基于大數據分析技術的鉆井提效實踐

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. 中海石油能源發展股份有限公司工程技術分公司

先進的大數據分析技術已經在醫療、金融等領域廣泛應用，在大幅提高了分析效率的基礎上深度油公司意識到，智能鉆井技術的未來趨勢之一是將大數據分析與傳統鉆完井業務深度融合，依托大數據分析系統進行輔助決策，從而提高鉆井效率并減少復雜情況發生[3-4］。康菲石油通過大數據分析軟件Spotfire建立大數據分析平臺IDW(Integrated Data Warehouse)，包含鉆井、完井、油藏、壓裂、財務等貫穿上下游不同業務部門的各個數據庫，一體化集成管理、分析與應用業務相關數據；斯倫貝謝聯合微軟開發的DELFI平臺，依托斯倫貝謝專業集成類軟件和對應數據庫數據，實現了全產業鏈數據的一體化管理和深度分析［5］。Anardarko公司的Cao Dingzhou博士團隊利用大數據分析軟件Spotfire, 搭建了輕體量、易擴展的鉆完井實時數據分析平臺，貼合鉆完井作業關注點，從KPI、井軌跡、摩阻扭矩等方面對鉆井作業中的實時錄井數據進行工況判別、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3個特點：(1)高度一體化。將不同業務部門的數據集合，共同分析，大大提高了數據獲取效率。(2)高度可視化。通過不同業務主題的數據分析展示面板，專家可實時監控，遠程對現場作業進行預判與決策，并且可視化面板有利于工程師發現數據背后的潛在價值。(3)高度智能化。將機器學習算法內嵌于分析平臺，可快速利用多種機器學習算法，如聚類、神經網絡等，一站式對業務數據深度分析。

國內各大石油企業雖然起步較晚，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個鉆井遠程支持系統(RTOC)，利用物聯網技術，為專家提供了協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據庫進行整合，實現了數據的單次填寫與整體利用［9］。長慶鉆井公司通過集成、規范已有的各類數據庫，開發了一套大數據分析系統，將深度學習算法應用于歷史井鉆井液數據的集成與分析中，人機界面交互流暢，數據分析準確高效，為作業提供了技術支持及建議［10］。中海油引進Konsberg的Sitecom鉆井智能輔助決策監控系統，通過witsml實現錄井數據曲線的實時更新與展示，并通過該系統將錄井數據、各服務商報表數據、Landmark模擬結果相結合，有效提高了鉆井作業中的智能監控水平，在P油田的作業中起到了輔助決策的作用［11-13］。

由于鉆完井工程相關參數算法的復雜性及非普及性，鉆完井作業目前仍主要以經驗為導向，作業者經驗將一定程度影響整體作業的時效與進度，目前鉆完井參數計算依賴于國外石油工程類軟件，國外軟件不提供源碼，無法根據業務需求點進行靈活增改，無法嵌入人工智能模塊，不具備擴展性，也無法高效與鉆完井日報系統自動結合。

針對已有專業軟件功能分散、擴展性差等問題，搭建一站式的鉆完井大數據分析平臺，并內嵌深度學習模塊。在完成工況判斷的基礎上，實現單區塊、單井的鉆井作業可視描述及鉆井參數精準推薦，在作業方面從經驗導向轉變為數據與經驗相結合，為鉆井工程智能化轉型的實現積累經驗。

1 鉆完井大數據分析平臺

1.1 鉆完井大數據分析平臺架構

如圖1所示，鉆完井大數據分析平臺架構由數據層面、分析層面和用戶端組成。平臺數據源包括錄井witsml流數據［14］和WellView鉆完井日報系統內結構化數據，未來計劃加入油藏、壓裂、費用控制等數據豐富整個平臺的分析內容。通過自主開發數據插件，錄井witsml流數據自動存儲至實時鉆參數據庫；通過預寫的SQL語句讀寫WellView數據庫返回的結構化數據。此外，基于數據庫運算的高效性，在數據層面加入工況判別模塊，對錄井witsml流數據在數據庫內預處理。分析層面專注于鉆完井作業的不同主題模塊，使用Spotfire軟件制作可視化面板加以分析，內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。相關人員在公司內網電腦端可直接使用Spotfire Web對上傳至云端的各可視化面板進行查看、分析、交流。平臺內使用成熟的大數據分析工具Spotfire及Spotfire Web分別應用于分析層面及用戶端［15］。

