RU2613218C2 - Системы и способы интерпретирования с поддержанием анонимности производственной деятельности в применении к буровым установкам - Google Patents
Системы и способы интерпретирования с поддержанием анонимности производственной деятельности в применении к буровым установкам Download PDFInfo
- Publication number
- RU2613218C2 RU2613218C2 RU2014139970A RU2014139970A RU2613218C2 RU 2613218 C2 RU2613218 C2 RU 2613218C2 RU 2014139970 A RU2014139970 A RU 2014139970A RU 2014139970 A RU2014139970 A RU 2014139970A RU 2613218 C2 RU2613218 C2 RU 2613218C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- indicator
- indicators
- time
- performance
- statistical
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 50
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 title 1
- 238000005553 drilling Methods 0.000 claims abstract description 38
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 claims abstract 4
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 claims abstract 4
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims abstract 2
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims description 12
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 9
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 4
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 claims description 3
- 239000000725 suspension Substances 0.000 claims 4
- 238000013479 data entry Methods 0.000 claims 3
- 238000004321 preservation Methods 0.000 claims 1
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 239000011435 rock Substances 0.000 abstract 1
- 239000002689 soil Substances 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 20
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 6
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 5
- 239000004568 cement Substances 0.000 description 4
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 238000002788 crimping Methods 0.000 description 3
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 3
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 3
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 2
- 230000035515 penetration Effects 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 239000004215 Carbon black (E152) Substances 0.000 description 1
- 241001536374 Indicator indicator Species 0.000 description 1
- 206010027339 Menstruation irregular Diseases 0.000 description 1
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000010835 comparative analysis Methods 0.000 description 1
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000010006 flight Effects 0.000 description 1
- 238000011010 flushing procedure Methods 0.000 description 1
- 238000009415 formwork Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 description 1
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 description 1
- 230000002706 hydrostatic effect Effects 0.000 description 1
- 230000008676 import Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 239000010802 sludge Substances 0.000 description 1
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/23—Updating
- G06F16/2308—Concurrency control
- G06F16/2315—Optimistic concurrency control
- G06F16/2322—Optimistic concurrency control using timestamps
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/23—Updating
- G06F16/2365—Ensuring data consistency and integrity
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/242—Query formulation
- G06F16/2433—Query languages
- G06F16/244—Grouping and aggregation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2457—Query processing with adaptation to user needs
- G06F16/24578—Query processing with adaptation to user needs using ranking
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Marine Sciences & Fisheries (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Operations Research (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Agronomy & Crop Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Earth Drilling (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
Изобретение относится к средствам для проектирования процессов бурения на месторождении. В частности, предложен способ создания и использования поддерживающей анонимность базы данных работ на нефтяном месторождении, содержащий: определение набора операций показателей работ, подлежащих проведению для противопоставления необработанных данных показателей работ для образования индикаторов показателей работы для каждого показателя на нефтяном месторождении, представленного в наборе; агрегирование множества индикаторов показателей работ для генерирования статистических индикаторов для каждого показателя на нефтяном месторождении в наборе, причем статистические индикаторы сформированы из необработанных данных, которые не являются напрямую доступными по запросу; сохранение статистических индикаторов для каждого показателя на нефтяном месторождении в наборе на доступном носителе информации; генерирование индекса показателей работы для каждого статистического показателя с помощью сравнения соответствующего индикатора показателей работ с эталонным значением, и идентификацию потерь производительности с использованием индексов показателей работы. Предложенное техническое решение обеспечивает сравнение работ со сторонними организациями без нарушения конфиденциальности и права собственности на необработанные данные. 4 н. и 17 з.п. ф-лы, 5 ил.
Description
ПРЕДПОСЫЛКИ ИЗОБРЕТЕНИЯ
В поисках различных углеводородных коллекторов компании задействуют много различных комплектов оборудования и разного персонала. Различия, имеющиеся при этом, делают сравнения различных буровых установок и бригад затруднительным. Как стоимость, так и время являются важными факторами при выборе применения или изменения конкретной методики бурения для данного месторождения.
Традиционно совершенствование эффективности фокусируется на увеличении скорости бурения или скорости проходки (СП) и уменьшении непродуктивного времени (НПВ) насколько это практически возможно. Имеются также другие валовые показательные операции, например время бурения, время испытания противовыбросового превентора и время спускоподъемных операций. Данные валовые показатели опираются на предоставление данных персоналом, часто на записи вручную в журналах учета эксплуатации. Данные журналы учета эксплуатации являются конфиденциальными деловыми документами ограниченного доступа.
В настоящее время отсутствуют адекватная система или способ классификации для промышленных объектов на основе анонимности, например, показателей строительства скважин, связанных с журналами работ, детализированных по времени, которые можно оптимизировать для улучшения показателей работы.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
Раскрытые варианты осуществления можно понять из следующего подробного описания с прилагаемыми чертежами, на которых показано следующее.
На Фиг. 1 показана схема буровой установки, снабженной системой сбора и сохранения данных.
На Фиг. 2 показана функциональная блок-схема компьютерной системы для работы программного обеспечения согласно различным вариантам осуществления.
На Фиг. 3 показана блок-схема последовательности операций преобразования исходных данных в показатели эффективности и статистические индикаторы.
На Фиг. 4 показана схема базы данных, сохраняющей индикаторы и индексы.
На Фиг. 5 показана блок-схема последовательности операций способа запрашивания базы данных для целей сравнения.
Хотя изобретение может иметь различные модификации и альтернативные формы, конкретные варианты его осуществления показаны в качестве примера на чертежах и подробно описаны ниже в данном документе. Вместе с тем, следует понимать, что чертежи и подробное описание не ограничивают изобретение конкретными раскрытыми формами, но наоборот, охватывают по существу все модификации, эквиваленты и альтернативы в объеме прилагаемой формулы изобретения.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ
В данном документе раскрыты различные системы и способы улучшения показателей работы промышленного объекта. По меньшей мере в некоторых формах, промышленный объект реализуется в бурении скважин и основных показателях, применяемых в строительстве любой скважины. Способ создания базы данных основных показателей может включать в себя определение набора операций показателей работы. Операции показателя работы проводятся для противопоставления необработанных данных показателя работ для образования индикаторов показателей работ для каждого показателя. Статистические индикаторы для каждого показателя генерируются с помощью агрегирования множества индикаторов показателей работы. Статистические индикаторы сохраняются на доступном носителе.
Для сравнения показателей работы с другими промышленными площадками или ситуациями генерируется индекс показателя работы для показателя с помощью сравнения соответствующего индикатора показателя работы с расчетным значением, таким как средний показатель по отрасли. Можно присваивать веса различным показателям для получения взвешенного среднего индекса показателя работы. При сравнении по различным альтернативам можно найти повышение эффективности и, в результате, рекомендации для изменения, например, оборудования, бригад, привязки по времени или технологии.
