以Q/SY 01128-2020《录井资料采集处理解释规范》为唯一数据采集技术标准, 结合数据库建设专业标准和物联网相关协议标准, 研发标准化井场采集系统, 通过标准接口协议（如TCP/IP、UDP、串口等）, 对录井作业现场传感器、分析仪器等设备产生的数据进行采集、解析、存储、远传。采用标准的WITS（无线信息传输系统）协议实现数据的转发和分发, 建立钻井作业全产业链数据模型, 满足钻井作业现场复杂环境下各专业实时数据的自动采集、传输、存储、共享, 以及现场作业信息实时分析与应用, 确保数据的唯一性和准确性, 实现井筒生命周期内产生的所有数据的全记录、全展示, 为地质、工程、钻井液等相关方辅助决策提供数据支撑, 最终实现钻井现场全数据填报标准化、专业化、唯一化管理^[4]。

按照中国石油天然气集团有限公司（简称集团公司）EPDM数据编码标准, 完成井筒专业数据库架构设计与建设, 涉及录井、钻井、测井、试油等专业, 涵盖设计数据、采集数据、研究数据、成果数据等全部数据。将钻井作业现场采集的WITS数据作为数据源, 以时间轴和深度轴为主线, 设置标准化时间节点完成数据传输过程, 涵盖井基础信息、钻具、套管、固井、钻井液、深度、时间、钻井参数等采集数据, 基于内网的MQ（消息队列）, 解析转换为WITSML（井场信息传输标准标记语言）格式数据后存储于实时数据库。基于HADOOP（分布式计算）模式, 按照区域地质综合研究、勘探规划与部署、井筒工程实施、区域评价与开发、油气田动态跟踪分析5步流程, 完成勘探开发全科研成果大数据建设, 实现全生命周期标准化管理。通过以上措施和技术的应用, 实现基于信息化技术的地质、钻井、录井、测井等专业数据的标准化采集与集中存储, 构建形成涵盖设计数据、专业数据、实时数据、视频数据、跟踪评价数据、地质研究数据等多专业学科数据的地质工程知识库和数据湖。同时在统一平台上进行系统智能化功能开发, 通过标准化和统一化数据接口、数据模型及规范流程, 实现企业内业务管理数据全部入湖, 并通过对数据湖中的海量、多源数据进行采集、计算、存储、加工, 形成大数据资产, 进而优化调配平台上的资源, 实现不同业务之间的工作协同和信息共享, 提高系统应用效率和数据管理效率^[5]。

勘探开发生产数据种类繁多, 部分数据量程及单位不完全统一, 此类原始数据如果不进行数据清洗将成为所谓的“ 脏、废数据” , 从而影响工程及科研人员决策分析质量, 甚至导致出现错误的解释评价结论, 决策研究也达不到最优化。因此, 需要应用基于自动学习、智能数据治理算法的数据预处理技术进行大数据预处理, 以消除不同参数之间的幅度差异, 提升多专业、多参数间的对比分析价值。

在录井曲线上通过应用小滑动窗口来计算移动平均值（基线真实值）, 将该平均值与录井曲线的原始值相减得到残差（即为噪声）, 通过数据去噪处理过滤掉无效数据, 从而剔除原始采样数据噪声, 提高数据的纯净度和可用性, 避免原始噪声干扰模型效果和录井曲线形状（图1）; 而后从无监督方法重构输入序列的角度应用深度学习技术解决录井实时预警问题, 不同于有监督方法需要标签数据, 无监督方法从正常数据自身训练提取特征分布, 然后针对异常数据计算出一个较高的损失函数误差值进行预警。运用端到端任务中表现良好的Encoder-Decoder（编码-解码）架构与LSTM（长短期记忆）神经网络组成LSTM Encoder Decoder模型, 重构实时录井数据序列进而发现异常^{[6, 7, 8]}。

图1

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	图1 井筒工程数据降噪处理

在录井大数据分析及处理的基础上, 建立气测异常、气侵、溢流、井漏、钻具刺漏等监测模型以及密度传感器诊断模型等预警模型, 进而完成损失函数对数归一化模型的构建, 即取模型最小损失函数值（e_min）与发生异常时的最大损失函数值（e_max）, 建立损失函数对数归一化方程, 计算得到预警指标M值, 实现基于M值的录井工程异常、地质异常、设备异常智能实时预警。

