在石油天然气行业，企业获取竞争优势的关键越来越取决于其整合、分析运营信息并依据这些信息采取行动的速度与效率。从钻井、完井作业到产量优化，向结构化实时数据转型的趋势正不断改变着决策制定方式与现场作业效率。
 
这些效率提升不仅对石油天然气行业意义重大，也关乎该行业所支撑的经济体系。随着各行业的创新者不断改进自动化技术，并测试人工智能的新应用场景，石油天然气生产商面临着双重挑战：既要满足数字基础设施日益增长的能源需求，又要借助更优质的数据实现自身运营的现代化转型。这一发展趋势已体现在支出模式中。据预测，石油天然气领域基于云技术的应用市场规模将从2024年的87.7亿美元增长至2030年的200多亿美元，复合年增长率约为15%。
 
上游领域正引领这一变革浪潮。对于上游业务而言，采用云技术绝非仅仅是将数据存储转移至场外那么简单。其核心价值在于：打破以往需人工干预的工作流程桎梏，实现井场遥测数据与企业数据库的近实时整合，为反映当前钻机状态的仪表盘提供数据支持，同时让分析团队无需等待每日结束后的数据导出流程，即可开展邻井对比分析。
 
尽管云技术能带来诸多效率提升，但行业内对其的采用程度并不均衡。部分运营商仍持观望态度，原因包括网络安全顾虑、偏远油气田地区的带宽限制，或是需要对员工进行新工作流程的再培训。要突破这些障碍，采用混合模式往往是可行方案：关键运营数据通过安全的云连接器传输，而非时效性流程则保留在本地系统中。
 
幸运的是，用于在云端存储、访问和分析油田数据的平台仍在持续优化。性能卓越的平台会采用整合式架构，这种架构既能让企业灵活地实时获取关键数据，同时将其他数据留存于本地，使企业得以逐步向云端迁移，且不会对当前运营造成干扰。
 
提升效率的迫切需求
 
对许多企业而言，迁移至能全面呈现运营状况的云基平台已不再是可选项。传统数据管理流程需要人工花费时间在不同程序间传输数据，已无法跟上现代井身结构或完井设计的需求节奏。
 
以美国二叠纪盆地为例。在这一创新活跃区域，如今水平段长度通常超过约1.4万英尺（约4267米），而十年前这一数值仅为5000至8000英尺（约1524至2438米）。多井平台开发、同步压裂作业以及优化的支撑剂方案，已显著改善了油田经济效益。随着更优的完井设计提升产量，以及更先进的钻头和底部钻具组合（BHA）加快钻井速度，美国钻机数量大幅下降。例如，2022年至2025年年中期间，贝克休斯钻机数量从约780台降至约540台，而同期美国原油总产量却多次创下历史新高。
 
如今，衡量行业水平的新标准是效率，而非作业活跃度。
 
这一转变并非一蹴而就。旋转导向系统、大容量压裂机组以及远程作业中心等技术的进步，让运营商得以用更少的实体资产完成更多工作。随之而来的是，钻机移动次数减少意味着油井间的停工时间缩短，而集中式控制室则使工程师能够同时监控多个钻井平台。同样，结构化数据在此过程中发挥着关键作用：它协调服务供应商、确保作业执行的一致性，并为持续改进所需的历史记录提供支持。
 
全球石油天然气行业从业人员约为1730万，但成熟市场的工程与现场作业岗位正持续减少。与之形成对比的是，随着各企业逐步倚重软件与实时分析技术，云工程、自动化、数据分析等数字化岗位正迅速增加。
 
 
图1 借助云基数据存储、标准化数据结构以及自动化应用程序接口（API），定向钻井工程师已无需手动共享测量数据。在钻井作业进行期间，工程团队与现场团队能够同步追踪井眼轨迹、作业事件及定向钻井性能，进而优化井位部署。
 
这一趋势带来两个直接影响。首先，退休专家的知识传承必须更快、更系统化地推进，要将经验教训融入工作流程，而非通过非正式方式传递。其次，数字原生代员工（指成长过程中始终接触数字技术的新一代员工）期望所使用的工具能像消费类应用程序一样直观易用。他们需要符合自身岗位需求的专属界面，以便专注于工程技术工作，而非花费时间查找文件。
 
