钻井实时数据质量提升管理方法探讨

王丹阳　袁毅章

摘要：为了适应当今时代信息的迅猛发展，油田也积极地推进钻完井信息化的重要基础建设，而钻井实时数据管理、采集、开发等阶段存在很多数据质量问题，因此很多情况下数据管理人员需要通过度量、观测、警示等系列操作手段，来提升数据质量。通过对钻井实时数据质量的提升和管理方法的研究，来科学地指导钻井作业中面对突发状况的应对措施和减少钻井工作中可能会遇到的风险。

关键词：钻井实时数据;数据质量;提升方法

由于钻井工作的安全隐患多，风险比较高。在普通的钻井作业实施中会因为地壳板块滑动还有操作过程中的失误都可能会导致井壁失稳、井漏、井涌等形式严峻的事故，大大地影响了油气资源的勘探开发。钻井作业实施过程其实是动态变化的，因此就需要判断钻井可能会突发的情况并要开始制定下一步的具体措施。现如今大多数采用的数据监测方法已经达到了对钻井作业静止状态和动态的数据技术分析和存储技术，特别是对于钻井过程中产生的动态数据来进行观测、记忆和分析技术，也已經越来越成熟。因此为了更大程度提升勘探油井技术水平，实现提高效率的目标，在每一场实地勘测时，还要加强钻井过程中对于实时数据的观测和分析能力，学习使用更为先进科学的方法和技术来指导现场钻井作业，因而很有必要从理论分析和具体实操来进行科技技术层次的攻克难关，对油井收集大量的数据进行有规划地分析，目的是为了形成一种有规律的认知，能够建设一套可以对现场产生的实时数据进行自动传输^[1]、可以形成可控管理的钻井作业种实时数据的监测和分析规划性的系统。通过该系统的具体优势来发挥协同作用，可以知道作业实施的人员和技术方式的具体优势，可以利用远程操控的协同技术，从而突破地理因素的困惑，来完成实时钻井监工和远程操控，在面对突发情况时可以及时正确地采用决策，从而可以不断地去完善和提高钻井技术水平，提升应对决策的及时性和可操作的科学性，保证钻井工作的顺利进行，以此提高效率、降低生产成本，进而实现油井开发收益的最大成果。

一、钻井实时数据检测系统

钻井实时数据检测系统可以通过油井作业完成的实际情况，从而依靠现有的实时数据来进行资源的收集，更加科学地去进行实时数据分析的检验和观测，通过这种方式来提高作业中所产生数据的管理效率，将实时的数据能够传输到相应的陆地服务器，方便存储和记录，进而可以通过后期处理进行更加直观的显示，能够在实施过程中进行现场指导分析和观测数据。很多情况下为了便于用户能够简单地操作，钻井实时数据的监测与系统也会采用数据库和服务器模式^[2]，这种模式有很多的优点，比如可以实现客户端零维护，同时也降低了维护费用，也不需要额外的收费，而且在应用页面上的操作也有很多的优点，对于陆地上或者是海上的想要获取数据的人员，在只要有内网地址的情况下就可以随时都能够进行登陆和访问，因此非常的方便、简单。有的设备比如钻参仪传感器系统采用国际上先进的CAN总线技术，实现了全数字传输、零漂移、高精度、高可靠性，可任意扩展，支持远程数据访问技术，实现数据的网络共享，可以通过局域网配置多台计算机。可以提供与MWD结合的数据接口，将井下仪器的井斜、方位等数据接入系统，可实时计算钻进过程中的井斜，水平位移、垂直位移，方位角，垂直井深，实时跟踪钻孔轨迹。还可通过卫星实现数据的远程传输，使后方基地也可借助网络分享现场钻探信息。

二、实时数据检测质量管理方法研究

控制图是质量检测的七大法则中非常重要一部分，因此管制图就一直是科学管理的一个重要工具，特别在质量管理方面成为了一个不可或缺的管理工具。它是一种有控制界限的图，可以用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。控制图按其用途可分为两类，一类是供分析用的控制图，用控制图分析生产过程中有关质量特性值的变化情况，看工序是否处于稳定受控状;再一类是供管理。

质量检测的七大法则的作用：用这些工具，可以从经常变化的生产过程中，系统地收集与产品质量有关的各种数据，并用统计方法对数据进行整理，加工和分析，进而画出各种图表，计算某些数据指标，从中找出质量变化的规律，实现对质量的控制。

其它质量检测的方法：1、中级统计管理方法：包括抽样调查方法、抽样检验方法、功能检查方法、实验计划法、方法研究等。这些方法不一定要企业全体人员都掌握，主要是有关技术人员和质量管理部门的人使用。2、高级统计管理方法：包括高级实验计划法、多变量解析法。这些方法主要用于复杂的工程解析和质量解析，而且要借助于计算机手段，通常只是专业人员使用这些方法。

三、实时数据的具体分析

实时数据的分析是规定整个作业完成的过程实时数据质量中非常关键的一个步骤，它可以通过让数据的管理者了解并熟知所有数据需要的维护要求，清楚数据的格式、存储的种类、收集内容和实时数据的运输，并且能够及时地发现数据源和收集的实际信息不匹配的情况。数据分析也是指用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据也称为观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果。数据分析中所处理的数据分为定性数据和定量数据。只能归入某一类而不能用数值进行测度的数据称为定性数据。

四、结论

众所周知，数据作为一个公司最具有价值和意义的无形资产，数据质量就必然会成为决定资产好坏的一个重要体现方面。同时也可以通过改进和管控实时数据质量管理方法，也可以很快提升数据的质量，然后只做这些还是不够的，而且还是需要不断改进和改善实操质量的管理措施，能够达到持续完善数据质量管理体系，让测量到的数据能够发挥到更大更多的价值。利用实时并且准确的数据进行钻井施工及其参数的实时优化和分析、现场及远程控制的实时技术决策性的完成，指导现场钻井工作的施工，目的是为了实现安全、高效的钻井作业。随着钻井后产生的数据会一直增加，因此建立完善的数据质量评价体系很重要。

参考文献

[1]蔡晓洁，杨小柏. PI 实时数据库在信息化系统中的应用[J].自动化设计与应用，2016，35（7）：161-165.

[2]李伟，赵春宇.油田勘探开发“大数据”管理及应用[J].信息技术，2013，37（04）：196-198.