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图3 图4
由自动化计量实验室生成的钻头扫描可以让工程师量化钻头上每个 哈里伯顿的 Cerebro 钻头内传感器套件可以捕获井下数据，包
切削齿的金刚石损失量。 括横向和轴向振动、扭转共振、旋转和粘滑。利用直接来自钻
头的井下条件和现象数据来了解钻井环境，可以确定钻头损坏
的原因。

还有一个问题是，个人进行钻 进行扫描，12 分钟将所有内容上 数字分析和传感器
头分析需要多长时间。一个机械 传到数据库莱尔斯说，Taurex
哈里伯顿钻头和服务战略业
测量过程通常需要工程师几个 工程师可以获取每个钻头的实时
务经理克里斯·普罗佩斯表示，
22 小时才能完成，但 AML 现在可 数据，跟踪信息，哪些钻头在哪
钻头取证是公司如何开展业务的
以在几分钟内完成这项任务—— 些位置表现最好，哪些设计可能
关键。他解释说 :“这包括分析
提高了准确性和精确度。这使得 有更高的超出修复的损坏频率或
钻头的钝化状态，并将这些数据
Taurex 能够以比以前更快的速 更高的钻头特定部分的故障率。
与我们所了解的钻进信息相结合，
度推动对位设计的迭代改进，特 他总结道 :“数据民主化是我们
以开发改善钻井性能的解决方
别是在跨越数百个位时。莱尔斯 所做事情的一个非常关键的组成
案。”
指出 :“我们从反洗钱行动中获 部分，也是我们花费了大量时间
得的数据，可以在我们店里进行 的事情。你无法将优化钻头的生 作为钻头取证项目的一部分，

维修的当天使用。”“我们需要 产自动化，但可以将很多分析和 哈里伯顿使用的技术 Oculus 是

随时掌握这些数据。这一切都是 评估方法自动化。你仍然需要工 一个大数据分析平台，可以对公
为了让我们能够做出更好的决定， 程师，仍需要上下文知识结合来 司运行的每个钻头进行 3D 扫描，
而这真的与速度有关，这也是我 解释数据，至少在我们可以使用 并将其上传到数据库中。这提供

们尽可能将流程自动化的原因。” 机器学习来建立模型之前。可能 了在其作业的各个市场中对切削

在 15 分 钟 内 ——3~4 分 钟 没有你想的那么远。” 齿和钻体状况的深入了解。普罗