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【北京,昌平区】石油工程学院随钻智能诊断与决策优化系统询价结果公示（XJ2024-0136）

发布时间：2024-04-26

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***随钻智能诊断与决策优化系统询价***XJ2024-0136）发文时间：2024-04-26 购置原因随着勘探开发难度的加大，复杂井占比增多，井下故障难避免，作业风险难保障，因此降低作业风险需求日益凸显。建立自主可控、准确度高的风险识别模型，取代部分国外商业软件应用，建立钻井风险随钻识别技术，实现所有井的在线监测及预警，减少井下故障的发生，意义重大。结合目前国内钻完井业务现状，实现随钻跟踪业务效率提升、监测质量提升，提高工作时效，提升辅助决策质量，从而改变现有以人为主的相对独立的工作模式，使得数据互通共享，提升随钻监测工作效率。另外增加专业的分析模型，使“经验钻井”变为“科学钻井”，提高随钻辅助决策水平。经费预算 3700***元技术指标 1）系统登陆：提供软件登录界面，支持用户自定义配置数据库连接； 2）主界面：提供设计后的系统界面，支持用户选择历史井或新建井进行随钻诊断与决策优化应用。 3）通信设置：系统需提供井场实时录井数据通***路配置模块，支持的协议需包括TCP、UDP等； 4）模型参数配置：对系统水力学、井底压力计算、PWD修正等计算模型，提供基础参数配置功能，同时支持用户自定义配置钻井液密度、泥浆动切力、孔隙压力等井场施工参数； 5）随钻监测：对接采集到的井场实时录井数据，开发钻井通***道图模块，可视化展示实时录井数据，并提供图形配置功能，支持自定义绑定显示参数，支持时间域、深度域两种绘图形式； 5）工况识别：采用机器学习算法完成钻完井工况识别模型的开发，至少能够识别海油系统现有钻井工艺下钻井作业生产时间内的全部钻井工况； 6）诊断预警：基于摩阻扭矩以及水力模型，通过摩擦系数、泵压的变化，实时识别井下可能存在的复杂情况。通过相关方法，实现摩擦系数、泵压变化异常的及时判别，并做出相应风险预警提示； 7）随钻优化：基于物理模型或者机器学习模型，或二者结合，对在钻井或待钻井，通过多目标优化算法，给出合理和高效的作业参数推荐值或范围，如钻压、转速、排量等。询价***询价***经讨论，***为供应商，报价*****元。询价***檀朝东，***元龙质疑方式询价***为三天，公示期间如有疑问，请致电***。

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