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    统一测井数据库建设与应用_周军.pdf

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    统一测井数据库建设与应用_周军.pdf

    1、Vol.46 No.6 Dec 2022第46卷 第6期 2022年12月测 井 技 术WELL LOGGING TECHNOLOGY文章编号:10041338(2022)06075705统一测井数据库建设与应用周军1,2,3,石玉江1,张娟2,4,段先斐2,4,于文茂2,4,余长江2,4(1.中国石油集团测井有限公司,陕西 西安,710077;2.中国石油天然气集团有限公司测井重点实验室,陕西 西安,710077;3.中国石油大学(北京)人工智能学院,北京,102249;4.中国石油集团测井有限公司测井技术 研究院,陕西 西安,710077)摘要:测井数据具有类型多样、专业性强、数据操作复杂

    2、等特点,其使用贯穿油气勘探开发全生命周期,是认识和评价油气藏的关键基础资料。统一测井数据库采用分布式存储架构,实现测井原始数据、成果数据、中间过程数据、报告及相关解释模型、解释图版等资料的存储管理和一体化应用,满足单井精细解释和多井区域评价的需要。统一测井数据库在数据安全保障、高效访问、流转传输等方面实现创新。按照任务驱动、源头采集、集中管理的基本原则,构建多场点数据统一传输流程;以井筒全生命周期管理应用为主线,为重点探井提供专家协同支持;面向油田,建立测井集成应用环境,构建新的数据服务模式。随着测井数字化转型、智能化发展不断深入,围绕测井全业务流程应用场景,开展数据治理与大数据价值挖掘,构建

    3、测井数据生产与应用软件新体系,构建数字化产业新生态,助力测井业务模式重构、管理模式变革与核心能力提升。关键词:统一数据库;多场点传输;总分式应用;决策支持中图分类号:P631.84 文献标识码:ADoi:10.16489/j.issn.10041338.2022.06.018Construction and Application of Unified Logging DatabaseZHOU Jun1,2,3,SHI Yujiang1,ZHANG Juan2,4,DUAN Xianfei2,4,YU Wenmao2,4,YU Changjiang2,4(1.China National Lo

    4、gging Corporation,Xian,Shaanxi 710077,China;2.Well Logging Key Laboratory,China National Petroleum Corporation,Xian,Shaanxi 710077,China;3.College of Artificial Intelligence,China University of Petroleum(Beijing),Beijing 102249,China;4.Logging Technology Research Institute,China National Logging Cor

    5、poration,Xian,Shaanxi 710077,China)Abstract:Logging data are characterized by diverse types,strong professionalism and complex data operation.They are used throughout the whole life cycle of oil and gas exploration and development,and are the basic data for understanding and evaluating oil and gas r

    6、eservoirs.The unified logging database adopts a distributed storage architecture,which realizes the storage management and integrated application of raw logging data,results data,intermediate process data,reports and related interpretation models,interpretation charts and other data,meeting the need

    7、s of fine interpretation for single wells and regional evaluation of multiple wells.The unified logging database achieves a series of innovations in data security,efficient access,circulation and transmission.According to the basic principle of task driven,source acquisition,centralized management,a

    8、 unified data transmission process for multiple sites is constructed.Taking the application of wellbore life-cycle management as the main line,provide expert collaboration support for key exploration wells.For oilfield,the integrated logging application environment is established,and a new data serv

    9、ice mode is constructed.With the development of digital transformation and intelligent development of well logging,the whole business process application scenario of well logging,data governance and big data value mining are carried out,a new system of well logging data production and application so

    10、ftware is fully built,and a new ecology of digital industry is built to help the reconstruction of well logging business model,the reform of management model,and the improvement of core capabilities.Keywords:unified database;multi-field point transmission;total fractional application;decision suppor

