钻井实时进度跟踪分析系统构建研究
2021-03-16温馨谢寅溥张果罗月
温馨 谢寅溥 张果 罗月
[摘 要]文章针对人工统计钻井时效的方法存在耗时费力,不够精确,缺乏自动性、实时性和结果量化性不强等问题,开发了基于井筒工程大数据的钻井进度跟踪分析系统,通过对比分析钻井设计数据和实钻数据,实现了地层分层、井身结构、钻井液密度、钻井进度等参数对比分析,能够及时了解钻井施工进度动态、时效分析以及钻井风险动态提示。在钻井过程中及时跟踪钻井进度,并进行时效分析,有助于钻井技术人员科学合理地分析钻井施工时间是否处于最佳状态,优化钻井施工方案,提高钻井作业生产效率,同时钻井动态风险预警辅助现场钻井作业,为远程决策提供技术支撑。
[关键词]钻井进度;钻井时效;钻井决策;风险预警
doi:10.3969/j.issn.1673 - 0194.2021.04.042
[中图分类号]F270.7;TP315[文献标识码]A[文章编号]1673-0194(2021)04-00-03
0 引 言
随着信息技术和网络通信技术的发展,钻井数据库能够推动智能钻井发展,提升工程技术水平和管理水平等。国内石油行业中最早开展数据库研究的是钻井专业,通过多年的建设,形成了具有统一规划、数据编码规范、数据资源共享的钻井数据库,解决了信息孤岛、系统与系统之间数据无法共享的难题,减轻了现场数据填报的负担,加快了数据化井筒建设进程。基于规范数据库构建的钻井进度跟踪分析系统,具有钻井工程数据采集、传输、审核、入库、进度分析、风险预警等功能[1]。
1 系统流程
在钻井大数据中提炼出有用的信息并及时准确地传递给现场钻井工程师和基地监控中心,以此制订工程优化方案,并实时优化钻井作业过程。应用大数据挖掘技术,可以清洗、归类、整理和抽取钻井工程的有用信息,为优化设计、优化施工井段、故障复杂预警等提供真实有效的数据支撑。应用可视化技术将数据挖掘成果转化成各类分析图形和图表,有助于揭示数据的内在关系和规律,使数据更好地应用于实际。钻井作业现场采集实时数据和动态数据,数据经审核后入库,录井实时数据在远程监控中心实时展示,监控人员及时掌握井场动态,应用数据挖掘技术深度分析数据,提炼信息形成钻井知识库,为钻井知识库和钻井进度跟踪系统提供数据支撑,系统自动进行进度分析、时效统计和风险预警,帮助管理人员制订钻井工程决策方案,辅助现场钻井作业。其中,钻井数据应用流程如图1所示。钻井大数据应用已形成了钻井信息与知识的闭环管理模式,这种应用模式对钻井数据的集成整理、深度分析和加工利用,已成为油气田企业增值服务和智能化转型必不可缺的技术工具。
1.1 钻井数据库建设
想要涵盖全井筒相关专业,并实现数据一体化管理,相关企业的数据库主体技术框架设计应由两条主线构成:第一条主线以井的生命周期为主线,通过这条主线,详细描述井的物理属性,并将井的各种物理变化数据通过井进行有效串联,以充分满足成果数据的管理需求;第二条主线以作业为主线,把围绕井筒的钻井、录井作业事件进行有效关联,通过关联把井筒工程的各个专业数据紧密地整合在一个数据库中,最大限度地扩充井筒工程的数据库,同时提高数据库的灵活性,以满足各专业的数据需求。
1.2 钻井数据采集
