导航： >> 安全论文>> 化工安全论文>>正文

钻井风险动态识别中数据仓库技术的应用研究

文档作者：刘志坤李琪等文档来源：中国石油大学等		点击数：	更新时间： 2020年11月30日
下载地址：点击这里	文件大小： 283.00 KB 共4页	文档格式： PDF	下载点数： 1 点（VIP免费）

全屏查看

内容预览 [文件共4页]

本文件共4页，如需编辑使用，请下载。

注：预览效果可能会出现部分文字乱码（如口口口）、内容显示不全等问题，下载是正常的。

	文件大小：283.00 KB 共4页文件格式：PDF 下载点数：1 点（VIP会员免费）

下一篇：浅析加油站风险识别与安全防范

上一篇：井眼防碰监测中的风险信号特征识别

文本预览

仅提取页面文字内容，供快速阅读使用。

Evaluation Only. Cre
 DF. Copyright 2002-2019 Aspose Pty Ltd
石油天然气学报2012年4月第34卷第4期
106
 Journal of Oil and Gas Technology Apr. 2012 Vol. 34 No.4
钻井风险动态识别中数据仓库技术的应用研究
刘志坤,李琪(中国石油大学石油工程教育部重点实验至,北京102248
西安石油大学石油工程学院,陕西西安710065
刘应学(中石化江汉油田分公司清河采油厂,山东寿光262714)
刘洪山(中国石油天然气管道通信电力工程总公司,河北廊坊065000)
文亮(西安石油大学石油工程学院,陕西西安710065)
[摘要]为满足钻井施工过程中不同部门、不同层次技术人员钻井风险动态识别的需求,提出应用数据仓
库技术构建钻井风险动态识别系统阐述了钻井风险动态识别系统的总体结构,指明了数据仓库在系统
中处于历史数据中心的位置,详细描述了数据仓库的逻辑结构、结构设计与实现。通过建立其数据仓库
系统,对有关地质、钻井和录井多领域大量历史数据进行综合管理与应用,为不同领域专家、决策人员
进行网络环境下的风险动态识别和控制提供统一、方便的数据平台
关键词钻井工程;风险识别;数据仓库
中图分类号]TE28
[文献标识码]A[文章编号1000-9752(2012)04-0106-04
石油钻井是一项分布范围非常广泛、连续作业的隐蔽性地下工程,钻井过程中经常会遇到一些预想
不到的问题,存在着大量的复杂和不确定性因素2,再加上钻井作业环节多、工种工序多、立体交叉
多,受到人员技术水平、作业装备能力以及管理规范等因素的限制,使得钻井施工潜在很大的风险,
如果能在事故发生之初甚至是事故发生之前就能及时有效地识别出风险,并向现场作业人员发出警告,
从而通过采取有效的措施以避免事故的发生将是从根本上解决钻井事故复杂问题的可能途径之一。但
及时有效的风险识别是需要在大量可靠的历史数据和实时测量数据基础上,充分考虑地质、钻井、测井
和录井多领域数据的共享,基于一定的专业软件及模型和数据分析结果,由钻井现场和油田基地不同专
业领域的专家共同决策来完成。这就对来自这些不同专业数据的一致性和灵活、方便的组织方式提出了
更高的要求,传统的数据库及其管理系统由于数据之间的关联程度较低,缺乏有效的集中存储和管理机
制,不能提供风险动态识别所需要的不同层次综合型的数据。如何在统一的数据平台上综合利用钻井
现场和基地的各类数据资源,及时、准确地获取钻井过程中的数据以及来自基地的决策信息,对钻井技
术人员进行科学、准确地识别作业过程中的风险至关重要。为此,笔者提出运用数据仓库技术构建分布
式钻井风险动态识别系统,为地质、钻井、录井和测井多领域专家、施工人员和决策人员进行钻井风险