Раскрытые варианты осуществления можно лучше всего понять в контексте окружающей среды. Соответственно, на Фиг. 1 показана схема буровой установки как пример промышленного объекта. Буровая платформа 2 оборудована вышкой 4, которая несет талевую систему, обычно включающую в себя неподвижный кронблок и подвижный талевый блок 6. Персонал буровой установки выполняет бурение нефтяных и газовых скважин с использованием колонны бурильных труб 8. На подвижном талевом блоке 6 подвешен верхний привод 10, который используется для вращения бурильной колонны 8 и для спуска бурильной колонны через оборудование 12 устья скважины. С нижним концом бурильной колонны 8 соединяется буровое долото 14. Буровое долото 14 может вращаться и выполнять бурение с вращением бурильной колонны 8 и с использованием забойного двигателя 30 вблизи бурового долота, то есть как с помощью верхнего привода 10, так и забойного двигателя 30.
Оборудование 16 циркуляционной системы подает насосами буровой раствор через подводящий трубопровод 18, через верхний привод 10 и вниз через бурильную колонну 8 под высоким давлением и в значительных объемах для выхода через струйные насадки 10 или сопла в буровом долоте 14. Буровой раствор затем проходит обратно вверх в стволе через кольцевое пространство, образованное между внешней поверхностью бурильной колонны 8 и стенкой 20 ствола скважины, через противовыбросовый превентор 32 и в шламовый амбар 22 на поверхности. На поверхности буровой раствор очищается и затем проходит повторную циркуляцию с помощью оборудования 16 циркуляционной системы. Буровой раствор охлаждает буровое долото 14, уносит выбуренную породу со дна забоя скважины на поверхность и создает гидростатическое давление, уравновешивающее пластовое давление.
Компоновка низа бурильной колонны (т.e. самая нижняя часть бурильной колонны 8 вблизи забойного двигателя 30) включает в себя толстостенные трубные изделия, называемые утяжеленными бурильными трубами, добавляющими вес и жесткость для содействия процессу бурения. Толстые стенки данных утяжеленных бурильных труб делают целесообразным размещение в них контрольно-измерительных приборов и датчиков каротажа во время бурения.
Датчики на поверхности на буровой установке могут включать в себя датчики давления, скорости, крутящего момента, производительности и местоположения, используемые для измерения или подсчета расстояний, а также числа скрепленных трубных звеньев. Примером наземного датчика является датчик механической нагрузки кронблока 24, который может представлять измерительный преобразователь давления, установленный на кронблоке для измерения веса на талевой системе сверху вышки 4. Датчики 26 нагруженных стержней подвижного талевого блока могут являться измерительными преобразователями давления для измерения веса на стержнях подвижного талевого блока, соединяющих подвижный талевый блок 6 с верхним приводом 10. Измерения количества бурильных труб 8 в стволе 20 скважины можно выполнять с использованием датчика 28 буровой лебедки, измеряющего расстояние, пройденное подвижным талевым блоком 6 или верхним приводом при перемещении вверх и вниз. Альтернативно или в дополнение, лазерный или ультразвуковой датчик 42 может считать число изменений от каждого соединения для определения числа звеньев бурильных труб колонны 8, находящихся в стволе 20 скважины. В дополнение можно осуществлять мониторинг скорости и крутящего момента верхнего привода 10 (не показано).
Другие наземные датчики могут включать в себя измерительные преобразователи 34, 36 давления, показанные соединенными проводами с блоком 38 сбора и обработки данных. Для аналоговых датчиков блок 38 сбора и обработки данных может действовать в качестве цифрового преобразователя, преобразующего аналоговые сигналы в цифровые сигналы для компьютерного сохранения, манипуляций и извлечения. Другие наземные датчики (не показано на чертежах) могут включать в себя датчики измерения давления в стояке, скорости подачи и давления на буровом насосе, а также скорости подачи и давления на цементировочном насосе. Другую информацию, например, по длине КНБК и геометрии ствола скважины, можно также получать измерением или вводить в набор данных. По различным отсчетам датчиков можно вычислять среди других величин глубину скважины, глубину долота, скорость проходки (СП) и осевую нагрузку на долото.
Блок 38 сбора и обработки данных может включать в себя антенну 44 для приема сигналов беспроводного датчика, а также сигналов проводного датчика, показанных как датчики 34, 36 давления текучей среды. Хотя не все они показаны на Фигурах, датчики могу использовать проводную конфигурацию или беспроводную конфигурацию.
Компьютер 50 или другое устройство обработки данных соединяется для приема данных, в том числе данных датчика, предпочтительно цифровых данных, с различными датчиками и/или блоком 38 сбора и обработки данных. Компьютер 50 работает согласно программному обеспечению (которое можно сохранять на носителе 52 информации) и входным сигналам пользователя, принимаемым через устройство 54 ввода, обрабатывающее и декодирующее принятые сигналы. Результирующие декодированные данные можно дополнительно анализировать и обрабатывать с помощью компьютера 50 для генерирования отображения нужной информации на компьютерном мониторе 56 или другом отображающем устройстве. Например, бурильщик может использовать данную систему для получения и наблюдения меняющихся во времени данных операции бурения скважины. Компьютер 50 можно также использовать для запроса и отображения результатов по регулируемым данным, как описано ниже. Хотя компьютер 50 показан на буровой площадке, в других вариантах осуществления компьютер 50 расположен на удалении от буровой площадки.
На Фиг. 2 показана функциональная блок-схема компьютерной системы 200 для работы программного обеспечения согласно различным вариантам осуществления. Компьютерная система 200, оборудованная компьютером 50 на буровой площадке Фиг. 1, показана только для упрощения иллюстрации. Компьютерная система 200 может включать в себя одну или несколько шин 206, через которые один или несколько процессоров 208 соединяются с запоминающим устройством (ОЗУ) 210, интерфейсом 202 дисплея, периферийным интерфейсом 204, одним или несколькими модемами или сетевыми интерфейсами 214, и одним или несколькими запоминающими устройствами 212, такими как жесткие диски разных типов. Дисплей 56 соединяется с интерфейсом 202 дисплея. Входные устройства 54, например клавиатура 54A и указательное устройство 54B, соединяются с периферийным интерфейсом 204. Один или несколько блоков 38 сбора и обработки данных, таких как блок 38 сбора и обработки данных Фиг. 1, соединяются с одним или несколькими модемами и сетевыми интерфейсами 214. Съемный носитель 52 может соединяться с запоминающим устройством 212.
