長慶油田地質工程一體化智能決策系統(tǒng)開發(fā)與應用

李松泉 吳志宇 王 娟 李 良 楊 倬 魏紅芳 成良丙

（ 1 中國石油長慶油田公司；2 中國石油長慶油田公司勘探開發(fā)研究院 ）

0 引言

隨著我國經(jīng)濟的持續(xù)快速發(fā)展，對油氣資源的需求不斷上升，石油對外依存度大幅攀升[1]，2019 年我國石油對外依存度超過了70.7%，為了保障國內油氣穩(wěn)定供應及國家能源安全，要求國內油田企業(yè)加大油氣資源勘探與開發(fā)力度。目前長慶油田正處于二次加快發(fā)展、全力沖刺油氣產(chǎn)量當量6300×104t/a 的關鍵時期，對頁巖油、致密氣等非常規(guī)資源的經(jīng)濟有效開發(fā)，是實現(xiàn)油田高質量發(fā)展的突破口。

2018 年以來，長慶油田公司依托“十三五”國家科技重大專項，以“建設國家級頁巖油開發(fā)示范基地、探索黃土塬地貌工廠化作業(yè)新模式、形成智能化信息化勞動組織管理新架構”為總體目標，在隴東地區(qū)（慶城大油田）正式開展頁巖油規(guī)模效益開發(fā)示范區(qū)建設。針對三疊系延長組長7 段頁巖油儲層品位低、物性差、非均質性強、開采難度大等顯著特點[2-5]，長慶油田公司通過近年持續(xù)攻關研究與示范區(qū)建設[6-9]，創(chuàng)新形成了“水平井、多層系、立體式、大井叢、工廠化”開發(fā)與生產(chǎn)組織模式，頁巖油規(guī)模效益開發(fā)成效顯著。

為了進一步降低運營成本，提高全員勞動生產(chǎn)效率和整體競爭實力，迫切需要開發(fā)一套地質工程一體化決策支持系統(tǒng)（GEDS），建立地質、鉆完井、壓裂、油藏工程全流程數(shù)字化研究環(huán)境，全力推進智能化在科研生產(chǎn)和管理模式上的深度應用，有效提升研究與決策的科學性。

1 系統(tǒng)開發(fā)背景

1.1 國內外數(shù)字化、智能化技術應用現(xiàn)狀

以人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等數(shù)字技術為代表的第四次工業(yè)革命正在開啟數(shù)字化新時代，成為各行業(yè)實現(xiàn)降本增效的重要手段[10]?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)如谷歌、亞馬遜、Facebook 等公司均在加快部署機器學習、深度學習底層平臺，建立產(chǎn)業(yè)實施標準。同時，在應用方面，也有如科大訊飛、商湯科技等公司利用技術優(yōu)勢建設開放技術平臺，為開發(fā)者提供人工智能（AI）開發(fā)環(huán)境，以語音識別、機器視覺為代表的人工智能技術快速成熟，已經(jīng)達到實用化水平[11]。

在油氣行業(yè)，以殼牌石油公司、英國石油公司（BP公司）為代表的國外大型石油企業(yè)正在積極與IT 企業(yè)進行合作，殼牌、?？松梨诤脱┓瘕埖裙具x擇與微軟公司合作，道達爾石油公司與谷歌公司攜手，BP 公司則更青睞初創(chuàng)技術公司。殼牌石油公司將機器學習、計算機視覺、自然語言處理技術廣泛應用于上游、煉化、管輸和零售業(yè)務，取得重大成效[12]。

中國石油天然氣集團有限公司（簡稱中國石油）在“十三五”初提出了以“兩統(tǒng)一、一通用”為核心的勘探開發(fā)夢想云藍圖，明確了人工智能在勘探開發(fā)領域的應用實施方案，即以油氣知識圖譜、機器學習等技術為核心建立智能協(xié)同研究環(huán)境，建成勘探開發(fā)認知計算平臺[13-17]。中國石油化工集團有限公司以“石化智云”為基礎，按照“大平臺、大安全、大運維”的思路，統(tǒng)一支撐智能油田、智能工廠、智能管線和智能研究院建設[18]。

當前，人工智能技術雖然在自然語言處理、圖像識別方面取得了很大進展[19-20]，但在油藏研究領域尚未見到成熟的應用案例。由于通用的相關算法在油氣田生產(chǎn)實踐中適應性不強，預測結果符合率不高，遠沒有達到工業(yè)化應用水平，因此，相應的研究與應用尚處于探索起步階段。

