钻井参数强化指标自动分析方法、装置、设备及介质与流程

本发明涉及石油钻井，尤其涉及钻井参数强化指标自动分析方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、当前，绝大多数钻井现场参照钻井设计参数施工，股份公司在国内一些重点盆地、重点区块、重点大井丛平台出台了钻井提速模板，通过钻井提速模板来提高作业效率。

2、由于钻井现场各种影响因素复杂，现有的钻井提速模板不能在所有情况下都适用，在钻井提速模板不适用于当前钻井现场时，不仅无法提高作业效率，还可能会出现降低钻井作业效率的情况。

3、综上所述，需要一种钻井参数强化指标自动分析方法来分析并调整钻井参数的强化指标以符合当前的钻井现场，提高钻井作业效率。

技术实现思路

1、本发明提供了钻井参数强化指标自动分析方法、装置、设备及介质，能够分析并调整钻井参数的强化指标以符合当前的钻井现场，提高钻井作业效率。

2、根据本发明的一方面，提供了一种钻井参数强化指标自动分析方法，包括：

3、根据当前钻井作业区域的钻井提速模板和钻井设计构建钻井参数评价模板；

4、实时获取所述当前钻井作业区域的钻井作业数据并将所述钻井作业数据导入所述钻井参数评价模板；

5、通过预先训练的评价模型对所述钻井参数评价模板进行评估；

6、根据评估结果对所述钻井参数进行强化指标处理。

7、可选的，所述根据当前钻井作业区域的钻井提速模板和钻井设计构建钻井参数评价模板，包括：

8、通过文档解析工具对所述钻井提速模板和钻井设计进行结构化解析，得到至少一个维度的结构化数据；

9、根据所述至少一个维度的结构化数据构建所述钻井参数评价模板，其中，所述钻井参数评价模板中包含与不同评价维度的结构化数据对应的多个评价项。

10、可选的，所述将所述钻井作业数据导入所述钻井参数评价模板，包括：

11、根据所述钻井参数评价模板包含的评价项对所述钻井作业数据进行拆分；

12、将拆分后的所述钻井作业数据填入所述钻井参数评价模板对应的所述评价项。

13、可选的，所述评价模型，通过如下方式训练：

14、确定每个评价维度的基准值；

15、根据所述基准值为每种样本钻井参数中的每个评价维度的评价项对应的数值进行评分；

16、将每个评价维度的评价项对应的数值作为变量并分析钻时变化，构建钻井参数强化指标效果评价数据库；

17、将所述钻井参数强化指标效果评价数据库对预设的机器学习算法进行学习，得到所述评价模型。

18、可选的，所述根据所述基准值为每个样本钻井参数中的每个评价维度的评价项对应的数值进行评分，包括：

19、根据所述基准值设置未达标、达标和超标三个评价标准并设置每个评价标准分别的权重；

20、对每个评价维度的评价项对应的数值属于的评价标准并通过每个评价标准分别的权重进行评分。

21、可选的，所述将所述钻井参数强化指标效果评价数据库导入预设的机器学习算法进行学习，得到所述评价模型，包括：

22、通过所述钻井参数强化指标效果评价数据库使所述机器学习算法学习种样本钻井参数中的每个评价维度的评价项对钻井作业的影响，聚敛成所述评价模型。

23、可选的，根据评估结果对所述钻井参数进行强化指标处理，包括：

24、通过所述评价模型确定所述钻井参数评价模板中对钻井作业的影响，并确定待强化指标的至少一种钻井参数；

25、修改所述待强化指标的至少一种钻井参数。

26、根据本发明的另一方面，提供了一种钻井参数强化指标自动分析装置，包括：

27、评价模板构建单元，用于根据当前钻井作业区域的钻井提速模板和钻井设计构建钻井参数评价模板；

28、钻井作业数据获取单元，用于实时获取所述当前钻井作业区域的钻井作业数据并将所述钻井作业数据导入所述钻井参数评价模板；

29、评估单元，用于通过预先训练的评价模型对所述钻井参数评价模板进行评估；

30、钻井参数处理单元，用于根据评估结果对所述钻井参数进行强化指标处理。

31、根据本发明的另一方面，提供了电子设备，所述电子设备包括：

32、至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的钻井参数强化指标自动分析方法。

33、根据本发明的另一方面，提供了计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的钻井参数强化指标自动分析方法。

34、本发明实施例的技术方案，根据当前钻井作业区域的钻井提速模板和钻井设计构建钻井参数评价模板；实时获取所述当前钻井作业区域的钻井作业数据并将所述钻井作业数据导入所述钻井参数评价模板；通过预先训练的评价模型对所述钻井参数评价模板进行评估；根据评估结果对所述钻井参数进行强化指标处理。本发明的方案引入有监督机器学习、自然语言识别等人工智能方法，突破了常规的人工粗狂统计钻井参数执行情况及其实施效果的方法，钻井参数管理更精细、更科学。在钻井参数监督方面，利用本方法自动开展批量井钻井参数执行评价，指导技术管理人员更快捷定位钻井参数执行不到位的节点；在钻井提速策略调整方面，利用本方法精细评价不同钻井参数集合执行效果，结合区域内钻井装备设备性能，统筹推荐最强化指标的钻井参数集合。

35、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.钻井参数强化指标自动分析方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据当前钻井作业区域的钻井提速模板和钻井设计构建钻井参数评价模板，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述钻井作业数据导入所述钻井参数评价模板，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述评价模型，通过如下方式训练：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述基准值为每个样本钻井参数中的每个评价维度的评价项对应的数值进行评分，包括：

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述钻井参数强化指标效果评价数据库导入预设的机器学习算法进行学习，得到所述评价模型，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据评估结果对所述钻井参数进行强化指标处理，包括：

8.钻井参数强化指标自动分析装置，其特征在于，包括：

9.电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的钻井参数强化指标自动分析方法。

10.计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的钻井参数强化指标自动分析方法。

技术总结
本发明公开了钻井参数强化指标自动分析方法、装置、设备及介质。方法包括：根据当前钻井作业区域的钻井提速模板和钻井设计构建钻井参数评价模板；实时获取所述当前钻井作业区域的钻井作业数据并将所述钻井作业数据导入所述钻井参数评价模板；通过预先训练的评价模型对所述钻井参数评价模板进行评估；根据评估结果对所述钻井参数进行强化指标处理。本发明的方案引入有监督机器学习、自然语言识别等人工智能方法，突破了常规的人工粗狂统计钻井参数执行情况及其实施效果的方法，钻井参数管理更精细、更科学，提高钻井作业的效率。

技术研发人员：张彦龙,崔猛,毛蕴才,魏风奇,吕泽昊,季勇,尹志勇,杨心怡
受保护的技术使用者：中国石油天然气集团有限公司
技术研发日：
技术公布日：2025/4/10