Инструкции программного обеспечения, сохраненные в запоминающем устройстве 212 и, если необходимо, съемном носителе 52, выполняются процессором 208 для управления по необработанным данным или обработанным данным, полученным с различных датчиков промышленного объекта, таким как данные работы буровой установки, показанной на Фиг. 1.
Необработанные данные с различных датчиков, показанных на Фиг. 1, и аналогичных датчиков на других промышленных объектах обычно сохраняются в запоминающем устройстве 212 как двумерные файлы значений с датчика как функции времени. Значения с датчика могут являться масштабированными или необработанными данным датчика. Обычно в заголовке файла, или связанном файле, или титуле сохраняется информация о том, когда, где и как собраны данные датчика. Дополнительная сохраняемая информация может включать в себя данные по применяемой технологии, типу датчика, типу промышленного объекта и т.д. Необработанные данные для любой заданной скважины можно получить напрямую из данных датчика, из импорта кода ASCII или из другой базы данных, источника или формата, такого как протокол обмена данными с буровой, маркировочный язык протокола обмена данными с буровой, формата локального сетевого соединения и т.д.
Согласно одному варианту осуществления промышленный объект строительства скважины можно подразделять на последовательность показателей, которые представляют базовый набор операций, предпринимаемых во время работы на промышленном объекте. Для работы в скважине представляющие показатели могут включать в себя: время для монтажа и демонтажа компоновки низа бурильной колонны, общее время соединения, время испытания противовыбросового превентора, время спуска райзера и противовыбросового превентора и время подъема райзера и противовыбросового превентора. Другие показатели во время бурения можно также определить, например, как время от подъема над забоем до установки на клинья, время нахождения на клиньях, время от выхода из клиньев до установки обратно на забой, время промывки вне забоя, общее время бурения (включающее время вне забоя), общее время бурения (от постановки на клинья до постановки на клинья), время от установки на забой до подъема с забоя, время расхаживания, отношение расхаживания к бурению, отношение циркуляции к бурению и отношение отсутствия бурения к бурению. Для выполнения рейсов в скважину другие показатели могут включать в себя время нахождения бурильной трубы в клиньях, время спуска бурильной трубы на одну свечу, общее время прохода бурильной трубы через обсадную колонну, суммарное время, время нахождения обсадной колонны в трубных клиньях, общее время установки одного звена обсадной колонны и темп установки свечей бурильной трубы или одиночных звеньев.
В одном варианте осуществления иллюстративный показатель можно определить следующим образом:
Определение показателя = Если (Глубина А>Глубины B) И (Параметр 1<Порога) И (Параметр 2<Порога) И (Параметр 3>Порога) И (Параметр n<Порога).
Отмечаем, что показатель можно связывать с или измерять данными с одного или нескольких датчиков. Отрезки времени и скорости для различных показателей можно выделить из данных с одного датчика или с нескольких датчиков.
В блок схеме последовательности операций Фиг. 3 показан вариант осуществления способа преобразования необработанных данных в индикаторы показателей работы и статистические показатели. Способ начинается с определения одного или нескольких показателей для промышленного объекта в блоке 305. Например, для показателя времени испытаний для противовыбросового превентора показатель имеет время начала и время окончания для действий, которые составляют испытание противовыбросового превентора, показатели четко определены в технике строительства скважины. На основе изменения данных датчика веса блока и датчика высоты блока, обычно указанного увеличением веса блока и высотой блока, увеличивающейся для подъема противовыбросового превентора, можно идентифицировать время начала. Аналогично, время окончания можно идентифицировать по завершению конечной опрессовки противовыбросового превентора после установки на оборудование устья скважины. Это можно идентифицировать по конечному сбросу давления, измеренному датчиками давления, расположенными на насосной установке высокого давления, например, цементировочного агрегата.
В примере, приведенном выше, для определения эксплуатации и испытания противовыбросового превентора показатель и время начала можно определить следующим способом:
Время начала эксплуатации противовыбросового превентора = Если (Текущая глубина обсадной колонны<Высоты бурового пола) ИЛИ (Текущая обсадная колонна ≠ Райзер) И (Вес блока>Порога) И (Перемещение блока=Вверх)
{Порог веса блока можно определить, как расчетный вес противовыбросового превентора + запас безопасности}
Время конца эксплуатации противовыбросового превентора=Если (Вес блока<Порога) И (Опрессовкаn<Порога)
Где n=номер опрессовки, подлежащей проведению
Примером показателя, который определяется темпом работы, является число звеньев обсадной колонны, соединяемых и спускаемых в ствол скважины за данный период времени, например за один час. На основе данных датчиков высоты блока, веса блока и направления блока время начала можно определить следующим способом:
Звенья обсадной колонны/час: Время начала=Если (Высота блока<Порога) И (Вес блока>Порога) И (Определение геометрии = Обсадная колонна)
Звенья обсадной колонны/час: Время конца=Если (Глубина обсадной колонны=Глубине скважины) И (Давление цементировочного насоса<Порога) ИЛИ (Производительность цементировочного насоса<Порога)
{Порог высоты блока можно определить как длину звена обсадной колонны + запас на ошибку датчика}
{Порог веса блока можно определить как вес блоков + запас на ошибку датчика}
{Определение геометрии является определением типа оборудования, используемого в данное время. Оно может означать компоновку низа бурильной колонны, бурильную трубу, обсадную колонну или другое оборудование. Его можно вручную вводить в базу данных}
{Порог давления цементировочного насоса или производительности можно определить как ноль или ноль + запас на ошибку датчика}
В примере для темпа операции каждое индивидуальное звено обсадной колонны должно иметь время, связанное с ним, которое можно предварительно рассчитать для определения темпа установки звеньев обсадной колонны за период времени. В конце всего действия статистическое вычисление должно определить общее число звеньев обсадной колонны за период времени, обычно за час.
Пользователь может определить специальный показатель который можно определить, либо определяя алгоритм, или группируя показатели вместе. Пример специального показателя может включать в себя определение непродуктивного времени (НПВ) в фазе бурения. Данный показатель можно определить как любое время, проведенное без бурения от первого момента времени касания долотом забоя после бурильного соединения до момента времени после подъема с забоя перед выполнением соединения. Показатель можно определить следующим способом:
Время начала действия НПВ=Если (Глубина скважины - Глубина долота >0) И (Расстояние, пробуренное от последнего соединения<Длины свечи)
Время конца действия НПВ=Если (Глубина скважины - Глубина долота=0)
В данном примере время, потраченное от подъема над забоем, должно вычисляться, и каждый показатель НПВ, который измеряется во время бурения свечой, должен суммироваться для получения общего НПВ для каждой свечи бурильных труб, применяемой для бурения. Суммарное время должно быть определено как:
Суммарное НПВ за время работы свечи=Сумма (Время1 начала действия НПВ - Время1 конца действия НПВ)+(Время2 начала действия НПВ - Время2 конца действия НПВ)+(Времяn начала действия НПВ - Времяn конца действия НПВ)
В данном примере НПВ должны обнулять, когда способ определяет, что параметры, которые определяют выполнение соединения бурильной трубы, реализованы или пробуренное расстояние равно длине свечи.