为跟上这一趋势，运营商正优先推进以下工作：减少冗余的人工数据录入；实现常规数据验证与整合的自动化；实时将供应商提供的数据纳入企业标准体系；将运营最佳实践嵌入软件驱动的工作流程中。
 
 
弥合数据鸿沟
 
要将这些优先任务转化为现实，企业必须解决一个常见却长期棘手的问题：数据孤岛。多年来，零散的系统、不统一的数据格式以及供应商专属的门户平台，一直拖累着分析与决策效率。定向测量数据、底部钻具组合（BHA）信息、压裂段级数据以及成本分配数据，往往分散存储在PDF 文档和电子表格中，与企业核心系统相互脱节。即便拥有中央数据库，工程师仍需花费数小时核对数据版本、填补数据空白——这不仅限制了数据仪表盘的实用价值，也延缓了报告产出进度。
 
我们不妨以一个典型的整合前工作流程为例：完井工程师需向泵送服务供应商索要压裂段总结报告，供应商会导出一份CSV文件（即使用逗号分隔数据的文本文件），随后通过电子邮件发送给工程师；工程师需先按照企业特定的数据规范调整文件格式，再手动将数据录入内部数据库。若后续收到的测井曲线数据中，时间戳与泵送供应商提供的数据不一致，仅核对这两组数据就可能再耗费一天时间。若将此类流程扩展到多家供应商、多个钻井平台，工程师宝贵的有效工作时间便会在无形中大量流失。
 
幸运的是，如今已有更优方案。借助标准化数据结构，以及能及时识别数据偏差的严格自动化校验机制，企业可实现从原始人工数据采集，向自动化、结构化传感器分析的跨越，进而推动持续改进。与此同时，这也将为实时决策奠定基础。
 
现代化云平台是切实可行的起点。它可作为众多数据管理项目的核心支撑，为钻井、完井及生产全环节提供单一来源的结构化可信数据。该平台的过渡门槛较低，无论企业规模大小，都能借助它实现数据从采集到分析全流程的每一步自动化。
 
实时钻井数据
 
定向钻井是众多受益于快速数据获取的领域之一，该领域的快速数据获取可带来显著成本节约。过去，定向服务供应商会通过电子邮件发送底部钻具组合（BHA）与测量数据的平面文件（如CSV、TXT格式文件），这些文件需经人工清理与重新录入，不仅导致数据延迟，还可能引入数据偏差。
 
而借助云技术，定向数据可从数据源直接自动流入企业系统。在系统中，标准化的底部钻具组合数据库能确保数据一致性。工程师只需对传入的数据进行确认审批，无需再耗费宝贵时间与冗余资源解析PDF文件以获取所需信息。
 
图2 当企业投资构建完善的数据治理体系并采用现代化云平台后，便能获取钻井、完井及生产全阶段油井性能的精准数据。这些数据以统一格式呈现，大幅降低了设计方案对比的难度，同时也更易于发现潜在的优化空间。
 
这些工作流程基于开放式ETL标准（即抽取、转换、加载）构建，同时运用API（应用程序接口）或直接数据仓库等现代化工具，可实现亚分钟级延迟运行，为钻井过程中的及时决策提供支持。此外，它们还能实现组件级可追溯性，将特定工具的运行数据与作业性能结果相关联——这一能力对于排查非生产时间、规划邻井至关重要。
 
在该平台内部，人工智能辅助钻头分级工作流程会借助经过训练的计算机视觉模型分析钻头图像，生成客观、可重复的磨损等级评估结果。通过将视觉分析与作业场景信息相结合，标准化的分级不仅有助于更早识别切削齿磨损模式及潜在故障，还能优化钻后评估流程，并为后续底部钻具组合的设计选型提供依据。对于在高研磨性地层中钻超长水平段的运营商而言，能否及早发现切削齿磨损，直接决定了该井段能否一次钻完，还是需提前起钻（更换钻头）。
 
