基于数据挖掘与物联网技术的钻井液大数据分析推荐平台.docxVIP

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基于数据挖掘与物联网技术的钻井液大数据分析推荐平台

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王建胜李绮琛高翔

摘要：随着信息技术、设备自动化智能化技术和钻井液技术的发展，人们对以往依靠专家团队对钻井液数据的应用分析提出了新要求。文中提出的基于数据挖掘与物联网技术的钻井液大数据处理与分析推荐平台，充分利用了当前新兴的物联网WebGIS技术对复杂情况进行分析，通过大数据分析技术对长期积累的数据进行数理统计优化处理，使用云计算技术对采集到的数据进行计算，并基于机器学习、数据挖掘技术探寻数据潜在的规律用于指导生产，推荐算法的使用进一步加大了该平台的智能性，能够较好地辅助科学决策。试点单位使用后的结果表明：该平台的使用可以根据不同区块、不同地层、不同井段，产生钻井液处理剂使用情况参考模型，推薦优化方案;对结果进行提示，持续积累各种复杂情况的处理方案知识库，确保钻井液维护的及时性、资料的真实性和准确性;及时预防井下复杂事故、减轻钻井液技术人员的工作量;促进管理者的科学决策，为公司带来较大收益。

关键词：钻井液;物联网技术;大数据;智能;数据挖掘;机器学习

：TP316;TE28：A：2095-1302（2020）11-00-03

0引言

目前，石油勘探往深井、超深井方向发展是大势所趋。而在钻井过程中，钻井液的作用至关重要，直接关系着整个钻井作业过程的安全和成败。在钻井作业过程中通过及时、准确地跟踪观察和分析钻井液量及其性能、参数的变化，收集相关钻井液的数据资料，并对异常进行及时报警和有效处置，就能有效减少和消除因井漏、井塌、井涌等井下安全事故可能造成重大的人员和财产损失。

长庆钻井总公司进行着长期的信息化建设，数据库中已有大量的结构化和非结构化的数据。结合钻井公司业务流程，钻井液大数据分析推荐平台的建设和川庆一期平台[1]相结合，通过无线传输有线接入方式与钻井数据库进行数据共享，实现了多源数据集成、清洗、治理;并可以利用数据挖掘，数理统计技术分析历史数据;对专家经验进行数字化处理，建立用于被计算机分析处理的规则，对钻井队采集到的数据进行计算，评价钻井效率，推送推荐方案;支持检索案例信息库，提供事故发生时的依据和参考，辅助科学决策。

钻井液数据分析推荐平台的建设、完善、优化，拓展了川庆一期平台的技术架构，扩充并完善了企业钻井液相关技术信息的数据知识库，为推动企业钻井液相关信息技术的提升和发展提供数据资源支撑;进一步完善并持续优化了企业钻井液信息数据分析诊断指标体系的设计和架构，极大地方便了现场工作人员;进一步优化完善了企业钻井液数据自动采集体系，在采集数据过程中，支持多种网络环境自动切换，改变了传统的井场数据采集[2]模式;基于机器学习和数据挖掘技术，依靠多年来积累的钻井数据，利用挖掘算法，如神经网络[3]等机器学习和知识发现的方法，实现智能分析、智能建议和井下预警提醒。

1系统概述

钻井液数据分析推荐平台实现了移动终端APP和PC端两套系统，主要具有如下几方面特点：

（1）首次借助大数据分析技术[4]对单井钻井液性能数据实时诊断预警并进行分析，推荐解决方案;

（2）可以持续积累各种复杂情况的处理方案知识库，对邻井复杂情况及同地层复杂情况进行相关数据分析，并智能推荐处置方案;

（3）创造性地结合了不同分析模式、分析指标、分析维度、分析粒度进行块地层的钻井液性能深层次对比;

（4）采用多维分析及挖掘算法进行钻井液综合性能、电测分析、处理剂加量与性能相关分析;

（5）通过移动终端APP将井队采集的钻井液信息数据及时上传，将历史数据中技术研究成果上传，方便井队钻井液维护、录入井下复杂事故状况和处理过程等信息，保存手机拍摄的现场图像，从而更全面、更详细地记录现场处理信息，为后期施工提供更好的帮助。

2系统总体结构

2.1系统设计原则

（1）先进性原则

在系统的开发建设中，结合当前流行的物联网技术、大数据处理技术、人工智能技术、云计算技术，保证系统在今后较长一段时期内具备先进性。

（2）易用性原则

系统采用B/S架构[5]，操作界面友好、操作流程简单。此外，该系统还兼顾用户移动终端与PC端不同的需求。

（3）实用性原则

系统不但切合实际工作需求，同时也汲取了以前系统的精髓，并在此基础上进行了完善，以保证系统满足实际工作的需要。系统能够7×24h连续不间断工作，在井队大规模并发应用的情况下，能够稳定高效运行。

（4）易扩充性原则

作为智慧化、一体化的服务系统，用户需求在不断提高，实际的数据要求也在不断变化，所以在开发系统时，我们充分考虑了系统的可扩展性，以满足日后不断发展的需要。

（5）安全性和完整性原则

系统采用大型关系型数据库SQLServer和MySQL作为存储数据的管理软件，实现了数据库系统的安全性和完整性。

2.2系统架构

在平台建设初