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试油测试资料监督管理方法探讨

发表时间：2021/3/16 来源：《中国科技信息》2021年1月作者：崔安峰

[导读] 试油是勘探的结尾工作，是证实地层流体性质和地层生产能力的直接手段，通常被称为勘探开发的“临门一脚”。试油过程中通过多种繁杂的施工工序产生大量形式多样的数据资源，主要包括试油过程中产生的实时施工动态数据和施工结束后综合研究产生的静态成果数据，是地质研究人员最常用、最重要的研究资料。

胜利油田分公司石油工程监督中心试油（作业）监督站崔安峰

摘要：试油是勘探的结尾工作，是证实地层流体性质和地层生产能力的直接手段，通常被称为勘探开发的“临门一脚”。试油过程中通过多种繁杂的施工工序产生大量形式多样的数据资源，主要包括试油过程中产生的实时施工动态数据和施工结束后综合研究产生的静态成果数据，是地质研究人员最常用、最重要的研究资料。数据监督是确保数据质量的关键岗位，监督管理好试油动静态数据，提高数据准确性、及时陛、完整性，使研究人员通过可视化操作平台浏览单井试油动静态数据，准确跟踪试油进度，为制订正确的油气勘探部署和开发方案提供了有效的决策依据。
关键词：试油；勘探工作；动静态数据；监督管理
        数据是企业信息化建设的核心，试油测试结果是提交储量的重要依据，同时又是勘探、开发工作中进行各种生产设计所必不可少的基础数据，是科研人员研究与决策的重要依据。油田信息化要建设高质量信息服务水平，数据必须具有较高的及时性、准确性、一致性。在试油数据监督管理机制、方法中不断总结与探索，得出几点认识，用信息化手段推动企业管理现代化进程，为企业决策服务、生产莒理提供支持。
        一、试油数据体系
        (一)试油工艺流程
        试油(气)是寻找油气田，直接了解地下情况的最直接手段。试油是指在石油勘探与开发过程中，针对储层，利用一套专用设备、工具和相应的技术措施，诱导地层流体进人井内，并同时取得流体产量、压力、温度、流体性质、地层参数等资料的工艺过程。试油工序繁多，施工质量要求各异，其影响因素各不相同，主要有射孔、地层测试、压裂(酸化)改造、系统试井、关复压(静压)和封闭油层等主要工序”1。
        (二)试油录取资料：
        试油各工序所应录取的资料名称及项目，参考标准《Q/SYXJ0910-2010(2014)一试油地质资料的录取和处理》，主要录取的资料名称及对应工序如：压力：在复压、静压、取PvT(饱和压力)中录耽温度(包含流温、静温、温度梯度)：在试产、静压中录取；产量(包含油气水日产量、累产量)：在试产、抽汲、测试、测液面中录取；流体样品：在试产、井下取样、地面取样中录取。
        二、试油数据监督概述
        试油数据监督管理就是对进入油田应用系统的试油数据进行数据校验、审核，对数据源单位数据传输及时性、入库质量进行考核，从数据源头到数据应用服务整体角度进行监督管理，确保数据入库的齐全准，使其达到数据正常化管理指标。试油数据库管理的内容主要有试油日报、动态工序、试油成果、系统试井、化验分析、地层改造、地层测试、成果文档等74张动静态数据表，在油田应用系统中发布应用。截至2019年12月，数据源单位已达到22家，试油监督管理实现了动静态数据传输加载及发布正常化，数据及时率达98％，数据质检差错率小于3％。科研管理人员通过油田数字油田应用系统查询跟踪，并通过数据下载服务对所需数据进行数据分析、决策研究，高质量的数据对支撑油气田生产发挥了强有力的作用。