完井洞察
 
完井服务供应商通常会使用不同的传感器、测井系统及数据格式。过去，要在多家服务供应商之间核对这些数据需耗时数天，且最终生成的总结报告往往与企业内部成本模型不匹配。
 
而现代化数据平台通过以下方式解决了这一问题：首先对来自压裂、测井及泵送供应商的实时数据进行标准化处理，随后生成统一格式的压裂段总结报告——内容涵盖支撑剂与压裂液用量、注入速率、添加剂信息，以及下钻、泵送、桥塞坐封、射孔、起钻和压裂施工各阶段的时间记录。这一流程最终实现了决策提速、材料追踪优化，并形成了更清晰的审计追溯记录。
 
以一个案例为例：在一个涉及多家供应商的同步压裂项目中，项目团队借助该平台，将实时传输的压裂段数据与企业标准进行实时对齐。作业执行期间，工程师可直观对比两组压裂机组的性能数据，从而能够即时调整作业参数；同时，这也将作业后的数据分析核对时间从数天缩短至数小时。
 
长期来看，该平台所支持的快速数据分析能力，能为企业带来显著的性能提升。莱利二叠纪公司的实践便印证了这一点——作为众多采用该平台支持其钻井与完井作业的运营商之一，该公司已从中获益。
 
 
图3 借助自动化数据采集，完井团队能快速获取作业后数据（例如干线压力、井口砂浆流速、井口支撑剂浓度，以及各压裂段的测井参数），进而加快经验积累速度。在部分案例中，由此产生的洞察可帮助团队在不影响产量的前提下降低完井成本。
 
莱利二叠纪公司专注于在二叠纪盆地的常规饱和油藏与富液地层中应用现代水平钻井及完井技术，其矿区主要位于得克萨斯州约克姆县与新墨西哥州埃迪县。通过借助该平台实现数据采集自动化、减少人工误差并加快报告流程，该公司已建立起标准化的数据分析体系。莱利二叠纪公司认为，这一变革助力其制定了更高效、更可靠的决策。
 
这一改变已转化为更出色的现场运营成果。例如，自2022年以来，依托这些数据，莱利二叠纪公司在维持甚至提升油井性能的同时，成功实现了完井段成本的显著降低。
 
可扩展的优化方案
 
莱利二叠纪公司的成果印证了一个更广泛的行业趋势。借助结构化数据，企业既能缩短作业周期，又能提升决策的可信度。这些数据支持企业在不同钻井平台、供应商与地层之间开展同类对比分析；同时，当全局模型无法顺畅适配局部场景时（例如将同一模型应用于巴肯页岩与海恩斯维尔页岩的情况），结构化数据还能为人工智能模型调整以适配局部特征提供实际支撑。
 
已有公开研究表明，在部分页岩开发项目中，非生产时间仍可能占钻井总时长的20%至30%。而结构化实时数据通过减少主观推测、实现问题早期识别、支持根本原因分析，有助于降低这一比例。其回报不仅体现在节省的钻机工时上，更体现在设备利用率的提升、支出审批的精准化，以及对新开发区块经验积累速度的加快。
 
关键在于，统一的数据标准能加强工程团队与数据团队之间的协作。当分析工具与钻井、完井平台使用 “通用语言”（即数据格式、参数定义一致）时，工具的采用率会显著提升，其产生的影响也会随之扩大。
 
随着人工智能能力的提升，结构化数据的价值只会愈发凸显 —— 因为人工智能的应用就绪度始于数据的就绪度。行业预测显示，到2030年，人工智能在石油天然气领域的应用将实现显著增长，但人工智能模型要产生价值，必须以洁净、含上下文信息且及时的数据为输入。而那些具备数据治理功能、能标准化实时数据流并借助现代化云基础设施的平台，其设计初衷正是为了提供这类高质量数据。
 
展望未来，那些实现油井数据生命周期标准化的运营商，将在部署先进优化技术方面占据最佳优势——无论是自动化扭矩与摩阻模拟、压裂泵预测性维护，还是闭环钻井参数控制，均能高效落地。
 
但企业无需等到未来，才证明在数据整合、自动化与标准化方面投入的合理性。现场实践结果已表明，这些投入能减少非生产时间、提升决策质量，并释放团队工作效能。在为下一波分析技术浪潮奠定基础的过程中，其产生的可量化价值在当下即可显现。