基于数字化变革的钻井远程支持班组建设实践

2020-04-02和鹏飞陈波韦龙贵于忠涛袁则名李明明

石油工业技术监督 2020年12期

和鹏飞，陈波，韦龙贵，于忠涛，袁则名，李明明

中海油能源发展股份有限公司工程技术分公司（天津 300452）

0 引言

班组是企业的最基本单元，是实现企业生产任务的基础，是重中之重。班组建设承载着所在企业的愿景。班组建设依托企业当下和未来的战略目标，存在多重变革要求，比如企业的转型或者生产调整要求班组技术要素的变革，班组技术要素的变革直接要求班组成员的技术结构、知识结构的变革。石油行业是一个传统的行业，传统的石油班组建设是典型的技术密集型班组，具有浓厚的“师带徒”传承，随着信息化、数字化技术的发展，石油行业的班组不仅仅局限于石油技术相关性，以钻井工程为例，依托信息化和数字化手段的远程支持和决策模式正在各大油田形成，这种生产方式催生了新的生产班组形式，班组的内涵和知识结构明显有别于传统钻井工程技术班组。

传统钻井工程班组建设主要集中在两个范畴，分别是提高安全建设和提高生产效能。翟仲成[1]开展了基于班组定位的班组建设研究，从钻井队生产运行方式定位班组，开展班组建设。吴应松[2]以石油工程特点出发建立班组长能力胜任模型，以此开展班组长的选择、培训等方面的研究以促进班组建设。岑晓倩[3]通过建立科学实用的班组安全氛围测评体系，确定安全范围维度构建量化指标，以科学地评价石油生产班组的安全性能，以促进整改提高安全度。蔡昭娟[4]从班组长选配、团队精神和制度完善角度分析了石油企业班组建设的要求。张少杰[5]通过阐述石油班组安全文化，基于人本安全形成班组安全机理模型，建立了评价体系。董德权[6]从生产工艺要求角度设计班组规划，然后建立班组成员晋升路径和考核模型。史忠华[7]通过对胜利油田基层班组情况及存在问题的分析，给出了班组完善和改进措施意见，旨在提高班组业务水平能力。

通过上述调研可以看出，传统的钻井工程相关班组建设知识结构单一，行为要求主要以提高生产效能和促进安全建设为出发点。随着信息化和数字化的发展，对于班组知识结构的要求，不仅仅局限于单一的钻井工程专业或者传统的IT专业知识，实现信息化和数字化的必然路径是为钻井工程一线提供服务和技术支持，因此钻井工程远程支持班组建设的重点是知识结构的变革转型。

1 基于数字化变革的钻井远程支持班组建设

1.1 班组钻井数字技术业务建设

由于油气勘探开发成本投入巨大，钻井投资控制是企业管控成本、提高资产收益的关键一环[8-10]。但是由于钻井工程受到地质等方面多变性和复杂性影响，工程实践和发展中不仅需要经典理论指导，还需要对当前和历史的钻井数据进行深入分析，形成规律性的认识，不断完善和优化钻完井工艺技术，达到降低事故率、提高生产效率的目的，进而降低生产成本。传统的海洋钻完井作业模式，更多基于经验法，而对应的传统的钻完井决策支持模式也是基于经验法。中海油系统早在2000 年左右实现了井场录井参数传输到陆地指挥办公室的远程监控和钻完井参数可视化，这种初期的远程支持完全依赖于经验法，也就是能够让陆地经验丰富的老专家和老技术人员看到现场参数，进而做出一些判断和支持。

基于数字化变革的钻井远程支持班组建设，整合后以油田作业者所需或者钻完井工程所需为服务目标，服务内容完全依托并针对工程中涉及的井筒对象、地层对象和管柱对象，涵盖静动态水力学、钻具力学、摩阻扭矩、地层压力等学科，避免了传统服务技术主要以单线条软件系统为主体的情况。基于这个服务目标，将基础数据库整合成数据层，各类工程商业化软件及自主开发软件整合为算法层，所有技术服务内容整理为服务层，形成线上业务体系架构，如图1所示。在这个架构基础上，后续开展各层拓展和服务增项均简便易行。算法层区别于目前流行的遗传算法、深度学习算法等内容，主要以经典工程软件算法为依托，主要考虑钻完井工程的高风险、高投入和零试错现状，给作业者提供较为经典且公认的算法依据。

