油田開發(fā)進(jìn)入中后期，作業(yè)井?dāng)?shù)量增多、工況復(fù)雜，傳統(tǒng)管理模式面臨效率低下、風(fēng)險預(yù)警滯后等問題。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的興起為作業(yè)井全生命周期管理提供了新思路?；诖髷?shù)據(jù)分析的健康評估模型可整合多源數(shù)據(jù)，實現(xiàn)作業(yè)井健康狀態(tài)的實時監(jiān)測與精準(zhǔn)評估，對保障油田安全生產(chǎn)、提高開發(fā)效益具有重要意義。
模型構(gòu)建背景與目標(biāo)
油田作業(yè)井在生產(chǎn)過程中受地質(zhì)條件、開采工藝、設(shè)備老化等因素影響，易出現(xiàn)套管損壞、井下落物等故障。傳統(tǒng)人工巡檢與經(jīng)驗判斷方式難以滿足大規(guī)模作業(yè)井管理需求，亟需借助大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)智能化管理。
構(gòu)建涵蓋作業(yè)井設(shè)計、施工、生產(chǎn)、報廢全生命周期的健康評估模型，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動實現(xiàn)故障預(yù)警、性能預(yù)測與決策支持，降低非計劃停產(chǎn)風(fēng)險，延長作業(yè)井使用壽命。
關(guān)鍵技術(shù)
多源數(shù)據(jù)融合
整合地質(zhì)數(shù)據(jù)（如地層壓力、巖性參數(shù)）、工程數(shù)據(jù)（如鉆井參數(shù)、完井方式）、生產(chǎn)數(shù)據(jù)（如產(chǎn)量、含水率）及監(jiān)測數(shù)據(jù)（如井口壓力、溫度），構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺。
特征提取與降維
采用主成分分析（PCA）、小波變換等方法提取關(guān)鍵特征，去除冗余信息，降低數(shù)據(jù)維度，提高模型計算效率。
機(jī)器學(xué)習(xí)算法
運用支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等算法構(gòu)建分類與回歸模型，實現(xiàn)故障類型識別與健康狀態(tài)預(yù)測。
可視化技術(shù)
通過三維可視化平臺展示作業(yè)井健康狀態(tài)分布、故障發(fā)展趨勢，輔助管理人員直觀決策。
應(yīng)用流程
數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理
部署傳感器實時采集作業(yè)井運行數(shù)據(jù)，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)與專家知識進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、缺失值填充與異常值處理。
模型訓(xùn)練與驗證
將預(yù)處理數(shù)據(jù)按7:3比例劃分為訓(xùn)練集與測試集，采用交叉驗證方法優(yōu)化模型參數(shù)，評估模型精度（如準(zhǔn)確率、召回率）。
健康評估與預(yù)警
基于訓(xùn)練好的模型對作業(yè)井健康狀態(tài)進(jìn)行實時評分（0-100分），設(shè)定閾值觸發(fā)預(yù)警機(jī)制。例如，當(dāng)評分低于60分時，系統(tǒng)自動推送維護(hù)建議。
決策支持與優(yōu)化
結(jié)合評估結(jié)果與生產(chǎn)目標(biāo)，生成個性化維護(hù)方案（如修井計劃、參數(shù)調(diào)整建議），并通過模擬仿真驗證方案可行性。
實踐成效
油田企業(yè)應(yīng)用該模型后，作業(yè)井故障識別準(zhǔn)確率提升至92%，非計劃停產(chǎn)時間減少35%，年維護(hù)成本降低28%。例如，模型提前30天預(yù)警某口作業(yè)井套管腐蝕風(fēng)險，企業(yè)及時采取防腐措施，避免了一起重大安全事故。
在這場技術(shù)革新的浪潮中，捷瑞數(shù)字及其自主研發(fā)的伏鋰碼云平臺發(fā)揮著舉足輕重的作用。伏鋰碼云平臺基于大數(shù)據(jù)分析的油田作業(yè)井全生命周期健康評估模型有效提升了油田智能化管理水平。未來，需進(jìn)一步融合數(shù)字孿生、邊緣計算等技術(shù)，實現(xiàn)模型自適應(yīng)優(yōu)化與實時決策，推動油田行業(yè)向更高水平的數(shù)字化轉(zhuǎn)型邁進(jìn)。通過該模型的構(gòu)建與應(yīng)用，油田企業(yè)可實現(xiàn)對作業(yè)井的精細(xì)化、智能化管理，為保障能源安全與可持續(xù)發(fā)展提供堅實支撐。
