【论文】张菲菲(本刊青年编委),等：油气井工程多源多模态数据融合技术与展望

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随着大数据和人工智能技术的兴起，数据已成为各行业发展不可或缺的重要资源^[1]。在油气勘探开发领域，数字化建设和智能化转型对于推动技术进步和提升作业效率起着重要作用。如何有效地整合数据、最大化实现数据经济和应用价值，一直是科学研究和技术创新的战略核心。在这种背景下，各油田企业纷纷推进大数据平台或数据湖的建设，旨在打破数据孤岛，充分挖掘数据以释放其潜在价值^[2–4]。然而，在油气勘探开发过程中，由于数据类型多样、来源广泛、不同企业及数据收集部门的格式不一致、历史数据管理不规范等因素影响，仍然存在一些待解决的问题^[5]。这些问题严重阻碍了数据的有效融合， 从而制约了数据的高效分析和挖掘。在油气勘探开发领域，油气井工程是一个重要环节，对其数据挖掘和利用也同样至关重要。将油气钻井过程中涉及的大量不同来源、不同尺度、不同模态的数据进行整合并有效融合，按照实际应用需求为设计和施工人员提供更全面的地下信息^[6]，指导优化钻井操作并减少风险，是实现油气井智能化转型的关键。

在油气井工程设计和施工过程中，大数据分析可以辅助优化设计方案、支持现场施工的预警和决策，即通过综合各种数据源提供的信息，使决策者能够获取更全面、深入的洞察，从而做出更合理的决策。数据融合的主要目的在于提升数据的价值，即通过整合和分析数据，发现原本单独数据中难以察觉到的模式和趋势，以提高数据的实际应用价值。其价值表现可以分为两种方式：①拓展新的认知或发现新的规律；②将不同来源、不同模态和不同尺度的数据整合成特定格式或特征的表现形式，以此作为决策的依据。然而，在油气井工程数据科学领域，已有广泛的研究涵盖了数据标准、管理体系、数据集成、数据治理、数据库构建、数据共享以及相应的数据采集物理传感器和数据管理软件的开发^[7–9]。相反，油气井工程数据管理领域，跨部门、跨层级、跨领域的数据融合研究相对较少，更多地侧重于数据挖掘分析和可视化技术^[2,10-11]，而对实际应用场景的数据需求特征和多源异构钻井数据融合技术框架的关注较少。因此，现有方法难以通过数据融合来满足数据的互补与关联，实现信息增强，导致数据融合与实际需求之间存在脱节。

本文从油气钻井的设计及方案优化、施工监测及评价、事故预警及处理等工程角度出发，首先阐述了油气井工程数据的多来源、多模态及多领域特征，分析了不同数据融合类型的含义、应用场景及其优缺点，并重点讨论了数据融合的关键技术。最后， 总结了当前面临的挑战，并结合空间尺度、时间尺度、边界信息和模糊信息的融合需求，提出了可能的解决思路，以期为油气井工程领域的数据融合技术发展提供支撑。

1 　油气井工程中数据特征分析

在油气井工程领域，数据具有多来源、多模态和多领域的特征，这使得数据分析和应用极为复杂和丰富。

1.1 　多来源

油气井工程领域的数据通常有多个来源，据此可以分为：直接测量数据、测量解释数据、模型计算数据和人工分析数据等。直接测量数据主要由测井仪和钻参仪等仪器获取，测量内容包括井下和地面的地震、地质、测井及录井数据。由于部分测量数据无法直接应用，需要通过分析解释得到钻井相关数据，这些数据称为测量解释数据，包括井眼轨迹、测井解释、岩性分布、岩石可钻性分析等。模型计算数据则由各类油气井工程相关的模型模拟计算的钻井参数组成，这些模型包括岩石力学、地层压力预测、钻柱受力等物理模型，以及工况识别、ROP 预测、参数反演等数据驱动模型。人工分析数据是由油气井专家和工程师根据现场施工情况进行跟踪分析产生的，包括钻井日报、井史记录以及通过信息资源开展的事故复杂分析，以及施工单位发布的钻井风险提示和施工指令或方案等数据。

1.2 　多模态

随着数据应用的不断深入，油气井工程数据的利用从早期的信息可视化发展到围绕应用场景的精细化分析。在不断拓展应用场景的同时，数据的存在模态也变得更加多样化。在油气井工程领域，数据模态主要分为：结构化数据（包括有序列和无序列数据）、文本数据以及多媒体数据（包括图片、音频和视频）。