钻井数据主要包含钻井设计数据和钻井工程数据集。基于钻井数据库建立的钻井设计系统,充分吸收多年来的钻井设计经验,深度挖掘钻井成果以支撑钻井设计。跨专业应用录井成果和测井数据成果资料来指导钻井设计,并整合钻井新技术、新成果、新算法,进而有效提高钻井设计的质量。钻井设计数据全部结构化,并存储在钻井数据库中,为钻井工程分析奠定数据基础。基于钻井数据库建立的钻井数据采集系统包含基础数据、井身结构、钻具组合、钻井液、井控数据等全部钻井作业活动采集模块,具有自动生成钻井井史和钻井数据报表的功能,可实现钻井数据规范采集和数据实时共享。钻井数据采集系统自动向中石油统建系统推送数据,能够确保数据的完整性、唯一性和规范性,避免数据重复填报,减轻了现场人员数据填报的工作量,提高了数据质量和数据利用率。
2 系统构建
通过对钻井设计数据和录井实时数据的对比分析,能够实现钻井进度跟踪和时效统计分析,便于企业及时了解钻井施工进度动态。分析方法应满足现场需求,首先进行钻井进度分析,实现地层分层、井身结构、钻井液密度、钻井进度等参数设计和实钻数据的对比分析;再根据钻井日报工序进行钻井时效分析,应用图示化工具展示全井生产时效和非生产时效的分布比例图。量化故障类型和非生产时间的占比,根据时效分析结果进行钻井风险提示,分析复杂情况及事故的原因和处理措施[2]。同时自动提示本井和邻井已发生的故障和时效分析结果,为下一步钻井作业进行风险提示和钻井方案指导,实现安全、快速钻井的目标。其中,图2是钻井进度分析系统流程。
2.1 钻井进度分析
根据钻井工程设计、地质设计、录井动态数据、钻井动态数据、实时数据,建立钻井进度实时分析模型。①将钻井实时数据和设计数据进行对比分析,对比结果存在两种情况。情况一:实钻数据与设计数据相吻合。证实钻井设计科学合理,对现场钻井作业具有较强的指导作用,且钻井施工作业严格执行设计方案,符合预期效果。根据当前钻井进度,分层位、分作业阶段推送施工方案、钻井措施,自动绘制待钻井段计划进度曲线,对计划钻井段的施工具有指导意义,有助于控制施工周期、及时调整施工进度。若地质层位不变,钻井设计进度与实际进度差异较大,说明本井存在钻井提速空间,系统自动推送优化的钻井施工措施、预估钻井进度,评估实钻进度与设计进度存在的偏差。情况二:實钻数据与设计数据相差较大,说明实际地层发生了变化,可能面临地质重构。系统及时发出提示,需要重新调整施工方案,以应对地层的变化。钻井措施调整后,系统根据钻井知识库,推送新的钻井决策方案,指导下一步钻井作业,形成新的钻井进度分析模型,并在系统中记录调整后的钻井措施,分析与原设计措施存在的差别,为相同区块的下一步部署提供设计参考和依据。②实钻数据与邻井对比、与历史指标对比。通过实钻数据与邻井及历史指标井数据的对比,实时掌握本井施工进度的情况,找出钻井进度的差异点,进而分析差异原因,以便及时调整施工措施和施工参数,为计划钻井的施工点提供参考。通过与邻井施工进度进行实时对比,方便管理者开展与邻井的对标竞赛,激励钻井工程师进一步优化钻井方案、施工参数,形成良性竞争,促进钻井作业提速提效。
利用钻井实时进度跟踪分析系统,有助于钻井工程师分析井深、层位及施工参数与钻井时效关系,及时调整和修改施工方案,实现钻井提速提效。实时跟踪钻井作业过程,开展钻井进度跟踪分析,根据实时进度,不断优化钻井措施,达到大数据指导钻井作业的目的。提速提效是钻井工程长期关注的主体,提高钻井速度不仅是提高机械钻速,也是改进设计、提升管理水平重要体现。其中,单井钻井进度跟踪曲线能够查看实钻进度成果与设计进度的符合程度,并将同一构造、同一区块的多井钻井的平均进度曲线组合到一张曲线图中,对钻井进度进行直观分析,以及时共享钻井经验和工程信息,如图3所示。进度跟踪分析曲线图具有一些共同的特征:①深井钻井过程中随钻井深度的增加而逐渐减小,井深5 000 m以下钻速出现明显的降速拐点;②深井钻井进度曲线图正常情况下具有收敛特征;③深井最后500 m井段占全井钻井周期比重30%以上[3]。
