基于大数据分析的修井作业风险预测与决策支持系统研究

一、绪论

在油气田开发持续深入的当下，修井作业愈发频繁且复杂，面临的风险也日益凸显。修井作业涉及众多复杂工序，如井下工具起下、井筒修复等，作业环境恶劣，可能遭遇高压、高温等情况，同时设备故障、人员操作失误等都极易引发安全事故，严重影响油气田生产的正常进行，威胁人员生命安全。

构建基于大数据分析的修井作业风险预测与决策支持系统意义重大。一方面，能精准预测风险，提前采取防控措施，降低事故发生率，保障作业安全；另一方面，有助于优化作业方案，提高作业效率，合理配置资源，减少不必要的成本支出，推动油气田开发工作更加科学、高效地开展，因而对提升整个油气田行业的经济效益与社会效益有着不可忽视的作用。

二、修井作业大数据平台的构建

2.1 数据来源与类型

修井作业中的数据来源广泛，涵盖多方面。设备参数方面，像修井机的扭矩、提升力等数据可实时反映设备运行状态；作业环境数据包含井下温度、压力以及井口周边的气象条件等，对评估作业风险至关重要；人员操作数据则涉及操作人员的每一步动作、操作时长等信息。

2.2 数据收集方法与技术手段

运用多种传感器收集数据，例如在设备关键部位安装压力传感器、温度传感器等，以获取精准的设备运行数据。同时，借助物联网技术实现数据的实时传输，保障数据能快速汇聚到数据平台。还可利用智能穿戴设备来记录人员操作情况，确保数据收集的全面性与准确性。

2.3 大数据平台架构与功能设计

平台整体架构采用分层设计，包括数据采集层、数据存储层、数据处理层以及应用服务层等。其功能上，能实现数据的高效存储、分类管理，通过数据分析挖掘为后续风险预测、决策支持等提供有力的数据支撑。

三、基于大数据的修井作业风险预测模型构建

3.1 数据挖掘与机器学习技术应用基础

在修井作业风险预测中，数据挖掘与机器学习技术有着良好的适用性。数据挖掘技术可从海量修井数据里发现隐藏的模式与关联，像关联规则挖掘能找出不同风险因素间的内在联系。机器学习中的分类算法，例如决策树、支持向量机等，能够依据已标记的历史数据进行学习，构建分类模型，进而对修井作业风险类别进行判断。选取这些技术是鉴于其强大的数据分析和模式识别能力，能有效处理复杂的修井作业数据，助力精准预测风险。

3.2 关键风险因素提取方法与过程

通过对历史修井数据进行统计分析，计算各因素与风险发生的相关性系数，筛选出相关性高的因素作为关键风险因素。例如，频繁出现设备故障的相关参数、特定恶劣环境条件下事故发生率升高等情况对应的因素等。同时结合专家经验进行综合考量，进一步确定如井下复杂地层状况、关键设备老化程度等关键风险因素，为模型构建奠定基础。

3.3 风险预测模型的构建与优化

以提取的关键风险因素为自变量，风险发生与否或风险等级为因变量，运用合适的机器学习算法构建初始模型。之后利用交叉验证等方法，不断调整模型的参数，优化模型结构，提高其对新数据的预测准确率，使其能更精准地预测修井作业风险。

四、修井作业决策支持模型的建立

4.1 专家知识与业务规则的融合方式

为使决策支持模型科学合理且贴合实际，需融合专家知识与业务规则。通过深度访谈修井工程师、专家，收集应对风险的判断及处置知识并量化、计算机化；同时梳理修井业务流程等规则，明确操作界限。借助知识图谱将二者有机整合，构建关联清晰的知识体系，使其协同作用于决策。

4.2 决策支持模型的架构与功能实现

决策支持模型含数据输入、知识推理、方案生成、结果展示模块。数据输入模块接收大数据平台及实时监测数据，知识推理模块依融合后的知识体系推理，针对具体修井场景，方案生成模块能给出作业方案优化建议，如调整作业顺序、选适配工具，也能制定风险控制措施，像增加防护、加强人员监管等，结果展示模块直观呈现决策结果，便于作业人员参考。

4.3 决策支持模型与风险预测模型的关联与协同风险预测模型输出的风险评估结果是决策支持模型的关键输入，能提供风险基础判断。决策支持模型据此深入分析，生成具体应对决策。二者紧密配合，构成从风险预警到决策应对的完整链条，有力保障修井作业顺利开展，确保整个作业过程能科学应对风险，提升作业的安全性与效率。

五、系统有效性与实用性验证

5.1 实际案例选取依据与介绍

选取涪陵页岩气田近期修井作业案例验证，因其规模大、工况复杂，涵盖多井深、地层条件及设备配套情况，极具代表性。如焦页 108 - 2HF深井，井深 3700 - 3900 米，高温、高压且地层不稳易垮塌；焦页 1 - 1HF老井服役超 15 年，设备老化、故障隐患多，能充分检验系统效果。

5.2 验证过程与结果分析

在实际验证时，将本系统应用于这些案例的各阶段。就风险预测而言，系统提前预警的如设备关键部件故障风险、井下复杂环境引发卡钻风险等情况，与实际作业中出现的风险吻合度达到了 83% ，精准度较高。在决策支持方面，依据系统给出的优化作业方案及风险控制措施执行后，作业效率较以往提升了约 28% ，通过对作业时长的详细统计对比，发现因风险导致的停工时长减少了近 42% ，切实保障了作业顺利开展，有力证明了系统的有效性。

5.3 对比与优势体现

与传统依靠人工经验和简单统计分析方式比，本系统借大数据可分析多因素，能同时考量上百个数据维度，比传统仅关注几个维度更及时准确预测风险。且所提供决策依据更具科学性、系统性，综合权衡工况关联因素，更能应对复杂多变的修井作业情况，优势明显。

六、结论与展望

本研究成功构建了基于大数据分析的修井作业风险预测与决策支持系统，通过搭建大数据平台收集多源数据，运用先进技术构建风险预测及决策支持模型，并经实际案例验证，系统在风险预测上有较高准确率，在决策支持方面能有效提升作业效率、减少停工时长，切实保障了修井作业的安全性与高效性，为油气田修井作业管理提供了有力的技术支撑。

然而，研究过程中也存在一定局限，如部分极端复杂工况下的数据量相对不足，影响模型的精准度。后续需进一步拓展数据收集范围，完善模型算法，使其能适应更广泛的作业场景。

随着油气田开发持续推进，该系统有望在更多油气田得到推广应用，未来可与智能修井设备深度融合，实现修井作业全流程智能化管控，进一步提升行业整体的作业水平和风险应对能力，推动油气田开发事业高质量发展。

参考文献：

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