1.2 長慶油田數(shù)字化建設成果

長慶油田作為國內最大油氣生產(chǎn)基地，在數(shù)字油田建設領域處于國內先進水平[21]。自2008 年起，長慶油田就開始實施數(shù)字油田建設，提出了“三端五系統(tǒng)三輔助”的數(shù)字化建設總體架構，其中“三端”內容為：一是前端，以基本生產(chǎn)單元過程控制為核心功能的生產(chǎn)管理系統(tǒng)，重點實現(xiàn)對單井、管線、站（庫）等基本生產(chǎn)單元的過程控制和管理；二是中端，以公司層面生產(chǎn)指揮調度、安全環(huán)保監(jiān)控、應急搶險為核心功能的生產(chǎn)運行指揮系統(tǒng)；三是后端，以油氣藏管理、經(jīng)營管理為核心功能的決策支撐系統(tǒng)。在前端和中端相繼建設過程中，先后建成了數(shù)據(jù)自動采集、遠程開關井、電子巡井、遠程調配注水、橇裝集成增壓、功圖判識計產(chǎn)、異常自動報警等國內最大規(guī)模油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，不但提高了勞動效率、減輕了員工的勞動強度和降低了生產(chǎn)安全風險，而且實現(xiàn)了“端對端”“點對點”管理、去掉了中間環(huán)節(jié)、提高了管理效率[22]。后端油氣藏研究與決策支持系統(tǒng)（RDMS）以油田公司級權威主數(shù)據(jù)庫為核心，采用數(shù)據(jù)服務總線DSB（Data Service Bus）動態(tài)鏈接各專業(yè)庫，并新建生產(chǎn)建設實時數(shù)據(jù)鏈路與油氣藏研究成果庫，構建油田企業(yè)級數(shù)據(jù)服務中心，使數(shù)據(jù)用戶不需要查詢、訪問多個數(shù)據(jù)源和執(zhí)行聚合就可以得到自己需要的信息，同時結合油氣藏研究業(yè)務開發(fā)了16 個專題應用系統(tǒng)，支撐井位部署、隨鉆分析、動態(tài)分析等業(yè)務場景[23]。長慶油田開創(chuàng)了國內數(shù)字油田建設的新模式，也將數(shù)字油田的概念逐步轉化為產(chǎn)品落地。

近年來，新一代信息技術蓬勃發(fā)展，為油田企業(yè)數(shù)字化轉型、智能化發(fā)展帶來新的重大機遇。2019年長慶油田積極跟進信息時代技術管理變革趨勢，制定了智能化油田建設規(guī)劃和目標愿景——“326”工程[24]：構建三大體系——大科研體系、大運營體系、大監(jiān)督體系；筑牢兩大基礎——統(tǒng)一大數(shù)據(jù)、統(tǒng)一云平臺；深化六項應用——無人值守站、油氣井智能生產(chǎn)、全流程可視化監(jiān)控、四維油藏模型、智能裝備應用、資源資產(chǎn)精準管理。而GEDS 就是大科研體系中的一個子系統(tǒng)。

前端物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)提供的實時數(shù)據(jù)采集、后端RDMS 提供的統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務及專業(yè)軟件接口等模塊，為GEDS 的研發(fā)奠定了堅實的基礎。

2 GEDS 設計理念及架構

頁巖油勘探開發(fā)“地質工程一體化”理念中[25-26]，“地質”是泛指以油氣藏為中心的地質—油藏表征、地質建模、地質力學分析、油氣藏工程評價等綜合研究，而不是特指學科意義上的地質學科；“工程”是指在勘探開發(fā)過程中，對從鉆井、壓裂到生產(chǎn)等一系列鉆探、開發(fā)生產(chǎn)工程技術及解決方案進行針對性的篩選、優(yōu)化并指導作業(yè)實施。推行“地質工程一體化”，就是圍繞提高單井產(chǎn)量這個關鍵問題，以三維地質模型為核心、以儲層綜合研究為基礎，在叢式水平井工廠化開發(fā)方案實施過程中，針對遇到的關鍵性挑戰(zhàn)，開展具有前瞻性、針對性、預測性、指導性和時效性的動態(tài)研究[25]，配合高效的組織管理和作業(yè)實施，實現(xiàn)對鉆井、壓裂等工程技術方案的不斷調整和優(yōu)化。

GEDS 按照地質工程一體化理念，采用了面向服務的體系架構及B/S 和C/S 相結合的開發(fā)方式，基于RDMS 建成的各類數(shù)據(jù)資源、實時數(shù)據(jù)鏈路、專業(yè)軟件接口等進行研發(fā)。系統(tǒng)整體架構劃分為基礎層、傳輸層、應用層3 層結構（圖1），其中基礎層包括網(wǎng)絡、硬件及各種現(xiàn)場采集設備（綜合錄井儀、井場鉆參儀、酸化壓裂儀表車、視頻設備等），主要是采集數(shù)據(jù)的基礎設施，以及RDMS 已有的各類數(shù)據(jù)資源；傳輸層包括基礎層采集的各種數(shù)據(jù)：井軌跡、氣測鉆時、伽馬深度、巖屑描述、實時數(shù)據(jù)、音頻視頻等；應用層按照業(yè)務流程大致分為研究、分析和決策三大模塊，研究模塊主要為水平井井網(wǎng)設計、輔助地質設計、三維靶點設計、射孔段優(yōu)化設計及三維快速建模提供各種工具，分析模塊主要在鉆井過程中提供地質模型動態(tài)更新、軌跡防碰繞障分析、多井段曲線對比分析等功能，決策模塊為專家和決策者開展重點井討論分析時，提供多學科地質導向、鉆錄井工程監(jiān)控、壓裂曲線監(jiān)控、產(chǎn)量監(jiān)控跟蹤等輔助決策手段。

