CN102395754B - 一种用于监控钻井操作的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种计算机实施软件工具，适于持续监听来自钻井操作的数据流，以及处理所述数据，从而以用于与知识数据库中所存储的一组过去案例自动持续匹配的形式来生成当前钻井情况的情况描述。本发明实施一种基于案例的推理(CBR)的方法，以将由所述情况描述所限定的当前钻井情况与一个或多个所存储的具有一预定阈值水平以上的相似度的过去案例相匹配。匹配案例作为案例“雷达”上的符号被显示给所述钻井工程师，允许所述钻井工程师检索和查看过去案例的细节，并且基于所述过去案例中所提供的钻井建议来采取合适行动。

Description

一种用于监控钻井操作的方法和系统

背景技术

许多工业，包括石油工业和天然气工业，可以利用大量的电子数据和信息，以及用于显示各类信息的先进软件工具。随着可用数据量的增加，在给定情况下用于提取或过滤掉相关信息的软件工具的需求相应地增大。

作为油井钻井工程师以及在陆上和在支持中心的其他操作人员的正常工作的一部分，他们具有由他们支配的大量的精密传感器测量值和其他钻井参数。此数据大多是来自钻井操作的连续(实时)数据流。用于跟踪来自这些钻井日志的数据的软件工具，有助于工作人员通过时间索引图或深度索引图来执行图形比较。然而，尽管这些可视化工具强大，但是钻井操作仍基本上依赖于单个钻井工程师的经验和培训来解释所述数据以及采取合适的行动。

随着全球矿物燃料储量的减少，井变得日益困难，以及钻井也相应地变得昂贵，操作失误可能变得更为严峻，更不必说极度昂贵的影响了。通常用于海上钻井平台的运转成本可高达每天200,000美元。因此任何由不希望的事件所造成的钻井时间的损失都是不期望的。

基于案例的推理(CBR)是一种解决问题和做出决定的方法，其通过如下方式来解决一个新问题：寻找一个或多个先前相似的已解决问题——称为案例，然后在所述新问题的情况中重新使用它们。已意识到，CBR可以在海上钻井工业中找到实际应用，所述海上钻井工业存有来自全球各地的关于操作钻井经验的大量存储信息，但是钻井工程师发现为了做出实时决定而获取和使用这些信息又比较困难。具体地，欧洲专利公布EP 1297244描述了一种计算机实施的CBR系统，其中钻井工程师将描述当前钻井情况的数据手工地录入数据库查询中，所述数据库查询用于在适于CBR的数据库中寻找和识别所存储的相似的过去案例。过去案例包含对于相似的钻井情况的相关联的钻井数据以及用户经验，这些数据和经验通常来自于不同的钻井现场，其可帮助钻井工程师预测和避免不希望的事件。该系统的核心是知识数据库的结构，从而重现案例以及总体关系，使得该系统可允许用户以特定的数据库查询语言来手工地录入一条查询，并且接着获得与所述查询项目匹配的案例的集合。该输入查询由用户录入，而所检索到的案例是以结构化文本的形式被返回。数据库查询语言允许用户检索与所输入的给定的查询完全匹配的案例。

