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油气田钻完井大数据技术研究与应用前景袁顺

发表时间：2021/7/12 来源：《建筑模拟》2021年第3期作者：袁顺

[导读] 简要介绍了大数据技术及其在油气井钻完井中的应用，分析研究了钻完井大数据，澄清了建立钻完井大数据的相关性，提出了油气井钻完井大数据的总体设计和大数据分析技术的应用框架，并提供了研究和整合钻完井平台全过程的数据，研究大型数据收集、存储和云计算技术，设计和开发油气领域的钻完井元数据，为先进的钻完井技术服务奠定基础，并考虑发展趋势。

        中海油田服务股份有限公司油田生产事业部完井中心天津市 300459
        摘要：简要介绍了大数据技术及其在油气井钻完井中的应用，分析研究了钻完井大数据，澄清了建立钻完井大数据的相关性，提出了油气井钻完井大数据的总体设计和大数据分析技术的应用框架，并提供了研究和整合钻完井平台全过程的数据，研究大型数据收集、存储和云计算技术，设计和开发油气领域的钻完井元数据，为先进的钻完井技术服务奠定基础，并考虑发展趋势。文章概述了钻探大数据和市场前景在地质、工程、工程地质一体化和远程实时钻探作业中心等领域的应用情况。
        关键词：油气田；钻完井大数据；数据分析；应用趋势；

        前言
        近年来，随着工业化和信息技术的不断融合，石油勘探和开采过程中出现了许多专门软件，从而实现了海上油田和天然气田的数字化管理。但是，随着近海油气资源开发规模的逐步扩大，关于海上油气资源的数据量呈指数增长。旧的数据采集系统相对分散，数据相对独立，名称没有标准化，无法支持目前对大量数据的应用分析，因此现有业务数据的跟踪利用率很低。鉴于分布式处理应用程序和大量数据的当前发展，迫切需要开发一个系统，以规范数据收集和存储，进行全面和多层面的数据分析，并向用户提供灵活可靠的报告输出。根据这一要求，开发了数据管理系统，利用现有数据资源巩固和发展数据库。该系统使数据收集、存储、管理、分析、显示和输出标准化。
        一、海上油气田钻完井数据管理系统的功能需求
        1.大数据技术
        海量数据是传统软件工具无法在指定时间内捕获和管理的数据集。大数据技术是指综合处理各种大数据信息的技术方法。为了确保技术能够有效地捕获和综合处理大量数据，需要提高决策能力、知识和发现能力以及流程优化能力，以促进灵活应用标准化技术来管理信息资源。对大数据技术的研究表明，它有助于在全面收集大数据的过程中执行高级管理任务，避免在各种工程和基础设施工程中丢失信息和中断数据存储系统，并为适当的项目提供坚实的基础。
        2.功能需求
        动态数据收集要求。在生产实践中，关于设备、环境、成本、进展等的数据海上石油和天然气钻完井项目。不是静态的，而是动态的、波动的和不断更新的。在这一阶段，如果数据管理系统使用传统的定期和跨部门数据收集机制，就很难及时获得准确的环境和生产状况信息，很难预警与生产有关的风险，也很难充分利用数据信息的现实反应能力。因此，在开发和实施海上石油和天然气井钻完井数据管理系统时，必须确保该系统具备良好的动态数据收集能力，并能够在钻完井项目现场实时获取和传送信息静态数据输入要求。
        二、油气田钻完井大数据设计
        1.钻完井大数据采集
        建立钻完井元数据的第一步是建立数据收集和分析指标系统，这是建立钻完井数据市场的基础，也是复盖钻完井用户所需数据范围和深度的先决条件。大量数据必须通过多种渠道和来源获得。钻孔过程的第一步是在作业开始时将资料埋在不同的通道中，然后收集作业中不同通道的多维资料。实地数据收集特别重要，因为实地数据波动性很大，其中包括但不限于含有钻完井作业重要数据的E-R地图。与传统的结构化数据不同，大型钻完井数据类型包括结构化、半结构化和非结构化数据，包括用于钻完井操作的实时结构化操作数据、结构化静态表数据、管理数据、视频数据、音频数据和记录数据数据收集方法多种多样，需要分散和多种来源。从现有数据库系统收集数据，从ERP、财务管理系统、生产报告系统、生产操作系统等系统收集数据。专业输入系统，如地球静止工程数据组织系统、历史纸面数据数字化系统、地质工程专业网站或APP输入系统，无论何时何地等。
        2.钻完井大数据处理与存储
        对于所有复杂的处理和数据处理，大型数据存储必须使用Hadoop分布式存储，如HDFS、分布式NoSQL、分布式Oracle、big insight等。它们是Hadoop库、MPP数据库和连续处理库的大数据技术体系结构。

