基于大数据分析技术的钻井提效实践

柳海啸 刘芳 代文星 冯一 巩永刚 李明明

1. 中海石油(中国)有限公司天津分公司；2. 中海石油能源发展股份有限公司工程技术分公司

先进的大数据分析技术已经在医疗、金融等领域广泛应用，在大幅提高了分析效率的基础上深度油公司意识到，智能钻井技术的未来趋势之一是将大数据分析与传统钻完井业务深度融合，依托大数据分析系统进行辅助决策，从而提高钻井效率并减少复杂情况发生[3-4］。康菲石油通过大数据分析软件Spotfire建立大数据分析平台IDW(Integrated Data Warehouse)，包含钻井、完井、油藏、压裂、财务等贯穿上下游不同业务部门的各个数据库，一体化集成管理、分析与应用业务相关数据；斯伦贝谢联合微软开发的DELFI平台，依托斯伦贝谢专业集成类软件和对应数据库数据，实现了全产业链数据的一体化管理和深度分析［5］。Anardarko公司的Cao Dingzhou博士团队利用大数据分析软件Spotfire, 搭建了轻体量、易扩展的钻完井实时数据分析平台，贴合钻完井作业关注点，从KPI、井轨迹、摩阻扭矩等方面对钻井作业中的实时录井数据进行工况判别、深度分析与展示［6-7］。国外石油公司在搭建一体化平台上呈现3个特点：(1)高度一体化。将不同业务部门的数据集合，共同分析，大大提高了数据获取效率。(2)高度可视化。通过不同业务主题的数据分析展示面板，专家可实时监控，远程对现场作业进行预判与决策，并且可视化面板有利于工程师发现数据背后的潜在价值。(3)高度智能化。将机器学习算法内嵌于分析平台，可快速利用多种机器学习算法，如聚类、神经网络等，一站式对业务数据深度分析。

国内各大石油企业虽然起步较晚，但在钻完井一体化平台的搭建方面也做了多种尝试。中石油建立了约40个钻井远程支持系统(RTOC)，利用物联网技术，为专家提供了协同的一体化辅助决策平台［8］。川庆油田将井筒工程涉及的多个不同模块数据库进行整合，实现了数据的单次填写与整体利用［9］。长庆钻井公司通过集成、规范已有的各类数据库，开发了一套大数据分析系统，将深度学习算法应用于历史井钻井液数据的集成与分析中，人机界面交互流畅，数据分析准确高效，为作业提供了技术支持及建议［10］。中海油引进Konsberg的Sitecom钻井智能辅助决策监控系统，通过witsml实现录井数据曲线的实时更新与展示，并通过该系统将录井数据、各服务商报表数据、Landmark模拟结果相结合，有效提高了钻井作业中的智能监控水平，在P油田的作业中起到了辅助决策的作用［11-13］。

由于钻完井工程相关参数算法的复杂性及非普及性，钻完井作业目前仍主要以经验为导向，作业者经验将一定程度影响整体作业的时效与进度，目前钻完井参数计算依赖于国外石油工程类软件，国外软件不提供源码，无法根据业务需求点进行灵活增改，无法嵌入人工智能模块，不具备扩展性，也无法高效与钻完井日报系统自动结合。

针对已有专业软件功能分散、扩展性差等问题，搭建一站式的钻完井大数据分析平台，并内嵌深度学习模块。在完成工况判断的基础上，实现单区块、单井的钻井作业可视描述及钻井参数精准推荐，在作业方面从经验导向转变为数据与经验相结合，为钻井工程智能化转型的实现积累经验。

1 钻完井大数据分析平台

1.1 钻完井大数据分析平台架构

如图1所示，钻完井大数据分析平台架构由数据层面、分析层面和用户端组成。平台数据源包括录井witsml流数据［14］和WellView钻完井日报系统内结构化数据，未来计划加入油藏、压裂、费用控制等数据丰富整个平台的分析内容。通过自主开发数据插件，录井witsml流数据自动存储至实时钻参数据库；通过预写的SQL语句读写WellView数据库返回的结构化数据。此外，基于数据库运算的高效性，在数据层面加入工况判别模块，对录井witsml流数据在数据库内预处理。分析层面专注于钻完井作业的不同主题模块，使用Spotfire软件制作可视化面板加以分析，内嵌人工智能算法模块辅助决策，用户端包括管理者和钻完井工程师。相关人员在公司内网电脑端可直接使用Spotfire Web对上传至云端的各可视化面板进行查看、分析、交流。平台内使用成熟的大数据分析工具Spotfire及Spotfire Web分别应用于分析层面及用户端［15］。