发明内容

根据本发明的一个方面，一种监控钻井操作的计算机实施方法，包括如下步骤：

a.接收来自钻机的数据流，所述数据流包括与钻井操作中所使用的钻柱的操作相关联的多个实时传感器日志；

b.处理所接收的数据流，以生成包括表示当前钻井情况的数据的计算机化情况描述；

c.将所述计算化情况描述与计算机存储器中知识数据库中所存储的一组过去案例记录进行比较；

d.识别一个或多个与由所述情况描述所限定的当前钻井情况匹配的相似度达到一预定阈值水平以上的过去案例记录；

e.提供在步骤(d)中所识别的匹配案例的可视显示，以允许用户检索和查看所存储的过去案例的细节；以及

g.随时间重复步骤(a)至(e)，从而更新所述匹配案例的可视显示。

根据本发明的另一方面，一种用于监控钻井操作的计算机实施方法，包括如下步骤：

a.计算机处理从钻机接收的钻井数据，以识别计算机存储器中数据库中所存储的一个或多个与当前钻井情况匹配的相似度达到一预定阈值水平以上的过去案例；以及

b.在极坐标图上将所述匹配案例或每一匹配案例显示为一符号，其中相似度由距离中心点的径向位移来表示；

其中在所述极坐标图上所显示的每一符号被链接至一个单独的过去案例，并且可被用户选择以检索和显示该过去案例的细节。

根据本发明的另一方面，一种用于监控钻井操作的系统，包括：

数据分析服务器，被连接至用于接收来自钻机的数据流的通信网络，所述数据流包括与所述钻井操作中使用的钻柱的操作相关联的多个实时传感器日志；以及，过去案例记录的数据库，每一案例记录包括描述历史钻井情况的数据；

其中所述数据分析服务器被编程，以：

a.处理所接收的数据流，以生成一种包括表示当前钻井情况的数据的情况描述；

b.将所述情况描述与所述数据库中所存储的过去案例记录进行比较；

c.识别一个或多个与由所述情况描述所限定的当前钻井情况匹配的相似度达到一预定阈值水平以上的过去案例记录；

d.生成在步骤(c)中所识别的匹配案例的可视显示，以允许用户检索和查看所存储的过去案例的细节；以及

e.随时间重复步骤(a)至(d)，从而更新所述匹配案例的可视显示。

在本发明的所述优选实施方案中，我们提供了一种软件工具，该软件工具适于连续监听来自钻井操作的数据流并且处理所述数据，从而以一种可用于与存储在知识数据库中的一组过去案例的自动连续匹配的形式来生成当前钻井情况的情况描述。本发明实施一种基于案例的推理(CBR)的方法，以将由所述情况描述所限定的当前钻井情况与所存储的一个或多个具有达到一预定阈值水平以上的相似度的过去案例作匹配。匹配案例作为案例“雷达(radar)”上的符号作为图形化用户界面的一部分被显示给钻井工程师，以允许钻井工程师检索和查看过去案例的细节，并基于过去案例中所提供的钻井建议而采取适当行动。

附图说明

现在将参考附图来详细描述本发明的实施例，其中：

图1是海上钻井现场与相关联的通信系统和数据处理网络的简化示图；

图2是示出了用于监控钻井操作的优选的系统和方法的简化流程图；

图3示出了来自图形化用户界面的屏幕截图；

图4示出了存储在CBR数据库中的案例描述的数据结构的一个实施例；

图5和图6示出了几种不同形式的动态数据的实施例，所述动态数据优选地包括在图4的案例描述的数据结构内；以及

图7示出了案例雷达显示的一个实施例，所述案例雷达显示根据相关问题的相似度和潜在根本原因来绘制匹配案例。

具体实施方式

图1是根据本发明的一个实施方案的海上钻井现场和相关的用于监控钻井操作的通信系统和数据处理网络的简化示意图。

如图中所示，位于钻机10和钻头11处的传感器(未示出)，产生由同样位于钻机10上的标准数据收集服务装置12所收集的数据。然后，所收集的数据作为一个或多个数字数据流经由通信网络13而被实时地传输至远程数据分析服务器14。优选的传输格式和协议是基于工业WITSML格式，该格式将XML作为数据格式且将经由HTTPS的网络服务(web services)作为协议。数据分析服务器14运行一软件应用，该软件应用监控输入数据并且执行数据分析。

现有的用于跟踪来自这些钻井日志的数据的软件可视化工具，有助于工作人员通过时间索引图或深度索引图来执行图形比较。然而，尽管这些可视化工具功能强大，但是钻井操作基本上仍依赖于单个钻井工程师的经验和培训来解释所述数据以及采取合适的行动。