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对于大型多维钻取数据，使用ETL/ELT技术对各种数据进行标准化和结构化，从而建立一个数据存储管理子系统，将数据收集到底层数据仓库中，并将内部数据分解为类似的基本数据市场。使用ETL/ELT技术组织资料时，必须填入空白或遗漏的资料，以及标记无法处理的资料。替换无效数据：建立主键和外键约束、替换非法数据或将其导出到错误文件以进行转换：执行表相关性数据合并，为每个字段编制索引，以确保相关性查询的有效性：根据某些规则分割数据；交换行和列、排序/更改序列号、删除重复记录：将提取的数据从源数据转换为易于存储的目标数据格式。
        3.数据信息交换共享
        大规模信息交流和共享使钻完井工作人员能够确保他们充分了解上一个报告所述期间收集和处理的大规模信息，并鼓励各部门工作人员在大规模信息支持下实施大规模钻完井项目同时，应在合理的技术支持下，妥善建设大规模油气钻探数据共享平台，确保相关平台发挥实际作用，让各部门工作人员相互合作开展油气钻探工作，确保当油气田钻完井完成大规模数据交换时，还需要对相应平台进行有效控制，使油气田大规模数据交换处于合理状态。
        4.数据分析平台
        海量数据分析和价值探索是大数据技术的目标。钻完井管理人员仍在寻求从业务或管理数据中获得所需的功能，例如设计区域勘探和开发大数据方案、分析区域大数据森林、分析区域大数据生产时间表、分析区域井的质量这些分析有助于确保安全、有效和高质量的钻完井和完井作业，从而降低成本并加强竞争优势。在设计阶段通过钻探和分析大量数据进行科学数学建模，并通过精细设计优化资源；在钻完井阶段，建立监测算法，准确识别作业异常，优化科学作业，降低风险，提高及时性，建设优质井眼。Hadoop的MapReduce目前可以计算元数据并提供元数据分析的示例。领域或行业专家对于数据科学的成功研究和应用至关重要。行业专家可以更科学地研究和开发海量数据技术，构建数学模型，开发计算方法，并最终更好地利用海量数据的潜在价值。钻完井和完井也是如此。建立大数据需要信息技术专家从事制成品，而应用大数据则需要工程专家从事制成品。钻完井行业专家是钻完井的灵魂。
        三、钻完井大数据应用展望
        关于钻完井的大量数据不可避免地导致了钻完井部门的改革和转型，其趋势如下：数据资源。更大、更复杂的数据资源将成为企业创新的基础。促进将科学技术纳入所有领域。在处理大量数据的过程中，可以推导出许多新技术和技能。检视资料。直观的3d视频、图形和报告有助于理解和接受面向数据的计算技术。随着企业数据变得越来越复杂，面向数据的编程也越来越广泛。来改变我们的思维方式。以人为本的海量数据对人们如何思考和促进人工智能的学习和应用的发展有着深刻的影响。
        结束语
        综上所述，为了确保油气井项目的发展效果，不仅需要保证钻完井工作水平，还需要加强大数据技术在油气井钻完井中的作用。通过大型数据系统和相关模型，在油气井实际开发过程中，收集和总结了各类数据信息，充分发挥了各类数据信息在油气井项目中的实际作用和实现效果。
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