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基于大数据技术的井下异常预警平台的设计与实现
引用本文:刘胜娃,周雅洁,高翔,王敏.基于大数据技术的井下异常预警平台的设计与实现[J].物联网技术,2020(3):67-69.
作者姓名:刘胜娃  周雅洁  高翔  王敏
作者单位:中石油川庆钻探工程有限公司;西北工业大学
基金项目:陕西省科技计划项目(2018GY-048);西安市科技计划项目(201805042YD20CG26(3))。
摘    要:石油资源是国家经济发展的命脉,石油的开采又存在一定的风险性。如何运用现代化技术、方法预测和防范井下事故的发生,对提高钻井效率具有重要意义。在我国,井下复杂事故预警研究还处于起步阶段,多数企业主要依靠专家的知识经验,缺乏系统的数据支持。该文通过大数据技术对近10年的各类井控险情数据进行收集、整理、规范、清洗、集成、挖掘和统计等步骤,建立井控险情数据包。利用井口坐标关联施工井周边历史数据,达到预警目的。研究使用GIS地图钻取技术,实现选取井口后的信息提示,查看已钻井与待钻井的距离,显示井下复杂事故的详细信息,达到施工井周边任意范围内井控事件预警提示。经过试点使用后,结果表明该平台操作简便、功能丰富、人机界面良好,能达到预警提示的功能。投入使用后,能为钻井人员和管理者提供意见,提高钻井工程效率,节约钻井施工成本。

关 键 词:大数据  井下异常  SOA  云计算  信息提取  石油开采
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