如同下面将详细描述的，本发明中的数据分析服务器14持续形成情况描述，且自动匹配存储在知识数据库17中的历史案例。在该实施例中，知识数据库17被作为数据分析服务器14的一部分示出。钻井工程师或其他钻井操作者使用在个人计算机15或其他计算设备上运行的客户机应用，以从钻机10现场或陆上操作中心16连接至数据分析服务器14，从而接收和显示所分析的数据和所匹配的案例。一旦连接，利用来自数据分析服务器14的信息，客户机应用被持续更新，直至客户机关闭这一时刻。

优选的数据分析服务器14是在Windows或Linux操作系统上运行的、以Java编程语言编写的一种服务器程序。优选的客户机应用也是在Windows或Linux台式机操作系统上运行的一种Java应用。客户机应用和服务器应用之间的协议是基于由客户机应用使用加密的HTTP(HTTPS)连接的而进行的定期轮询。

本发明提供一种系统和相关软件，其可辅助油井人员在钻井操作期间改进钻井过程的质量和效率。在一个优选实施方案中，该系统有助于避免“不希望事件”，即导致比所期望的钻井进程更慢的钻井进程的事件。具体地，来自较早钻井操作的数据被收集在案例库中。该案例库被链接至通用域知识模型。优选的基于服务器的系统被在线连接至不间断的钻井过程，通过持续收集来自大量参数读数的数值数据和符号数据来监控该过程，解释这些读数，检索与钻井过程的当前状态相匹配的一个或多个过去案例，以及在此基础上，经由客户机应用传送关于如何进行的相关建议，从而避免可能的不希望事件。

客户机应用扩展常规可视化工具的屏幕信息，以确保作出更好的决定。一种扩展是基于对数据的解释而给出明确的高级井状态信息。这是随着钻井过程的进行而通过识别和显示随附至数据日志的具体“已解释事件”来完成的。这些事件是表征所述井状态的高级解释。

图1中的数据分析服务器14还将数值日志数据解释为符号特征，例如，定性参数值、趋势、已解释活动、感兴趣事件等，以用于识别对于检索相关过去案例为有用的特征。

数据分析服务器14试图找到具有某一阈值以上的匹配度的匹配案例(或匹配案例组)。基于与当前情况足够相似的已识别的过去案例，建议钻井操作者应当采取行动来避免所预测的事件。

现在参考图2，该系统接收由被监控的钻井操作所提供的实时钻井数据20。数据服务公司记录井下和钻机上的钻井数据20，并且通常经由专用光纤网络或卫星被传输至陆上实时操作中心。

由被监控系统所提供的观测数据是基于时间尺度被索引。这些观测数据中的一些被认为是该过程的好的指示符，从而被用在案例描述构造(formation)21中以生成一个输入案例22。所述用在案例描述构造中的观测数据被称作观测指示符，并且实施例包括当量循环密度(ECD)和位深度。

其他的所实时监控和报告的重要观测数据包括：阻塞位置(blockposition)、钻头深度、钩载、钻压(WOB)、流速、泵压力、钻进速度(ROP)、每分钟转数(RPM)，和转矩。这些参数被用作处理观测数据的各种函数的输入。

单个参数值通常不能指示钻井操作的状态，所以除了观测指示符以外还需要其他类型的指示符。为了基于所述井的状态来索引信息，因此有必要产生能够比观测指示符更直接地表示所述井状态的指示符。这些指示符被称作已处理指示符，是由某类观测数据的处理所产生的。

单参数函数23监控参数的模式变化，例如随特定时间周期的变化速率、趋势和移动平均数。多参数函数24组合一组观测参数值，并且可以是相当复杂的。一个简单实施例是泵压力和泥流之间的比率。活动解释函数25由观测参数和单参数函数23和多参数函数24来解释当前的钻井活动。活动的实施例包括：钻井、装卸钻井管子和扩眼(reaming)。情境感知函数26将除了其他指示符(观测的和已解释的)以外的钻井活动考虑在内，从而挑选出数据的相关部分。事件解释函数27试图通过表明感兴趣事件、征兆或问题的一个或多个参数，例如，钻柱的封堵(pack off)，装卸钻井管子或反冲时经受的重量，来辨别数据的模式。

