背景介绍

基于钻井实时采集数据，应用了钻井工序自动识别算法、钻井过程可视化技术，为钻井工程监督及钻井管理者，提供实时监督辅助应用手段，可以实时掌握钻井工作状态，全程监控钻井过程，及时发现钻井过程中存在的问题，全面评估钻井时效。

钻井工艺流程图

解决方案

基于规则：钻头深度与井深数据关系，基于机器学习算法：应用大钩位移方向、载荷、钻压、钻速、扭矩、泵排量数据，区分最基本的 4 个钻井状态：纯钻进（同步增加）、起钻（井深不变，钻头深度减少）、下钻（井深不变，钻头深度增加）、其它。判定后，给整个实时数据打标签，用四种颜色条带来区分。应用参数数据、基本状态以及井信息数据，进行工序识别。

建模流程图

预期效果

根据钻头深度与井深数据关系，构建判定纯钻进、起钻、下钻、其它等四种状态的模型，并结合实时数据进行实时判决，可以实时、全面掌握纯钻进、起钻、下钻、其它的准确起止时间，准确计算纯钻进时间及所占比例、钻井进尺、钻井机械钻速。为准确界定钻井工序的起止时间提供实时数据基础。结果如下图所示：

根据参数数据（钻头深度【测深、垂深】、机械钻速，等）、基本状态以及井信息数据（钻压、转速、立管压力、钻井液排量，等），进行工序识别，供管理者查看，结果如下图所示：