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        三、试油数据监督管理探讨
        (一)建立完善校验规则
        试油数据传输按照标准《Q／sYxJ 0216---2009(2014)试油数据传输加载管理规范》要求，动静态数据在标准规定的时间内上传到数据库，检查日报及动态工序数据，检查入库的静态数据，记录问题数据，反馈数据源单位进行核实及更正，形成数据传输、差错改错及时性台账，在数据质量通报中进行考核，并汇总归纳数据问题及解决方案，不断完善试油数据质检校验规则。数据质检的首要工作就是根据试油的各个工序中整理出符合工序要求的数据质检校验规则，使其达到对单表的每一个字段项进行规范值约束；单井同层位同工序的动、静态数据具有一致性；多表之间数据关联性约束，使其符合数据准确性和一致性要求。其次，根据校验规则，编制各工序的自动化或半自动化的质检校验模块，减少人为因素干预，提高错误检出率，提升数据精准要求。目前正由过去依赖人工逐个数据表查看，逐步形成利用符合校验规则的半自动化质检模块查询纠错，筛查出数据表中不符合规则的数据项，再逐一从试油专业角度甄别，确认数据正确后加载入库。在数据监督工作中，自动化程度越大，错误检出率越高，数据就越精准。
        (二)健全监督管理机制
        确保数据齐全准，必须依赖管理，除数据标准管理、数据库管理外，数据源管理与数据监督管理同等重要。其一，在数据源管理方面，把好数据源头是关键。首先数据源单位的数据录入及数据质检有严格的数据入库机制，数据录入平台要求具有较严密的结构属性限制、标准化填写约束、数据项规范值约束，严防不合规数据、错误数据入库。其次数据源单位建立完善的入库数据质检机制，由专业人员对入库数据三级质检，无误后提交发布，并对无误数据进行封装。其二，在数据监督管理方面，首先建立数据源单位问题反馈机制与平台，收集试油生产一线的新工艺新需求，采纳合理化建议，快速识别问题、分析问题，优化数据库结构，完善数据录入平台功能，以适应生产需要12l。其次强化多方协作意识、提高主动解决问题的效率，加强数据源单位、数据监督单位、业务管理单位等多部门的协同合作，打通数据通道，确保数据入库的畅通与及时。其三，在标准规范与考核制度方面，首先根据生产实际需要修订相关试油数据管理标准规范，使其更具有操作性，严谨性。最后，编制并完善数据传输管理规定，将数据传输加载考核制度、奖励机制落到实处，严格遵照执行，提高监督效率，使数据能够及时、准确入库。
        (三)强化监督管理理念
        数据监督是确保数据质量的关键岗位，首先要提高监督技能与培训，加强专业功底学习，能对入库数据进行专业判断与分析，阻止错误数据产生，适应监督岗位高配置的要求。其次抓好数据源头，加强业务交流与沟通。试油施工过程中会产生大量数据，如试油日报、试油工序、试油成果数据等，在数据录入源头必须做好监督管理，避免人工录入产生的重复性、操作性错误，减少数据源单位的工作强度、促进数据监督工作高效、优质开展嘲。针对数据源单位自身条件限制，着力对岗位人员进行试油资料录取规范培训，强化考核、建立奖励机制，收集数据源单位完善建议，开发面向不同层面的监督软件等多方位进行尝试，强化数据录入人员专业技能与责任心，变要我精准入库为我要精准入库，从而杜绝重复性错误产生，提高入库准确率。
        五、结语
        油田企业信息化建设的关键是油田数据的质量，影响油田数据质量水平的关键是建立完善的油田数据监督管理机制与数据质量控制标准。通过对数据质量监督理论的探索与实践，在试油数据监督工作中取得了一定的效果，正在不断完善和推进，并逐步形成一套完整的数据监督管理体系和数据质量检查软件，快速识别问题，分析问题，解决问题，夯实入库数据质量，强化数据监督职能，真正实现油田数据的精准监管与智慧监督。
参考文献
[1]李校侃.钻井现场安全监督考核及其评价方法分析[J].化工管理，2017.（27）