图1 基于数字化变革的钻井远程支持班组业务架构

1.2 班组数字业务质量控制建设

1）建立度量及确定目标。分析数据质量的原因，明确数据质量提升改进的标准、评估指标，建立度量方法，为后续工作的开展提供一个数据质量目标和评估基线，如图2所示。

图2 数据质量控制路线

2）根据确定的目标，建立质量考核标准，明确实时采集数据质量监测规则。

1.3 班组复合知识结构人才队伍建设

传统的技术路线分割造成工程师之间的差异化明显，而在新型的钻完井数字业务中，工程师作为具体实施者及技术承担者，如果继续保持双线并行模式，将出现责任主体不清、技术进展缓慢的问题[11]。钻完井数据中心业务初期，保持了工程软件工程师和钻完井技术工程师（监督）的双岗配合模式，但面对作业量增速变化、工程师成长慢的问题，以打破工程师界限，建立基于数字化变革的钻井远程支持班组建设的主体思路，开展了“工程软件+监督技术”的人才培养模式探索[12-13]。具体做法是：以精熟软件工程师和精熟钻完井工程师结对签订相互为师的协议，按照阶段推进，稳步实施，长期深化的策略，通过二者的固定搭班，软件工程师学习钻完井工程师的钻完井知识，钻完井工程师学习软件工程师的软件操作技能和软件知识。第一阶段学习3 个月，掌握基本；第二阶段边干边学，深化应用推广；第三阶段成果固化，保持学习常态模式。最终将两个小团队合二为一，建立统一的重点井跟踪团队，实践证明，此模式不仅解决了作业量剧增的难题，更是建立了全能数据分析团队。

1.4 班组现代绩效管理建设

量化管理直接解决组织架构及部门工作职责与目标之间的关联问题。同时，在目标分解过程中，将公司每个员工的工作与产业目标之间建立起清晰的量化关系，绩效考核解决了员工薪酬与企业目标和个人工作之间的难题，真正做到了薪资的公平、公正。

在班组和员工两个层面的考核中，主要采用关键绩效指标（Key Performance Index，KPI）技术手段，按照SMART 原则开展具体工作。S（Specific）代表“具体”，指绩效指标要切中特定的工作目标，不是笼统的，而是应该适度细化，并且随情境变化而发生变化；M（Measurable）代表“可度量”，指绩效指标是数量化或者行为化的，验证这些绩效指标的数据或者信息是可以获得的；A（Agreement）代表“取得认同的”，指绩效指标是上级和下级经过协商一致认同的；R（Reality）代表“现实性”，指绩效指标是付出努力后能够实现的，要避免设立过高或过低的目标；T（Timed）代表“有时限”，指在绩效指标中要使用一定的时间单位，即设定完成这些绩效指标的期限，这也是关注效率的一种表现。

基于SMART 模型的绩效考核评价方式的建立。第一步，选定评价因素，建立因素集，根据班组工作特点将工作态度、综合能力、工作业绩、其他项目列为一级评价指标。因此评价因素集为A={A1工作态度，A2 综合能力，A3 工作业绩，A4 其他项目}。再将一级评价指标分解为若干二级指标，比如：A1工作态度={A11 责任心，A12 积极性，A13 执行力，A14团队协作，A15 QSHE，A16遵纪守法}；A2综合能力={A21 自主学习能力，A22 创新能力，A23 沟通能力，A24总结分析能力，A25表达能力}；A3工作业绩={A31 岗位职责完成情况，A32 工作质量，A33 工作效率，A34 工作持续改进}；A4 其他能力={A41 金点子、论文发表等，A42技术交流、参加外部交流会，A43安全行为观察卡提交，A44 节假日加班、获得表扬信，A45 科研项目}。如此将难以直接获得的一级指标准转换为可获得的二级指标。第二步，建立评价等级，每个指标按照0≤E≤1，对应划分E评价等级的备选集{优秀，良好，合格，不及格}。第三步，建立对应关系的评价集：30%为优秀，40%评定为良好，20%评定为合格，10%为不及格，即对一级因素评价为A={0.3，0.4，0.2，0.1}，基于此建立评价矩阵R。第四步，建立权重集，将一级因素按照高低权重划分，被赋予的权重分别为B={0.3，0.3，0.2，0.2}。计算得到最终评价结果U=A×B。在最终结果中采用自评U1+班组长评定U2，方法均采用上述方式，U={U1,U2}，权重子集为U={0.4，0.6}。

2 应用效果

2017—2019 年通过基于数字化变革的钻井远程支持班组建设，以年用工新聘增长量9%的速度，满足了年作业量100%以上的增速，质量安全完成率100%。

以2018年为例，平均每口井提供有效技术建议135 条，复杂情况和事故处理时间缩短了70 余天。以某区块为例，如表1 所示，X2 井和X1 井完钻层位、地层情况等与X6 区块勘探井相似，但未使用数字支持技术，可以看出X6区块9口探井在当量钻井周期、生产时效以及钻井复杂情况及事故时间比例等指标均高于X2井和X1井。