应用大数据技术优化钻井成本
时间：2018-10-09 16:05
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一项先进的建井工程，大数据技术的应用对优化钻井成本有着巨大的潜力。考虑到上游企业钻井成本的巨大占比，即使是缩短几个小时的钻井周期也会带来总资本支出相当大的成本节省，由于大数据时代的到来，成本优化在钻井作业中仍具有很大的潜力。传统上，钻井作业的业绩表现是通过钻井日报分析得出的，钻井日报是石油公司现场管理者每天一次编写制成的。
然而，高频率的连续数据采集已由地面和井下传感器完成，以确保操作数据的安全性和连续性。这些数据包含了大量有价值的信息，可以用于钻井作业的绩效分析，利用大数据解决方案可以缩减钻井作业周期。高频度的数据分析让绩效监测达到了一个新水平，通过识别潜在的无形时间损失和预测井下事故的前期征兆能使钻井成本降至最低。
数据的稳定与组合
钻井作业期间，超过 60 个传感器高频率地采集数据，为单口井建立起数百万的数据集，这些数据可以通过一组算法进行重新处理，以尽可能高的准确度和粒度从中发现每个单一的活动，以划眼为例，划眼是依据以下 7 个地面录井参数进行作业的：钻头位置、井深、机械钻速、钻压、扭矩、泥浆泵入流量和立管压力。
然而，并不是所有的井场作业活动都能通过地面录井数据解释被自动检测到，如果检测不到，钻井日报则成为一个相关的信息来源，因此采用一套最佳规则，使最相关的数据能够在任何需要的时候得到利用和组合，建立起一个完整和精确的时间分解，对钻进和非钻进时间做出精准分析。这 一 创 新 的 方 法 是 由 数 据 科学 家 kwantis 在 综 合 钻 井 数 据 发现（Integrated Drilling DataDiscovery， 简 称 ID3） 系 统 基 础上开发的。ID3 系统管理着一个大数据平台，将地面录井数据与报告的信息（如生产日报和钻头报告）整合于一体，结合随钻岩性测量、随钻轨迹测量和其它关键数据随钻测量获得的信息，创建出一套完整的钻井绩效分析方法。
该系统能以 5 秒的精度对最复杂的活动过程分解出钻井顺序（如：钻头在井底、划眼、循环、或钻具在卡瓦中），涉及时段、事故和设备方面的信息由钻井日报提供，并以公共时间或在井深基础上绘制出图形，以便对一口单井或一批邻井做 出 有 针 对 性 和 有 意 义 的 分 析。这些分析的应用是多方面和多层次的，能在井的生命周期的任何阶段如设计、作业或事后分析等阶段提供新的功能和作用。
设计分析
通常情况下，井的设计从邻井分析开始，以便预测下一口井的钻井周期。细化程度以及以往业绩测定的有效性和可用性越高，准确预测钻井周期的能力就越高。该系统能提供一整套有关业绩因素的分布情况，如机械钻速、起下钻（井底钻具组合、套管和绳缆在裸眼／套管中）、重量对重量、以及固井作业等，这些涉及绩效的因素可直接用于概率性钻井设计的假设。这些关键业绩指标（Key PerformanceIndicators 简称 KPIs）不受任何主观解释的影响，所给的分布是一个直接输入的业绩变量，为未来类似的井做出时间预测，用于统计采样或拟合正态分布／对数正态分布。
这些统计数据可以通过阶段、岩性和设备（如钻头类型）进行进一步过滤或筛选，以确定最具成本效益的设备。综合钻井数据发现系统（ID3）在油气井设计方面的应用已证明在时间预测方面具有更高的准确性，这是由于对邻井数据所做的准确业绩分析得出的，这种补充精度让石油公司能够在各类投资规划中更好的分配金融资源，通过优化资金投入所带来的成本节约已在 33 口近海油气井的钻井会战中得到了测算，总资本支出节省了 1.4%。
此外，为了更好的了解一个问题是如何产生的，钻井日报中记录的非生产时间（NPT）被绘制在主传感器采集的数据曲线中，以便给出一个快速而简单的直观视觉，这样就可以分析问题出现的前几个小时特定数据的模式或趋势，从而给出出现问题的因素和证据，使未来能够更好的预测此类问题。在此给出一个例子，结合钩载、扭矩和立管压力进行综合分析能够得出一次即将发生的卡钻事件。
作业分析
性能监测与优化。钻井作业期间，传感器采集的数据通过井场信息传输标准标记语言（WITSML）协议从井场传输到指定的服务器存储起来，并在近乎实时的基础上进行分析（需要 10 分钟一批的采集数据进行连续的统计学分析）。这些分析用来衡量作业的真实绩效，并在相同条件和工况下 （相同的邻井、阶段、作业、岩性和设备）参照最佳业绩做出精细核查。
通过对比，可以将一项作业分解为单一的操作参数，如钻压或转数，从而实时优化钻井性能和业绩指标。预防，另一项实时应用是借助以往已被确认为一次事故发生前的可能的征兆，以这种方式来预测井下事故，这种方式可以被直接设置，发出的具体警告可以提醒作业人员井下工况可能正变得更加严峻。
完井后的分析
服务表现，通过多个信息源数据分析提供的详细统计，完井后可以对建井施工中的各项作业进行准确和公正的评判，分析的公正性是评价承包商业绩和合同策略优化的关键。钻井承包商：接单根时间和套管井内起下钻速度是一个钻井队业绩表现的两项指标，这些指标可以用作衡量一个具体的钻井承包商关键业绩指标（KPI）的参考要素.
钻头选型：针对一个具体的井段、地层和岩性，结合机械比能和钻头钝拙的等级， 根据实际的机械钻速，提出明确和毫不含糊的有关钻头性能表现的相关信息，这类信息对今后钻头及相关设备的采购有着重要意义；地面录井／井下随钻测井服务：数据传输的质量是其中一个参考因素，它能客观反映钻井承包商的业绩，这种指标与其它质量指标结合在一起，可以看出一个钻井承包商真正的关键业绩指标（KPI）。经验教训，如果仅限于与井深有关的作业或活动时，一个切题的学习指标是打100m所用的小时数.
此外，使用传感器数据保证了指标的准确性，为一口井的钻井作业提供了所学经验的良好评价，这种分析可以对单一阶段或具体活动进行微调，根据邻井作业的最佳业绩解决可能的提速问题，这被视为技术极限。这种统计学技术极限的估算以及相关行动的实施能使石油公司提高整个钻井周期期间的作业绩效。在最近的一个案例中，减少具体活动及选择合适设备的建议加在一起使一口近海油井的钻井周期缩短了 8%。
随着更多数据的补充和加入，分析的附加价值在不断增加， 此外，还可以通过引入机器学习算法和利用丰富的知识库对钻井工程师进行培训的方式，使附加值扩展至具体的非生产时间（NPT）。当前，可升级的数据库趋势使处理如此庞大的信息量变的更加容易，在商品化硬件普及的支持下，允许数据存储升级至兆兆字节的规模，由于广泛采用的 WITSML 格式作为数据的交换标准，数据传输的效率越来越高，通过利用日益有效的开源数据库，数据科学计算可以顺畅地应用于这一信息之上。
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