${{M}^{i}}=\frac{\text{ln}{{e}^{i}}-\text{ln}{{e}_{\text{min}}}}{\ \ \ \text{ln}{{e}_{\text{max}}}\ \ -\ \ \text{ln}{{e}_{\text{min}}}\ \ \ }$

式中：Mⁱ为第i个异常监测样本数据产生的预警指标; eⁱ为第i个异常监测样本数据产生的损失函数值。

依据预警指标, 当M≥ 0.8时, 判断为处于危险状态, 将做出程度最高的智能预警; 0.5< M< 0.8时, 判断为处于威胁状态, 将做出次一级的智能预警; 而当M≤ 0.5时, 判断为处于安全状态, 不做出预警提示。

基于工程、气测、元素、自然伽马能谱等录井数据, 应用相关性分析、大数据反演等数学方法, 分别建立碎屑岩、碳酸盐岩及页岩气藏的储层识别及流体判别模型, 实现随钻岩性智能解释、储层快速识别、流体一体判别和页岩储层定量评价, 借此提高储层钻遇率, 并为钻井过程中钻头选型、钻进参数控制, 以及完井后试油选层分段等提供地质研究支撑, 进一步服务于安全钻井及钻井提速。

基于大数据分析的智能化判定和三维地质导向模型展示的技术难题, 探索通过大数据分析来实现导向轨迹位置修正和上、下切关系判定, 有效减少人工分析时间, 提升决策效率; 通过地震数据及邻井数据建立地质导向模型, 利用随钻数据实时分析来校正导向模型, 修正井眼轨迹位置, 判定上、下切关系, 以减少人工分析时间, 提升决策效率; 结合三维地震数据, 开展基于平台的单井或多井储层及构造发育情况反演, 实现对井周或区域储层和构造的精细预测, 不断促进地质导向技术趋向更精准、更高效。

地质工程一体化平台总体架构设计采用标准化4层结构模式, 包括数据采集层、网络保障层、数据存储层以及数据应用层（图2）。数据采集层, 即井场应用端, 是平台数据的主要来源, 为科研生产提供基础分析数据; 网络保障层负责确保生产作业数据安全、及时地传输至数据存储层; 数据存储层负责数据存储、分析、发布, 是平台大数据中心, 实现地质勘探开发多专业数据的集中存储和基础分析; 数据应用层是集生产运行、工程技术、科研成果管理、协同应用、地质应用的综合支持平台, 实现科研生产一体化、地质工程一体化协同应用及决策支持。

图2

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	图2 地质工程一体化平台总体架构模型

地质工程一体化平台基于“ 科研+生产” “ 前端+后端” 的集成整合模式进行设计, 体现“ 数据基础” 的核心思想, 既实现前端多专业数据集中采集处理, 也集成整合后端科研成果数据, 构建地质勘探开发大数据中心。集数据监控、技术支撑、专业协同、综合管理为一体, 具备数据标准化管理、地质分析支撑协同、业务系统深度集成、工程技术流程管理等核心功能, 最终实现了地质工程一体化和科研生产一体化的目标（图3）。

图3

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	图3 地质工程一体化平台业务功能架构模型

在前端数据采集层建设一套基于标准化、唯一化、专业化数据采集处理的录井资料采集处理解释系统; 在后端数据应用层建设平台化、集成化的综合应用平台, 分别服务于生产运行、工程技术、录井数据解释评价、科研成果管理、专家协同决策等应用工作。

2.3.1 录井资料采集处理解释模块

在深入研究川渝地区地质地层结构和地质勘探作业特点的基础上, 以Q/SY 01128-2020《录井资料采集处理解释规范》为唯一技术标准, 持续升级地质勘探专业一体化大数据中心数据库, 建设了一套架构先进、适用于前端数据采集处理的录井资料采集处理解释系统V2.1（图4）, 涵盖数据采集填报、数据分析应用、成果图件绘制、成果输出、数据对接等核心功能, 能够对井场工程、录井、地质等生产信息数据进行全面一体化采集, 将地面数据、井筒工程数据、传感器数据、综合录井数据、地质分析数据等进行专业化整理并实时远传至数据中心集中存储, 大幅降低油气勘探开发工程技术数据采集重复率, 还可基于录井、地质数据开展自动分析计算。该系统后期结合各区域工程作业特点优化开发多个标准唯一但又符合区域特色的现场端采集软件, 在中油技服范围内进行推广应用, 实现了集团公司地质（录井）专业数据采集管理的专业化、唯一化, 实现了数据标准化整理、传输和集中存储, 构建了“ 地质+工程” 大数据, 为后期开展大数据挖掘分析提供标准化、专业化的大数据源, 方便工程技术人员、生产管理人员及科研人员综合利用现代多种信息技术进行数据价值充分挖掘和智能分析计算, 指导开展井筒工程评价、随钻地质精准导向、地层结构分析、精细化录井、随钻精细化油气水资源研究等后续作业^{[9, 10, 11]}。