    11、t基金项目:中国石油天然气集团有限公司科学研究与技术开发项目课题“人工智能测井储层评价新方法研究”(2021DJ3806)第一作者:周军,男,1976 年生,教授级高工,硕士,从事测井方法、软件及大数据研究工作。E-mail:zhouj_通信作者:张娟,女,1986 年生,高级工程师,硕士,从事测井软件研发及测井大数据平台建设工作。E-mail:2022年测 井 技 术758 0 引 言中国石油集团测井有限公司(中油测井)是中国最大的测井数据生产者和使用者,测井数据类型多样、专业性强、数据操作复杂,其应用贯穿油气勘探开发全生命周期,是认识和评价油气藏的关键基础资料1。油田从勘探开发以来,测井积

    12、累了大量的实验数据、解释标准、图版以及解释经验,需要将测井数据、岩心实验、解释图版、计算公式、解释参数、典型图例等资料按标准集成在一起,通过信息化的方式改变原有的测井解释模式,提高油气层识别准确率。中国石油集团测井有限公司从2010年开始,依托国家油气重大专项、中国石油天然气集团有限公司工程专项等项目的支持,按照平台统一、任务驱动、源头采集、集中管理、全面正常化的原则,参考集团勘探开发梦想云平台的架构体系,建设中国石油天然气集团有限公司(中国石油)统一测井数据库2-3,支持地质、钻井、录井、测井、岩心分析等多项专业数据的一体化存储和管理,配套制定了完善的数据入库及管理制度,开发配套的数据采集、

    13、数据治理等工具,为现场采集传输、钻井导向决策、储层综合评价、岩心分析应用等业务提供综合数据解决方案。为适应不同时期的应用需求,测井数据资源的建设历经了数据管理、数据共享、数据应用3个阶段4。其中,20102016年为数据的管理阶段,重点解决数据的集中管理问题,将分散的数据进行集中存储和管理;20172020年为数据的共享阶段,重点解决面向单体应用数据的共享问题;2021年至今为数据的应用阶段,主要开展数据的治理以及面向业务场景的数据综合应用,特别是2021年以来中国石油实现了国内、国际测井业务的统一服务与管理,测井数据的一体化管理与应用面临新的挑战。同时,为整合测井数据资源,中油测井组织开展了

    14、规模性历史数据入库工作,将中国石油有价值的测井数据进行补录,不断扩充测井数据库的资源,为各类专业软件提供所需数据,帮助系统和业务之间互联互通,支撑数据与成果便捷共享。1 测井数据库设计方案测井数据库在建设过程中需要同时满足集中管理、海量存储、高效应用等不同的需求,经过十多年的不断发展,在以井筒为单位的单井数据管理基础上,向以地质单元、层位为单位的盆地级数据管理方式转变,从传统的单体数据库向数据仓库转变,形成了一套支持全流程测井业务的数据体系5。1.1 统一的数据模型测井数据的应用贯穿油气井勘探开发全过程,在应用过程中需要与其他业务系统进行数据的交换共享,以中国石油天然气集团有限公司EPDM标准

    15、的统一数据模型为基础,以满足协同研究与大数据应用需求为目的,开展区域背景下测井数据管理与应用模型研究。统一测井数据库以测井数据为主,支持钻井、录井、试油、生产、分析化验等其他专业数据的存储。因此,在模型设计方面,测井专业数据模型在EPDM标准的基础上根据实际的测井业务需求进行扩展优化;其他专业数据模型直接采用中国石油天然气集团有限公司标准为基本原则,在满足测井多业务应用的同时,满足与中国石油天然气集团有限公司统建、油田系统数据互联互通的应用需求。同时提供横向跨区域、纵向跨层位的多粒度测井数据服务(见图1),为油气勘探开发一体化应用提供测井数据支撑,助力区域背景下的多专业协同研究。1.2 总分式

    16、部署及应用架构数据存储服务的首要问题是无限增长的数据量问题,测井采集正在向全息采样数据、先采集后处理方向发展,导致数据规模极速增加。另外,中油测井业务涵盖国内外各大油气田,数据应用分散在全国各地,存在个性化的应用需求及不同网络环境的问题,集中式部署方式对数据的访问效率、数据应用的灵活性产生很大的限制。因此,研制了1+N分布式等存储技术6,解决海量测井数据存储效率、容量扩充、异地存储及个性化应用等问题,实现分库应用、总库统管。另外,通过建立西安、北京数据中心,以及13个地区数据中心,解决数据异地同步、安全备份等技术难点,实现“两地四备”高级别数据安全策略,有效抵抗各类数据攻击,保障数据安全,同时

