李曉明 范玉岳 蘇興華 詹勝 胡剛 何以晴

關(guān)鍵詞：鉆井實踐；大數(shù)據(jù)分析；提效

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在金融、現(xiàn)代醫(yī)療、信息傳播等多個領(lǐng)域已經(jīng)實現(xiàn)了廣泛且深入的應(yīng)用，大幅提高了相應(yīng)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析效率和數(shù)據(jù)使用效益。但從實際應(yīng)用情況來看，石油鉆井作業(yè)對于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用還處于初期階段，但已經(jīng)有越來越多的石油企業(yè)意識到，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和智能化、現(xiàn)代化、數(shù)字化新興科學(xué)技術(shù)對于鉆井作業(yè)具有積極影響和促進作用，并且大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在當(dāng)前有了一定數(shù)量和規(guī)模的應(yīng)用成果。這些對于在當(dāng)前及未來一段時間內(nèi)，加快鉆井作業(yè)智能發(fā)展、持續(xù)提升鉆井效率，以及依托大數(shù)據(jù)分析技術(shù)作出更全面、更可靠的輔助決策都有著不可忽視的關(guān)鍵作用。因此，以大數(shù)據(jù)分析技術(shù)為切入點，針對相關(guān)系統(tǒng)架構(gòu)進行實例分析具有顯著的現(xiàn)實意義。

1 鉆井大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)架構(gòu)分析

1.1 主平臺架構(gòu)分析

現(xiàn)階段，基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的鉆井系統(tǒng)主要有主平臺（主服務(wù)系統(tǒng)）、數(shù)據(jù)層面、工作情況識別、大數(shù)據(jù)分析、用戶終端5部分架構(gòu)組成。主平臺的數(shù)據(jù)資料來源有錄井witsml流和WellView鉆井完井日報系統(tǒng)中的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。采用自行開發(fā)的數(shù)據(jù)插件，將錄井witsml 數(shù)據(jù)自動保存到鉆井參數(shù)數(shù)據(jù)庫中；讀取從WellView數(shù)據(jù)庫中返回的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的預(yù)寫SQL語句。另外，根據(jù)數(shù)據(jù)庫操作的效率，將狀態(tài)識別模塊添加到數(shù)據(jù)層次，并在數(shù)據(jù)庫中對錄井witsml流進行了預(yù)處理。在大數(shù)據(jù)分析層面，重點關(guān)注了鉆井和完井過程中的各個主題模塊，利用Spotfire軟件生成可視化的面板進行分析；鉆井作業(yè)管理人員可以通過公司內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)計算機，通過Spotfire網(wǎng)站查看、分析、交流各個顯示面板。在平臺內(nèi)部，采用了一個成熟的大數(shù)據(jù)分析平臺體系結(jié)構(gòu)，包括數(shù)據(jù)層面、分析層面和用戶層面，以及Spotfire數(shù)據(jù)分析工具用于分析和處理鉆井作業(yè)各項決策[1]。

1.2 數(shù)據(jù)層面架構(gòu)分析

鉆井和完井的各項數(shù)據(jù)資料是實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析平臺遠程運行與決策的重要依據(jù)。利用WellView軟件對鉆井和完井作業(yè)進行數(shù)據(jù)采集與管理，采用結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫進行人工填寫、存儲、錄入，數(shù)據(jù)填寫的最短時間維度為15分鐘，輸入數(shù)據(jù)間隔24小時。該系統(tǒng)采用SQL語句實現(xiàn)了對WellView數(shù)據(jù)庫的實時存取，并將數(shù)據(jù)與平臺數(shù)據(jù)庫進行了連接。石油鉆井公司利用在平臺上預(yù)先安裝的傳感器對鉆井和完井的作業(yè)工藝參數(shù)進行實時存儲，并對數(shù)據(jù)庫中的GeoservicesD Rec 12 log進行了24項操作參數(shù)的訪問，如泵壓、扭矩、鉆壓等，按錄井記錄的時間維度和間隔自動讀取和儲存。

1.3 工作情況識別架構(gòu)分析

在數(shù)據(jù)層中嵌入工作狀態(tài)判定模塊，通過設(shè)置不同的參數(shù)閾值來消除記錄數(shù)據(jù)中的極值和噪聲，從而提高了測量精度。目前，在鉆機工作中，共有十余種工作情況的自動識別：旋轉(zhuǎn)、滑動、起鉆、下鉆、倒劃眼、下劃眼、上洗井、下洗井、靜循環(huán)、旋轉(zhuǎn)循環(huán)、坐卡瓦、靜止等。錄井?dāng)?shù)據(jù)被自動存儲到實時鉆井參數(shù)數(shù)據(jù)庫中，狀態(tài)識別模塊根據(jù)錄井?dāng)?shù)據(jù)的運行狀態(tài)，建立運行狀態(tài)的可視化模型，將其直接呈現(xiàn)在鉆井平臺上[2]。在錄井資料上標(biāo)注了不同的工作狀態(tài)，并根據(jù)工期的變化、測深的變化分布，自動識別出井下的工作狀態(tài)。