2.2 钻井时效统计分析
进行钻井时效分析首需正确划分钻井时效。按照石油天然气行业标准,钻井工作总时效等于生产时效加上非生产时效。钻井时效主要划分为进尺纯钻时间、进尺其他时间、循环时间、固井时间、辅助时间、停工时间、复杂时间。钻井工程日报中增加了钻井工序状态数据标签,现场工程师可以判断测井、固井、辅助时间和事故复杂情况等工况,并在钻井数据采集系统中录入时间段、工序及作业内容,实现钻井时效数据的规范采集。钻井进度分析系统采用饼状图和数据表的形式展示钻井时效分布,实现钻井时效的自动统计。其中,时间饼状图中显示各类时间的小时数和所占时间百分比,时效分布随着每日钻井动态数据增加而自动更新显示。非生产时间中的复杂情况和事故是影响钻井时效的关键因素。
2.3 钻井风险分析
钻井风险分析模块可以实现本井钻井工程设计风险提示、本井已发生的故障提示、邻井已发生的故障提示。①钻井工程设计风险提示。钻井工程设计数据均为结构化数据,自动提取本井钻井设计中的风险提示,快速查询本井的设计风险提示,改变了以前工程技术人员需要反复查阅设计文档的方式,节省了时间,为生产技术管理和远程支持决策提供了技术支持。②本井已发生的故障提示。以时间为主线,在钻井进度曲线上以圆点为标记依次显示本井已发生的故障记录。钻井故障主要划分为复杂、井漏、溢流、事故,并以不同颜色表示以便直观区分。该故障记录详细记录了故障发生时间、故障类型、发生经过和处理结果等信息,为下一步开展钻井作业提供风险提示。③邻井已发生的故障提示。随着本井钻井深度加深,以当前井深为中心,系统自动扫描同区块同层位、同井段的邻井故障复杂记录,分析邻井发生的事故原因,对本井钻井作业具有重要的参考和指导作用。邻井故障提示是钻井施工过程中的重要提示,得到了钻井人员的密切关注,需要他们及时调整钻井工艺措施,以规避相关风险。钻井风险分析模块主要通过对发生的异常钻井参数进行系统描述,将异常参数转换为风险事件进行管理,从井深、时间、事件类别、事件类型、可能性、严重程度和过程描述等方面进行记录、分析和总结,以发挥异常参数的警示和潜在风险提示作用,并借此优化钻井施工方案,达到避免复杂事故发生、提高钻井时效的目的。
3 现场应用
本研究通过挖掘和利用钻井工程数据,采用钻井设计、综合录井和钻井工程等数据自动统计钻井时效的方法,构建了钻井进度跟踪分析系统。该系统在某油田公司钻井现场推广应用,有助于实时分析钻井生产效率和钻井施工周期,并提出合理性的改进建议。现场技术人员实时分析钻井作业效率,识别潜在的损失时间,有利于提高生产效率,分析已钻井段施工过程中的非生产时效,掌握不同非生产时间影响钻井时效的程度,为优化下部井段施工方案提供参考,丰富现場技术分析手段。
主要参考文献
[1]钱浩东,温馨,甘红梅,等.井筒工程“大数据”的建立与应用实践
[J].钻采工艺,2019(2):38-41.
[2]张继军.钻井时效随钻统计分析系统研发与应用[J].录井工程,2018(3):82-87.
[3]汪光太,关岳,高魁旭,等.钻井历史数据分析利用的新视角与启示[J].石油工业技术监督,2013(11):19-23.