动态识别和控制提供方便、统一的数据分析处理平台。
1钻井风险识别中数据仓库系统所处的位置
1.1分布式钻井风险动态识别系统总体结构
通常情况下,钻井作业风险识别、监控、实时预警分布在远离油田基地的现场,而风险评估及决策
通常在油田基地完成,需要利用大量的历史数据、专业软件及模型以及不同领域专家决策的信息共同支
撑来完成。从系统的功能、用户级别及用户所处的工作环境考虑,笔者提出利用数据仓库技术构建分布
式钻井风险动态识别系统,其体系结构如图1所示,系统总体上分为井场和基地两级系统。
[收稿日期]2012-01-10
[基金项目]国家自然科学基金项目(51074125);陕省重大科技创新项目(2009KC2-27
[作者简介]刘志坤(1976-),男,2000年学毕业,讲师,博士生,现主要从事油气井力学与控制工程、钻井信息应用技术等方
的研究工作。
 Evaluation Only. Created with Aspose. PDF. Copyright 2002-2019 Aspose Pty Ltd.
第34卷第4期
刘志坤等:钻井风险动态识别中数据仓库技术的应用研究
107
1)井场级钻井风险动态识别系统主要任务是负责对钻井过程中引发事故的施工状态进行实时监
测,并在油田基地的远程协助和决策支持下,及时有效地对钻井过程中发生的风险进行动态识别和预
警。通过井场测量系统获取钻井数据、测井数据、录井数据、地层评价数据等实时信息,将这些实时信
息存储到井场的实时数据库中,并通过远程通信传输到基地。基于随钻实时信息和来自基地的大量历史
数据对钻井过程中的风险因素进行特征提取,由现场技术人员和基地的专家共同据此做出预警分析,使
现场技术人员在得到基地专家支持和数据支撑的基础上对现场作业的风险进行动态识别。
2)基地级钻井风险动态识别系统地处偏远地区(深海、极地、沙漠腹地)、没有直接监控钻井施
工过程,它通过网络和井场级风险识别系统对远程的钻井现场作业进行监控基地级的主要用户是油田
基地的领导、专家及技术人员。通过现场传输回来的实时数据和从地质库、钻井库、测井库、录井库等
数据库中按照一定规则提取出来的历史数据,在专业软件、专家系统的支持下,实现对远在井场的钻井
施工进行特征提取、预警分析和风险评估,并集成各种来源的防范与处理知识,提供多方协同工作环
境,使分布在不同地点的多方专家、技术人员能通过网络对现场钻井作业进行指导、协同进行钻井风险
动态识别以及随钻实时控制。
钻井数据
测井数据实时监测特征
预警分析
井场用户)井
场
录井数据
级
评价参数统实时库元数据数据仓库数据抽取、转换、集成
基地用户
远程通信
元数据数据仓库系统
(历史数据中心)
预警分析特征提取数据仓库数据抽取、转换、集成
实时库风险评估决策控制
基
历地
史级
地质库钻井库测井库录井库属性库模型库知识库
图1分布式钻井风险动态识别系统总体结构
1.2数据仓库所处位置及逻辑结构
由分布式钻井风险动态识别系统的体系结构可以看出,无论是井场级还是基地级,风险的动态识别
都需要两类信息的支撑:一类是通过测量系统获取的随钻实时数据;另一类是来自地质、钻井、测井、
录井等方面的历史数据以及相应的模型和知识,这些历史数据通常来自不同数据源,需要构建数据仓库
系统来实现数据高效、快捷地查询、读取和利用。数据仓库系统在“分布式钻井风险动态识别系统”中
处于“历史数据中心”位置(如图1所示),通过远程通信为现场和基地技术人员进行协同钻井风险动
态识别构建统一的数据平台。
数据仓库系统的逻辑体系如图2所示,依据数据仓库的功能分为基地数据仓库和井场数据仓库两
层:基地数据仓库按照一定的规则,根据风险动态识别的具体任务从地质数据库钻井数据库、录井数