Spotfire軟件具備快速過濾功能，在工作狀態(tài)可視化面板中，通過選擇旋轉(zhuǎn)鉆井條件，可以迅速地選擇出該工作狀態(tài)下的鉆井參數(shù)。錄井資料主要有：鉆頭深度、大鉤高度、大鉤懸重量、鉆井壓力和排量。通過對以往多口鉆井的記錄資料進行分析，并將其應(yīng)用人工校準(zhǔn)的方法進行驗證，結(jié)果表明，該方法的正確性達到83%-88%。利用狀態(tài)判定模塊對錄井資料進行二次處理和二次分類，為下一步的分析模塊提供了先決條件，并為建立分析平臺打下了堅實基礎(chǔ)。當(dāng)前狀態(tài)判定模塊在井下復(fù)雜環(huán)境中存在較大的誤判，后期會根據(jù)WellView中所填的井下復(fù)雜環(huán)境，自動將錄井?dāng)?shù)據(jù)標(biāo)記為復(fù)雜的狀態(tài)，便于后續(xù)人工分析[3]。

1.4 大數(shù)據(jù)分析層面架構(gòu)分析

根據(jù)鉆井和完井作業(yè)所關(guān)心的各種問題，例如：單根作業(yè)效率、實時摩擦阻力、大鉤懸重、設(shè)計軌道、實際鉆井跟蹤等，制作相應(yīng)的模型在分析層面上予以顯示，便于用戶端工作人員查閱[4]。如圖1所示，通過使用JavaScript開放源碼庫Echarts，實時地進行實鉆軌跡跟蹤，并通過最小曲率方法實時地進行實鉆軌跡跟蹤，并與設(shè)計軌跡進行對比分析，擺脫了專業(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監(jiān)測實鉆軌跡與設(shè)計軌跡的偏差，以及是否達到達靶點等信息。

1.5 用戶終端架構(gòu)分析

Spotfire擁有BI系統(tǒng)所獨有的交互、多維度的功能，使管理者、施工設(shè)計人員、鉆井和完井作業(yè)管理人員可以根據(jù)不同內(nèi)容，通過網(wǎng)站上的圖表顯示與交互功能，幫助自身了解作業(yè)數(shù)據(jù)資料的實際情況?？呻S時查詢、匯總、過濾各種鉆井作業(yè)資料，按任意大小分類、擴展或縮小[5]。Spotfire Web的工具包括了一個可以讓管理者和專業(yè)技術(shù)人員在網(wǎng)站上就特定數(shù)據(jù)進行討論的會話模塊。該系統(tǒng)采用了設(shè)置內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)的方式，確保系統(tǒng)的數(shù)據(jù)安全性，便于工作人員加強用戶端管理。

2 基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的鉆井提效實踐案例分析

2.1 案例介紹

選取某A油田的4口開發(fā)井為案例，具體數(shù)據(jù)如表1所示。A油田油藏數(shù)據(jù)資料掌握較為完善，1#井、2#井為該平臺鉆井作業(yè)的首批井，3#井、4#井為第二批次。4口井的二開段作業(yè)基本情況一致，鉆具組合相同，井型、完鉆井深、最大井斜等多項數(shù)據(jù)均相似。

2.2 機械鉆速分析

1#井、2#井完成鉆井后，利用模組面板和記錄資料對作業(yè)狀況進行可視化處理，并根據(jù)可視化面板對鉆井參數(shù)進行二三次分析。在二開?311mm井段，2#井的頂驅(qū)速度在650m 左右上升到95-100 轉(zhuǎn)/分鐘，850m到完鉆時，頂驅(qū)的旋轉(zhuǎn)速度為105-110轉(zhuǎn)/分鐘；1#井在鉆井到1300m以后，頂驅(qū)的速度僅達到100轉(zhuǎn)/分鐘。在800-1900m井段，因其開始傾斜深度和速度的差異，2#井的機械鉆速比1號井要大得多。通過L1#n4#m1#rk的水力學(xué)參數(shù)仿真，確認(rèn)了高速下的施工安全，建議在3#、4#井下，在二開?311mm井段鉆進到800m后，將頂驅(qū)轉(zhuǎn)速維持在105-120轉(zhuǎn)/分鐘，并保持到完鉆。具體數(shù)據(jù)統(tǒng)計如表2所示，由數(shù)據(jù)可知機械鉆速的平均值已有明顯提升[6]。

在3#井、4#井鉆井結(jié)束后，利用斯皮爾曼分析法對4口井的轉(zhuǎn)速、排量、平均鉆壓和鉆速之間的關(guān)系進行了分析。以機械鉆速為變量，以轉(zhuǎn)速、排量、平均鉆壓作為自變量[7]。P 表示出現(xiàn)概率，P<0.01則極具統(tǒng)計學(xué)意義。相關(guān)系數(shù)表示自變量與因變量之間的關(guān)系，而在相關(guān)計算中，該矩陣的行數(shù)是鉆探參數(shù)組的個數(shù)。由表3的分析結(jié)果可以看出，轉(zhuǎn)速與機械鉆速之間的關(guān)系最大，相關(guān)系數(shù)為0.37，說明了提高機械鉆速的重要意義。在本區(qū)塊井軌道基本相同的情況下，采用相同的鉆具，二開?311mm井段在保證鉆井安全的情況下，應(yīng)盡可能地提高頂驅(qū)速度，提高鉆速。