当从钻井操作可获得一组新的实时数据20时，通常以介于1s和20s之间的抽样间隔来调用每一已处理指示符来生成一个值。已处理指示符可使用当前的深度索引和时间索引数据以及先前的深度索引和时间索引数据。已处理指示符的结果可被存储为深度索引数据28、时间索引数据29或者这两者。活动解释函数25不生成数值，而是生成一个表示正在井中进行的活动的符号值。事件解释函数27特别之处在于，它或是不生成任何值(如果未检测到事件时)，或是在当前时间和特定类型的深度(例如，井径缩小点或封堵)登记一个事件。因此，已处理指示符还可依赖于其他已处理指示符，这意味着该系统必须确保以如下一种顺序生成已处理指示符，所述顺序确保调用一个指示符之前计算所有从变量(dependant)。为确保如此，每一已处理指示符关联了它所依赖的其他指示符的一个列表。所述列表形成一个用于确定执行顺序的已处理指示符的部分顺序。

28中的深度索引数据和29中的时间索引数据，分别被存储在基于时间和深度来索引的表格数据结构中。在这些表格中，每一观测数据和观测指示符是一列。不论何时产生新数据，该新数据被添加至该表格，使得该表格包含从操作开始时的所有数据。这允许用户通过图形化用户界面回溯和检查过去数据。通过深度索引图查看器30中的图形化用户界面可获得深度索引数据28，以及通过时间索引图查看器31可获得时间索引数据29。因此，所有观测参数可在时间索引图查看器31中查看，以及已处理指示符可在深度索引图查看器30、时间索引图查看器31或者两者中查看。活动解释函数25是在时间索引图查看器31上所绘制的数据的实施例。已解释事件27被示出为在时间索引图查看器31和深度索引图查看器30上的具体的一列中。这意味着钻井操作者可直接观察和获得来自已处理指示符的信息。

图3中示出了来自客户应用的图形化用户界面(GUI)的简化的屏幕截图，该屏幕截图图解了时间线、两个观测参数(MFI和RPM)和两个已处理参数(活动代码和已解释事件)。通过图3中示出的GUI可获得处理函数，就像它们是直接来自该操作的已测参数。

在图3中，时间在时间索引图查看器中向下增大。MFI和RPM是随时间变化的观测数据，并且作为每一时间阶梯的单个数值被绘制在基于时间的图形查看器中。沿着时间尺度将活动代码绘制为带有名称的符号值，例如起钻(tripping in)、调节(condition)和/或循环(circulating)和扩眼(reaming)。已解释事件被绘制为指向所检测时间中的精确时间点处的符号。为了避免视觉杂乱，在所述列中同一类型的已解释事件被组合在一起。此外，具有不同严重程度的已解释事件可以具有不同的颜色。

基于案例的推理(CBR)系统通过重新使用案例库中所存储的已解决历史问题的解决方案来解决问题。案例库中所存储的案例包括问题描述和解决该问题的解决方案。该系统所遇到的新案例缺少解决方案部分，可通过将新案例与案例库中所存储的所有历史案例进行比较来寻找解决方案。然后，例如最类似的历史案例的解决方案被用于解决新问题。

这里所描述的CBR系统的主要目标是关于不希望事件的警告，更具体地，该不希望事件是在石油钻井期间所遇到的问题。在实时中，CBR系统通过观测指示符和已处理指示符来监控钻井过程，并且持续捕获描述当前情况的新案例，以及将它们与案例库中所存储的历史案例进行比较。