基于测深序列的测井数据和基于时间序列的录井数据等均属于结构化有序列数据。井眼轨迹、井身结构、钻具组合及钻井液设计等属于结构化无序列数据，是最常用的油气井工程参数记录方式，其存储形式包括XML、SQL 和XLS 等。结构化数据一般通过关键字查询、时间或深度范围圈选及精准查找等，辅助工程方案设计优化和钻井过程决策分析。此外，文本数据也是广泛使用的数据形式，主要记录油气井工程设计、施工及钻后总结产生的方案、日报、井史和事故总结等重要信息。随着技术的发展，多媒体数据在油气井工程中的重要性也日益增加。其中， 图片是描述客观实体最直观的形式，用于保存钻具磨损、变形及岩屑颗粒返出情况等。视频在实时监控方面具有不可替代的作用，音频则可以丰富视听感受。然而，文本和多媒体数据本身具有非结构化特征， 存在不连续性和不可穷举性，在数据使用过程中有多种模态产出方式。通过图像自动识别^[12]、自然语言处理^[13]、视频解析技术^[11]、语音智能理解^[14] 和高效标签与信息抽取^[15] 可将非结构化的设计信息、事故信息和处理措施及过程转换为结构化的数据存储。

1.3 　多领域

根据专业领域的不同，油气井工程直接相关的数据主要分为7 大类：区域数据、地层数据、井眼数据、材料设备及工具数据、施工参数数据、施工报告及分析数据，以及后续油气生产相关数据。每个类别所包含的具体内容及参数如表1 所示。

以上数据分类仅为油气井工程领域的初步粗略分类。由于具体业务分析对数据的详细要求各不相同，在实际工程实施中，还需根据具体需求进一步的细化和完善。

2 　油气井工程数据融合技术发展现状

2.1 　数据融合的类型

数据融合通常可以划分为4 种类型：直接融合、特征融合、模型融合和决策融合，如图1 所示。从整体融合的角度出发，结合最终目标，逐步划分数据融合过程，可提高融合过程的可执行性。

直接融合是将未经深加工的基础数据进行关联和整合，将数据格式统一转换为同一模态，以便进行处理和分析。这一融合方法将来自多个井场传感器的数据与油气井工程相关数据库的数据集成^[16]。

油气井工程数据的直接融合应用场景相对基础， 主要用于初级的数据整理与统计，例如日报自动生成、工况自动统计、钻井进度自动统计分析及事故异常自动统计等。数据直接融合的步骤如下：

1）确定融合的任务目标。由于油气井数据通常分散在不同的数据集中，需要根据融合目标确定数据集之间的关联关系和互补性。

2）基于关键字检索提取关键参数。将不同来源的数据集整合到统一的数据结构中，在数据匹配和连接过程中，根据数据集之间的关联关系选择合适的关联键或标识符。可以使用数据库的连接操作、编程语言中的合并函数或专业的数据融合工具来实现匹配和连接。

3）融合后数据的转换与标准化。将其存储到适当的数据存储介质中进行相应的管理和维护。

以某地区二叠系卡钻事故发生时钻井液泥饼厚度的统计为例，按照图2 所示步骤进行数据融合操作：①从区块信息表中检索上个月在钻井的井号；②基于井号在卡钻事故记录表中确定事故井井号；③从卡钻事故记录表中确定上个月所有卡钻发生的时间节点及其对应卡点深度；④在井号的地层信息数据集中确定二叠系测深区间；⑤比对所有卡点深度与地层测深区间，找出二叠系的卡点，并记录井号和时间；⑥根据记录的井号和时间，查找钻井液泥饼厚度，并将提取的数据直接拼接融合。

由于直接融合方法仅建立数据集之间相关关系， 融合后再进行特征提取，因此能够最大程度地保留原始数据的特征。这有利于在分析过程中查询和调用相关内容，同时也能提供丰富的细节信息。然而，直接融合方法的缺点在于需要高度一致的数据结构， 而在实际应用中，关联数据广泛存储在数据库、文本和图片等多种不同模态的数据结构中。此外，由于没有对原始数据进行深入挖掘，可能会引入冗余或无效信息。

特征融合是指先从各种传感器、实时监测系统等不同来源的数据中提取特征，然后对这些特征信息进行分类、聚集和融合^[17]。这些特征信息可以包括数量、极值、关系和趋势等，可以通过时域分析、频域分析、小波变换、主成分分析和独立成分分析等^[18] 方法提取。在油气井工程中，为了实现钻井实时监测和优化决策，常用多种传感器进行监测。通过传感器数据的特征融合，可以实现对井下环境的实时监控，及时发现异常情况，保障钻井安全^[19]。目前， 油气井工程数据特征融合主要应用于钻井工况识别、钻参优化、漏/ 涌/ 塌/ 卡等不同钻井事故的监测预警。针对实际应用要求，特征融合方法可分为两类：特征直接融合和特征学习融合，如图3 所示。特征直接融合将各特征直接串联成一个高维向量，不考虑向量间的权重或相关关系。例如，在判别钻井工况时， 可以采用直接串联融合的数据进行分析。在工况识别过程中，首先提取已有施工过程的数据特征，然后直接融合这些特征，再结合机理模型或数据驱动^[20-21] 等方法建立识别和检测模型。这种方法的优势在于当信息维度小且信息量少时，可提高可读性。利用多源数据的互补性，提高模型性能，同时保证实时性。然而，当数据维度较高且来源多样时，不同数据集之间的差异可能会导致过拟合问题，并忽视各数据集的独特特征。此外，不同数据集的特征之间可能存在相关性，这使得在处理复杂数据时，特征直接融合的效果不佳。