Когда показатели, представляющие интерес, определены в блоке 305, в способе определяют операцию показателя работы для каждого показателя в блоке 310. Например, для показателя времени испытания для противовыбросового превентора показатель работы можно определить, как используя промышленные стандарты, статистические измерения показателя работы, так и оценки спецификации изготовителя, где имеются данные для конкретного оборудования, например противовыбросового превентора. В способе затем проводят операцию показателя работы, набирая необработанные синхронизированные данные в блоке 315 для генерирования индикатора показателя работы для показателя в блоке 320. Когда выработано достаточное множество индикаторов показателя работы для данного показателя, в способе генерируют статистический индикатор показателя работы в блоке 325. Способ охватывает все показатели, представляющие интерес, в блоке 328, данные показатели определяются в блоке 305. Отмечаем, что определение индикатора показателя работы можно выполнить за любой требуемый период времени и определение может занимать, без ограничения этим, период времени в часах, днях, неделях или нерегулярный период, который требуется для завершения конкретной части, рейса или всей скважины. Результаты дают действительную эффективность для каждого действия за период времени, в котором проводилось определение.
После того как статистические индикаторы выработаны, можно создавать базу данных статистических индикаторов в блоке 330. Преимуществом базы данных статистических индикаторов является наличие анонимных данных, собранных на основе конфиденциальной и являющейся собственностью информации. Такие анонимные данные могут обеспечивать сравнение работ со сторонними организациями без нарушения конфиденциальности и права собственности на необработанные данные.
Когда достаточное число индикаторов показателя работы выработано в блоке 325 и превращено в базу данных в блоке 330, в способе можно извлечь расчетные значения для каждого показателя в блоке 335. Расчетное значение для показателя может являться средним из всех индексов для показателя. Пользователь может также определить расчетное значение по выбранному набору индексов для индивидуализированного расчетного значения для показателя. В другом варианте осуществления расчетное значение может также являться значением, определенным за пределами базы данных. Например, расчетное значение может являться эталоном, установленным временем, диапазоном или числом действий за период времени, которые определяют требуемые или приемлемые показатели работы для конкретного действия. Эталон показателя работы можно присвоить любому показателю, которое можно измерять во времени, или любому показателю, который можно измерять рядом событий за любой данный период времени. Эталон показателя работы может включать в себя медианное время, заданное время, верхнее и нижнее квартильное время и т.д.
В способе можно генерировать индекс показателя работы, автоматически сравнивая фактический показатель с расчетным значением в блоке 340. Индекс показателя работы может являться процентным индексом. Примеры формул, которые можно использовать для определения процентного индекса показателя работы, включают в себя:
PI%=(BP/MP) X 100 для показателя на основе времени
PI%=(MP/BP) X 100 для фаз показателя за период времени
где PI%= Процентный индекс показателя работы; MP= Измеренный показатель работы; BP= Эталонный показатель работы
Вычисление процентного индекса показателя работы для каждого показателя дает пользователю прямое измерение показателя работы и, следовательно, понимание эффективности каждого действия. Вычисление также обеспечивает пользователю применение стоимости к времени бурения. Данную стоимость можно использовать для перевода времени показателя или темпа работы и процентного индекса показателя работы как в расчет планируемой стоимости, так и фактической стоимости, и, следовательно, экономии затрат. Связь со стоимостью дает любому пользователю, даже не знакомому с конкретной скважиной или буровой установкой, измерение суммарной стоимости потерь производительности для каждого действия, которое можно измерять. Применение времени, стоимости и процентного индекса показателя работы должно улучшать расчеты для планирования работы буровой установки, поскольку учитывает фактические показатели работы. Также можно вводить или определять внутреннюю вариантность для лучшего прогнозирования граничных расчетов, например верхнего и нижнего процентилей. С использованием измерений показателей работы для каждого действия и показателя для всей скважины можно улучшить планирование затрат для предстоящих проектов. Корректировки и улучшения в расчете стоимости могут улучшать прогнозирование экономики проекта и вариантность, а также ускорить процессы согласования затрат.
Отмечаем, что когда потери производительности идентифицированы и недостатки устранены, показатель работы должен улучшаться. Улучшения могут определяться программным обеспечением, работающим в процессоре, и использоваться для повторного определения величин, для сопоставления с которыми измеряются показатели.
Способ может также предусматривать присвоение весов для различных показателей в индексе показателя работы в блоке 345. Применение неравных весов может обеспечивать улучшенные сравнения различных версий промышленного объекта. С присвоением весов можно вырабатывать средний весовой индекс показателя работы (WPIA) в блоке 350. В одном варианте осуществления время, представляющее интерес, является временем завершения всего объекта. Для бурения скважины можно использовать суммарное время для бурения скважины.
Применение среднего весового индекса показателя работы может обеспечивать сравнение показателей работы с использованием набора применяемых по умолчанию показателей для сравнения, которые являются общими для всех операций объекта, например бурения скважины. Данное сравнение создает способ сравнения показателей для случаев, когда продолжительность операций варьируется от часов до дней и типы скважин, буровых установок, месторождений и т.д. исключают сравнение. В данном сравнении применяется заданный процентный индекс показателя работы и суммарное время для всей скважины для нормализации показателя работы. Средний весовой индекс показателя работы вычисляется по следующим формулам:
WPIA%=((PI1×T1)+(PI2×T2)+(Pin×Tn))/(Tl+T2+Tn)
Где:
PI1= индекс показателя работы действия 1 (PI%)
T1= суммарное время выполнения действия 1
PI2= индекс показателя работы действия 2 (PI%)
T2= суммарное время выполнения действия 2
PIn= индекс показателя работы действия n (PI%)
Tn= суммарное время выполнения действия n
Средний весовой индекс показателей работы может обеспечивать автоматизированную нормализацию и сравнение всех показателей работы скважины с помощью стандартизации обнаружения показателя, измерения и нормализации. Средний весовой индекс показателя работы может обеспечивать автоматизированное сравнение по месторождениям, активам, регионам и т.д., по информации из сохраняющей анонимность базы данных. Можно создавать индивидуальные показатели работы актива вместе со средними показателями работы по всему активу. При этом автоматизированное рассмотрение лучше всего и хуже всего работающих активов, месторождений и т.д., а также средние весовые показатели для всей группы активов, месторождений и т.д. можно сравнивать с требуемым расчетным значением.