如图2中所示，案例描述构造21的结果是案例22。当待钻一个新井部分时，除了由数据分析服务器14所产生的或者被接收作为实时钻井数据20的深度索引数据28和时间索引数据29之外，案例22还包含由钻井专家的手工过程录入的静态数据32，或者从输入文件读取的静态数据32作为设置程序的一部分。所有符号数据被呈现在本体论(ontology)33中。本体论33是通用概念和专用概念以及两者之间的关系的描述。因此，在本体论中描述案例结构和案例内容。

如图4中所示，案例40不仅包含在给定时间处捕获被监控系统的状态的情况描述41，还包含提供用于解决所描述情况的建议的建议部分42。案例40是一个丰富的知识源，因为它包含参数分层形式的结构化数据。所述参数包括数值的、符号的和文字的信息。在本体论33中描述了所有参数和它们可能的符号值(图2)。

情况描述41包含静态数据43和动态数据44。静态数据43描述该系统的当前配置，例如管理数据45、钻井孔构造特性46和运行特定信息47，而随时间持续改变的动态数据44由瞬时值48、趋势49、活动代码50和序列数据51所表示。沿着不同的尺度来表示序列数据51。如下面将详细描述的，在石油钻井中，序列数据优选地沿着基于时间尺度和基于深度尺度来表示。这是因为，某些信息可在一个具体深度处检测到，但是返回至同一深度时是相关的。例如，坚硬脉道(嵌入到较软构造中的薄且坚硬的岩石构造)，仅在钻井通过该构造时可被检测到，但是当操作者向上推钻柱时它是相关信息，使得钻头穿过其中先前所识别的坚硬脉道的深度。日后当在该深度时，相关的信息以深度尺度被索引，以及仅与它发生的时间附近相关的信息以时间尺度被索引。

案例40的建议部分42，包含由案例的情况描述部分41所描述的具体情况的解决方案。因此，案例40包括所述具体情况的情况描述41和建议42。石油钻井案例中的建议部分42，可包含从历史钻井情况所学习到的一个或多个具体教训52、替代反应行为53、未来钻井计划54中的先发(pro-active)措施，以及可链接至某一类情况的最佳实践指南的综合教训55。因此，CBR系统将建议钻井操作者如何基于案例库中所存储的历史经验对当前情况做出反应。

该案例库包含人类经验，涵盖了对大量情况的解决方案和建议。案例库中所存储的案例40表示监控系统的操作者需要关注的感兴趣情况。通过检查日常钻井报告中所存储的人类经验、最佳实践和其他相关资料来寻找感兴趣情况。使用文档知识管理系统中所存储的信息来(由专家手工地)做出案例40中的建议部分42和静态数据43。使用来自过去钻井操作的实际日志来自动生成情况描述部分41。由该日志中所存储的原始数据，已解释事件和处理函数产生它们的输出，以及相关数据被输入到案例中，手工输入和自动生成的数据一起组成已完成案例40。

案例库34中所存储的每一案例在文件系统或数据库系统中被存储为XML结构的文件。下面是从案例的XML表示中的摘录，取自案例的开始，即静态数据部分44。

该系统建立当前情况的表示以及从XML文件读取的过去案例的表示，作为存储器中同一类型的内部数据结构。然后，该系统准备将两个案例匹配，并且评估它们的相似度。

又一次参考图2，通过将当前情况的案例描述与案例库34中所存储的案例进行匹配35来测量其中捕获了当前情况的案例22和案例库34中所存储的情况之间的相似度。确定两个案例之间的匹配度是一个反复评估两个案例中的单个参数或参数组之间的相似度的过程。通过符号相似度测量、数值相似度测量和各种距离度量来完成所述参数的匹配。为了协调匹配过程中的每个单独参数的相对影响，每一参数或参数组被分配有0和1之间的权重。基于匹配参数的数目和它们的权重来计算案例库中所有案例的总匹配度。

匹配过程的结果是从案例库中已检索到的一个或多个案例36。该组已检索到的案例36包含这样一些案例，这些案例与描述当前情况的案例的总匹配度在某一阈值以上，该阈值是预设定的。通过将已检索到的一个或多个案例包括在案例雷达37上的合适位置中来将其呈现给用户(参看图7)。

