隨著頁(yè)巖油、頁(yè)巖氣等非常規(guī)油氣開(kāi)發(fā)的爆發(fā)式增長(zhǎng)，在保障錄井作業(yè)人員專業(yè)素養(yǎng)和數(shù)量的同時(shí)，控制錄井服務(wù)成本，并進(jìn)一步提升錄井質(zhì)量，是整個(gè)行業(yè)發(fā)展所面臨的重要課題。

AI智能遠(yuǎn)程云錄井平臺(tái)，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將油氣勘探現(xiàn)場(chǎng)的錄井儀終端與基地服務(wù)器云端融為一體，實(shí)現(xiàn)云錄井服務(wù)。平臺(tái)充分利用基地的人力和技術(shù)資源優(yōu)勢(shì)，通過(guò)專家決策和人工智能為錄井現(xiàn)場(chǎng)賦能，減少錄井現(xiàn)場(chǎng)人力資源的重復(fù)投入，并提升整個(gè)區(qū)塊的錄井服務(wù)質(zhì)量。

AI智能遠(yuǎn)程云錄井平臺(tái)

一、 功能架構(gòu)

AI智能遠(yuǎn)程云錄井平臺(tái)，其底層由綜合錄井儀完成對(duì)油氣勘探現(xiàn)場(chǎng)綜合錄井?dāng)?shù)據(jù)的采集和匯總，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)與基地端的廣域網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建高速穩(wěn)定的數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)；基地服務(wù)器匯集存儲(chǔ)現(xiàn)場(chǎng)終端的錄井?dāng)?shù)據(jù)，以及音、視頻流，將油氣鉆探信息、遠(yuǎn)程控制、鉆井工況分析、地質(zhì)導(dǎo)向、生產(chǎn)動(dòng)態(tài)管理等各方面高效融合，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)終端與云端的協(xié)同作業(yè)。在此基礎(chǔ)上，借由專家協(xié)作系統(tǒng)和人工智能輔助，分析、指導(dǎo)并遠(yuǎn)程監(jiān)控現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)，通過(guò)多井聯(lián)動(dòng)、區(qū)域數(shù)據(jù)智能化分析，更好地對(duì)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行監(jiān)控指導(dǎo)、地層識(shí)別和工程事故預(yù)警，提升鉆錄井質(zhì)量。

AI智能遠(yuǎn)程云錄井平臺(tái)架構(gòu)

遠(yuǎn)程監(jiān)控、與鄰井對(duì)比

AI智能遠(yuǎn)程云錄井平臺(tái)具有強(qiáng)大的信息發(fā)布系統(tǒng)，通過(guò)廣域網(wǎng)構(gòu)建地信息高速通路，可以在計(jì)算機(jī)、平板、手機(jī)等多種客戶端上多維度、定制化地實(shí)時(shí)推送發(fā)布信息流，滿足不同用戶的需要。

客戶端信息流

二、AI輔助預(yù)測(cè)

人工智能多維度助力云錄井技術(shù)發(fā)展。基于前期構(gòu)建巖屑樣本大數(shù)據(jù)庫(kù)，結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的分析應(yīng)用，可以在線快速分析識(shí)別鉆進(jìn)巖屑巖性，建立地層地質(zhì)剖面。配合先進(jìn)光譜分析技術(shù)，進(jìn)而預(yù)測(cè)巖屑礦物組成、及各項(xiàng)物性指數(shù)，指導(dǎo)鉆錄井作業(yè)。

巖屑識(shí)別

借助人工智能輔助，可以提升專家系統(tǒng)預(yù)測(cè)、預(yù)警的準(zhǔn)確性和時(shí)效性，提高整體的決策效率，同時(shí)降低專家技術(shù)人員的重復(fù)人力投入，提高云錄井技術(shù)的邊際效益。

地層壓力指數(shù)

三、現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用

AI智能遠(yuǎn)程云錄井平臺(tái)已經(jīng)在四川頁(yè)巖氣現(xiàn)場(chǎng)得到應(yīng)用，并成功推廣到阿塞拜疆、尼日利亞等海外市場(chǎng)，取得良好的應(yīng)用效果。云錄井技術(shù)實(shí)現(xiàn)了鉆錄井信息的交互，數(shù)據(jù)的采集、處理與協(xié)同應(yīng)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(qū)域和時(shí)間地限制，從而提供了科學(xué)的、及時(shí)的決策依據(jù)，大大縮短了傳統(tǒng)的等措施、等命令、等結(jié)果、等決策的時(shí)間，提高了生產(chǎn)運(yùn)行和決策的整體效率。

油田現(xiàn)場(chǎng)圖