圖1 鉆完井大數據分析系統Fig. 1 Big data analysis system of drilling and completion

1.2 數據層面

鉆完井數據是大數據分析平臺遠程支持和決策的基礎，數據源包括WellView系統數據與錄井數據。中海油使用WellView系統采集和管理鉆完井作業信息，該系統以結構型數據庫的方式人工填寫、存儲、錄入鉆井作業相關數據，數據填寫最小時間維度為15 min，數據錄入間隔為24 h。系統通過SQL語句實時訪問WellView數據庫并將數據自動鏈接至平臺數據庫中。錄井公司通過預安裝在平臺儀器上的傳感器實時采集鉆完井作業參數存于數據庫中，實時鉆井參數數據庫訪問錄井數據庫中Geoservices D Rec 12 log的24列作業參數，主要包括：測深、垂深、鉆壓、轉速、扭矩、排量、泵壓等，采用與錄井數據相同的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

數據層面中內嵌的工況判斷模塊，設定不同參數閾值，排除錄井數據中的極值和噪點以提高結果準確率。目前已實現鉆井作業中共13種工況的自動判別：旋轉鉆進、滑動鉆進、起鉆、下鉆、下劃眼、倒劃眼、上洗井、下洗井、靜止循環、旋轉循環、坐卡瓦、靜止及其他。錄井數據自動存入實時鉆參數據庫后，工況判別模塊依照程序自動對錄井數據打上工況標簽，并直接顯示于分析層面的工況可視化模塊。如圖2所示某井鉆井作業過程中，錄井數據被打上不同工況標簽，沿時間和測深的展布，實現對現場工況的自動判別。

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，選中旋轉鉆進工況，可快速篩選出該工況下的錄井參數。判斷過程中使用的錄井數據包括：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口歷史井的錄井數據進行分析，采用人工標定工況的方式檢驗后，工況判斷模塊的準確率可達83%~88%。通過工況判斷模塊對錄井數據的二次處理及二次分類，為后續分析模塊提供前置條件，也是搭建分析平臺的數據基礎。目前工況判斷模塊在井下發生復雜情況期間判斷失真嚴重，后期將通過WellView內填寫的井下復雜情況標注的時間段，自動標記錄井數據為復雜情況，方便進一步的人工分析。

1.4 分析層面

針對鉆完井作業關注的不同主題，如接單根作業效率、實時摩擦阻力、大鉤懸重監測、設計軌跡和實鉆軌跡監測等，制作相應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，以設計軌跡與實鉆軌跡監測為例，利用JavaScript開源庫Echarts，采用最小曲率法實時計算實鉆井軌跡(藍色)，實現了鉆井實時軌跡監測和與設計軌跡(綠色)的對比分析，脫離了專業石油軟件如Compass的局限性和難操作性，方便用戶端人員多點監測實鉆軌跡與設計軌跡的偏離程度，以及是否到達靶點等信息。

圖3 單井設計軌跡與實測軌跡監測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頁端直接查看，圖形化展示及交互式功能有助于發現數據之間的規律。不同主題模塊的鉆井業務數據可隨時查詢、匯總、過濾、分類、擴大或縮小至任何規模的數據集。Spotfire Web 工具包含對話功能，方便管理者與業務人員在網頁端就具體數據展開討論。通過權限的設定及內網的布局，既保證數據安全，又方便用戶端管理。

1.6 實施情況

截至2021年3月，鉆完井大數據分析平臺對渤海P油田653口井數據進行統計梳理分析。針對工況可視化、接單根作業、3D井軌跡監測、鉆完井作業KPI時效分析與非生產時間5個主題制作可視化分析面板，置于Spotfire Web端。處理WellView數據庫內圖表100余個，數據超過20萬條；累計處理錄井數據超過1.5億條。將來還會根據新的業務需求制作更多鉆完井作業相關的可視化分析模塊，如刮管洗井作業、下沉砂封隔器作業、射孔作業、壓裂作業、下生產管柱作業等置于分析層面。

