分享至
隨著頁巖油、頁巖氣等非常規油氣開發的爆發式增長,在保障錄井作業人員專業素養和數量的同時,控制錄井服務成本,并進一步提升錄井質量,是整個行業發展所面臨的重要課題。
AI智能遠程云錄井平臺,通過互聯網技術將油氣勘探現場的錄井儀終端與基地服務器云端融為一體,實現云錄井服務。平臺充分利用基地的人力和技術資源優勢,通過專家決策和人工智能為錄井現場賦能,減少錄井現場人力資源的重復投入,并提升整個區塊的錄井服務質量。
AI智能遠程云錄井平臺
一、 功能架構
AI智能遠程云錄井平臺,其底層由綜合錄井儀完成對油氣勘探現場綜合錄井數據的采集和匯總,通過現場與基地端的廣域網絡構建高速穩定的數據傳輸系統;基地服務器匯集存儲現場終端的錄井數據,以及音、視頻流,將油氣鉆探信息、遠程控制、鉆井工況分析、地質導向、生產動態管理等各方面高效融合,實現現場終端與云端的協同作業。在此基礎上,借由專家協作系統和人工智能輔助,分析、指導并遠程監控現場作業,通過多井聯動、區域數據智能化分析,更好地對現場進行監控指導、地層識別和工程事故預警,提升鉆錄井質量。
AI智能遠程云錄井平臺架構
遠程監控、與鄰井對比
AI智能遠程云錄井平臺具有強大的信息發布系統,通過廣域網構建地信息高速通路,可以在計算機、平板、手機等多種客戶端上多維度、定制化地實時推送發布信息流,滿足不同用戶的需要。
客戶端信息流
二、AI輔助預測
人工智能多維度助力云錄井技術發展。基于前期構建巖屑樣本大數據庫,結合深度神經網絡算法的分析應用,可以在線快速分析識別鉆進巖屑巖性,建立地層地質剖面。配合先進光譜分析技術,進而預測巖屑礦物組成、及各項物性指數,指導鉆錄井作業。
巖屑識別
借助人工智能輔助,可以提升專家系統預測、預警的準確性和時效性,提高整體的決策效率,同時降低專家技術人員的重復人力投入,提高云錄井技術的邊際效益。
地層壓力指數
三、現場應用
AI智能遠程云錄井平臺已經在四川頁巖氣現場得到應用,并成功推廣到阿塞拜疆、尼日利亞等海外市場,取得良好的應用效果。云錄井技術實現了鉆錄井信息的交互,數據的采集、處理與協同應用,最大限度地利用了基地專家、管理決策人員地綜合資源,打破了區域和時間地限制,從而提供了科學的、及時的決策依據,大大縮短了傳統的等措施、等命令、等結果、等決策的時間,提高了生產運行和決策的整體效率。
油田現場圖