На Фиг. 4, показана схема новой анонимной базы 400 данных, сохраняющей статистические индикаторы и индексы для выбора среди различных индикаторов. Статистические значения 440 показателей работы для различных действий 435 являются центральными точками базы 400 данных. Сохраняемые в базе 400 данных, выполненной с функциональными связями с различными взаимосвязанными индексами, статистические значения 440 показателей работы и показатели 435 обеспечивают запросы для сравнения показателей новой промышленной площадки по базе 400 данных. Различные показанные как примеры индексы включают в себя географическое положение 405, оборудование 410 компоновки низа бурильной колонны, технологию 415, конфигурацию 420 скважины, конфигурацию 425 буровой установки, бригаду и/или смену вахты 430 и другие показатели 450. Отмечаем, что географическое положение 405 может относиться к наземной площадке 405 или подземной площадке 405, например, конкретного промысла.
На Фиг. 5, показана блок-схема последовательности операций способа запроса базы данных, например базы 400 данных, с целью сравнения. База 400 данных предпочтительно включает в себя множество индексов, относящихся к обстоятельствам, в которых выполнялись действия в базе 400 данных. Способ включает в себя выбор одного или нескольких индексов в блоке 510. Способ также включает в себя выбор одного или нескольких показателей в блоке 520. Способ обеспечивает выбор дополнительных индексов, используемых для сравнения в блоке 530. В способе создаются статистические индикаторы в блоке 540. Созданные статистические индикаторы можно агрегировать сверх исходных индексов блока 510, дополнительных индексов блока 530 или индексов в базе 400 данных, но не выбирать в блоке 510 и 530. Способ генерирует ранжирование входных данных, связанных с дополнительными индексами, в блоке 550. Пользователь может принимать ранжирование в блоке 550 после генерирования.
В одном варианте осуществления база 400 данных включает в себя необработанные данные, из которых выводятся значения статистических индикаторов. В данном варианте осуществления необработанные данные не являются напрямую доступными по запросу. Вместо этого, один или несколько индексов выбираются для индексации одного или нескольких показателей. Процессор базы данных должен затем проверять наличие обеспечивающего анонимность числа соответствующих входных данных или соответствующих индикаторов показателей работы перед определением и возвратом запрошенных статистических индикаторов показателей работы. Стандарт для минимального числа входов, требуемых для анонимности, может устанавливаться по минимуму на единицу больше минимального числа, требуемого для определения статистического индикатора показателя работы. Когда любой данный имеющийся индекс не выбирается, входные данные индексов статистически усредняются, результатом является статистический индикатор показателя работы.
Специалист в данной области техники, применяющий данное изобретение, должен понимать, что процессор запроса базы данных является примером блока программного обеспечения, который может работать в компьютерной системе 200. В другом варианте осуществления процессор базы данных может являться специализированным процессором 208 компьютера 50. Процесс (процессы) и/или способ (способы), описанные в данном документе, можно реализовать в программном обеспечении процессора, например процессора 208, который может являться процессором 208 общего назначения или специализированным процессором 208.
Многочисленные вариации и модификации должны быть понятны специалисту в данной области техники из приведенного выше описания. Например, показатели можно отслеживать и сравнивать по многочисленным активам. Раскрытые варианты осуществления обеспечивают автоматическое комбинирование результатов многих последовательностей бурения в одну поддерживающую анонимность базу данных показателей работы. Данные результаты можно комбинировать на нескольких уровнях, например по размеру секции ствола скважины, индивидуальному рейсу долота или для скважины в целом. Автоматизация и комбинирование измеренных результатов обеспечивает автоматический сравнительный анализ показателей работы для любого показателя. Такой анализ можно выполнять в любом масштабе, например буровых установок, промысла или географического ареала. Прилагаемая формула изобретения охватывает все такие вариации и модификации.
Claims (53)
1. Способ создания и использования поддерживающей анонимность базы данных работ на нефтяном месторождении, содержащий:
определение набора операций показателей работ, подлежащих проведению для противопоставления необработанных данных показателей работ для образования индикаторов показателей работы для каждого показателя на нефтяном месторождении, представленного в наборе;
агрегирование множества индикаторов показателей работ для генерирования статистических индикаторов для каждого показателя на нефтяном месторождении в наборе, причем статистические индикаторы сформированы из необработанных данных, которые не являются напрямую доступными по запросу,
сохранение статистических индикаторов для каждого показателя на нефтяном месторождении в наборе на доступном носителе информации,
генерирование индекса показателей работы для каждого статистического показателя с помощью сравнения соответствующего индикатора показателей работ с эталонным значением, и
идентификацию потерь производительности с использованием индексов показателей работы.
2. Способ по п. 1, в котором необработанные данные для каждого показателя включают в себя синхронизированные данные операций на месторождении.
3. Способ по п. 1, дополнительно содержащий до агрегирования определение, сформировано ли достаточное множество индикаторов показателей работы для заданного показателя работ, и проведение агрегирования при положительном определении;
и причем способ дополнительно содержит определение, сформировано ли достаточное количество статистических индикаторов, и извлечение ожидаемых значений для каждого из показателей работ при положительном определении.
4. Способ по п. 1, дополнительно содержащий:
генерирование взвешенного среднего индекса показателя работы с помощью определения среднего весового коэффициента каждого показателя для проекта и объединения вместе индекса показателя работы для каждого показателя в проекте.
5. Способ по п. 4, дополнительно содержащий:
присвоение веса для каждого показателя.
6. Способ по п. 4, в котором взвешенный средний индекс показателя работы включает в себя показатели времени для монтажа и демонтажа компоновки низа бурильной колонны, суммарного времени соединения, скорости установки одиночных бурильных труб, скорости установки свечей обсадной колонны, времени испытания противовыбросового превентора, времени спуска райзера и противовыбросового превентора и времени подъема райзера и противовыбросового превентора.
7. Способ по п. 4, в котором средний индекс показателей работ включает в себя определенный пользователем показатель.
8. Способ по п. 1, в котором каждый показатель в наборе включает в себя один или несколько показателей, взятых из группы, включающей в себя время висения на клиньях, время от подъема над забоем до подвески на клиньях, время от установки до установки на дно забоя, время спуска бурильной трубы внутри обсадной колонны, время от спуска бурильной трубы до подвески на клиньях, время спуска одиночной бурильной трубы внутри обсадной колонны и темп спускоподъема бурильных труб.
9. Способ по п. 1, в котором заданный пользователем показатель работ получают из необработанных данных.