图1 钻完井大数据分析系统Fig. 1 Big data analysis system of drilling and completion

1.2 数据层面

钻完井数据是大数据分析平台远程支持和决策的基础，数据源包括WellView系统数据与录井数据。中海油使用WellView系统采集和管理钻完井作业信息，该系统以结构型数据库的方式人工填写、存储、录入钻井作业相关数据，数据填写最小时间维度为15 min，数据录入间隔为24 h。系统通过SQL语句实时访问WellView数据库并将数据自动链接至平台数据库中。录井公司通过预安装在平台仪器上的传感器实时采集钻完井作业参数存于数据库中，实时钻井参数数据库访问录井数据库中Geoservices D Rec 12 log的24列作业参数，主要包括：测深、垂深、钻压、转速、扭矩、排量、泵压等，采用与录井数据相同的5 s录入时间维度及间隔自动读入并存储。

1.3 工况判断模块

数据层面中内嵌的工况判断模块，设定不同参数阈值，排除录井数据中的极值和噪点以提高结果准确率。目前已实现钻井作业中共13种工况的自动判别：旋转钻进、滑动钻进、起钻、下钻、下划眼、倒划眼、上洗井、下洗井、静止循环、旋转循环、坐卡瓦、静止及其他。录井数据自动存入实时钻参数据库后，工况判别模块依照程序自动对录井数据打上工况标签，并直接显示于分析层面的工况可视化模块。如图2所示某井钻井作业过程中，录井数据被打上不同工况标签，沿时间和测深的展布，实现对现场工况的自动判别。

图2 单井依托程序判断的工况可视化Fig. 2 Visualization of single-well working condition judged by program

Spotfire软件具有快速筛选功能，在工况可视化面板中，选中旋转钻进工况，可快速筛选出该工况下的录井参数。判断过程中使用的录井数据包括：钻头测深、大钩高度、大钩悬重、钻压及排量［16］。钻井工程师对50口历史井的录井数据进行分析，采用人工标定工况的方式检验后，工况判断模块的准确率可达83%~88%。通过工况判断模块对录井数据的二次处理及二次分类，为后续分析模块提供前置条件，也是搭建分析平台的数据基础。目前工况判断模块在井下发生复杂情况期间判断失真严重，后期将通过WellView内填写的井下复杂情况标注的时间段，自动标记录井数据为复杂情况，方便进一步的人工分析。

1.4 分析层面

针对钻完井作业关注的不同主题，如接单根作业效率、实时摩擦阻力、大钩悬重监测、设计轨迹和实钻轨迹监测等，制作相应主题的模块展示于分析层面，方便用户端人员的查看使用。如图3所示，以设计轨迹与实钻轨迹监测为例，利用JavaScript开源库Echarts，采用最小曲率法实时计算实钻井轨迹(蓝色)，实现了钻井实时轨迹监测和与设计轨迹(绿色)的对比分析，脱离了专业石油软件如Compass的局限性和难操作性，方便用户端人员多点监测实钻轨迹与设计轨迹的偏离程度，以及是否到达靶点等信息。

图3 单井设计轨迹与实测轨迹监测Fig. 3 Designed well trajectory and actual trajectory monitoring

1.5 用户端

Spotfire具有BI软件特有的交互式多维分析功能，管理者、施工设计人员和钻完井工程师能够依照分析面板的不同主题在网页端直接查看，图形化展示及交互式功能有助于发现数据之间的规律。不同主题模块的钻井业务数据可随时查询、汇总、过滤、分类、扩大或缩小至任何规模的数据集。Spotfire Web 工具包含对话功能，方便管理者与业务人员在网页端就具体数据展开讨论。通过权限的设定及内网的布局，既保证数据安全，又方便用户端管理。

1.6 实施情况

截至2021年3月，钻完井大数据分析平台对渤海P油田653口井数据进行统计梳理分析。针对工况可视化、接单根作业、3D井轨迹监测、钻完井作业KPI时效分析与非生产时间5个主题制作可视化分析面板，置于Spotfire Web端。处理WellView数据库内图表100余个，数据超过20万条；累计处理录井数据超过1.5亿条。将来还会根据新的业务需求制作更多钻完井作业相关的可视化分析模块，如刮管洗井作业、下沉砂封隔器作业、射孔作业、压裂作业、下生产管柱作业等置于分析层面。

2 实例分析

选取渤海P油田4口开发井为例，具体数据见表1。P油田油藏地质认识较成熟，A、B井为该平台钻井作业的第1批次井，C、D井为第2批次井。4口井2开作业钻具组合相同，井型、完钻井深、最大井斜均相似，二开钻具组合：Ø228.6 mm旋转导向+Ø228.6 mm随钻测井工具+Ø209.6 mm随钻测量工具+Ø209.6 mm声波测井工具+Ø203.2 mm浮阀+Ø196.9 mm(挠性接头+震击器)+Ø139.7 mm加重钻杆 + Ø139.7 mm钻杆。

