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基于大数据的钻具组合辅助设计系统的研究

浏览176次 时间:2017年5月22日 08:57

【关键词】大数据 钻具组合 辅助设计

MapReduce

石油钻井设计是一个不同于一般工程设

计的复杂过程,需要针对地层岩性特点、造斜

能力、井深结构与钻井参数等,设计出多种下

部结构优化的钻具组合方案,并从中确定最优

方案。由于钻井设计所涉及的因素和限制条件

较多,在进行设计时,通常都要参考和借鉴以

往类似设计的数据与结果。因此,为提高钻井

设计的效率、可靠性和适应性,本文运用大数

据中对海量数据分布式存储管理和并行分析处

理的能力,构造基于大数据的钻具组合辅助设

计系统,提出一种基于大数据的钻具间关联性

分析方法和算法,从而为钻井设计人员提供快

速有效的辅助支持。

1 基于大数据的钻具组合辅助设计系统

总体结构

随着各油气钻井企业将信息网络技术不

断应用于油气钻井工程领域,多年来,积累了

大量的油气钻井数据信息。然而钻井作业地区

跨度大,数据来源广泛、数量巨大,各油气钻

井企业的数据信息彼此割裂、难以共享,传统

数据处理方法效率低、时间长、集成难。因此,

本文运用大数据的理论和技术,基于云计算开

放式网络服务架构,结合Hadoop/MapReduce

技术,构建基于大数据的钻具组合辅助设计系

统的总体结构,如图1 所示。

系统采用大数据和多租户的理论和方法,

结合Hadoop/MapReduce 技术,将分布在不同

地区钻井企业钻具组合设计所存储的数据作为

节点数据库,以分布式存储的方式,设计构建

/方明 李欣

钻具组合设计通常要借鉴以

往类似设计的数据与结果,而相

关数据信息因钻井作业的特殊性,

具有分布广、数据量大,难以集

成等问题,本文采用大数据的理

论和方法,构建基于大数据的钻

具组合辅助设计系统的总体结构;

提出了一种钻具间关联性分析方

法,同时,给出了基于MapReduce

的钻具间关联性并行分析算法,

从而能有效地为钻井设计人员提

供辅助支持。

摘 要

面向大数据的钻具组合辅助设计分布式数据

库,并建立支持为不同设计人员定制的多租户

共享存储架构和并行访问控制模式。采用云计

算开放式网络服务架构,结合用户创造内容、

Web2.0 技术,设计实现系统数据信息资源的

注册、管理、调度和使用的资源的协调机制与

管理策略。针对以往数据组织多是面向部门和

以油井为主题的,缺少相应的分析,不便于设

计人员应用,提出基于大数据的钻具间关联性

分析和钻具数据组织方法,构建相应的基于大

数据的钻具关联分析平台、基于大数据的钻具

数据组织平台和钻具辅助设计工作平台,从而

支持设计人员能根据需要,通过有针对性的分

析和数据组织,快速、方便、有效地参考和借

鉴以往钻具组合设计信息进行钻具组合的设

计。

2 基于大数据的钻具间关联性分析方法

基于大数据的钻具组合辅助设计系统的

重点,在于对以往各钻井企业各油井钻具组合

数据信息的有效分析和利用,从中挖掘和发现

有助于设计人员进行钻具组合设计的有效信

息。在钻井过程中,一口井钻具的使用是由钻

井设计所形成的钻具组合来确定的。表1 是某

油井钻具组合设计表:

1 所示油井根据地层情况分三次开钻

钻进,每次开钻所使用的钻头、管材等大小、

型号、强度不同,并且从钻头到钻杆等逐项连

接形成,钻具间有一定的关联性。本系统钻具

间关联性分析方法的核心思想是针对钻具组合

的特点,以钻具间关联频次为基础,对以往钻

具组合设计中包含的钻具间关联性进行分析,

形成钻具间的关联链,从而有效地为钻井设计

人员提供辅助支持。有关概念和分析方法定义

如下:

定义1:钻具间的关联度

W 为不同油井钻具组合设计集合,D

W 中钻具集合,di

kdj

k D 表示W 中各

油井第K 次开钻钻具组合中两个不同钻具,

di

kdj

k 间的关联度r(di

kdj

k) di

k dj

k

集合W 中不同油井的第K 次开钻钻具组合中

同时出现的次数。

定义2:钻具关联邻域

给定数值ε>0,且di

k D,则钻具di

k

ε 邻域为ε(di

k)={dj

k, 其中dj

k D r(di

k

dj

k) ≥ ε}

定义3:钻具关联链

de D, 给定数值ε>0,若存

d1

k,d2

k,, dn

k, 其中d1

k=ddn

k=e, 且di+1

k

ε(di

k), 则称钻具de 间存在关联链; 若

e ε(d),则称钻具de 是直接关联。

定义4:钻具集合上的关系

W 为以往不同油井的钻具组合设计集

合,D W 中出现的所有钻具的集合,定义

1:基于大数据的钻具组合辅助设计系统的总体结构

 

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