特征学习融合通过机器学习和深度学习算法处理特征向量后再进行融合，这是目前多来源多模态数据特征融合的主要方法。特征融合可分为早期融合和晚期融合。早期融合是直接用特征向量构建模型进行训练，晚期融合是在处理后的特征向量中学习，根据不同特征向量的训练得分融合到同一个向量中。例如， 在复杂事故监测过程中，需要根据数据特征的重要性赋予权重，通过加权融合判定发生风险的概率。在监测钻井过程中是否发生井涌时，除了直接识别流量和压力数据特征外，还需要监测扭矩、转速和钻速之间的内在关系及变化趋势，通过录井数据的特征融合判定井涌风险级别^[22]。无论是基于机器学习还是深度学习的特征融合方法，都与经典机器学习方法一样， 受限于模型和参数的影响，并且缺乏良好的可解释性。这是当前深度学习领域面临的一个主要挑战。

模型融合指的是将多个或多种行业模型通过关联关系整合成一个整体的过程，包括物理模型、数据驱动模型、模型分析结果以及基于模型结果的决策。通过联合使用多个模型，考虑模型调用相关性和多领域模型协同作用，可以将油气井建井过程量化描述为一个整体。这种方法能够在运行过程中产生更精确的数据，从而实现基于模型融合结果的钻井决策和方案优化^[23]。目前，基于地质、测井和钻井数据的钻井过程模拟模型已经相当成熟^[24-25]。然而， 在精细描述、多场耦合以及机理与数据模型混合驱动等业务领域，模型融合应用仍较少。油气井工程领域的模型融合通过对地质体和井筒的几何形态、空间关系、流动和受力状态等进行耦合模拟，构建井下3D 模型，能够最大程度地集成现有数据资料，直观展现井下空间形态与井筒关键钻井参数的分布情况， 实现钻井模拟和方案优化等交互式分析，从而高效辅助工程技术人员进行分析与决策^[26]。例如，某区块长水平井（A 井）在上周钻进过程中地表扭矩持续增大，需要核定原因是否由于井眼清洁不充分引起。首先，根据区块和井号调取钻井数据（如井身结构、轨迹等）；然后根据上周的时间区间调取对应的施工数据和录井数据（包括开次、钻井液、钻柱、录井参数）；接着，结合施工流程，模拟水平段开钻后的岩屑运移情况和井底岩屑分布；再将动态岩屑分布输入摩阻扭矩模型，实现井眼清洁模型与摩阻扭矩模型的融合，分别计算考虑岩屑与不考虑岩屑情况下的地表扭矩变化，如图4 所示；最后，与实测地表扭矩对比，确定地表扭矩持续增大的原因。

在模型融合过程中，首先需要构建涉及油气井工程的各领域元模型，全面刻画力学、热学、地质学等特征，同时明确各模型之间的耦合关系及单向或双向耦合方式，如图5 所示。以钻井过程中的管柱受力融合为例，这涉及多个模型，如井筒温度、井筒压力、井眼清洁、波动压力、管柱摩阻和动力学、地质力学和钻速预测等。这些模型之间存在耦合关系，为实现管柱受力精确预测，需要将地质—流动—管柱— 温度—钻速预测等多领域模型进行融合。理想情况下，模型融合应包含多场和多领域模型，以全面准确地描述物理对象。然而，在实际应用中，模型融合并不需要覆盖所有物理场和领域，可以根据具体需求进行调整，构建部分物理场和领域的模型即可。

模型融合应用存在的问题包括相互调用关系复杂、尺度不兼容、融合程度差等。一方面，油气井建设是一个复杂的系统工程，涉及多个专业模型，这些模型之间存在相互调用、依赖或影响的关系；另一方面，不同模型的计算速度和结果尺度差异较大。此外，模型在融合过程中可能引入新的误差，导致融合后的模型精度降低。因此，为了确保融合模型能够准确地描述物理对象，必须在确保各相关元模型高保真的基础上，对融合后的模型进行模拟验证。如果验证结果满足要求则可以正常使用，否则需对模型进行校正。

