應用大數據技術優化鉆井成本
時間：2018-10-09 16:05
來源：
作者:李智鵬
一項先進的建井工程，大數據技術的應用對優化鉆井成本有著巨大的潛力。考慮到上游企業鉆井成本的巨大占比，即使是縮短幾個小時的鉆井周期也會帶來總資本支出相當大的成本節省，由于大數據時代的到來，成本優化在鉆井作業中仍具有很大的潛力。傳統上，鉆井作業的業績表現是通過鉆井日報分析得出的，鉆井日報是石油公司現場管理者每天一次編寫制成的。
然而，高頻率的連續數據采集已由地面和井下傳感器完成，以確保操作數據的安全性和連續性。這些數據包含了大量有價值的信息，可以用于鉆井作業的績效分析，利用大數據解決方案可以縮減鉆井作業周期。高頻度的數據分析讓績效監測達到了一個新水平，通過識別潛在的無形時間損失和預測井下事故的前期征兆能使鉆井成本降至最低。
數據的穩定與組合
鉆井作業期間，超過 60 個傳感器高頻率地采集數據，為單口井建立起數百萬的數據集，這些數據可以通過一組算法進行重新處理，以盡可能高的準確度和粒度從中發現每個單一的活動，以劃眼為例，劃眼是依據以下 7 個地面錄井參數進行作業的：鉆頭位置、井深、機械鉆速、鉆壓、扭矩、泥漿泵入流量和立管壓力。
然而，并不是所有的井場作業活動都能通過地面錄井數據解釋被自動檢測到，如果檢測不到，鉆井日報則成為一個相關的信息來源，因此采用一套最佳規則，使最相關的數據能夠在任何需要的時候得到利用和組合，建立起一個完整和精確的時間分解，對鉆進和非鉆進時間做出精準分析。這 一 創 新 的 方 法 是 由 數 據 科學 家 kwantis 在 綜 合 鉆 井 數 據 發現（Integrated Drilling DataDiscovery， 簡 稱 ID3） 系 統 基 礎上開發的。ID3 系統管理著一個大數據平臺，將地面錄井數據與報告的信息（如生產日報和鉆頭報告）整合于一體，結合隨鉆巖性測量、隨鉆軌跡測量和其它關鍵數據隨鉆測量獲得的信息，創建出一套完整的鉆井績效分析方法。
該系統能以 5 秒的精度對最復雜的活動過程分解出鉆井順序（如：鉆頭在井底、劃眼、循環、或鉆具在卡瓦中），涉及時段、事故和設備方面的信息由鉆井日報提供，并以公共時間或在井深基礎上繪制出圖形，以便對一口單井或一批鄰井做 出 有 針 對 性 和 有 意 義 的 分 析。這些分析的應用是多方面和多層次的，能在井的生命周期的任何階段如設計、作業或事后分析等階段提供新的功能和作用。
設計分析
通常情況下，井的設計從鄰井分析開始，以便預測下一口井的鉆井周期。細化程度以及以往業績測定的有效性和可用性越高，準確預測鉆井周期的能力就越高。該系統能提供一整套有關業績因素的分布情況，如機械鉆速、起下鉆（井底鉆具組合、套管和繩纜在裸眼／套管中）、重量對重量、以及固井作業等，這些涉及績效的因素可直接用于概率性鉆井設計的假設。這些關鍵業績指標（Key PerformanceIndicators 簡稱 KPIs）不受任何主觀解釋的影響，所給的分布是一個直接輸入的業績變量，為未來類似的井做出時間預測，用于統計采樣或擬合正態分布／對數正態分布。
這些統計數據可以通過階段、巖性和設備（如鉆頭類型）進行進一步過濾或篩選，以確定最具成本效益的設備。綜合鉆井數據發現系統（ID3）在油氣井設計方面的應用已證明在時間預測方面具有更高的準確性，這是由于對鄰井數據所做的準確業績分析得出的，這種補充精度讓石油公司能夠在各類投資規劃中更好的分配金融資源，通過優化資金投入所帶來的成本節約已在 33 口近海油氣井的鉆井會戰中得到了測算，總資本支出節省了 1.4%。
此外，為了更好的了解一個問題是如何產生的，鉆井日報中記錄的非生產時間（NPT）被繪制在主傳感器采集的數據曲線中，以便給出一個快速而簡單的直觀視覺，這樣就可以分析問題出現的前幾個小時特定數據的模式或趨勢，從而給出出現問題的因素和證據，使未來能夠更好的預測此類問題。在此給出一個例子，結合鉤載、扭矩和立管壓力進行綜合分析能夠得出一次即將發生的卡鉆事件。
作業分析
性能監測與優化。鉆井作業期間，傳感器采集的數據通過井場信息傳輸標準標記語言（WITSML）協議從井場傳輸到指定的服務器存儲起來，并在近乎實時的基礎上進行分析（需要 10 分鐘一批的采集數據進行連續的統計學分析）。這些分析用來衡量作業的真實績效，并在相同條件和工況下 （相同的鄰井、階段、作業、巖性和設備）參照最佳業績做出精細核查。
通過對比，可以將一項作業分解為單一的操作參數，如鉆壓或轉數，從而實時優化鉆井性能和業績指標。預防，另一項實時應用是借助以往已被確認為一次事故發生前的可能的征兆，以這種方式來預測井下事故，這種方式可以被直接設置，發出的具體警告可以提醒作業人員井下工況可能正變得更加嚴峻。
完井后的分析
服務表現，通過多個信息源數據分析提供的詳細統計，完井后可以對建井施工中的各項作業進行準確和公正的評判，分析的公正性是評價承包商業績和合同策略優化的關鍵。鉆井承包商：接單根時間和套管井內起下鉆速度是一個鉆井隊業績表現的兩項指標，這些指標可以用作衡量一個具體的鉆井承包商關鍵業績指標（KPI）的參考要素.
鉆頭選型：針對一個具體的井段、地層和巖性，結合機械比能和鉆頭鈍拙的等級， 根據實際的機械鉆速，提出明確和毫不含糊的有關鉆頭性能表現的相關信息，這類信息對今后鉆頭及相關設備的采購有著重要意義；地面錄井／井下隨鉆測井服務：數據傳輸的質量是其中一個參考因素，它能客觀反映鉆井承包商的業績，這種指標與其它質量指標結合在一起，可以看出一個鉆井承包商真正的關鍵業績指標（KPI）。經驗教訓，如果僅限于與井深有關的作業或活動時，一個切題的學習指標是打100m所用的小時數.
此外，使用傳感器數據保證了指標的準確性，為一口井的鉆井作業提供了所學經驗的良好評價，這種分析可以對單一階段或具體活動進行微調，根據鄰井作業的最佳業績解決可能的提速問題，這被視為技術極限。這種統計學技術極限的估算以及相關行動的實施能使石油公司提高整個鉆井周期期間的作業績效。在最近的一個案例中，減少具體活動及選擇合適設備的建議加在一起使一口近海油井的鉆井周期縮短了 8%。
隨著更多數據的補充和加入，分析的附加價值在不斷增加， 此外，還可以通過引入機器學習算法和利用豐富的知識庫對鉆井工程師進行培訓的方式，使附加值擴展至具體的非生產時間（NPT）。當前，可升級的數據庫趨勢使處理如此龐大的信息量變的更加容易，在商品化硬件普及的支持下，允許數據存儲升級至兆兆字節的規模，由于廣泛采用的 WITSML 格式作為數據的交換標準，數據傳輸的效率越來越高，通過利用日益有效的開源數據庫，數據科學計算可以順暢地應用于這一信息之上。
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