圖1 長慶油田地質工程一體化系統(tǒng)總體架構Fig.1 Architecture of geology and engineering integrated system of Changqing Oilfield

3 系統(tǒng)關鍵技術

長慶油田頁巖油規(guī)模效益開發(fā)具有水平井平臺大、鉆井速度快、一體化運行的特點，系統(tǒng)設計和開發(fā)必須與業(yè)務充分結合對接，其最根本的原則是保證系統(tǒng)應用便捷、無插件、快速高效。在功能開發(fā)過程中，三維可視化顯示技術、三維地質快速建模數(shù)據(jù)接口與局部快速更新技術、水平段射孔位置優(yōu)選及可視化方法是系統(tǒng)研發(fā)的難點，也是提高系統(tǒng)效率和實用性的關鍵技術。

3.1 三維可視化顯示技術

3.1.1 大數(shù)據(jù)三維地質、地震模型顯示技術

三維地震具有采樣密度大、成像精度高的優(yōu)點，但數(shù)據(jù)體占用空間非常大，一個三維工區(qū)地震處理解釋后的成果數(shù)據(jù)SEGY 格式文件，容量達到1～10T，往往需要借助專業(yè)軟件和高性能工作站才能進行可視化顯示與分析。由于地震數(shù)據(jù)體積大、保密級別高，一般油田企業(yè)均在專用的機房，采用大型工作站及磁盤陣列進行管理，而且網(wǎng)絡上也與普通的辦公網(wǎng)隔離開。

首先，需要解決大塊數(shù)據(jù)體的傳輸問題。在網(wǎng)絡訪問通道上，通過搭建一個萬兆光纖專用通道，在GEDS 應用服務器與地震數(shù)據(jù)庫服務器之間建立點對點的訪問接口。在大塊數(shù)據(jù)傳輸上，如果文件采用常規(guī)方式直接拷貝、粘貼，經(jīng)測算，一個1T 的SEGY文件需要3 天才能傳輸完畢。本文利用空間索引將大塊的地震數(shù)據(jù)從3個維度：主測線方向InLine剖面（或主剖面）、聯(lián)絡測線方向XLine 剖面（或聯(lián)絡剖面）、時間/深度域方向，按照索引結構拆分成多個小文件進行管理；利用多線程技術及并行數(shù)據(jù)處理算法，根據(jù)顯示區(qū)域從索引文件中提取剖面信息，通過高保真壓縮算法及地震數(shù)據(jù)流快速傳輸?shù)紾EDS。經(jīng)測試，1000km2的三維地震數(shù)據(jù)體，能夠在3s 內快速加載傳輸。

其次，三維地震數(shù)據(jù)體一般是在地震專業(yè)軟件中顯示，或者借助可視化組件庫開發(fā)[27]，但是用戶需要安裝客戶端或插件才能使用，在進行大范圍推廣應用上存有局限性。隨著計算機軟硬件技術的不斷發(fā)展，特別是Web 網(wǎng)頁可視化技術方面，目前瀏覽器端完全有能力在無第三方插件下在線顯示二維和三維圖形[28]。新一代的HTML5 技術在多媒體表達、移動應用、游戲開發(fā)、圖形渲染、二次開發(fā)接口支持等方面應用廣泛，其中Canvas（網(wǎng)頁畫布）、WebGL(網(wǎng)頁3D 繪圖標準協(xié)議)、SVG（矢量圖形語言）等技術可應用于石油專業(yè)相關地震、測井、錄井等圖形處理及渲染。Canvas 技術在瀏覽器中實現(xiàn)地震剖面高效顯示，可進行變密度的調色板色標切換，瀏覽器內存消耗也極低；WebGL 技術能夠發(fā)揮計算機圖形處理器（GPU）的優(yōu)勢，不需要事先數(shù)據(jù)預處理，就能在瀏覽器實時進行三維地震體時深轉換，高效地進行可視化顯示。但直接利用WebGL 開發(fā)可交互的三維圖形程序既復雜又費時，開發(fā)人員需要了解WebGL 的內部細節(jié)，學習復雜的著色器語法。為了提高開發(fā)程序效率，本文使用封裝WebGL 功能的第三方類庫（Three.js/Babylon.js）。

