油气行业运营商正通过共享钻井数据来提高持续效率。
编译 | 二丫
运营商对于作业效率的需求一直在趋势他们不断尝试各种不同的技术,例如新型钻头、井下钻具组合、管柱设计、油井设计以及上述技术的运行参数的更新。特别是在现如今,在当前油气行业的大环境下,发展新技术的驱动力尤其强劲。新技术的落地往往需要花费不少时间,也会经历不同程度的试错,并且这一过冲需要持续不断地进行性能(时间)跟踪和成本跟踪,才能逐井确定总体性能的提升。
实际上,“大数据”一词在被广泛应用之前,它早已出现在油气行业。在油气行业,这些数据用于提供广泛的钻井KPIs,用以跟踪非生产时间,例如天数vs.深度曲线、滑动vs.旋转比例、起下钻次数等。数据的质量、计算和分析资源限制了更详细的性能评估,然而以往的性能优化通常也不需要更细化的内容。但实际上,那些看不见的结果往往是漫长而重复的试错循环、未跟踪的程序以及大量隐形的损失时间和固定时间。所有这些都增加了钻井风险,提高了HSE事件概率和隐形成本。
改进KPI
随着地层性能改善的趋缓以及市场条件的变化,运营商开始寻找其他方法来不断实现优化,以降低成本,改善绩效,以满足投资者对投资回报率的需求。钻井数据采集系统和云计算分析技术的应用和产业化,使运营商能够实现对其大数据的利用,而云计算提供的分析能能力则可用于开发和完善更细化的KPIs,以满足市场对作业效率的要求。这种变化同样也带来了其他挑战。
钻井及其相关活动的更详细KPIs,需要访问高质量的数据集。作业人员意识到,数据质量问题,例如传感器校准、数据频率(10s、5s、1s等)、变量命名标准化和数据储存等,这些都需要得到有效解决,才能实现算法从简单的逻辑语句到更复杂的数学运算的一系列应用,以更新并优化KPIs。
运营商和服务公司正在通过实现标准化钻机数据采集系统、产业化使钻机连接、利用云系统存储数据并使其易于访问来应对这些挑战。最终实现了对井下钻井性能、起下钻次数和连接次数等方面性能提升的内在理解。可以根据井眼、井段、钻头类型、BHA类型、地层、操作参数以及更多其他类别进行细分,从而更详细地了解性能提升的时机和途径。随着云计算和远程访问的出现,这些指标可在钻井现场实时跟踪性能,与补偿井相比,这一时间周期压缩了数分钟。
增加数据共享
油气行业对大数据的应用为运营商提供了实现内部评估新方法的工具,但依然有必要进一步扩大规模。业界目前正朝着增加运营商之间数据共享的方向发展。其中,开发用于地下数据共享的开放论坛(OSDU)就是一个这样的例子。共享KPIs和micro-KPIs,以更有效地对整个区块的绩效进行基准测试,将激励行业提供与同行相匹配的作业效率。
而对于为钻井作业创建数字生态系统的“领头羊”运营商而言,则面临着诸多挑战,包括数据质量控制、数据精度、数据聚合、存储和安全、标准的分析逻辑和计算以及服务公司的中立性。
共享KPI
针对这些挑战,提出一种解决方案,运营商可以共享KPIs和micro-KPIs,从而快速推动钻井作业达到最佳水平。
首先,需要收集不同来源的数据,例如电子钻井记录仪、MWD工具以及计划和报告系统。在此之后,需要对聚合数据进行质量控制,确保输入的原始数据是准确无误的。数据需要存储在可供经批准用户使用的安全服务器上,同时应用稳健且一致的分析引擎,以导出KPIs。
另一个挑战是,如何在不泄露运营商想要保密的任何知识产权的情况下,展示出足够多的有价值信息。这个问题可以通过创建一个交互环境来解决。在这种环境中,运营商只能查看到他们愿意共享的KPIs的详细信息,而所有其他作业人员的名称都将被隐藏。
该信息的价值定位是直接与其准确性相关,因此必须从原始传感器数据中生成这些KPIs,以避免任何偏差或报告错误。此外,这些KPIs还必须实时更新,以便所有用户都能随时获取最相关的信息。从这里开始,每个作业人员对信息的利用都将驱动价值产生。整个区块的数据也必须完整,所有井都可用,这样基准测试就不会曲解整体表现。
这一解决方案的先驱之一是Noble Energy。为了进一步提高钻井作业效率,该公司开始为第三方平台提供高质量的KPI和micro-KPIs。这些信息中心能够:
• 以实际的基准来衡量其所处区块中的其他参与者,并利用这些信息来推动作业实现目标效率;
• 与其他参与者对比,实时比较他们的BHA、管串和/或过程变化如何提高性能;
• 为投资者提供同行基准,以展示行业领先的绩效水平和持续改进。
下图显示了类似系统的示例。在此示例中,显示了钻井天数与测量深度的关系,其中彩色曲线是目标井工作曲线,灰色曲线是用户选择的半径内的工作曲线。该分析可用于钻井天数、平均钻速、旋转钻速、滑动钻速、钻井连接次数和起下钻速度等。所有功能都可以按地区、开钻日期和井段进行径向搜索。
所有这些KPIs都为每个参与作业的运营商提供了总体和详细性能的清晰对比。基于这些对比,作业人员可以将精力集中在关键性能改进措施上,这将在性能、时间和成本方面都带来显著变化。
随着运营商数据共享需求的增加,这些数据库和KPIs将变得更加详细和复杂,包括但不限于NPT、成本和参数等,从而推动运营商和整个行业的持续改进。随着数据共享逐渐被更多人接受,从匿名到开放的基准测试或许会成为标准做法。包括更多的建井信息在内,通常可以通过调整位置获得,但延迟了可用性的数据,也可能会变得更容易被接受。
未来还可以通过其他方式共享数据,促进多方面和以及完整的基准测试,从而实现更可靠的分析。为了提高态势感知能力,收集和共享HSE数据将极大地造福于整个行业。与服务公司的数据流相结合,将奖励性能表现最优的公司,并推动创新和可靠性,以满足运营商和服务公司的市场需求。更重要的是,一旦为完井和生产数据建立了数据采集和流传输功能基础,他们就有可能看到与钻井相同的收益:具有查看其他同行如何设计、实施和执行的能力,最终目的是向合作伙伴和/或投资者展示其实现准确执行的具体方案。
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