10. Система для создания и использования поддерживающей анонимность базы данных работ на нефтяном месторождении, содержащая:
датчики, сконфигурированные для сбора необработанных данных на промышленном предприятии;
процессор, сконфигурированный для обеспечения возможности сохранения необработанных данных на устройстве хранения информации и сконфигурированный для обеспечения возможности формирования базы данных статистических индикаторов, поддерживающей анонимность для множества показателей для работ с использованием необработанных данных на нефтяном месторождении, причем статистические индикаторы сформированы из необработанных данных, которые являются не доступными напрямую по запросу,
причем база данных содержит:
множество вводов данных, сохраняющих статистические индикаторы для каждого показателя для работ на нефтяном месторождении, при этом множество вводов данных подразделяется по группам индексов, используемых для сравнения связанных вводов данных; и
множество эталонных значений, одно для каждого показателя для каждого из индексов,
при этом процессор дополнительно сконфигурирован для:
генерирования индекса показателей работы для каждого показателя с помощью сравнения соответствующего индикатора показателей работ с эталонным значением, и
идентификации потерь производительности с использованием индексов показателей работы.
11. Система по п. 10, в которой статистические индикаторы являются одним или несколькими из группы, состоящей из медианного индикатора, индикаторов верхнего квартиля, нижнего квартиля, минимума и максимума.
12. Система по п. 10, в которой индексы являются множеством из группы, состоящей из географического положения, оборудования, технологии, физических параметров, конфигурации оборудования, конфигурации бригады и смены вахты.
13. Способ применения базы данных, поддерживающей анонимность данных множества показателей для работ на нефтяном месторождении, содержащий:
выбор по меньшей мере индикации одного или нескольких индексов в базе данных;
выбор по меньшей мере индикации одного или нескольких показателей работ на нефтяном месторождении в базе данных;
прием множества статистических индикаторов, связанных с одним или несколькими индексами и одним или несколькими показателями работ на нефтяном месторождении, причем статистические индикаторы сформированы из необработанных данных, которые не являются напрямую доступными по запросу;
генерирование индекса показателей работы для каждого статистического показателя с помощью сравнения соответствующего статистического индикатора с эталонным значением, и
идентификацию потерь производительности с использованием индексов показателей работы.
14. Способ по п. 13, дополнительно содержащий:
выбор одного или нескольких индексов для сравнения на основе выбора по меньшей мере индикации одного или нескольких индексов в базе данных и на основе выбора по меньшей мере индикации одного или нескольких показателей в базе данных; и
прием ранжирования ввода данных, связанных с одним или несколькими индексами, выбранными для сравнения на основе связанных статистических индикаторов.
15. Способ генерирования и использования заданных вводов данных показателей в поддерживающей анонимность базе данных для работ на нефтяном месторождении, где каждый показатель определяется от времени начала до времени окончания операций, связанных с каждым показателем, содержащий:
определение заданного показателя работ на нефтяном месторождении, как ограниченной версии базового показателя в поддерживающей анонимность базе данных, начинающегося в момент времени начала или после времени начала работы базового показателя и заканчивающегося после времени начала и заканчивающегося до или в момент времени окончания работы базового показателя;
выбор по меньшей мере индикации одного или нескольких индексов в базе данных;
сохранение статистических индикаторов для заданного показателя работ на нефтяном месторождении на доступном сохраняющем носителе, причем статистические индикаторы сформированы из необработанных данных, которые не являются напрямую доступными по запросу, прием статистических индикаторов для заданного показателя работ на нефтяном месторождении,
генерирование индекса показателей работы для каждого статистического показателя с помощью сравнения соответствующего статистического индикатора с эталонным значением, и
идентификацию потерь производительности с использованием индексов показателей работы.
16. Способ по п. 15, дополнительно содержащий:
выбор одного или нескольких индикаторов для сравнения на основе выбора по меньшей мере индикации одного или нескольких индексов в базе данных и на основе заданного показателя работ на нефтяном месторождении; и
прием ранжирования ввода данных, связанных с одним или несколькими индексами, выбранными для сравнения на основе связанных статистических индикаторов.
17. Способ по п. 15, в котором необработанные данные показателя включают в себя синхронизированные данные буровых работ.
18. Способ по п. 15, дополнительно содержащий:
генерирование взвешенного среднего индекса показателей работы с помощью присвоения весового коэффициента каждому показателю для проекта и объединения вместе индекса показателей работы для каждого показателя в проекте.
19. Способ по п. 18, дополнительно содержащий:
присвоение веса для каждого показателя.
20. Способ по п. 18, в котором взвешенный средний индекс показателей работы включает в себя показатель времени для монтажа и демонтажа компоновки низа бурильной колонны, суммарного времени соединения, скорости установки одиночных бурильных труб, темпа установки свечей обсадной колонны, времени испытания противовыбросового превентора, времени спуска райзера и противовыбросового превентора и времени подъема райзера и противовыбросового превентора.
21. Способ по п. 14, в котором каждый показатель включает в себя один или несколько показателей, взятых из группы, включающей в себя время висения на клиньях, время от подъема над забоем до подвески на клиньях, время от установки до установки на дно, время спуска бурильной трубы внутри обсадной колонны, время от спуска бурильной трубы до подвески на клиньях, время спуска одиночной бурильной трубы внутри обсадной колонны и темп спускоподъема бурильных труб.