讀取地震數(shù)據(jù)體在瀏覽器端顯示流程：當需要顯示箱狀立方體的地震模型時，系統(tǒng)發(fā)送6 個面的索引信息，后臺通過索引快速提取相關剖面數(shù)據(jù)，處理生成6 個地震剖面圖像，返回到瀏覽器，Three.js 在三維場景中顯示網(wǎng)格并按照空間位置將6 個剖面圖像貼圖渲染。當需要顯示柵狀或十字交叉的兩個或多個剖面時，系統(tǒng)根據(jù)剖面位置坐標，計算出涉及的數(shù)據(jù)體中測線索引，后臺根據(jù)索引快速提取相關數(shù)據(jù)，處理生成幾個地震剖面圖像，返回到瀏覽器，Three.js 在三維場景中顯示剖面圖像并渲染（圖2）。

圖2 基于HTML5 技術的三維地震可視化界面Fig.2 HTML5 technology-based 3D seismic data visualization

三維地質模型數(shù)據(jù)體采用相似的數(shù)據(jù)處理及顯示方式，先將地質模型數(shù)據(jù)體解析拆分為多個小文件，建立索引，當顯示地質模型時再根據(jù)顯示的范圍提取數(shù)據(jù)、生成圖像，并在瀏覽器中進行貼圖渲染。

3.1.2 地表影像和地下模型同時顯示技術

頁巖油水平井部署設計時，一般需要確定施工的地面井場。目前一個井場需要鉆10～30 口水平井，而且在施工中采用雙鉆機同時鉆井，這就對井場的大小、位置有非常高的要求，所以在井位設計時就需要地表信息與地下地質模型同時顯示，地質、工程技術人員一起分析，兼顧地下和地上的各種因素。

三維地表影像的可視化需要考慮以下因素：DEM（數(shù)字高程模型）數(shù)據(jù)、地表影像數(shù)據(jù)、用于顯示實現(xiàn)的技術及相應的紋理映射規(guī)則。

DEM 數(shù)據(jù)是按一定方式測定的一定數(shù)量離散點的平面位置和高程值，是對地形起伏的數(shù)字表達，狹義上講，也可以看作是按照規(guī)則網(wǎng)格間隔進行采集的地面高程值的集合。DEM 數(shù)據(jù)文件的存儲使用二進制方式或ASCII 碼的形式，其格式(擴展名)多種多樣，一般可直接利用記事本打開。目前RDMS 數(shù)據(jù)服務中就包含了全盆地1∶50000 比例尺的DEM數(shù)據(jù)。

地表影像是運用衛(wèi)星搭載各種傳感器，獲取全面、真實、客觀地反映地表特征的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通過專業(yè)的遙感技術處理，成為帶有高精度地理坐標信息的影像。當前幾乎所有的網(wǎng)絡地圖均采用瓦片技術顯示[29]（圖3），將大尺寸的影像逐一拆分成“瓦片”進行網(wǎng)絡傳輸，一個瓦片的容量小，并利用金字塔模型進行管理與組織，能夠快速有效地進行調度和顯示。一個瓦片的寬度與高度均是256 像素，其格式大多為png 與jpg。瓦片除了反映地表的彩色圖像內容外，還包含：確定該瓦片在空間中位置的切圖原點與瓦片行列號，確定瓦片所表示地表范圍大小的分辨率、分辨率級別和切圖范圍。

圖3 瓦片地圖技術Fig.3 Tiled map technology

由于前述三維地質、地震模型的顯示是基于瀏覽器的WebGL 技術，所以地表影像顯示也同樣采用相同的技術，即第三方WebGL 類庫Three.js。三維地表可視化可看作地表影像瓦片數(shù)據(jù)與DEM 數(shù)據(jù)的融合。融合需要采用統(tǒng)一的空間坐標系，將經(jīng)緯度坐標進行轉換，通常采用Web 墨卡托投影?？紤]到地球曲率的影響及實際應用，將地形設定為具有起伏的平面進行設計，利用Three.js 提供的平面繪制接口（Plane Buffer Geometry）進行實現(xiàn)。采用基于瓦片技術創(chuàng)建三維地形的思想： 地形的真實感由瓦片的級數(shù)、像素決定；繪制平面塊的高、寬、片段數(shù)、位置由瓦片數(shù)據(jù)的大小、坐標、行列數(shù)決定；三維起伏的效果由平面繪制接口頂點數(shù)組（vertices）中的高度值（z）決定，需賦值依據(jù)瓦片獲取的DEM 數(shù)據(jù)；最后依據(jù)視野范圍與瓦片位置，動態(tài)創(chuàng)建拼接平面塊，生成具有真實感與實地坐標相符的三維影像地形。