据库、测井数据库以及属性库、模型库和知识库中提取、转换和集成相应的历史数据,一方面为基地的
领导、专家和专业技术人员进行风险评估和决策提供技术依据,另一方面作为井场级的数据源通过远程
通信与井场数据仓库相连;井场数据仓库根据现场技术人员进行风险特征提取和预警分析的实际需求,
按照一定的规则从基地数据仓库中提取、转换和集成相应的历史数据、模型、知识和决策信息。每层数
据仓库的建设可以分为3步:数据提取、数据管理与数据使用。基地的数据流程为:从地质数据库、钻
 Evaluation Only. Created with Aspose.PDF. Copyright 2002-2019 Aspose Pty Ltd.
108
石油天然气学报油气田开发工程
2012年4月
数据获取
数据管理
数据使用
元数据管理、数据库管理、数据流管理
数据源
et数据存储管理
数据展现
用户
基地数据仓库(BDW)
地质数据钻井数据操
快速检索油田基地领导
测井数据录井数据型抽取
主题
OLAP用相关领域专家
属性
数转换
数据仓库数据
多维分析工程技术人员
模型知识库集成
元数据
数据挖掘
专业应用
井场数据仓库(SDW)
基
快速检索
主题
地数据
主题
数据仓库数据数抽取
OLAP应井队技术人员
据转换
数据仓库数据
多维分析主
驻井技术专家
元数据
仓集成
题现场决策人员
库
元数据
数据挖掘
图2钻井风险动态识别数据仓库系统逻辑结构
井数据库、录井数据库和测井数据库等数据源中提取数据,经ETL过程,进入基地数据仓库进行存放,
再根据不同的应用主题,借助前端访问和分析工具从数据仓库中获取数据,供基地用户使用。井场的数
据流程为:以基地数据仓库作为数据源,从中提取数据,经ETL过程,进入井场数据仓库进行存放,
再根据不同的应用主题,借助前端访问和分析工具从数据仓库中获取数据,供井场用户使用。无论基地
数据仓库还是井场数据仓库,其管理均以元数据为中心,元数据包括整个数据仓库资源中的对象和数据
结构定义、数据源字典、数据仓库模型字典、主题字典、数据转换描述、数据源信息、源数据到目的数
据的映射、数据更新规则、访问权限、操作日志等。
2数据仓库系统的结构设计与实现
由于地质、钻井、测井和录井这些专业的数据库以 ORACLE居多,考虑到数据仓库与底层数据库
的兼容性,钻井风险动态识别数据仓库设计环境和开发工具选择技术上成熟的 ORACLE10g作为支撑。
2.1主题设计
数据仓库是面向主题的,因此数据仓库设计的第一步就是确定其主题5。主题是在较高层次上将数
据归类的标准,通常反映设计者最关心的问题,本文根据钻井风险动态识别的实际需求,确定了地层压
力风险识别、井壁稳定风险识别、特殊岩性地层风险识别、高压气体地层风险识别、轨道设计风险识
别、井身结构设计风险识别、钻进及水力参数设计风险识别、油气井压力控制设计风险识别、钻井井下
作业动态风险识别、地面重大事故风险识别、事故复杂统计、区域钻头统计、区域钻井液使用统计等
20个主题。
2.2数据仓库模型设计
钻井风险动态识别数据仓库的结构按照上述主题来分别设计,每个主题的逻辑结构均采用星型模
型,下面以“事故复杂统计”主题的设计为例(如图3所示)。
1)设计维度事故复杂统计主题共有9个维:①油井维;②时间维;③事故复杂类型维;④发生
地层维;⑤发生经过维;⑥处理情况维;⑦直接损失维;⑧专家意见维;⑨信息完整度维。
2)设计层次或类别层次是指在一个维度内为表述不同细节程度而按顺序划分的阶层,如时间维
 Evaluation Only. Created with Aspose. PDF. Copyright 2002-2019 Aspose Pty Ltd.
