鉆速Table 2 Average ROP in the second spudding section

由于鉆井參數(shù)為非正態(tài)分布，在C、D井完鉆后，選用斯皮爾曼等級方法［17］分析，分析該4口井轉(zhuǎn)速、排量、平均鉆壓與機(jī)械鉆速的關(guān)系。選擇機(jī)械鉆速為因變量，轉(zhuǎn)速、排量、平均鉆壓最易在作業(yè)中控制的鉆井參數(shù)為自變量。P值代表發(fā)生幾率，P值小于0.05為顯著，P值小于0.01為非常顯著。相關(guān)系數(shù)代表自變量和因變量的數(shù)學(xué)相關(guān)性，數(shù)值越大，相關(guān)性越高，矩陣行數(shù)則為參與相關(guān)性計算的鉆井參數(shù)組數(shù)。從表3中分析結(jié)果可知，轉(zhuǎn)速與機(jī)械鉆速相關(guān)性最高，相關(guān)系數(shù)0.37，進(jìn)一步驗(yàn)證了轉(zhuǎn)速提升對于提高機(jī)械鉆速的重要性［18］。在該區(qū)塊井軌跡大體一致的前提下，使用同樣鉆具組合，二開?311 mm井段在作業(yè)安全前提下盡快將頂驅(qū)轉(zhuǎn)速提升至100 r/min，可有效提升機(jī)械鉆速。

表3 機(jī)械鉆速影響因素的斯皮爾曼相關(guān)性分析Table 3 Spearmen correlation analysis on the factors influencing ROP

2.2 在鉆進(jìn)過程中監(jiān)控扭矩的應(yīng)用

C井完鉆后，通過工況判別模塊，篩選出二開?311 mm井段旋轉(zhuǎn)鉆進(jìn)工況下扭矩參數(shù)，通過最小二乘法進(jìn)行擬合，得到二開鉆進(jìn)過程中扭矩隨測深的變化規(guī)律曲線。在D井二開作業(yè)時，將扭矩擬合預(yù)測曲線(紅色曲線)導(dǎo)入鉆參可視化面板中。如圖4所示，散點(diǎn)代表D井旋轉(zhuǎn)鉆井工況下扭矩值沿斜深的分布，綠色曲線為鉆進(jìn)過程中扭矩曲線。從圖中可以看出，利用最小二乘法自動擬合出的扭矩分布規(guī)律，實(shí)鉆扭矩與預(yù)測扭矩基本一致，預(yù)測準(zhǔn)確度較高。

圖4 D井扭矩沿測深分布及擬合Fig. 4 Distribution and fitting of torque along the depth measurement of Well D

采用純數(shù)學(xué)的方式加入相似鄰井的擬合曲線，一方面便于監(jiān)測扭矩變化值是否在合理范圍，變化方向是否為合理趨勢，另一方面扭矩的實(shí)時監(jiān)測極大程度上減少了復(fù)雜情況的發(fā)生概率，該2批次4口井采用該扭矩監(jiān)測方式均未發(fā)生復(fù)雜情況。鉆井作業(yè)中影響扭矩的因素有很多，如最大井斜、狗腿度、BHA組合、地層物性、井深等。在多變量大體一致的前提下，快速找到扭矩隨井深的變化趨勢，便于現(xiàn)場鉆井工程師的作業(yè)實(shí)時監(jiān)控。

3 結(jié)論與建議

(1) 大數(shù)據(jù)分析平臺的搭建，實(shí)現(xiàn)了工程師實(shí)時查閱數(shù)據(jù)及分析鉆完井作業(yè)時效的功能，數(shù)據(jù)收集及處理時間大幅減少。基于鉆完井大數(shù)據(jù)分析平臺的可擴(kuò)展性，下一步將制作摩阻扭矩物理模型、井軌跡修正等更多模塊，按業(yè)務(wù)需求擴(kuò)展平臺的業(yè)務(wù)。

(2) 利用大數(shù)據(jù)分析平臺優(yōu)化鉆井參數(shù)，并利用最小二乘法擬合鉆進(jìn)過程中鉆進(jìn)扭矩隨測深的變化，在渤海P油田實(shí)現(xiàn)了多井機(jī)械鉆速的提升，并實(shí)現(xiàn)鉆進(jìn)過程中扭矩的實(shí)時監(jiān)測及與歷史相似井趨勢的對比，降低了復(fù)雜情況發(fā)生的概率。

(3) 大數(shù)據(jù)分析平臺的易操作性有利于工程師針對不同區(qū)塊展開快速分析，直接對作業(yè)提供數(shù)據(jù)支持，具有普及性及適用性。由于數(shù)據(jù)源中錄井?dāng)?shù)據(jù)存在噪點(diǎn)及依照程序判斷的局限性，需要在數(shù)據(jù)處理階段進(jìn)一步加強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升，使用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)一步增加工況判斷的準(zhǔn)確率，以獲得更為有效的分析。