胡志强 杨进 王磊 侯绪田 张桢翔 姜萌磊

1.中国石油化工股份有限公司石油工程技术研究；2.页岩油气富集机理与有效开发国家重点试验室；3.中国石油大学(北京)安全与海洋工程学院

随着大数据分析、人工智能决策技术在石油行业的应用，数字化油气勘探开发技术显著提高了现场施工作业效率［1-3］。目前钻井施工作业平均时效仅70%，现场无法大规模利用录井数据实时监测钻井作业工况，钻井时效分析主要依赖于现场仪器的传输效率和作业人员的经验诊断，存在无法处理大量实时施工数据、决策反馈机制慢、预测精度低等问题［4-6］。许多学者针对利用综合录井数据辅助施工决策进行了大量研究，吴俊杰等［7］提出利用模糊理论构建多事故知识库，从而实现对钻井工程事故进行预警的新设计思路；徐术国等［8］总结了大量油田现场数据资料，编制了基于录井数据的钻井事故专家预测系统；孙挺等［9］建立了一种基于支持向量机的钻井工况识别方法，优化模型参数；但目前由于缺乏钻井数据的实时反馈，导致钻井工况识别、时效分析精度差，因此有必要利用钻井过程记录的大量录井数据，开展钻井作业工况自动识别和钻井时效智能分析，实现录井资料与后台服务器数据实时传输和反馈，完成现场钻井数据的自动识别与采集，协助钻井工程人员优化施工方案。

1 标准数据传输接口开发

在油气井场信息数据服务领域，各大石油服务厂商开发了大量不同标准的数据传输与转换格式。……