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/US2012/034877 WO2013162529A2 (en) | 2012-04-25 | 2012-04-25 | Systems and methods for anonymizing and interpreting industrial activities as applied to drilling rigs |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2014139970A RU2014139970A (ru) | 2016-06-20 |
| RU2613218C2 true RU2613218C2 (ru) | 2017-03-15 |
Family
ID=49484005
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2014139970A RU2613218C2 (ru) | 2012-04-25 | 2012-04-25 | Системы и способы интерпретирования с поддержанием анонимности производственной деятельности в применении к буровым установкам |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US11481374B2 (ru) |
| EP (1) | EP2842025A4 (ru) |
| AU (1) | AU2012378288B2 (ru) |
| CA (1) | CA2867327C (ru) |
| RU (1) | RU2613218C2 (ru) |
| WO (1) | WO2013162529A2 (ru) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2790633C1 (ru) * | 2022-03-21 | 2023-02-28 | Заявитель: Общество с ограниченной ответственностью "СМАРТ ДРИЛЛИНГ СИСТЕМС" (ООО "СДС") | Система автоматизированного управления процессом бурения скважин |
Families Citing this family (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11481374B2 (en) | 2012-04-25 | 2022-10-25 | Halliburton Energy Services, Inc. | Systems and methods for anonymizing and interpreting industrial activities as applied to drilling rigs |
| US20140222527A1 (en) * | 2013-02-07 | 2014-08-07 | Transzap, Inc. | Apparatus, system, and method for oil and gas benchmarking |
| US10436014B2 (en) * | 2014-05-02 | 2019-10-08 | Kongsberg Oil And Gas Technologies As | System and console for monitoring and managing pressure testing operations at a well site |
| WO2016019077A1 (en) * | 2014-08-01 | 2016-02-04 | Nexen Data Solutions, Inc. | Method and system for measuring non-drilling times and their application to improve drilling unit efficiency |
| RU2708301C2 (ru) * | 2015-03-06 | 2019-12-05 | Хартфорд Стим Бойлер Инспекшн Энд Иншуранс Компани | Оценивание риска при операциях бурения и заканчивания скважины |
| EP3362639A4 (en) * | 2015-10-18 | 2019-06-19 | Services Petroliers Schlumberger | BOHRTURMBETRIEBINFORMATIONSSYSTEM |
| US10287855B2 (en) * | 2015-10-28 | 2019-05-14 | Baker Hughes, A Ge Company, Llc | Automation of energy industry processes using stored standard best practices procedures |
| CN107122895A (zh) * | 2017-04-17 | 2017-09-01 | 中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司 | 一种能同时实现不同岩体分级的方法 |
| US10975686B2 (en) | 2017-04-20 | 2021-04-13 | General Electric Company | Detection system including sensor and method of operating such |
| EP3698177B1 (en) * | 2017-10-20 | 2023-09-27 | National Oilwell Varco, L.P. | Method for optimizing performance of an automated control system for drilling |
| US10577924B2 (en) * | 2018-04-06 | 2020-03-03 | Baker Hughes, A Ge Company, Llc | Performing an action at a wellbore operation based on anonymized data |
| US10563500B2 (en) * | 2018-04-06 | 2020-02-18 | Baker Hughes, A Ge Company, Llc | Performing an action at a wellbore operation based on anonymized data |
| EP3784864B1 (en) | 2018-04-23 | 2023-10-11 | National Oilwell Varco, L.P. | Downhole motor stall detection |
| CN111305811B (zh) * | 2018-11-26 | 2023-04-14 | 中国石油化工股份有限公司 | 用于构建钻井工程施工计算的数据集的方法 |
| WO2020214251A1 (en) * | 2019-03-01 | 2020-10-22 | Brigade Energy Services | Drilling out frac plugs |
| US20220277250A1 (en) * | 2021-03-01 | 2022-09-01 | Saudi Arabian Oil Company | System and method for rig evaluation |
| US20230325369A1 (en) * | 2022-03-31 | 2023-10-12 | Schlumberger Technology Corporation | Multiple source data change journal system |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EA007837B1 (ru) * | 2002-12-27 | 2007-02-27 | Шлюмбергер Текнолоджи Б.В. | Система и способ для детектирования состояния буровой установки |
| US20080289876A1 (en) * | 2007-05-25 | 2008-11-27 | King Charles H | Method and system for monitoring auxiliary operations on mobile drilling units and their application to improving drilling unit efficiency |
| US20090020284A1 (en) * | 2007-07-20 | 2009-01-22 | Schlumberger Technology Corporation | Apparatus, method and system for stochastic workflow in oilfield operations |
| RU2348834C2 (ru) * | 2004-05-06 | 2009-03-10 | Шлюмбергер Текнолоджи Бв | Способ определения снижения производительности насоса (варианты) и система для определения снижения производительности насоса |
| EA013694B1 (ru) * | 2003-06-25 | 2010-06-30 | Шлумбергер Текнолоджи Корпорейшн | Способ, система и запоминающее устройство для автоматизированного проектирования скважин |
| US20110071963A1 (en) * | 2009-09-18 | 2011-03-24 | Piovesan Carol M | Method, System and Apparatus for Intelligent Management of Oil and Gas Platform Surface Equipment |
Family Cites Families (30)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3045750A (en) | 1957-01-22 | 1962-07-24 | Us Industries Inc | Control systems |
| US3760362A (en) | 1969-11-14 | 1973-09-18 | Halliburton Co | Oil field production automation method and apparatus |
| US3971926A (en) | 1975-05-28 | 1976-07-27 | Halliburton Company | Simulator for an oil well circulation system |
| US4461172A (en) | 1982-05-24 | 1984-07-24 | Inc. In-Situ | Well monitoring, controlling and data reducing system |
| US4559610A (en) | 1983-05-04 | 1985-12-17 | Southwest Research Corporation | Gas pumping system analog |
| US4633954A (en) | 1983-12-05 | 1987-01-06 | Otis Engineering Corporation | Well production controller system |
| US4685522A (en) | 1983-12-05 | 1987-08-11 | Otis Engineering Corporation | Well production controller system |
| US4676313A (en) | 1985-10-30 | 1987-06-30 | Rinaldi Roger E | Controlled reservoir production |
| US4721158A (en) | 1986-08-15 | 1988-01-26 | Amoco Corporation | Fluid injection control system |
| US4738313A (en) | 1987-02-20 | 1988-04-19 | Delta-X Corporation | Gas lift optimization |
| US6820702B2 (en) * | 2002-08-27 | 2004-11-23 | Noble Drilling Services Inc. | Automated method and system for recognizing well control events |
| US7584165B2 (en) | 2003-01-30 | 2009-09-01 | Landmark Graphics Corporation | Support apparatus, method and system for real time operations and maintenance |
| EP1728138A1 (en) * | 2004-03-16 | 2006-12-06 | Grid Analytics Llc | System and method for aggregation and analysis of information from multiple disparate sources while assuring source and record anonymity using an exchange hub |
| US7548873B2 (en) * | 2004-03-17 | 2009-06-16 | Schlumberger Technology Corporation | Method system and program storage device for automatically calculating and displaying time and cost data in a well planning system using a Monte Carlo simulation software |
| US9388680B2 (en) * | 2005-02-01 | 2016-07-12 | Smith International, Inc. | System for optimizing drilling in real time |