图4

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	图4 录井资料采集处理解释系统窗口

2.3.2 录井地质大数据应用模块

搭建起以录井和地质为基础的工程技术与地质数据中心, 集成涵盖了录井地质设计数据、录井专业数据、特殊录井数据、综合录井实时数据、视频数据、随钻导向数据、随钻跟踪数据、解释评价数据、地质研究数据和相关成果报告等全部油气勘探开发数据。利用联机实时分析服务实现对数据的分析、统计及挖掘, 进而实现数据的整体调用、研究分析、应用回存等核心功能, 为科研生产人员提供最基础、最全面的分析资料, 在综合地质研究、随钻跟踪评价、远程地质导向、井控复杂处理等方面提供全方位的数据应用支持。在构建综合大数据基础上, 通过大数据挖掘、三维可视化和数字孪生技术的综合运用, 为生产和工程技术人员提供最直观、最生动的“ 数字地面、数字地下、数字井筒” 实时场景再现。

2.3.3 地质综合研究模块

地质综合研究模块是在充分整合集成现有建设成果数据的基础上, 利用地质、地震、测井等技术资料进行区域地质研究、地质建模和油气藏描述, 识别地质甜点、优化水平井方案和压裂设计方案、模拟裂缝及预测产能。该模块以区块地质三维模型为基础（图5）, 通过三维模型映射实时钻井轨迹, 并在实钻中同步钻井过程专业数据, 以期达到在一个平台上根据地质模型指导工程钻井, 根据实钻资料反演优化地质模型, 进而提升区域地质认识, 优化钻井过程, 最终达到提高区块油气产量的目的。

图5

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	图5 地质综合研究三维模型

2.3.4 录井生产运行管理模块

通过录井生产运行管理模块可以开展生产协调和生产计划管理, 该模块提供数据统计、分析、审核、校正等功能, 在完成与中国石油工程作业智能支持系统（EISS）的集成整合后, 成功在集团公司下属各大录井公司推广应用, 解决了各公司在录井业务和地质研究业务领域存在的管理效率低、业务处理单兵点对点作战, 钻机运行和搬安动态无法及时掌握、录井生产调度安排严重滞后于钻机安排, 无法自动完成任意时间段、不同维度、不同形态的生产数据查询、统计分析和报表展示应用, 需要耗费大量人力资源投入, 根本无法为生产管理提供及时有效的数据支撑等一系列管理痛点。通过对传统数据管理方式和流程模式的优化, 节约了大量人工成本投入, 综合人工时效较以往可提升20%以上。

2.3.5 随钻跟踪解释评价模块

随钻跟踪解释评价模块依据钻时、钻压、岩屑元素、自然伽马能谱等录井参数, 应用相关性分析、大数据反演等数学方法, 分别建立碎屑岩、碳酸盐岩及页岩气藏的储层识别及流体判别模型, 实现了随钻岩性自动解释、储层快速识别、渗透率精细评价、储层孔渗变化规律分析、储层流体一体化判别和页岩储层定量评价等功能（图6）。通过该模块的应用, 使得录井解释符合率由55%提升至85%以上, 为提高储层钻遇率及完井后试油选层分段提供了技术支持, 实现了勘探开发效益最大化。随着数字化转型建设推进, 通过应用智能算法设计和模块开发, 应用该模块还可以实现数据采集与传输、工程预警、实时智能解释评价、信息发布等井场协同信息化支持功能, 能利用数据挖掘科学算法, 实现录井岩性、物性和油气水层智能解释评价以及工程智能优化预警等功能^{[12, 13, 14, 15, 16]}。

图6

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	图6 随钻跟踪解释评价 注：lin=2.54cm; lft=30.48cm

