鉆井實時數據質量提升管理方法探討

史旻，袁則名，于忠濤，袁洪水，謝志階，馮慶富

中海油能源發展股份有限公司 工程技術分公司 （天津 300452）

0 引言

為了促進鉆完井作業管理模式轉變和管理效率提升，2013年4月中海油投資建設了鉆井實時數據監測系統[1-3]。該體系結合鉆完井靜態及動態數據庫系統，打破了鉆完井數據信息孤島的困擾，實現海上、陸地等鉆井信息系統的共享和聯動。從而進一步提升了鉆完井相關信息系統的實用性和數據質量[4-6]。

要提升信息系統的實用水平和數據質量，必須要為數據定制相關數據管理規則：在數據采集時，確保數據的準確性和完整性；在數據監測時，必須對相關實時數據進行全面的整理和檢查，保證數據傳輸的及時性；在數據應用時，必須保障數據的高質量，以便數據的高效應用和分析決策[7-10]。

1 鉆井實時數據監測系統

1.1 數據采集

為了保證現場采集的鉆井實時數據準確有效，系統采用現場錄井公司傳感器采集的WITS數據作為數據源，采集的數據以時間軸和深度軸為主線，設置3～5 s傳輸一組數據，涵蓋井的基礎信息、鉆具、套管、固井、泥漿、深度、時間、鉆井參數等數據，基本滿足中海油現場作業實際需求。通過讀取中轉服務器WITS-0數據，解析轉換為WITSML格式數據后，實時存儲在實時監測數據庫服務器。

1.2 數據存儲

數據庫將采用SQL Server 2008和Oracle 11g，SQL Server用于API服務的數據配置，Oracle用于所有的WITSML對象、用戶信息、會話跟蹤、Web顯示服務等。根據中海油作業模式，數據采用分級管理方式，即各有限分公司分別進行本地數據存儲和應用，國內數據同步匯總傳輸到中心服務器存儲，存儲在中心的數據實時進行異地備份，國際公司因錄井公司不同，數據進行單獨配置傳輸和存儲（圖1）。

2 實時數據質量管理方法研究

為提高鉆井實時數據質量，必須從數據源著手進行有效管理。比如在鉆進期間，及時與現場確認基礎數據傳輸的準確性，并對回傳的懸重、泵壓、扭矩、排量等關鍵數據進行監測分析，對出現的異?，F象及時進行處理分析。并根據實際作業情況，將井基本信息、鉆機、鉆具組合、套管等靜態數據完善到實時監測系統，以達到數據的完整性。通過長期對實時數據質量的監測和分析，總結出一種數據管理方法，持續改進數據質量（圖2），保證數據的可靠性和實用性。

圖1 數據采集流程

圖2 數據質量持續改進

2.1 數據分析

分析數據是界定整個實時數據質量方法的關鍵步驟，它能夠讓數據管理者認識所有數據的維護需求，了解數據格式、存儲類型、采集內容和數據傳輸質量，并及時發現數據源和采集信息不一致和不匹配的情況。通過分析實際數據傳輸情況，數據質量問題主要體現在數據缺失、數據傳輸中斷、數據異常等。分析原因為實際數據采集設備故障，數據單位設置不統一，網絡信號不穩定及靜態數據未錄入等，導致數據缺失和傳輸中斷（圖3）。

2.2 建立度量及確定目標

根據分析數據質量的原因，明確數據質量提升改進的標準，評估指標，建立度量方法，為后續工作的開展提供一個數據質量目標和評估基線（圖4）。

1）針對數據傳輸中斷，及時與錄井公司溝通，處理數據中斷故障，進行數據續傳。

2）針對數據單位不統一，編制實時數據傳輸標準，對采集數據項進行定義，統一數據格式。

3）針對靜態數據缺失，確定靜態數據錄入數據項，依據中海油鉆完井數據庫采集標準，進行相關信息完善。

2.3 數據質量監測規則定制

根據確定的目標，建立質量考核標準，明確實時采集數據質量監測規則，便于對數據進行整理和解析，提升對數據的管理，保證數據的完整性，一致性和實用性。

1）制定實時數據監測模板（表1），以時間軸和深度軸記錄井段內所發生的數據異?；顒忧闆r。

2）根據實際作業情況，及時跟蹤記錄靜態數據錄入情況和Agents計算數據。

圖3 數據異常

圖4 數據質量管理流程

表1 動態數據監測表

2.4 數據監測校核處理

通過監測集成展示不同作業工況的鉆井數據（圖5），對數據質量進行二次驗證及校核,這對提高數據資產的準確性和價值至關重要。

圖5 數據質量監測

1）數據質量二次完善。通過對數據質量的校核，對數據異?，F象進行二次數據質量運維處理和完善，直至數據達到規則要求。

2）監測數據質量與目標對比。建立監測數據質量與制定目標對比機制，能夠讓數據管理人員及時掌握數據的質量水平，對錯誤數據進行及時清理，為后續生產提供優質數據。

3 實時數據應用及其效果

自該系統上線運行以來，實時數據監測系統中已存儲了2 800口實時鉆井數據。通過實時數據質量管理方法的實施，在保證數據以高質量存儲的前提下，數據管理團隊還調研現場作業需求，為相關信息化項目提供數據支持，實現鉆井實時數據的深化應用。

3.1 鉆井參數優化系統

通過靜態系統、實時數據系統、動態模擬計算系統及相關的商業軟件，以現場施工過程的實際需要為出發點，堅持風險管控和時效管理兩個原則，形成了全井段重點鉆井參數可視化分析，水力預測與井眼清潔分析、鉆頭機械性能分析、鉆進及下套管摩阻扭矩分析等多項主要數據分析成果（圖6）。

圖6 重點參數對比跟蹤

3.2 鉆井時效分析系統

通過調用實時井及歷史井數據，對單井、多井不同作業狀態、不同井段、不同區塊的作業井時效進行分析。該系統現已進行了1 500余口井的作業效率管理,鉆井時效統計分析（圖7），并開展了600余口井的實時作業效率管理工作。

圖7 鉆井時效統計分析

3.3 復雜情況與事故案例庫系統

集成靜態數據和實時數據，通過讀取復雜情況和事故類型曲線（圖8），形成復雜情況事故動態庫，并進行統計和分析，計算事故原因，總結鉆井操作異常特征。

4 結束語

1）數據作為公司最具價值的無形資產，數據質量成為決定資產優劣的一個重要方面。通過實時數據質量管理方法的應用，對數據的質量有了很大提升，但這些還遠遠不夠，還要不斷改進質量管理措施，持續完善數據質量管理體系，讓數據發揮更大價值。

2）利用數據進行鉆井施工和鉆井參數的實時優化與分析、現場及遠程實時技術決策，指導現場鉆井施工，實現安全、高效、快速、科學的鉆井作業。

3）隨著鉆完井數據不斷增加，需建立健全數據質量評價體系，不斷提升數據質量提升管理工作。

圖8 復雜情況曲線