油田開發進入中后期，作業井數量增多、工況復雜，傳統管理模式面臨效率低下、風險預警滯后等問題。大數據分析技術的興起為作業井全生命周期管理提供了新思路?；诖髷祿治龅慕】翟u估模型可整合多源數據，實現作業井健康狀態的實時監測與精準評估，對保障油田安全生產、提高開發效益具有重要意義。

模型構建背景與目標

油田作業井在生產過程中受地質條件、開采工藝、設備老化等因素影響，易出現套管損壞、井下落物等故障。傳統人工巡檢與經驗判斷方式難以滿足大規模作業井管理需求，亟需借助大數據技術實現智能化管理。

構建涵蓋作業井設計、施工、生產、報廢全生命周期的健康評估模型，通過數據驅動實現故障預警、性能預測與決策支持，降低非計劃停產風險，延長作業井使用壽命。

關鍵技術

多源數據融合

整合地質數據（如地層壓力、巖性參數）、工程數據（如鉆井參數、完井方式）、生產數據（如產量、含水率）及監測數據（如井口壓力、溫度），構建統一數據平臺。

特征提取與降維

采用主成分分析（PCA）、小波變換等方法提取關鍵特征，去除冗余信息，降低數據維度，提高模型計算效率。

機器學習算法

運用支持向量機（SVM）、隨機森林、長短期記憶網絡（LSTM）等算法構建分類與回歸模型，實現故障類型識別與健康狀態預測。

可視化技術

通過三維可視化平臺展示作業井健康狀態分布、故障發展趨勢，輔助管理人員直觀決策。

應用流程

數據采集與預處理

部署傳感器實時采集作業井運行數據，結合歷史數據與專家知識進行數據清洗、缺失值填充與異常值處理。

模型訓練與驗證

將預處理數據按7:3比例劃分為訓練集與測試集，采用交叉驗證方法優化模型參數，評估模型精度（如準確率、召回率）。

健康評估與預警

基于訓練好的模型對作業井健康狀態進行實時評分（0-100分），設定閾值觸發預警機制。例如，當評分低于60分時，系統自動推送維護建議。

決策支持與優化

結合評估結果與生產目標，生成個性化維護方案（如修井計劃、參數調整建議），并通過模擬仿真驗證方案可行性。

實踐成效

油田企業應用該模型后，作業井故障識別準確率提升至92%，非計劃停產時間減少35%，年維護成本降低28%。例如，模型提前30天預警某口作業井套管腐蝕風險，企業及時采取防腐措施，避免了一起重大安全事故。

在這場技術革新的浪潮中，捷瑞數字及其自主研發的伏鋰碼云平臺發揮著舉足輕重的作用。伏鋰碼云平臺基于大數據分析的油田作業井全生命周期健康評估模型有效提升了油田智能化管理水平。未來，需進一步融合數字孿生、邊緣計算等技術，實現模型自適應優化與實時決策，推動油田行業向更高水平的數字化轉型邁進。通過該模型的構建與應用，油田企業可實現對作業井的精細化、智能化管理，為保障能源安全與可持續發展提供堅實支撐。