Page 190 - 现代工业绿色技术创新研究

Research on Innovation of Modern Industrial Green Technology
现代工业绿色技术创新研究

（三）钻完井软件
钻完井过程中产生的大量数据是机器学习、云计算等先进计算机技术的模型
训练基础。国外的大数据分析及智能建模平台、钻前建井设计软件、压裂优化软

件等相继得到大规模应用，可为钻完井各个阶段提供自动化计算分析指导和智能
化实时监控。
1. 大数据分析与智能建模平台
斯伦贝谢公司推出的认知勘探与生产环境 DELFI 平台，存储了纳入范围内

全部井包括设计阶段和施工阶段的井史资料及公司各个软件，该平台着力打造出
一个专业的钻井软件生态，直接为使用者提供钻完井各类专业功能接口。数据生
态环境作为其核心，集成了来自 150 多个上游数据源的超过 270 种不同类型数据，
实现了地下与地上数据的无缝连接，可对数百万数据记录提供访问，支持数据标

准化、数据清洗、智能解释、成果提交等功能，为 DELFI 环境中的工作流提供
丰富的信息，促进跨学科、跨专业、跨组织协同工作。康菲公司的 IDW（integrated
data warehouse）大数据分析平台同样存储了从勘探到生产各个环节的多领域数
据，配备多功能接口，目前正在完善人工智能等前沿技术在平台中的新应用。哈

里伯顿公司推出了解决方案建井工程 4.0（图 3），搭建了钻井智能分析平台，
集成了井筒数字孪生技术和大数据处理技术，通过智能传感器和物联网采集钻井
信息，模拟优化覆盖钻前预测、钻中优化、钻后回顾的钻完井全生命周期。

2. 数字孪生钻井
挪威 eDrilling 系统应用了人工智能、机器学习等先进技术，集实时钻井仿真
模拟、3D 可视化和远程控制于一体，从风险预防、降低非生产时效（NPT）以
及钻井优化等 3 个方面实现经济、安全、高效钻井。系统包括自动化钻井控制、
钻井设计与优化、虚拟钻井、自动监测与实时优化、动态井控和实时控压钻井等

核心功能，涵盖钻井设计与优化、预测、实施、评估、培训等。国内智能钻完井
软件研发刚刚起步，基本具备钻完井设计、监测优化等功能，但数据标准不统一，
信息共享不畅，物理模型与机器学习算法交叉融合度低，在准确性、全面性和现
场适用性方面需要改进。

二、碳中和目标下石油钻井行业的生存与发展方向

钻井行业目前仍处于劳动力密集阶段，作业效率偏低，将自动化、智能化与

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