    17、满足各单位的应用需求。1.3 标准化的数据接口服务统一测井数据库的应用面向包括以高效交互为主的C/S专业化软件、以数据查询管理为主的B/S应用系统,为了确保各类异构系统能够方便、快速地访问数据库的数据,提供了统一的Restful API接口,同时在该接口的基础上进行了二次封装,形成标准的C接口,通过这种设计,有利于各类专业化软件的应用。周军,等:统一测井数据库建设与应用第46卷 第6期759 2 关键技术2.1 多场点数据加密传输技术采用WITSML协议、ICE等中间件技术,将各地区子系统的数据进行采集及自动推送,打通了测井现场、解释中心、决策中心及数据中心的数据通道,解决现场采集、数据处理解

    18、释、决策支持等多种应用场景之间的数据传输、共享与监控问题。在复杂网络环境下,实现井场数据传输方面的创新。在数据监控方面,通过子码流、降频等技术,基于标准RTSP协议,实现低带宽网络环境下井场施工状态、测井数据及音视频监控的高稳定和连续性传输。在数据传输方面,采用多服务分布式架构,实现井场成像大数据的高效传输。该技术在长庆油田、西南油气田等规模应用,实现7天24小时不间断远程实时传输与监控,现场人工数量降低30%,提供实时地质导向分析决策、实时工程状况分析与仪器维护保养预警服务,导向决策时效提升50%以上,为水平井地质导向、远程测井作业等业务提供重要技术支撑。2.2 井唯一标识技术井号是井筒生命

    19、周期中的一个主线,它伴随着整个井从设计、勘探、开发到生产的全流程。井号创建在井位设计之初,在不同的开发阶段,井号可能会发生变化。由于各个系统之间的设计方式和数据模型不一致,存在标准不统一、信息重复录入的问题,导致交换难度大、效率低。通过建立井唯一身份标识,解决同一口井由于井名在应用过程中被修改导致数据无法共享、交换的问题,为系统提供统一的井基础信息服务。这使各个系统之间能够快速的共享数据,有利于不同系统的集成,支持数据从井场采集、处理解释、资料综合应用进行全流程的流转和应用,实现了多库数据自动状态监测与联动。2.3 网络化协同应用技术测井处理解释过程中存在各环节人员信息和数据不共享、沟通不便、

    20、相关数据多次重复输入、数据归档格式不一、人工统计报表易出错等问题。为了打破“数据孤岛”,实现数据共享、协同工作,提出网络化多流程协同处理技术,对资料接收、资料预处理、资料处理、成果审核、成果提交、成果自动统计等测井资料评价工作全流程进行梳理和改造(见图2),在多机数据同步、数据共享、数据归档、成果管理等方面取得突破。改变原有人工分配任务的管理流程,建立了协同处理解释新流程,实现测井数据自动流转、任务动态调度、成果快速提交,工作时效大幅提升,助力解释评价工作降本增效。该技术依托测井处理解释软件7,在处理解释业务中规模应用,数据流转时效提高50%以上,单井次平均节约3 h、处理时效提高20%以上,

    21、在节省人力的同时大幅降低人工操作数据的差错率。盆地凹陷(区域)构造(地区)区块井层系层段层组储层特征四性关系典型图例解释模型识别标准辅助信息采集处理解释解释评价归档测井测试录井生产试油环境校正数据过程数据处理参数油气成果解释模型分析报表井间对比数据评价模型区域地质体产能预测地层属性及模型储层参数解释成果解释报表解释知识原始数据处理解释数据解释评价数据成果数据广度深度图1 数据模型结构图2022年测 井 技 术760 技术数据共享效果从分工独立维护到全流程的数据共享测井处理解释时效大大提高流程再造自动流转处理从分工孤岛到多分工自动流转传统应用场景协同应用场景油田数据库质量检查质量检查数据转换数据