在同一空間坐標系統(tǒng)下，三維地表影像顯示在空間深度域的0m 處，而三維地質模型、地震模型也按照實際的深度位置進行顯示（圖4），達到地上地下一體化的同時顯示效果。

圖4 地上地下一體化可視化展示示意圖Fig.4 Display of integrated surface and subsurface data visualization

3.2 三維地質建模數(shù)據(jù)接口與局部快速更新技術

3.2.1 三維地質快速建模數(shù)據(jù)接口技術

目前地質建模軟件主要為Petrel、RMS 等，常規(guī)建模流程大同小異，包括首先對井位、井斜、測井、分層、地震等數(shù)據(jù)按照軟件要求的規(guī)范進行整理，然后將數(shù)據(jù)加載到軟件中，最后建立構造模型及儲層屬性模型，建模方法主要有確定性建模和隨機建模兩種。確定性建模是對井間未知區(qū)域給出確定性的預測結果，即從具有確定性資料的控制點（如井點）出發(fā)，推測出點間（如井間）確定性的儲層參數(shù)。隨機建模是指以已知的信息為基礎，以隨機函數(shù)為理論，應用隨機模擬方法，產(chǎn)生可選的、等概率的儲層模型的方法，即對井間未知區(qū)應用隨機模擬方法給出多種可能的預測結果。

常規(guī)建模方法非常費時費力，尤其是前期數(shù)據(jù)收集整理階段，以及數(shù)據(jù)清洗、格式轉換等數(shù)據(jù)處理過程，例如以一個300 口井開發(fā)5 年的精細油藏描述工作為例，按照以往工作方式，下載整理井位信息、測井曲線、小層、試油、產(chǎn)量等650 多個數(shù)據(jù)文件，累計30 余萬條記錄，需要近1 個月時間。為了提高地質建模中數(shù)據(jù)整理加載的工作效率，通過直接調用數(shù)字化后端RDMS 專業(yè)軟件接口，各類數(shù)據(jù)可跨平臺實時收集與標準化格式導入，從而大大節(jié)省了科研人員前期數(shù)據(jù)處理與導入的時間，提高了工作效率。RDMS 專業(yè)軟件接口基于國內外勘探開發(fā)主流專業(yè)軟件，包括地質建模類軟件，開發(fā)了不同的數(shù)據(jù)收集與轉換方法，對于結構化數(shù)據(jù)、非結構化數(shù)據(jù)及半結構化數(shù)據(jù)自動讀取、解析、抽取所需數(shù)據(jù)項，再進行模式分析、公式計算、格式轉換，實現(xiàn)國內外勘探開發(fā)主流軟件與RDMS 數(shù)據(jù)服務之間數(shù)據(jù)發(fā)送、接收與交換，打通專業(yè)軟件數(shù)據(jù)收集、整理、加載等各個環(huán)節(jié)。應用GEDS 直接調用RDMS 接口的方式后，前面提及的300 口井的建模工作，從傳入井號參數(shù)，軟件接口自動提取并推送所需數(shù)據(jù)，按照Petrel 軟件要求進行標準格式轉換，到一鍵式發(fā)送至Petrel 軟件，只需要30 多分鐘（圖5）。

圖5 三維地質快速建模數(shù)據(jù)接口技術Fig.5 Data interface technology for rapid 3D geological modeling

3.2.2 地質模型局部快速更新技術

三維地質模型建立之后，隨著油田的開發(fā)和生產(chǎn)，新井的動靜態(tài)資料也在不斷地增加，原來的地質模型已經(jīng)不能夠準確反映當前油藏特征，需要重新建模運算，對已建好的模型進行更新，一般有兩種方式：一種是整體更新，也就是將整個模型重建，當數(shù)據(jù)量大時，對于硬件要求非常高，且耗時長，不能滿足現(xiàn)場實時生產(chǎn)跟蹤分析的需求；此外，原始模型建立時所做的人工編輯信息均會丟失。另一種是局部更新，也就是只更新需要更新的地方，這樣即使整個模型數(shù)據(jù)量很大，效率也會很高，且原始模型的人工編輯信息保留。所以針對頁巖油開發(fā)，能夠對模型進行局部更新、實時更新是非常有必要且實用的。

GEDS 創(chuàng)新性地引入一些人工智能中機器學習技術，研發(fā)了三維地質模型自動迭代局部更新算法，結合新井的動靜態(tài)數(shù)據(jù)動態(tài)更新，使更新后的油藏地質模型更加接近地下的真實情況。通過針對原始模型及新井樣本數(shù)據(jù)集融合后屬性空間分布、局部主方向等特征情況，更新目標網(wǎng)格節(jié)點參數(shù)所需樣本數(shù)據(jù)需求與空間邊界，進行數(shù)據(jù)處理與訓練模型計算，構建具有自適應性特點的神經(jīng)網(wǎng)絡模型（圖6），為地質綜合分析研究、油藏開發(fā)方案預測、井位部署等應用提供可靠的依據(jù)。