可通过同义字关系、子类关系或其他类型的关系，将单个参数扩展为一组参数，从而在匹配过程中使用本体论33。这使得两个参数匹配，即使它们被表示为不同的术语而在句法上不同，只要所述术语经由一个相关关系被链接至该本体论。

序列数据可使用符号表示和数值表示来表示。图5示出了沿着时间尺度的符号数据索引和数值数据索引。最左列表示时间尺度，其他四列是沿该时间尺度来进行索引的。事件的符号表示在名称为“以时间索引的事件(严重度)”的列中示出，其中事件具有开始时间、结束时间和表示严重度的数字。在所示出的时间跨度中检测到七种事件，但是为了示例原因，仅对收缩部(constriction)(已经受的重量(tookweight)和井径缩小点)给出了严重度和颜色。使用了三级的严重度，其中1是最不严重，3是最严重。

接下来的两列，收缩部严重度和ECD，示出了沿着时间尺度的数值。时间间隔的长度依赖于在钻机上执行测量的频率，当前实践的范围为从1s到20s。通常，ECD是在石油钻井期间所提供的实时数据的一部分，而收缩部严重度是一个已处理指示符。如图5中所示，收缩部严重度被计算作为在该事件中心处的平均值的正态分布。

图5的最右列是收缩部严重度和ECD的数值序列表示。对于给定时间间隔，数值，例如，收缩部严重度和ECD，不被表示为所有值，而被表示为该时间间隔中的所有值的平均。曲线被表示为指示时间间隔的平均值的直线。

图6示出了与图5上相同的序列数据，但是以深度而非时间为索引。与时间尺度相同，名称为“以深度索引的事件(严重度)”的第二列是事件的符号表示，但是这里它们具有起始深度和结束深度。

图5和图6示出了一个在给定时间和给定深度之间几乎总存在一对一的对应的实施例，但是情况并非总是如此。时间上的每一点对应于唯一深度，假定在该时间处钻柱处于该深度。然而，钻头可能几次都在同一深度，从而对于给定深度不存在唯一对应的时间。

当匹配案例时，使用编辑距离来匹配表示为符号的事件序列。当测量所述序列的相似度时，可考虑严重度的差异以及距离。两个序列之间的距离是将一个序列转换为另一序列所需的步骤数目。具有不同严重度的同一类型的转换事件的代价(penalty)小于不同类型的转换事件的代价。

一种相似的方法被用于匹配数值序列。序列中的每一时间间隔被称为序列部分，以及可通过将多个同一类型的数值参数(即，ECD)相互之间进行比较来比较两个序列部分，例如通过使用线性度量将它们作为整体组合在序列部分的相似度中。然后，可使用编辑距离度量来找出需要多少次转换，从而将一个序列转换为另一序列。

如图2中所示，案例匹配过程的结果是一个已检索到的案例36以及它们与输入案例的相关联的相似度的有序列表。列表中的每一案例都具有相关联的相似度，数字在0(无相似度)到1(全部相似)之间。从该列表可以看出，具有某一阈值(例如，0.7)以上的相似度的所有案例被示出在“案例雷达”37上。

如图7中更详细示出的，案例雷达60显示该组匹配案例，具有有关每一案例的四维信息。案例61至63被表示为在雷达上的一个点。通过基于对所述案例的某一分类，例如，案例所表示的问题的根本原因，将雷达分割为扇区64至66来确定径向位置。在每一扇区64至66中，案例的布置是随机的但却是一致的，以使得每次同一案例将从同一径向位置出现。通过与当前情况的相似度来给出距离中心的径向位移，使得具有低相似度的案例更接近于雷达的边缘，且具有高相似度的案例更接近于中心。点的颜色可指示案例所表示的情况的严重度。例如，高严重度的情况可表示为红色的点，而较低严重度的情况是黄色或白色。