| US8812334B2 (en) * | 2006-02-27 | 2014-08-19 | Schlumberger Technology Corporation | Well planning system and method |
| US8352227B2 (en) * | 2006-10-30 | 2013-01-08 | Schlumberger Technology Corporation | System and method for performing oilfield simulation operations |
| US7574325B2 (en) * | 2007-01-31 | 2009-08-11 | Halliburton Energy Services, Inc. | Methods to monitor system sensor and actuator health and performance |
| US8136040B2 (en) * | 2007-05-16 | 2012-03-13 | Apple Inc. | Audio variance for multiple windows |
| US8244509B2 (en) * | 2007-08-01 | 2012-08-14 | Schlumberger Technology Corporation | Method for managing production from a hydrocarbon producing reservoir in real-time |
| US8121971B2 (en) * | 2007-10-30 | 2012-02-21 | Bp Corporation North America Inc. | Intelligent drilling advisor |
| US7894991B2 (en) * | 2008-02-01 | 2011-02-22 | Schlumberger Technology Corp. | Statistical determination of historical oilfield data |
| WO2010010455A2 (en) * | 2008-07-23 | 2010-01-28 | Schlumberger Technology B.V. | System and method for automating exploration of production of subterranean resources |
| US8670966B2 (en) * | 2008-08-04 | 2014-03-11 | Schlumberger Technology Corporation | Methods and systems for performing oilfield production operations |
| US8627483B2 (en) * | 2008-12-18 | 2014-01-07 | Accenture Global Services Limited | Data anonymization based on guessing anonymity |
| US8170800B2 (en) * | 2009-03-16 | 2012-05-01 | Verdande Technology As | Method and system for monitoring a drilling operation |
| US8665108B2 (en) * | 2009-08-03 | 2014-03-04 | Baker Hughes Incorporated | Apparatus and method for quality assessment of downhole data |
| US20120118637A1 (en) * | 2009-08-07 | 2012-05-17 | Jingbo Wang | Drilling Advisory Systems And Methods Utilizing Objective Functions |
| RU2599816C2 (ru) * | 2010-10-27 | 2016-10-20 | Ки Энерджи Сервисиз, Ллк | Способ оценки данных датчиков от установки для ремонта скважин |
| US11481374B2 (en) | 2012-04-25 | 2022-10-25 | Halliburton Energy Services, Inc. | Systems and methods for anonymizing and interpreting industrial activities as applied to drilling rigs |
-
2012
- 2012-04-25 US US14/396,019 patent/US11481374B2/en active Active
- 2012-04-25 CA CA2867327A patent/CA2867327C/en active Active
- 2012-04-25 AU AU2012378288A patent/AU2012378288B2/en active Active
- 2012-04-25 EP EP12875087.4A patent/EP2842025A4/en not_active Withdrawn
- 2012-04-25 RU RU2014139970A patent/RU2613218C2/ru active
- 2012-04-25 WO PCT/US2012/034877 patent/WO2013162529A2/en active Application Filing
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EA007837B1 (ru) * | 2002-12-27 | 2007-02-27 | Шлюмбергер Текнолоджи Б.В. | Система и способ для детектирования состояния буровой установки |
| EA013694B1 (ru) * | 2003-06-25 | 2010-06-30 | Шлумбергер Текнолоджи Корпорейшн | Способ, система и запоминающее устройство для автоматизированного проектирования скважин |
| RU2348834C2 (ru) * | 2004-05-06 | 2009-03-10 | Шлюмбергер Текнолоджи Бв | Способ определения снижения производительности насоса (варианты) и система для определения снижения производительности насоса |
| US20080289876A1 (en) * | 2007-05-25 | 2008-11-27 | King Charles H | Method and system for monitoring auxiliary operations on mobile drilling units and their application to improving drilling unit efficiency |
| US20090020284A1 (en) * | 2007-07-20 | 2009-01-22 | Schlumberger Technology Corporation | Apparatus, method and system for stochastic workflow in oilfield operations |
| US20110071963A1 (en) * | 2009-09-18 | 2011-03-24 | Piovesan Carol M | Method, System and Apparatus for Intelligent Management of Oil and Gas Platform Surface Equipment |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2790633C1 (ru) * | 2022-03-21 | 2023-02-28 | Заявитель: Общество с ограниченной ответственностью "СМАРТ ДРИЛЛИНГ СИСТЕМС" (ООО "СДС") | Система автоматизированного управления процессом бурения скважин |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20150112949A1 (en) | 2015-04-23 |
| AU2012378288B2 (en) | 2016-07-07 |
| CA2867327C (en) | 2018-07-24 |
| EP2842025A4 (en) | 2015-11-25 |
| WO2013162529A3 (en) | 2014-04-24 |
| CA2867327A1 (en) | 2013-10-31 |
| WO2013162529A2 (en) | 2013-10-31 |
| AU2012378288A1 (en) | 2014-09-25 |
| EP2842025A2 (en) | 2015-03-04 |
| RU2014139970A (ru) | 2016-06-20 |
| US11481374B2 (en) | 2022-10-25 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2613218C2 (ru) | Системы и способы интерпретирования с поддержанием анонимности производственной деятельности в применении к буровым установкам | |
| US8229880B2 (en) | Evaluation of acid fracturing treatments in an oilfield | |
| Polsky et al. | Enhanced geothermal systems (EGS) well construction technology evaluation report | |
| CA2826854C (en) | Three-dimensional modeling of parameters for oilfield drilling | |
| RU2595277C1 (ru) | Система и способ для моделирования скважинных событий с использованием кластеров аномальных данных ("rimlier") | |
| US10430897B2 (en) | Automated rig activity report generation | |
| BR112015009197B1 (pt) | Método e sistema para realizar uma operação de perfuração | |
| CN103958828A (zh) | 从井场采集信息的系统和方法 | |
| EP2185791A1 (en) | Method for managing production from a hydrocarbon producing reservoir in real-time | |
| AU2007221158A1 (en) | Well planning system and method | |
| BRPI1006370B1 (pt) | método implementado por computador de monitoramento de uma operação de perfuração e sistema para o monitoramento de uma operação de perfuração | |
| US20190093468A1 (en) | Real time measurement of mud properties for optimization of drilling parameters | |
| CN105408914A (zh) | 流体回流预测 | |
| EA013694B1 (ru) | Способ, система и запоминающее устройство для автоматизированного проектирования скважин | |
| US10138717B1 (en) | Predicting well performance with feature similarity | |
| US20220372871A1 (en) | System for performing comparison of received cuttings weights from a rig site cuttings storage unit and expected cuttings weight calculated using well bore geometry and received real time formation density data from lwd tools | |
| Braga | Field Drilling Data Cleaning and Preparation for Data Analytics Applications | |
| Orji et al. | Sucker rod lift system optimization of an unconventional well | |
| Zachopoulos et al. | Detection methodologies on oil and gas kick: a systematic review | |
| US20150286971A1 (en) | Bit performance analysis | |
| RU2808359C1 (ru) | Система автоматизированного управления процессом бурения скважин | |
| US20230125398A1 (en) | Method for improved drilling performance and preserving bit conditions utilizing real-time drilling parameters optimization | |
| US20230193736A1 (en) | Infill development prediction system | |
| Atajeromavwo et al. | Development of oil well monitoring and control system | |
| Huh et al. | Enhanced Geothermal Systems (EGS) well construction technology evaluation report. |