圖6 機器學習模型Fig.6 Machine learning model

圖6 中x、y分別為原始模型與新井樣本數(shù)據(jù)集中含多個屬性的向量集(空間坐標信息、沉積相信息、孔滲飽等屬性信息)，n、m分別為x、y向量集總數(shù)，h、r為兩層隱藏層神經(jīng)元，t、k為隱藏層神經(jīng)元數(shù)量，且t＜k≤(m+n)。W1、W2分別為原始模型與新井樣本輸出權重系數(shù)集，X、Y分別為原始模型與新井樣本輸出屬性數(shù)據(jù)集，且N＜n，M≤m。F(x，y)為更新目標網(wǎng)格節(jié)點相與孔滲飽等屬性結果。P(Z)為當前迭代訓練所得屬性空間分布、局部主方向的特征分布數(shù)學模型，P(z)為當前迭代步所對應更新融合數(shù)據(jù)集樣本屬性空間分布、局部主方向的特征分布數(shù)學模型。

支持兩種新井數(shù)據(jù)來源的模型更新：基于實時鉆錄井數(shù)據(jù)的模型更新及基于完鉆以后井數(shù)據(jù)的模型更新。實時鉆錄井數(shù)據(jù)是在頁巖油水平鉆井施工過程中，應用當前成熟的物聯(lián)網(wǎng)技術，在井場安裝數(shù)據(jù)采集傳輸軟件適配14 套隨鉆儀與28 套綜合錄井儀，定時自動獲取實時數(shù)據(jù)（井軌跡、隨鉆自然伽馬）、模型范圍內完鉆井測井體數(shù)據(jù)和測井解釋成果，運用模型快速更新技術，對模型局部進行更新，繼承模型數(shù)據(jù)篩選條件和算法參數(shù)，達到模型自動更新、智能迭代，動態(tài)展現(xiàn)油氣藏空間屬性變化，為軌跡優(yōu)化調整提供地質依據(jù)。

3.3 水平段射孔位置優(yōu)選及可視化方法

在水平井鉆井完井之后，需要進行儲層改造以提高單井產(chǎn)量，鄂爾多斯盆地長7 段開發(fā)實踐表明，長水平段體積壓裂水平井能夠顯著提高產(chǎn)量、降低遞減[30]。壓裂射孔段的選取與壓裂效果及水平井產(chǎn)量有直接關系，按照地質工程一體化的理念，本文從地質、工程及含油氣性三方面建立定量化的儲層分級分類評價標準。

由于頁巖油儲層非均質性強，有效儲層變化快，常規(guī)聲波時差測井對儲層物性變化不敏感，采用單一測井曲線無法準確判識有效砂體的變化。通過深入分析研究，結合氣測錄井數(shù)據(jù)，分別從儲層品質評價、工程品質評價及含油氣性評價這3 個方面進行儲層綜合評價。

（1）儲層品質評價指標。采用聲波時差、砂質含量、視電阻增大率綜合反映儲層特征，儲層品質評價指標（Z）計算公式為

式中AC——聲波時差，μs/m；

Vsh——泥質含量；

RI——視電阻增大率。

視電阻增大率是指通過構建一個100%含水的標準水層，利用地層電阻率Rt與標準水層電阻率R0的比值RI來反應儲層含油性的一種評價方法，計算公式為

由阿爾奇（Archie）公式可知

式中F——地層因子；

Rw——地層水電阻率，Ω·m；

φ——孔隙度；

m——膠結指數(shù)；

a——與儲層巖性有關的系數(shù)。

由公式（2）和公式（3）可以推導出

將公式（4）代入公式（1），可以推導出

（2）工程品質評價指標。

儲層的脆性指數(shù)是評價水力壓裂能否形成有效裂縫網(wǎng)絡和達到何種裂縫復雜性的主要參數(shù)[31]， 脆性指數(shù)越高，儲層可壓裂性越好、越容易形成縫網(wǎng)。計算脆性指數(shù)的方法有兩種，一種是根據(jù)巖石礦物組成判斷，即取巖石中石英含量與巖石中石英、碳酸鹽及黏土總含量的比值作為該巖石脆性指數(shù)，但每一施工井段現(xiàn)場取心存在困難；另一種是根據(jù)巖石力學特性判斷，由楊氏模量及泊松比計算得到。本文根據(jù)第二種方法，借助縱波時差、橫波時差及巖石體積密度計算儲層脆性指數(shù)。在測井新技術應用基礎上，利用SCMS-E 儀測量不同取心角度的巖心在常溫常壓、地層溫度與圍壓條件下的縱波時差、橫波時差，采用公式（6）、公式（7）計算巖石動態(tài)力學參數(shù)(泊松比μ、楊氏模量E)。