2.3.6 远程地质导向模块

远程地质导向模块是一套集随钻LWD/MWD数据采集远传、导向建模、地层实时调整、井眼轨迹跟踪、井轨迹预测、防碰分析、各种曲线综合对比等功能为一体的系统平台（图7）。为了精准控制水平井轨迹, 利用三维地震数据体高分辨率处理技术, 并综合应用随钻测井、综合录井一体化处理解释、岩屑识别和成分分析技术, 实现对水平井轨迹的精确控制, 形成了水平井一体化地质导向技术。同时应用岩屑元素录井和伽马能谱录井技术在水平井中划分小层, 准确率达100%, 整体钻遇率提升到90%。

图7

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	图7 远程地质导向

2.3.7 协同管理与智能决策支持模块

模块采用“ 三中心” 设计, 包括工程作业EISC智能支持中心（专家协同决策支持中心）、业务支持中心、资源中心。作为油气勘探工程作业与生产智能决策的大脑, 工程技术人员、科研人员可以通过该模块对所有工程钻井的数据质量、视频传输质量进行实时管控, 并利用钻井工程数据、录井数据及视频监控数据等实时数据开展高效分析决策研究。其核心业务是EISC, 由此构建了“ 井场-数据中心-基地” 三位一体的“ 远程录井+地质协同研究” 决策应用场景, 实现了专家协同决策、即时通信、远程控制与协助等功能。

在苏里格天然气和威远页岩气勘探作业实践应用中, 基于一体化平台相关模块建立的“ 物探-地质-工程” 技术支撑与科研生产一体化服务模式, 为研究区块油气勘探开发提供了高质量、全方位、多维度的综合地质研究、开发方案编制、井位部署、气藏动态分析、油气井跟踪及管理等技术服务, 辅助科研人员突破了苏里格气田和四川盆地页岩气储层的地层认识瓶颈, 从而助力苏里格气田致密碎屑岩和四川盆地威远页岩气高效勘探开发。基于数字技术赋能, 使科研人员新发现超百万方高产气井数口, 使得百万方高产气井总数达50余口, 稳定了研究区块总产能和年产气量。

在威远页岩气勘探开发钻探过程中, 用数字技术持续助力地质精细评价, 通过一体化平台建立了符合研究区块、井区地层构造特点的铂金箱体录井响应特征标准, 通过随钻评价铂金箱体, 实时指导井眼轨迹调整, 从而提高了铂金箱体钻遇率, 提升了地质导向精准率, 最终使导向目标箱体钻遇率提升到96.97%（图8）。在该区块X平台钻探作业中, 利用一体化平台水平井随钻地质导向功能, 根据随钻自然伽马值的变化实时调整优化井眼轨迹, 确保工程钻井不偏靶、不脱靶, 最大程度地提高了“ 甜点” 钻遇率。最终X平台单井平均产量突破6 600× 10⁴ m³, 8口井累计产气量达到5.3× 10⁸ m³, 诞生了中国首个测试日产量超“ 四百万方” 页岩气平台, 刷新了川南页岩气开发井测试产量纪录。

图8

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	图8 地质研究与工程导向应用融合

数字化的地质工程多专业一体化平台支撑服务模式实现了前后端技术双向实时对接、快速联动, 可远程异地高效指导录井现场各阶段作业, 应用大数据、人工智能等信息技术手段, 可实现钻前风险预测, 钻中实时工程预警及事故应急处置。在某区块重点探井X井钻前设计中, 通过一体化平台地震及区域地质研究数据深度分析和挖掘, 预测在7 713~7 789 m井段存在地震断裂带, 将有较大井漏风险, 在实钻中于7 711.23 m发生井漏, 与钻前地震预测结果基本吻合（图9）。

图9

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	图9 X井工程风险预测与预警

同时, 一体化平台在现场钻井过程中的工程风险实时监测及应急处置方面也作用突出, 异常监测的及时率、准确率达到100%, 为后续应急处置赢得了宝贵时间。当X井钻至井深7 813 m时, 一体化平台前、后端实时同步显示钻井液罐液面持续升高、套压快速升高, 判定为井筒发生气侵并引发溢流。随即由前、后方专业部门、业务主管部门及录井小队等多方专家、技术人员组成的应急处置队伍迅速异地开展实时联动, 应用一体化平台持续跟踪现场动态, 快速分析研究决策, 完成应急处置方案和技术措施制定, 并实时下达指令, 立即停泵关井, 完成应急处理作业, 使得井漏溢流风险得到有效管控。