第34卷第4期
刘志坤等:钻井风险动态识别中数据仓库技术的应用研究
109
分为年、月、日、小时、分钟
油井
5个层次;类别是指按一定标
事故复杂类型井漏
井号代码
准对一个维全集的分类,如直
地区
事故复杂统计
井涌
井漏
渗透性
时间井位坐标
序号
卡钻
裂缝性
接损失分为损失时间和损失年份
井号代码
固井事故
溶洞性
金额。
月份
事故复杂类型
测井事故
发生时间
地层
3)设计度量指标事故小时
解除时间
时间
复杂统计主题的度量指标为损分钟
发生地层
年份
发生经过
失时间和损失金额。
月份
处理情况
直接损失
界系统组段
日
直接损失
4)设计模型事故复杂
专家意见
损失
统计主题采用星型模型。
分钟信息完整度
2.3数据的存储结构设计与
图3事故复杂统计的星型模型图
实现
钻井动态风险识别数据仓库的实现,主要针对所确定的20个主题,分基地和井场两级,每个主题
都以事实表为中心通过每条记录中的指针与维表相联,指针一般是维表的主关键字,每一维建立一个维
表、相应的层次或类别表以及详细信息表。维表根据表述的细节程度和类型不同,通过层次或类别表中
的指针与详细信息表相联。这样的组织结构便于基地和现场的技术人员从不同角度、不同层次,根据获
取数据粒度和详细程度的需求进行数据获取。
2.4数据呈现
构建钻井风险动态识别数据仓库的目的是为了给基地和现场技术人员进行钻井风险动态识别提供统
一的数据平台,各类用户在进行风险动态识别时会根据自身承担的任务和需求从数据仓库中获取数据和
查询专家意见。这就要求数据呈现的形式更应该灵活、方便,以满足不同类型数据呈现的要求。数据呈
现是通过前端访问和分析工具采用 ORACLE的 Data Mining,利用 Data Mining可方便、灵活地为用户
提供一种动态查询方式,满足基地和现场领导专家和工程技术人员风险动态识别和评估的要求。
3结论
石油钻井施工存在很大的作业风险。风险的动态识别需要地质、钻井、测井、录井等多领域随钻数
据和大量可靠的历史数据作为数据支撑,由不同专业领域的专家共同决策来完成。而不同专业的历史数
据存储形式和位置各不相同,这就需要运用数据仓库技术将这些分布在不同领域的历史数据按照不同层
次、不同部门的需求进行抽取、转换与集中,形成不同层次的汇总数据,构建为包含基地数据仓库和井
场数据仓库两层的钻井风险动态识别数据仓库系统。数据仓库在钻井风险动态识别系统中处于“历史数
据中心”的位置。笔者根据数据仓库实际的应用对象确定了20个主题,采用星型模型对其进行了设计
和实现,克服了传统数据库系统数据利用不足的问题,为实现基地和现场多领域专家、技术人员和决策
人员进行钻井风险动态识别和控制提供方便、统一的数据分析处理平台。
[参考文献]
1]李琪,徐英卓基于知识集成的石油钻井风险管理系统研究]石油学报200930(5)755~759
[2]李琪,于琳琳,刘志坤,等钻井风险因素综合评价方法及模型建立.天然气工业,2008,28(5):120~122
3]黄仁山,苏勤钻井工程事故例析与钻进安全对策[石油钻探技术,199826(4):54~57
4]刘志坤,李琪,高晓荣导向钻井远程决策指挥中数据仓库技术的应用研究J],钻采工艺,2007,30():13~15
 [5] Micheal B. Data warehouse and decision support system [ M Computer, 2001, 34 (12) 38~39.
6]张维明数据仓库原理与应用[M]北京:电子工业出版社,2002
[编辑]萧雨

网友评论 more

化工安全论文最新内容

03-11