决策融合是指基于特征融合提取的数据特征， 从传感器采集或行业模型等不同来源的数据中，对监测对象进行判别、分类，并单独做出决策，然后根据设定的融合规则将各个独立决策整合为全局判决信息，进行综合分析和判断，以提供简明直观的结果^[28]。决策融合的结果作为决策要素执行相应的行动，并直接为决策者提供参考^[29]。决策融合可以根据数据多来源特性，选择合适的方法进行建模， 应用于油气井施工方案优化和辅助决策。例如，当需要决策钻井液塑性黏度的合理范围时，需要综合分析各项影响因素，如当量循环密度（ECD）、携岩需求、漏失风险、固相含量、井壁稳定等（图6）。通过调用相关分析方法或模型，获取各个影响参数的取值范围，从不同因素和角度对钻井液塑性黏度的合理范围进行决策融合。决策融合的优势在于具有良好的容错性，即使部分数据采集设备或输入参数失效，仍能给出最终决策。然而，仅依赖部分信息进行局部决策时，无法融合其他数据传递的信息， 导致难以挖掘复合潜在信息。而且，这种方法计算量较大，需要较高的计算资源和处理能力。此外， 在实际应用中，决策冲突不可避免，如图6-b 所示。由于涉及决策的判断和处理过程，对算法的设计和实现有更高的要求。图6-a 展示了决策融合的理想状态，但当决策因素没有重叠区域时，依靠简单的逻辑算法进行决策融合就显得不足。

为了解决上述问题，需要深入研究每个因素对决策的影响程度、安全范围和权重，明确每个因素的不确定性或可信度，并确定相应的模型表示方式。在此基础上，结合工程决策原理和不同因素的影响方式及可信度，构建油气井工程决策融合模型。同时， 可以将行业专家的决策过程实现于计算机中，建立特殊情况处理因素冲突的原则和流程。

不同的数据融合方法各有优缺点，需要根据具体应用场景和需求选择合适的融合方法。

2.2 　油气井工程数据融合关键技术

油气井工程多源数据融合的方法是分阶段进行的，每个阶段都基于前一阶段的处理结果，并结合目标进行下一阶段的融合处理，从而逐步实现各阶段的融合目标。具体的分阶段融合策略如图7 所示。

数据采集是数据融合和应用服务的前提，但由于采集方式、传输速度和形式的限制，远端综合数据中心无法直接接收全部数据。为实现数据的统一管理和使用，可以结合油气井多源数据采集端、井场数据中心与远端综合数据中心，构建边端云数据一体化平台。在终端侧，传感器和物联设备全面感知并采集现场施工和运行等数据。在边缘侧，井场数据中心作为分布式平台，负责各类数据的初步处理。通过边缘网关、物联网边缘计算平台等技术，实现数据接口、转换协议、边缘流式数据处理，完成数据的接入、处理、存储及转发。井场数据中心节点根据需求灵活部署边缘节点，提供多种数据对象的采集标准协议，如表2 所示。在中心侧，远端综合数据中心作为数据汇聚终端，负责集中管理、融合及展示油气井工程数据。这种架构的优势在于，井场采集的原始数据经过井场各数据中心的边缘计算之后，仅向远端综合数据中心传输需要的关键参数值，从而减少了数据传输量，同时避免了信息重复， 并保护了各数据源的权限。

元数据主要分为数据字典和数据处理规则，用于定义数据结构、存储数据模型和映射关系等^[30]。数据库设计、数据采集系统和数据映射都依赖于元数据并受其控制。由于多源数据存在显著的异构性， 可能采用不同的元数据标准，导致描述存在障碍。目前使用的元数据模型包括勘探元数据、钻井元数据、采油元数据等^[31-32]。油气井工程元数据描述框架将空间数据、属性数据和各专业业务数据关联起来，可以促进油气井工程业务需求向面向对象的元数据模型转变。结合元数据规则，通过数据提取和关系映射实现数据与工程应用逻辑的解耦，为油气井工程数据融合奠定基础。

在数据采集过程中，由于传感器故障、人工录入错误、环境噪声、设备解码异常和规范差异等影响可能导致数据错误、缺失和重复。数据预处理旨在识别并处理这些“脏数据”。

错误数据检测方法主要分为两类：定量检测和定性检测。定量检测通常采用统计方法通过离群点识别数据偏差和异常^[33]。定性检测则通过描述性方法规定合法数据的范围，不在规定范围内的数据即为错误数据。而消除随机噪声的方法包括分箱、回归和深度学习等^[34]。

缺失数据通常以空白字符或特定的符号表示。在某些特定的工程场景（如按时序数列采集的录井数据），一旦某个时间段出现数据缺失，则该时间段不会被记录在数据集中。此时需利用计算机技术生成完整的时间段序列，并填补缺失数据。常见的缺失数据处理方法有直接删除、人工填写、中心度量和数值预测^[35]。

