基于大数据技术的井下异常预警平台的设计与实现

• 作者: 刘胜娃 周雅洁 王敏 高翔
• 来源期刊: 物联网技术
• 关键词: 大数据 井下异常 SOA 云计算 信息提取 石油开采
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 智能处理与应用
• 页码范围: 67-69
• 页数: 3页
• 分类号: TP309
• 语种: 中文
• DOI: 10.16667/j.issn.2095-1302.2020.03.019

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高翔		68	384	10.0	17.0
2	王敏		88	477	11.0	18.0
3	刘胜娃		8	40	2.0	6.0
4	周雅洁		1	0	0.0	0.0