2.3 鉆進階段的扭矩監(jiān)控分析

在3#井鉆井結(jié)束后，利用作業(yè)狀態(tài)辨識模塊，對二開?311mm井段的旋轉(zhuǎn)式鉆進工作情況進行了最小二乘擬合，得出了二開鉆進時扭矩與測量深度的關(guān)系。在4#井二開施工過程中，把力矩擬合的預(yù)報曲線引入到鉆井參數(shù)可視化圖板中。如圖2可以看出，在4#井的轉(zhuǎn)動鉆機工作狀態(tài)下，散點是沿著斜井深度方向上的轉(zhuǎn)矩數(shù)值分布，而實際的鉆進扭矩曲線可見圖2。由該圖可知，采用最小二乘方法對實際鉆機的轉(zhuǎn)矩進行擬合，結(jié)果表明：實際鉆機的轉(zhuǎn)矩和預(yù)計轉(zhuǎn)矩是一致的，具有很好的預(yù)報精度。

引入類似相鄰井的純數(shù)學(xué)擬合曲線，一方面可以方便監(jiān)控力矩變化，另一方面通過對力矩的實時監(jiān)控，可以大大降低復(fù)雜事故的發(fā)生概率。案例的2批4口井采用此方法，都沒有出現(xiàn)較大錯位。在鉆井過程中，有許多因素會對扭矩產(chǎn)生影響，如最大井斜、地層物質(zhì)情況、井深等。該方法能在多個參數(shù)基本相同的情況下，迅速發(fā)現(xiàn)扭矩隨井深的變化趨勢，方便現(xiàn)場鉆探人員實時監(jiān)測。另外，加強鉆進扭矩監(jiān)測可以在一定程度上防范作業(yè)安全事故發(fā)生，由此切實保障現(xiàn)場作業(yè)人員的人身安全。

3 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對實現(xiàn)鉆井提效的積極作用分析

第一，建立了擁有大量鉆井?dāng)?shù)據(jù)資料的數(shù)據(jù)庫，使工程人員能夠?qū)︺@井、完井作業(yè)進行實時查詢和分析，大幅縮短了資料采集和處理的時限。根據(jù)鉆井和完井?dāng)?shù)據(jù)采集系統(tǒng)的擴充能力，進一步開發(fā)了更多的物理模型和鉆井軌跡修正模型，并根據(jù)實際需要進行相應(yīng)拓展。

第二，應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對鉆探工藝進行科學(xué)監(jiān)測，采用最小二乘方法進行鉆頭鉆進力值與測量深度的關(guān)系分析，使某A油氣田多井的鉆速得到提高。同時，能夠?qū)崟r監(jiān)控鉆井施工中的扭矩變化，并與以往類似的鉆井進行比較，減少了鉆井中出現(xiàn)復(fù)雜性事故的幾率。

第三，大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)易于使用，便于工程人員根據(jù)不同的區(qū)塊進行快速分析，為石油企業(yè)的鉆井作業(yè)決策提供依據(jù)，該技術(shù)具備通俗化和適應(yīng)性。在資料來源中，由于記錄資料有一定的噪聲，因此，必須在資料的處理過程中，進一步提高資料品質(zhì)，并采用深度學(xué)習(xí)方法，以提高作業(yè)結(jié)果的正確率。

4 結(jié)束語

綜上所述，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)屬于當(dāng)前較為先進的科學(xué)技術(shù)之一，因其在數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)統(tǒng)計、數(shù)據(jù)監(jiān)測、數(shù)據(jù)整合等方面具有顯著優(yōu)勢，得到了多個領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。就石油鉆井領(lǐng)域來看，文章基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對該技術(shù)下的鉆井分析系統(tǒng)及相關(guān)案例進行了分析，通過系統(tǒng)分析和案例分析得知，要想有效運用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，需要在主系統(tǒng)、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析、可視化等多方面做好相應(yīng)的支撐和保障，一方面是支撐大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對于鉆井作業(yè)的數(shù)據(jù)采集、存儲、分析、可視化處理高效準(zhǔn)確，由此展現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的實際應(yīng)用價值和積極影響；另一方面是便于鉆井作業(yè)管理人員全方位、多維度掌握實時鉆井情況，實現(xiàn)隨時發(fā)現(xiàn)問題隨時處理問題，使鉆井效率得到可靠保障，從而為推動石油鉆井領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)智能技術(shù)、現(xiàn)代技術(shù)的有效應(yīng)用奠定堅實基礎(chǔ)，促進我國現(xiàn)代化生產(chǎn)技術(shù)水平持續(xù)提高。