识别重复数据的关键在于辨别记录的相似数据是否指代同一个实体。常用的重复检测工具有Febrl 系统、WHIRL 系统和BigMatch 等^[36]。处理重复数据时，通常采用先排序后删除或合并的策略，其中排序可采用优先队列算法和近邻排序算法等^[37]。

规范化数据提取是实现数据融合的首要前提， 即将数据中心汇聚的油气井多源数据转化为规范化且计算机可识别的信息内容。根据油气井工程元数据描述框架，数据的提取充分依赖于其内在的映射关系。各数据中心可以结合多源数据结构化、半结构化和非结构化的多模态特点，采取适用的数据提取技术进行提取。

对于结构化数据，通过相应的库表名和键—值关系，可以直接将数据库属性与油气井工程元数据对应，从而实现结构化数据的提取。对于以XLX、HTML 和XML 等形式保存的半结构化数据，可先将其转换为相应的结构化数据，然后采用结构化数据的提取方式进行处理。

非结构化数据的提取则依赖于数据语义标签。文本型数据的主要存储格式包括TXT、PDF、DOC 等， 提取时主要采用自然语言处理技术。对于数量丰富且格式各异的多媒体数据，通常需要借助多媒体内容智能识别技术。

在提取数据时，应以油气井工程元数据框架为基础，依据数据类型进行分类，以便后续的数据映射。需要注意的数据属性包括：①基本属性（数据的类型、参数名、数值大小等基本特征）；②时空属性（数据在时间和空间上的特征）；③特征属性（数据的趋势、极值、均值以及不同数据间的相关关系等）；④语义属性（数据的语义描述，包括适用于定量计算的参数值和定性描述的事件、发生过程、场景和对象）。

提取后的油气井工程多源数据往往是碎片化的， 通过利用数据融合规则使其与元数据框架实现映射和匹配，从而完成数据碎片化到结构化的转换。

先按照数据类型和对象定位来标注数据或内容， 当工程数据成功与元数据描述框架匹配后，就可实现油气井工程多源数据的统一融合。融合关系主要包括：①类，根据工程应用需求定义的工程应用场景及其特征；②属性，油气井工程元数据描述框架的参数维度；③实例，匹配后的工程施工参数、结果、事件或事故等相关数据信息；④关系，油气井工程多源多模态数据之间的内在关联和逻辑关系。这在关系模型中体现为两个方面：同一工程数据匹配到不同工程应用场景而产生链接的工程应用需求，以及根据应用场景需要融合的不同工程分面和不同时空维度的数据。

融合后的数据可能存在以下具体关系：①重复对等关系，即在数据保存过程中存在重复录入或同一种传感器采集的情况，其物理意义和数值均一致；②互补关系，指同一数据在多个角度或不同详细程度上的记录；③矛盾关系，即数据之间相互矛盾的情况。数据细粒度融合的目的在于采用不同的融合策略消除数据融合为同一粒度过程中的不一致关系。可以采用多模态融合方法，将多种不同来源的数据映射至统一的向量空间，并对该空间中的数据进行处理， 最终构建特征向量表示^[38]。目前常用的方法包括基于模型融合的注意力融合、图模型融合和跨模态检索融合等^[39]。

将数据融合至同一粒度只能展示油气井工程某个方面的独立状态。然而，无论是优化施工设计方案还是考虑钻井事故复杂预警和诊断，都需要全面呈现钻井过程的多维情况。因此，需要根据具体工程需求进行相应应用场景的融合，包括基于空间关联的关系融合、基于时间关联的演化融合以及基于物理模型的边界融合。场景融合后的结果可通过外部服务API 实现油气井工程数据的数字化、动态化、智能化集成，从而应用于油气井工程领域，解决多源数据结构各异、多样和内容复杂、模糊等问题。

在行业内，存在丰富且完善的可视化组件和外部服务，可实现油气井工程智能数据可视化的目的。通过调用第三方提供的可视化组件，可以实现精美的设计图表和动态3D 变化效果展示。针对实际工程应用需求，油气井工程数据可视化可以呈现多种表现形式，主要包括：①静态数字井筒构建；②钻井动态过程展示和参数异常报警；③时空属性的井筒盲区实时监控和风险预警等。这些表现形式能够从空间域、时间域和时空域多个角度对钻井过程进行全面透视， 为工程设计和决策提供支持。

3 　油气井工程数据融合难点与解决思路

3.1 　油气井工程数据融合技术难题

油气井工程领域的数据多且复杂，数据融合需要结合具体的应用场景，具有一定的特殊性。油气井工程领域的数据融合目前还面临着诸多技术难题。

1）数据多尺度融合。钻井数据融合需要考虑不同时间和空间尺度上的信息，如宏观的地质构造、井筒和工具信息到微观的岩石物理特性、地层裂缝扩展，如何有效地整合微观和宏观数据，确保不同尺度的数据能够互相补充和验证是一个技术难题。