    22、转换处理解释处理解释成果出图成果出图归档归档审核审核图2 协同应用场景图3 应用效果3.1 统一数据标准,促进多专业数据融合共享基于统一测井数据库的数据标准和接口发布了数据接入规范,在此基础上,建立了基于标准的多种数据流转和数据共享机制,连接井场、解释中心、中油测井、油田公司等各个数据渠道,实现多专业数据互联互通(见图3)。目前统一测井数据库与中国石油勘探开发梦想云等平台互通,同时还为长庆、青海、吐哈、冀东等油田提供数据接口服务,实现了测井数据的快速共享。统一测井数据库井场实时数据测井数据自建系统油田系统统建系统解释中心处理解释软件中间成果数据成果数据地质研究油藏评价软件各类数据原始数据项目数

    23、据成果数据井场数据接入系统原始数据、井信息、作业任务信息油藏评价成果数据图3 数据互通示意图3.2 贯穿多业务场点,打通数据通道基于统一测井数据库,以保障高效勘探开发为目标,打造多业务、多流程一体化的集成应用场景,实现现场施工动态、远程测井监督、实时数据传输、协同处理解释、数据归档推送、综合研究应用为一体的测井与油田协同工作环境。以青海油田为例,将系统部署在中油测井青海分公司,与油田系统打通数据通道,实现油田钻井、试油、生产等数据的共享以及测井数据的自动推送(见图4),提高数据时效的同时,支持双方在统一的平台上开展测井的深化应用研究,有助于充分发挥测井的专业化作用,为油田勘探与开发提供数字化服

    24、务。3.3 多专业数据一体化应用,支撑决策分析以重点探井专家决策支持场景为例,将新一代数字技术嵌入解释评价业务全过程,面向测井解释评价技术和管理人员,对重点井测井全业务流程数据进行平台化管理、一体化应用,构建数据共享、工作协同、专家支持的测井支撑环境(见图5),充分发挥统一测井数据库多专业数据一体化管理的作用,对探井解释评价进行协同办公、实时监控、多方监管和成果跟踪。周军,等:统一测井数据库建设与应用第46卷 第6期761 4 结 论(1)统一测井数据库连接了井场、数据中心、解释中心、决策中心等多业务场点的数据通道,使得各环节实现网络化协同工作,形成新的作业模式,强力推动测井远程采集、协同处理

    25、解释和综合决策,促进测井数字化转型。(2)统一测井数据库具有统一的测井数据服务能力,为中国石油提供专业的测井数据资源,服务油气勘探开发;为物探、钻井、录井等工程服务板块业务提供多尺度综合信息,进一步提升工程技术整体服务能力;为油气田公司开展区域老井复查研究、挖潜增效提供大数据支持,激活高效油藏开发。(3)统一测井数据库作为测井大数据平台的数据基础,可以为大数据分析、人工智能技术在深化测井应用中发挥支撑作用。参考文献:1 贾爱林,郭建林.智能化油气田建设关键技术与认识J.石油勘探与开发,2012,39(1):118-122.2 杨勇,黄文俊,王铁成,等.梦想云数据连环湖建设研究J.中国石油勘探,

    26、2020,25(5):82-88.3 刘志勇,何忠江,刘敬龙,等.统一数据湖技术研究和建设方案J.电信科学,2021,37(1):121-128.4 周军,张娟,段先斐,等.测井数据库系统的研发与应用C/中国石油石化企业信息技术交流大会,北京,2016.5 石玉江.智能油田在中国的研究现状分析J.海峡科技与产业,2016(12):81-83.6 彭川.关于企业信息化顶层设计的研究与思考J.中国管理信息化,2014,17(10):40-42.7 李剑浩,汤天知.测井数据资源LEAD4.0 M.北京:石油工业出版社,2020.(修改回稿日期:2022-09-27 编辑 杜雪威)中油测井总部中油测井下属单位油田井场、前指项目部成果数据成果数据岩心数据试油数据生产数据等原始测井数据原始测井数据图4 油田测井集成应用模式统一测井数据库其他单位系统统建系统数据推送服务面向数据应用人员业务层控制层数据层面向领域专家面向管理人员图5 探井测井专家决策支持场景


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