表1 渤海某平台开发井基本数据Table 1 Basic data of development wells on one certain platform of Bohai Sea

2.1 在提高机械钻速方面的应用

A井与B井完钻后，通过工况可视化模块面板及录井数据，判断工况为旋转钻进的参数，依照可视化面板进行二维及三维分析。在二开Ø311 mm井段，B井在钻进至650 m左右顶驱转速升至95~100 r/min，在850 m至完钻维持顶驱转速在105~110 r/min；A井在钻进至1 300 m后顶驱转速才提升至100 r/min。由于选择提高排量的起始斜深与转速不同，在800~1900 m井段，B井的平均机械钻速明显高于A井。经过Landmark水力参数模拟验证较高转速的施工安全性后，推荐后续作业的C井和D井在二开Ø311 mm井段钻进至800 m后，将顶驱转速维持在105~120 r/min进行作业并保持至完钻。统计数据见表2，平均机械钻速有了明显提升。

表2 二开段平均机械钻速Table 2 Average ROP in the second spudding section

由于钻井参数为非正态分布，在C、D井完钻后，选用斯皮尔曼等级方法［17］分析，分析该4口井转速、排量、平均钻压与机械钻速的关系。选择机械钻速为因变量，转速、排量、平均钻压最易在作业中控制的钻井参数为自变量。P值代表发生几率，P值小于0.05为显著，P值小于0.01为非常显著。相关系数代表自变量和因变量的数学相关性，数值越大，相关性越高，矩阵行数则为参与相关性计算的钻井参数组数。从表3中分析结果可知，转速与机械钻速相关性最高，相关系数0.37，进一步验证了转速提升对于提高机械钻速的重要性［18］。在该区块井轨迹大体一致的前提下，使用同样钻具组合，二开Ø311 mm井段在作业安全前提下尽快将顶驱转速提升至100 r/min，可有效提升机械钻速。

表3 机械钻速影响因素的斯皮尔曼相关性分析Table 3 Spearmen correlation analysis on the factors influencing ROP

2.2 在钻进过程中监控扭矩的应用

C井完钻后，通过工况判别模块，筛选出二开Ø311 mm井段旋转钻进工况下扭矩参数，通过最小二乘法进行拟合，得到二开钻进过程中扭矩随测深的变化规律曲线。在D井二开作业时，将扭矩拟合预测曲线(红色曲线)导入钻参可视化面板中。如图4所示，散点代表D井旋转钻井工况下扭矩值沿斜深的分布，绿色曲线为钻进过程中扭矩曲线。从图中可以看出，利用最小二乘法自动拟合出的扭矩分布规律，实钻扭矩与预测扭矩基本一致，预测准确度较高。

图4 D井扭矩沿测深分布及拟合Fig. 4 Distribution and fitting of torque along the depth measurement of Well D

采用纯数学的方式加入相似邻井的拟合曲线，一方面便于监测扭矩变化值是否在合理范围，变化方向是否为合理趋势，另一方面扭矩的实时监测极大程度上减少了复杂情况的发生概率，该2批次4口井采用该扭矩监测方式均未发生复杂情况。钻井作业中影响扭矩的因素有很多，如最大井斜、狗腿度、BHA组合、地层物性、井深等。在多变量大体一致的前提下，快速找到扭矩随井深的变化趋势，便于现场钻井工程师的作业实时监控。

3 结论与建议

(1) 大数据分析平台的搭建，实现了工程师实时查阅数据及分析钻完井作业时效的功能，数据收集及处理时间大幅减少。基于钻完井大数据分析平台的可扩展性，下一步将制作摩阻扭矩物理模型、井轨迹修正等更多模块，按业务需求扩展平台的业务。

(2) 利用大数据分析平台优化钻井参数，并利用最小二乘法拟合钻进过程中钻进扭矩随测深的变化，在渤海P油田实现了多井机械钻速的提升，并实现钻进过程中扭矩的实时监测及与历史相似井趋势的对比，降低了复杂情况发生的概率。

(3) 大数据分析平台的易操作性有利于工程师针对不同区块展开快速分析，直接对作业提供数据支持，具有普及性及适用性。由于数据源中录井数据存在噪点及依照程序判断的局限性，需要在数据处理阶段进一步加强数据质量的提升，使用深度学习算法进一步增加工况判断的准确率，以获得更为有效的分析。