点内部的箭头67示出了案例随时间的移动。由于所述匹配在实时数据上持续执行，所以该情况缓慢变化，这也影响已检索到的案例的相似度。如果当前情况以已检索到的案例变得更相似的方式发展，则示出了指向雷达中心的箭头67。如果已检索案例变得更不相似，箭头67指向边缘。如果不存在任何显著移动，则不存在箭头。

Claims (13)

1.一种监控钻井操作的计算机实施方法，包括：

a.接收来自钻机的数据流，所述数据流包括与钻井操作中所使用的钻柱的操作相关联的多个实时传感器日志；

b.处理所接收的数据流，以生成包括表示当前钻井情况的数据的计算机化情况描述；

c.将所述计算机化情况描述与计算机存储器中知识数据库中所存储的一组过去案例记录进行比较；以及

d.识别一个或多个与由所述情况描述所限定的当前钻井情况匹配的相似度达到一预定阈值水平以上的过去案例记录；

e.提供在步骤(d)中所识别的匹配案例的可视显示，以允许用户检索和查看所存储的过去案例的细节；以及

f.随时间重复步骤(a)至(e)，从而更新所述匹配案例的可视显示。

2.根据权利要求1所述的方法，其中匹配案例被显示为极坐标图上的符号，其中所述相似度随距离中心点的径向位移而改变。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述情况描述包括以钻井间隔捕获的历史数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述情况描述包括以钻井间隔收集的表示传感器数据的序列数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其中所述序列数据包括时间索引数据和深度索引数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其中所述匹配案例被显示为一个与所述当前钻井情况有相似度的函数。

7.根据权利要求2所述的方法，其中每一匹配案例被显示为极坐标图上的多个扇区中的一个扇区内的符号，其中每一扇区表示一类案例。

8.根据权利要求7所述的方法，其中每一扇区表示与所述案例表示的问题的根本原因相关联的一类案例。

9.根据权利要求1所述的方法，其中所接收的数字数据流被处理，以从一组已知钻井事件来识别一个或多个钻井事件，以及其中该组已知事件包括增大扭矩、封堵、正经受的重量、反冲、井径缩小点和已经受的重量中的一个或多个。

10.一种用于监控钻井操作的计算机实施方法，包括：

a.计算机处理从钻机接收的钻井数据，以识别计算机存储器中数据库中所存储的一个或多个与当前钻井情况匹配的相似度达到一预定阈值水平以上的过去案例；以及

b.在极坐标图上将所述匹配案例或每一匹配案例显示为一符号，其中所述相似度由距离中心点的径向位移来表示；

其中在所述极坐标图上所显示的每一符号被链接至一个单独的过去案例，并且可被用户选择以检索和显示该过去案例的细节。

11.根据权利要求10所述的方法，其中每一匹配案例被显示为极坐标图上多个扇区中的一个扇区内的符号，其中每一扇区表示一类案例。

12.根据权利要求11所述的方法，其中每一扇区表示与所述案例所表示的问题的根本原因相关联的一类案例。

13.一种用于监控钻井操作的系统，包括：

数据分析服务器，被连接至用于接收来自钻机的数据流的通信网络，所述数据流包括与所述钻井操作中使用的钻柱的操作相关联的多个实时传感器日志；以及

过去案例记录的数据库，每一案例记录包括描述历史钻井情况的数据；

其中所述数据分析服务器被编程，以：

a.处理所接收的数据流，以生成一种包括表示当前钻井情况的数据的情况描述；

b.将所述情况描述与所述数据库中所存储的过去案例记录进行比较；

c.识别一个或多个与由所述情况描述所限定的当前钻井情况匹配的相似度达到一预定阈值水平以上的过去案例记录；

其中所述数据分析服务器进一步被编程，以：

d.生成在步骤(c)中所识别的匹配案例的可视显示，以允许用户检索和查看所存储的过去案例的细节；以及

e.随时间重复步骤(a)至(d)，从而更新所述匹配案例的可视显示。