2）实时数据处理与不确定性管理。钻井过程产生大量实时数据，需要快速处理和分析，以便及时做出决策。然而，不同数据源存在不确定性和潜在冲突。如何在高效处理和融合实时数据的同时，对数据的不确定性进行评估和管理，以确保最终的解释和决策尽可能准确，是当前亟需解决的又一技术难题。

3）复杂计算模型与人工经验结合。数据融合依赖于复杂的地质和工程模型，这些模型的建立和校准本身就是一个耗时且计算密集的过程。通常模型的使用和校正需要依赖经验丰富的工程师。然而，钻井工程师的经验和专业知识多基于特定情境的主观判断，这些主观信息难以完全量化并纳入计算模型中。如何将这些主观经验与计算模型结合起来，提高数据融合的效率和准确性存在很大挑战。

4）数据安全和隐私。油气井数据往往涉及大量敏感信息，如油田位置、生产数据储量信息、设备运行状态以及地质勘探数据等。这些信息不仅对于油气公司具有重要的商业价值，也可能涉及国家战略资源的安全。数据共享是数据融合的一个重要环节， 但同时也是一个潜在的风险点。如何在数据融合过程中保护数据安全和隐私，是一个需要重点关注的难题。

3.2 　油气井工程数据融合解决思路

油气井工程涉及的数据范围广泛，同一个描述对象由于采用不同的测量方式或模型，往往呈现多尺度的描述形式，不同尺度之间存在数量级的差异。例如，钻井地质特征参数可以通过地震勘探、测井、岩心实验和电镜扫描4 种常见手段来获取。这些手段的测量方式主要可分为4 种不同的空间尺度：米级、厘米级、毫米级和微米级，其各有其优势和不足。传统地震勘探数据建立的基准地震速度模型具有较大的尺度和广泛的范围，虽然在大范围内能够保持一定的精度，但分辨率较低。测井数据在井筒附近提供了更高的精度，但远离井筒的数据可靠性迅速下降。岩心测试数据的地质特征参数比测井数据更精确，但由于岩心尺寸较小，数据量较少，适用范围有限。电镜扫描获得的岩石切片微观结构更为精细， 分辨率最高，但适用范围最小。

通常情况下，数据在大空间尺度上呈现出良好的全局特征，并反映了数据区块的总体变化，受到全局范围内系统性因素的影响；而在小空间尺度上数据则展现出更显著的局部信息，受到局部范围内随机因素的影响。在空间序列预测建模中，忽视大空间尺度上的总体变化趋势，可能导致预测模型过度拟合局部数据；而如果忽视了小空间尺度上的局部变异，则会错过空间数据包含的细节信息。因此， 必须同时考虑空间数据在这两种不同尺度上的变化特征，以全面挖掘分析整体和局部两个层面的潜在信息。在处理不同空间尺度数据融合时，引入互补信息、提升空间分辨率、增加细节信息至关重要。对于多尺度空间数据融合，可以采用空间降尺度方法^[40]，通过融合大尺度低分辨率的目标参数和小尺度高分辨率的辅助参数，将目标参数的空间尺度降低，从而提高空间分辨率。这种方法首先在大尺度上建立了辅助参数与目标参数之间的关系模型，然后基于尺度不变假设将关系模型应用于小尺度的数据上，通过输入高分辨率的辅助参数来获得高分辨率的目标参数。根据关系模型的构建准则，这种方法分为统计降尺度和物理降尺度^[41]。考虑到油气井工程系统的复杂工况、相互作用和驱动机制复杂性，物理降尺度方法更适合通过机理模型融合多参数数据。物理降尺度方法利用显式的、可解释性强的物理关系来表征辅助参数与目标参数之间的关系，从而实现目标参数的空间降尺度，具有极大的优势。在实际应用中， 利用低分辨率的辅助参数与目标参数来估算模型的参数，将高分辨率的辅助参数和模型参数输入机理模型，然后输出高分辨率的目标参数。

例如，融合地震数据和测井数据可以提高地下构造的预测精度。本文参考文献[42] 提出了一种方法，通过声波测井信息更新已测井井段的地震速度， 以提高待钻地层的地震速度预测精度。该方法通过调整尺度因子来调节测井速度，以使其与地震尺度保持一致，从而完成对已测井层位地震速度的重构和更新。结果表明，基于地震信息和测井曲线进行尺度融合和修正的方法，能够实时描述和预测未钻地层的特征及钻井地质环境因素，显著提高地质特征预测和钻井地质环境因素的精度。

