油田開發(fā)進入中后期，作業(yè)井數(shù)量增多、工況復雜，傳統(tǒng)管理模式面臨效率低下、風險預警滯后等問題。大數(shù)據分析技術的興起為作業(yè)井全生命周期管理提供了新思路?；诖髷?shù)據分析的健康評估模型可整合多源數(shù)據，實現(xiàn)作業(yè)井健康狀態(tài)的實時監(jiān)測與精準評估，對保障油田安全生產、提高開發(fā)效益具有重要意義。
模型構建背景與目標
油田作業(yè)井在生產過程中受地質條件、開采工藝、設備老化等因素影響，易出現(xiàn)套管損壞、井下落物等故障。傳統(tǒng)人工巡檢與經驗判斷方式難以滿足大規(guī)模作業(yè)井管理需求，亟需借助大數(shù)據技術實現(xiàn)智能化管理。
構建涵蓋作業(yè)井設計、施工、生產、報廢全生命周期的健康評估模型，通過數(shù)據驅動實現(xiàn)故障預警、性能預測與決策支持，降低非計劃停產風險，延長作業(yè)井使用壽命。
關鍵技術
多源數(shù)據融合
整合地質數(shù)據（如地層壓力、巖性參數(shù)）、工程數(shù)據（如鉆井參數(shù)、完井方式）、生產數(shù)據（如產量、含水率）及監(jiān)測數(shù)據（如井口壓力、溫度），構建統(tǒng)一數(shù)據平臺。
特征提取與降維
采用主成分分析（PCA）、小波變換等方法提取關鍵特征，去除冗余信息，降低數(shù)據維度，提高模型計算效率。
機器學習算法
運用支持向量機（SVM）、隨機森林、長短期記憶網絡（LSTM）等算法構建分類與回歸模型，實現(xiàn)故障類型識別與健康狀態(tài)預測。
可視化技術
通過三維可視化平臺展示作業(yè)井健康狀態(tài)分布、故障發(fā)展趨勢，輔助管理人員直觀決策。
應用流程
數(shù)據采集與預處理
部署傳感器實時采集作業(yè)井運行數(shù)據，結合歷史數(shù)據與專家知識進行數(shù)據清洗、缺失值填充與異常值處理。
模型訓練與驗證
將預處理數(shù)據按7:3比例劃分為訓練集與測試集，采用交叉驗證方法優(yōu)化模型參數(shù)，評估模型精度（如準確率、召回率）。
健康評估與預警
基于訓練好的模型對作業(yè)井健康狀態(tài)進行實時評分（0-100分），設定閾值觸發(fā)預警機制。例如，當評分低于60分時，系統(tǒng)自動推送維護建議。
決策支持與優(yōu)化
結合評估結果與生產目標，生成個性化維護方案（如修井計劃、參數(shù)調整建議），并通過模擬仿真驗證方案可行性。
實踐成效
油田企業(yè)應用該模型后，作業(yè)井故障識別準確率提升至92%，非計劃停產時間減少35%，年維護成本降低28%。例如，模型提前30天預警某口作業(yè)井套管腐蝕風險，企業(yè)及時采取防腐措施，避免了一起重大安全事故。
在這場技術革新的浪潮中，捷瑞數(shù)字及其自主研發(fā)的伏鋰碼云平臺發(fā)揮著舉足輕重的作用。伏鋰碼云平臺基于大數(shù)據分析的油田作業(yè)井全生命周期健康評估模型有效提升了油田智能化管理水平。未來，需進一步融合數(shù)字孿生、邊緣計算等技術，實現(xiàn)模型自適應優(yōu)化與實時決策，推動油田行業(yè)向更高水平的數(shù)字化轉型邁進。通過該模型的構建與應用，油田企業(yè)可實現(xiàn)對作業(yè)井的精細化、智能化管理，為保障能源安全與可持續(xù)發(fā)展提供堅實支撐。