式中μ——泊松比；

E——楊氏模量，MPa；

DTC、DTS——分別為縱波與橫波的聲波時差，μs/m；

ρb——巖石體積密度，g/cm3。

長7 段頁巖油藏在陜北地區(qū)楊氏模量為（1.186～3.875）×104MPa，泊松比為0.143～0.376，而在隴東地區(qū)楊氏模量為（1.254～4.102）×104MPa，泊松比為 0.172～0.357。因而長7 段致密油藏的楊氏模量最大值取4×104MPa，最小值取1×104MPa，泊松比最大值取0.4，最小值取0.15。則長7 段頁巖油藏脆性指數(shù)歸一化的計算公式為

式中EBRIT——歸一化楊氏模量對脆性指數(shù)的分量；

μBRIT——歸一化泊松比對脆性指數(shù)的分量；

TBRIT——歸一化總脆性指數(shù)。

（3）含油氣性評價指標。氣測錄井數(shù)據(jù)能夠直觀反映儲層的含油氣性，而且通過RDMS 數(shù)據(jù)服務能夠快速獲取。

將上述3 個指標進行歸一化后映射到計算機視覺的三原色（紅色、綠色、藍色）上，具體算法如下

式中V——儲層評價指數(shù)；

VMIN——儲層評價指數(shù)中最小值；

VMAX——儲層評價指數(shù)中最大值；

VRGB——換算后的計算機顯示顏色的RGB 值。

GEDS 配置了射孔段優(yōu)選在線分析模塊（圖7），通過數(shù)據(jù)+模板方式，在測井曲線圖中增加儲層品質道，利用三原色融合為RGB 顏色值并填充到儲層品質道，直觀的顯示水平段儲層品質即“甜點”，從而快速優(yōu)選水平段射孔位置。

圖7 水平井射孔段優(yōu)選在線分析模塊Fig.7 Online analysis of perforation interval selection in horizontal well

4 系統(tǒng)應用

GEDS 為不同學科、不同專業(yè)科研人員提供了全方位、一站式、全流程的工作環(huán)境，使其能夠在一個平臺中協(xié)同開展區(qū)塊地質研究、井位部署、鉆井軌跡設計等工作，實現(xiàn)針對油氣藏勘探與開發(fā)、地質與工程、研究與生產(chǎn)全過程相互融合。目前該系統(tǒng)已在長慶油田公司隴東頁巖油開發(fā)項目部、勘探開發(fā)研究院、油氣工藝研究院等部門全面推廣應用，用戶數(shù)達2000 多個，支撐了3 個頁巖油區(qū)塊128 個平臺573口水平井的開發(fā)與生產(chǎn)。本文以2019 年在隴東頁巖油示范區(qū)實施的X40 井組（大平臺）為例，介紹在井位部署與水平井設計、鉆完井隨鉆分析、生產(chǎn)跟蹤分析過程中，以GEDS 為工作平臺開展研究與決策。

4.1 井位部署與方案設計

在頁巖油藏綜合分析的基礎上，進行大井叢（大平臺）的井位部署及地質設計時，一般的步驟是：分析水平井設計依據(jù)完成井網(wǎng)設計，井位下發(fā)，踏勘與復測，鉆井設計及靶點設計，相關成果平臺歸檔（圖8）。

圖8 頁巖油大井叢水平井設計流程Fig.8 Design process of shale oil clustered horizontal wells

X40 平臺位于X233 區(qū)塊，首先，地質研究人員應用GEDS 建立三維地質模型（圖9），刻畫儲層空間發(fā)育分布、物性和含油性等特征，應用地質模型指導地質有利區(qū)優(yōu)選。然后，通過GEDS 打開平面井位圖導航，分析周圍已完井的單井資料、多井地層對比、油藏剖面，了解油層發(fā)育和構造變化情況，選取長63、長71、長72三個目標層位，綜合斷層和主應力方向等因素開展水平井井網(wǎng)設計，部署水平井20 口，同層井距為400m，平面不同層疊合井距為200m。最后，應用平面靶點法、井組法、三維地質建模法等多種軌跡設計算法，依據(jù)鄰近直井儲層發(fā)育的位置與地震反演預測結果，盡量避開斷層、微幅度構造、巖性變化點，進行水平段靶點計算和軌跡優(yōu)化設計，以求達到最大砂巖鉆遇率。

圖9 X233 區(qū)塊三維地質模型圖Fig.9 3D geological model of X233 block

4.2 鉆完井隨鉆分析

在水平井鉆井過程中，需要隨時跟蹤施工動態(tài)，保證油層鉆遇率，GEDS 為項目組生產(chǎn)管理人員、后方科研人員提供了施工作業(yè)多維度實時監(jiān)控及多學科地質導向決策支持。