2 實例分析

選取渤海P油田4口開發井為例，具體數據見表1。P油田油藏地質認識較成熟，A、B井為該平臺鉆井作業的第1批次井，C、D井為第2批次井。4口井2開作業鉆具組合相同，井型、完鉆井深、最大井斜均相似，二開鉆具組合：?228.6 mm旋轉導向+?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 渤海某平臺開發井基本數據Table 1 Basic data of development wells on one certain platform of Bohai Sea

2.1 在提高機械鉆速方面的應用

A井與B井完鉆后，通過工況可視化模塊面板及錄井數據，判斷工況為旋轉鉆進的參數，依照可視化面板進行二維及三維分析。在二開?311 mm井段，B井在鉆進至650 m左右頂驅轉速升至95~100 r/min，在850 m至完鉆維持頂驅轉速在105~110 r/min；A井在鉆進至1 300 m后頂驅轉速才提升至100 r/min。由于選擇提高排量的起始斜深與轉速不同，在800~1900 m井段，B井的平均機械鉆速明顯高于A井。經過Landmark水力參數模擬驗證較高轉速的施工安全性后，推薦后續作業的C井和D井在二開?311 mm井段鉆進至800 m后，將頂驅轉速維持在105~120 r/min進行作業并保持至完鉆。統計數據見表2，平均機械鉆速有了明顯提升。

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

由于鉆井參數為非正態分布，在C、D井完鉆后，選用斯皮爾曼等級方法［17］分析，分析該4口井轉速、排量、平均鉆壓與機械鉆速的關系。選擇機械鉆速為因變量，轉速、排量、平均鉆壓最易在作業中控制的鉆井參數為自變量。P值代表發生幾率，P值小于0.05為顯著，P值小于0.01為非常顯著。相關系數代表自變量和因變量的數學相關性，數值越大，相關性越高，矩陣行數則為參與相關性計算的鉆井參數組數。從表3中分析結果可知，轉速與機械鉆速相關性最高，相關系數0.37，進一步驗證了轉速提升對于提高機械鉆速的重要性［18］。在該區塊井軌跡大體一致的前提下，使用同樣鉆具組合，二開?311 mm井段在作業安全前提下盡快將頂驅轉速提升至100 r/min，可有效提升機械鉆速。

表3 機械鉆速影響因素的斯皮爾曼相關性分析Table 3 Spearmen correlation analysis on the factors influencing ROP

2.2 在鉆進過程中監控扭矩的應用

C井完鉆后，通過工況判別模塊，篩選出二開?311 mm井段旋轉鉆進工況下扭矩參數，通過最小二乘法進行擬合，得到二開鉆進過程中扭矩隨測深的變化規律曲線。在D井二開作業時，將扭矩擬合預測曲線(紅色曲線)導入鉆參可視化面板中。如圖4所示，散點代表D井旋轉鉆井工況下扭矩值沿斜深的分布，綠色曲線為鉆進過程中扭矩曲線。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律，實鉆扭矩與預測扭矩基本一致，預測準確度較高。

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

采用純數學的方式加入相似鄰井的擬合曲線，一方面便于監測扭矩變化值是否在合理范圍，變化方向是否為合理趨勢，另一方面扭矩的實時監測極大程度上減少了復雜情況的發生概率，該2批次4口井采用該扭矩監測方式均未發生復雜情況。鉆井作業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，便于現場鉆井工程師的作業實時監控。

3 結論與建議

(1) 大數據分析平臺的搭建，實現了工程師實時查閱數據及分析鉆完井作業時效的功能，數據收集及處理時間大幅減少。基于鉆完井大數據分析平臺的可擴展性，下一步將制作摩阻扭矩物理模型、井軌跡修正等更多模塊，按業務需求擴展平臺的業務。

(2) 利用大數據分析平臺優化鉆井參數，并利用最小二乘法擬合鉆進過程中鉆進扭矩隨測深的變化，在渤海P油田實現了多井機械鉆速的提升，并實現鉆進過程中扭矩的實時監測及與歷史相似井趨勢的對比，降低了復雜情況發生的概率。

(3) 大數據分析平臺的易操作性有利于工程師針對不同區塊展開快速分析，直接對作業提供數據支持，具有普及性及適用性。由于數據源中錄井數據存在噪點及依照程序判斷的局限性，需要在數據處理階段進一步加強數據質量的提升，使用深度學習算法進一步增加工況判斷的準確率，以獲得更為有效的分析。