时序特征的数据在油气井工程领域很常见，对于事故实时预警和诊断尤为重要。然而，由于测量参数和传感器不同，大多数传感器都是异步采样的， 这导致采集数据的频率不同，存在时间上的差异，无法形成统一的时间尺度数据^[43]。高频传感器通常以1 s、2 s、5 s 等为时间尺度，而低频传感器通常以10 s、15 s 等为时间尺度。因此，在进行钻井时序数据的不同时间尺度融合时，必须明确钻井时序数据时间尺度的合成方法。

为了实现高频数据与低频数据的时间同步，需要将时序数据统一到相同的时间间隔。对于时间重合的数据点，可以直接进行融合；而对于时间不重合的数据点，则可以采取时间降尺度的方法。在时间降尺度方法中，与前述稍有不同的是关系模型的选择。由于观测数据之间没有明确的相关性，可以考虑采用统计降尺度的方法。统计降尺度方法通过融合多个参数数据利用统计模型建立低频率的辅助参数与高频率目标参数之间的统计关系模型。依据尺度不变原则，以高频数据的时间节点为基础，将低频数据输入统计关系模型，估算高频率下的目标参数， 从而统一时间基准进行数据融合。

目前，统计降尺度方法是观测参数时间降尺度的核心方法，并在多种时序特征参数的处理中被广泛应用^[44-45]，如地面风场、气温、降水等。统计降尺度方法主要分为两类：传统回归方法和机器学习方法。通过融合低频率低分辨率的目标参数和高频率高分辨率的辅助参数，将目标参数的时间尺度降低，从而提高时间分辨率。目前，许多研究利用传统回归方法来反演辅助参数与目标参数之间的相关性， 包括广义线性回归模型和非线性回归模型^[46]。然而， 传统回归模型难以处理井下工况频繁变化导致的数据不连续性，因此在油气井工程领域的适用性受到一定限制。机器学习作为一种高效捕捉数据间非线性关系的工具，在降尺度邻域获得关注。随机森林、人工神经网络和支持向量机等机器学习算法被引入用来建立时序数据变化规律之间的复杂且隐含的关联^[47]。

在油气井工程中，获取井筒信息的两种关键手段是井场传感器观测和机理模型模拟。井场传感器观测通过地面和井下记录测量参数，提供测量时刻和空间点上的“真实值”。而机理模型模拟则通过内在的物理过程和动态演化方式，展现盲区内模拟参数在时空中的连续变化过程。这两种方法各有其优点和局限性。井场传感器观测的精度高，但在当前技术水平下，在盲区内安装传感器相对困难，并且在复杂环境下，长期可靠的准确测量难以保证，导致观测点有限且稀疏。如果通过简单公式对盲区进行外推，可能会产生较大误差，无法真实反映井筒空间连续数据的情况。机理模型能够提供全井段任何时刻的盲区模拟数据，但在解决具体工程问题时， 往往会根据计算量和求解难度进行简化，因此模拟精度难以完全保证。

将机理模型模拟的井筒数据与井场传感器观测的边界信息相结合，是获取高精度、空间连续井下数据的关键方法。通过边界测量数据与全井眼温压、动态岩屑运移、钻柱受力等模型模拟结果的协同应用，可以实现井筒盲区内温压分布、岩屑变化和钻柱摩阻扭矩等参数的精确反演，从而为实时钻井分析和智能钻井提供数据支持。数据同化技术通过将传感器获取的边界测量数据输入机理模型，为模型提供准确的初始场和边界条件，使模型模拟数据自动调整参数，减小模拟误差，实现盲区的准确预测。其主要过程一般包括：①根据先验信息模拟盲区内的目标参数；②将传感器测量数据同化至模型，智能调整模型参数以提高目标参数的估计精度；③将同化结果作为新的先验信息，重复上述步骤，直至所有测量数据完成同化^[48]。

例如，本文参考文献[49] 为了提高井筒压力预测精度，以实时测量的井底和地面压力数据为边界条件，融合井筒压力预测模型计算结果，结合无迹卡尔曼滤波实时校正井筒摩阻系数，实现了井筒任意时刻和任意位置压力精准预测。另外，一些学者^[50] 应用集合卡尔曼滤波同化技术，将油气藏生产、测井数据与双孔双渗、克里金模型模拟数据融合，准确表征储层地质参数和岩性空间分布等典型井下地质参数。

需要注意的是，由于油气井工程的复杂性、多样的影响因素以及地下因素的不确定性，模型参数的自动调整方法（即模型智能修正）在当前边界信息融合中至关重要。几乎没有通用的模型或方法能够实现全井段的准确模拟。随着井下数据测量方式的不断丰富（例如微探芯胶囊^[51]、智能钻杆^[52]），可以考虑采用“一井多模型＋多点测量修正”^[53] 的方法来实现模型的智能修正。