在開展水平井隨鉆分析時，通過GEDS 可視化實時監(jiān)控井場視頻畫面、在鉆水平井工程參數(shù)（圖10）、鉆井實時曲線，還能夠在三維地質模型中實時展示實鉆軌跡，地質、工程、油藏等多專業(yè)技術專家可遠程集中分析，指導現(xiàn)場井軌跡調整。

圖10 鉆井工程參數(shù)監(jiān)控界面Fig.10 Monitoring interface of drilling engineering parameters

（1）當水平井油層鉆遇率較高時，按照設計軌跡執(zhí)行。

（2）當鉆遇層段儲層變差，需及時往上或往下調整軌跡；繼續(xù)鉆進當鉆遇薄夾層時，需要查看原設計軌跡，并利用GEDS 進行巖性自動判識、油層自動解釋、鉆遇率統(tǒng)計、地層模型修正，結合地震剖面、油藏剖面、鄰井實鉆情況等綜合分析油氣層，實時調整實鉆井眼軌跡回到原設計軌跡。

（3）當面對復雜地質情況，應用GEDS 多學科多窗口聯(lián)合地質導向功能（圖11），在二維油藏剖面、三維地質模型、地震剖面及方位伽馬成像這4 種圖件中自動加載更新水平井軌跡，由現(xiàn)場鉆井工程與后方地質技術支撐人員協(xié)同研究在線分析，確定合理的井軌跡調整方案。

圖11 多學科多窗口聯(lián)合地質導向界面Fig.11 Interface of multi-disciplinary & multi-window geosteering

X40 平臺20 口水平井完鉆后，油層鉆遇率達到84.4%，其中一口水平井水平段長度達4000m，建成亞洲最長水平井平臺。完鉆后應用GEDS 射孔段優(yōu)選模塊，地質和工程技術人員進行分析，確定水平段壓裂改造方案，X40 平臺20 口水平井累計設計壓裂464 段2733 簇，入地液量為67×104m3、砂量為11×104t，目前20 口水平井均已投產(chǎn)，進入生產(chǎn)跟蹤階段。

4.3 生產(chǎn)跟蹤分析

頁巖油水平井完井投入生產(chǎn)之后，需要開展生產(chǎn)動態(tài)跟蹤分析，科研人員借助GEDS 查看各類數(shù)據(jù)、圖、表及三維地質模型等，圍繞區(qū)塊、井組及單井進行動態(tài)分析研究。

針對單井日常生產(chǎn)分析，GEDS 對接油田數(shù)字化前端的SCADA 系統(tǒng)（數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)），實時監(jiān)控水平井大井叢（大平臺）的單井、場、站集輸流程各類生產(chǎn)數(shù)據(jù)，通過分析液量、壓力、工況等重點參數(shù)趨勢，自動識別異常狀況并預警?；谥袊徒y(tǒng)建的油氣水井生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)（A2）的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，在線繪制綜合開采曲線，直觀展示產(chǎn)量、含水率等生產(chǎn)指標的變化情況（圖12）。每天對每口井的日產(chǎn)油量、含水率等重要數(shù)據(jù)與前一天或者上個月同期進行對比，根據(jù)配置的異常閾值，自動篩選出產(chǎn)量變化大或含水率升高的井，重點進行單井產(chǎn)量分析，及時作出針對性的調整措施。

圖12 X40-5 井生產(chǎn)曲線Fig.12 Production curve of Well X40-5

針對區(qū)塊或井組動態(tài)分析，系統(tǒng)自動提取A2 生產(chǎn)數(shù)據(jù)、動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)，基于滲透率、油井數(shù)、純老井井口產(chǎn)量自然遞減率、地層壓力保持水平等15 個指標作為樣本數(shù)據(jù)，應用機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡算法，建立了智能化的油藏開發(fā)評價類比模型，通過該模型快速評價頁巖油藏開發(fā)水平。針對開發(fā)評價較差的區(qū)塊，系統(tǒng)集成了專家經(jīng)驗知識庫，自動診斷產(chǎn)量變化原因，優(yōu)選出需進行措施的井，并提出措施方案（查層補孔、重復壓裂等）建議。

5 結論

長慶油田從頁巖油規(guī)模效益開發(fā)的業(yè)務需求出發(fā)，按照“地質工程一體化”的理念，開發(fā)建設的地質工程一體化決策支持系統(tǒng)（GEDS），將現(xiàn)代信息技術與非常規(guī)油藏研究業(yè)務深度融合，構建了地質、鉆完井、壓裂、油藏工程全流程數(shù)字化研究工作環(huán)境，為頁巖油井位部署與方案設計、隨鉆地質導向等工作提供指導，提高了科研工作效率和質量，有力支撐了百萬噸國家級頁巖油開發(fā)示范區(qū)的建成，是數(shù)字油藏在油田應用的成功案例。