在油气井工程数据中存在多种不确定性。首先是认知不确定性，例如某些数据的时间、空间、归属等标签存在不确定性。由于传感器布置和测量方式的限制，实际的卡点位置、漏点位置以及相邻测点之间的轨迹变化无法通过测量仪器探知。这些参数具有相对确定但未知或模糊的值。其次是测量数据本身的不确定性，主要由传感器失效、施工作业的变化和随机性引起。前者导致数据质量问题，表现为测量不准、参数错误、格式错乱或数据缺失等；而后者导致噪音问题，所获取的参数信息具有一定的模糊性。

模糊信息融合在提高数据融合及决策的精确度和可信度方面具有重要作用，其核心技术是处理不确定性数据。对于同一对象，从不同角度展开描述， 会得到不同的数据集，这些数据集之间具有潜在的对象一致性和信息互补性。通过整合来自不同来源的模糊信息，可以获得更可靠和准确的结果。在油气井工程中，模糊信息融合可用于处理认知不确定性和测量数据的不确定性，以提高对油气井状态的理解和预测能力。模糊信息融合的基本思想是将来自不同数据源或测量方法的信息融合在一起，并利用模糊逻辑、模糊推理或模糊聚类技术对这些信息进行整合和处理， 从而获得更全面和可靠的结果，如图8 所示。

在油气井工程领域，模糊信息融合主要用于油气井状态评估、异常检测与故障诊断以及决策支持。已有研究^[54-55] 将来自不同传感器和监测设备的数据整合，运用模糊逻辑、人工神经网络等技术，对油气井的状态进行全面评估和监测，以实现对生产状态的准确掌握和实时监控。其他研究^[28] 融合不同传感器的数据，并使用模糊逻辑和逻辑故障树分析方法进行数据分析，以检测异常和故障，并进行诊断和定位。此外，一些文献^[56] 还将模糊综合评价、模糊推理系统、模糊层次分析等方法应用于油气井工程的决策支持系统，帮助决策者从多个模糊和不确定的信息中获取更准确和可靠的决策。

4 　重点研究和发展方向

鉴于油气井工程行业对多源多模态数据高效利用的迫切需求，本文从油气井工程的角度出发，对该领域的数据特征进行了详细分析，并探讨了数据融合技术的现状及其发展趋势。针对不同类型的数据融合挑战提出了可能的解决方案，以期为油气井工程领域的数据融合技术提供理论支持和实际指导。尽管油气井工程领域的数据融合技术尚不成熟，但该领域仍具有广阔的发展前景，未来的研究重点和发展方向主要包括以下几个方面：

1）高阶数据关联与集成。随着行业数字化建设的推进，油气井工程领域的数据融合将越来越重要。区块链技术有望实现跨部门、跨领域、跨企业的数据共享与协同，解决数据孤岛问题。通过改变传统的数据管理模式，可以实现更高效、更安全的数据共享和管理，从数据采集、传输、预处理到融合执行， 提高数据处理的自动化水平，降低人工成本，提高工作效率。

2）数据—机理耦合模型的构建。数据融合不仅仅涉及数据本身，还需特别关注机理模型在其中的关键作用。数据与机理模型的耦合能将数据驱动和物理驱动两种科学范式有效结合，从而提高耦合模型的预测精度、泛化能力和可解释性。未来的研究应聚焦于构建全新的数据—机理耦合模型，以模拟油气井工程中复杂的参数特征，并提升融合方法在不同应用场景下的适用性。

3）高性能计算与实时数据融合。油气井工程领域的数据来源多样且数据量巨大，对数据处理效率的要求越来越高。基于边缘实时计算、云计算等框架， 建立高性能计算方法，实现数据的在线融合与协同分析，是一个重要的新挑战。随着传感器技术的进步和数据采集频率的提高，实时数据融合的需求愈加迫切。未来研究应聚焦于开发更高效的算法和架构， 以支持大规模、实时的数据融合。例如，流处理系统（如Apache Flink、Apache Kafka）在处理实时数据流方面将发挥重要作用。

4）自适应数据融合方法。不同的数据源在质量、频率和可靠性上存在差异，同时在应用需求上也有所不同。如何自适应地调整数据融合策略以应对这些差异和需求是一个重要课题。未来研究应探索基于机器学习和深度学习的自适应数据融合方法，利用数据驱动模型自动调整融合策略，以实现最优融合效果， 从而显著提高油气井工程的智能化水平，助力实现自主决策和优化。

基金项目：国家自然科学基金面上项目“不规则井眼中岩屑运移机制及建模方法研究”（编号：52374003）、湖北省教育厅科研计划项目“智能钻井理论研究与系统开发”（编号：T2021004）、湖北省科学技术厅重点研发计划项目“鄂西页岩气长水平井智能钻井数字孪生技术及装备研究”（编号：2023BCB111）。