海上油田油套管数据库构建与智能推荐方法研究_啜广山.pdf

Vol.42，No.3Jun.2023第42卷第3期2023年6月海洋技术学报JOURNAL OF OCEAN TECHNOLOGYdoi：10.3969/j.issn.1003-2029.2023.03.013海上油田油套管数据库构建与智能推荐方法研究啜广山1，李玉斌2，沈国华1，张光临3（1.中海油能源发展装备技术有限公司，天津300452；2.中国海洋石油集团有限公司工程与物装部，天津300452；3.中国石油大学（北京）安全与海洋工程学院，北京102299）摘要：海洋石油开发过程中面临着复杂多样的储层环境，对油套管的强度、密封性等性能提出了严格要求，合理选择适合的油套管对油气钻采至关重要。本文首先对渤海、东海、南海东部、南海西部海域进行了基础数据的收集，主要包括油田分布情况、油气藏特点；并进行双变量相关性分析，明确了海况参数与油套管技术参数的相关性。在此基础上，根据不同储层地质特点和差异建立了适用于各海域的海上油田油套管推荐体系；采用 Django+MySQL 为开发工具进行开发，形成一套基于 Web 前端的海上油田油套管数据库管理系统；最后通过渤海海域埕北油田 M1 井应用案例测试，获得合适的油套管推荐方案，验证了该海上油田油套管数据库的实用性。海上油田油套管管理系统的建立能够高效、科学的管理油套管的应用信息，有利于未来海上油田的开发。关键词：海上油田；油套管；推荐体系；数据库中图分类号：TE52；TE921文献标识码：A文章编号：1003-2029（2023）03-0111-10收稿日期：2023-01-10基金项目：中国石油科技创新基金资助项目（2020D-5007-0308）；国家重点研发计划资助项目（2019YFA0708300）；中国石油天然气集团有限公司-中国石油大学（北京）战略合作科技专项项目（ZLZX2020-03）作者简介：啜广山（1972），男，学士，工程师，主要从事海上油田钻采产品设计、加工、研发与制造研究。E-mail：长期以来，针对不同的储层环境在海上油田油套管方面积累了大量的数据和经验，但这些数据大多以文档报告的方式进行存储管理，种类繁多且缺少标准，数据获取难度大。由于海上钻采作业面临的是高温、高压、超深井等更复杂井况的作业环境，致使特殊螺纹油套管的需求量越来越高。随着社会信息化和智能化程度越来越高，人工智能、大数据、物联网等众多技术已经在油气田开发和管理中显现出较大的优势，成为众多石油工作者不断探索开发的领域。信息化、智能化对我国海上油气田的发展有着重要的指引作用1-2。然而，目前的油套管数据库建设和推荐方法研究工作较少3，4 个海域油气田的井况特点进行油套管智能推荐显得尤为重要。本文在调研了大量的 4 个海域油套管历史数据的基础上进行分析、归纳和总结，建立较为全面的海上油套管数据存储与读取模型，将大量的数据进行分类收集整理，并通过模块化方式管理，实现了模糊查询功能，可进行油套管智能推荐等，为海洋油气钻采工业提供强有力的支持与决策。14 个海域油藏特点及服役条件现阶段，我国的石油开采进程取得了较大的进展，特别是以中国海洋石油集团有限公司为代表的海上油田产能获得大幅度提升，可以说海上石油资源发挥着越来越重要的作用。我国海洋石油的基地海洋技术学报第42卷主要包括位于西太平洋的渤海、东海、南海东部和南海西部。1.14 个海域油藏特点1.1.1渤海海域渤海油田目前累计产油气当量超过 5 108t，是我国的第一大原油生产基地。渤海油田原油呈现出黏度较大，稠油储量较高，地质构造呈现出断层发育的特点，地质构造以河流相、古潜山储层为主。深度较浅，分布在 20 m 左右。夏季水的温度为 25 左右，而冬季温度处于 0 附近，部分区域存在结冰现象，渤海的盐度一般低于 30。海上的风浪较小，因此对钻井平台、管柱等设备的影响较小。原油具有胶质和沥青质含量较高，原油的凝固点较低的显著特征。孔隙度和渗透率较高，储层连通性较好。渤海区块岩心具有较高的含油饱和度，其值大小为 72%，孔隙度主要分布在 30%附近，可见孔隙度较高；平均渗透率为 300 mD，不同油组之间的非均质性较强，即不同油组的储层物性差异较大。在孔隙类型以粒间孔和溶蚀孔为主4-6。1.1.2东海海域东海海域面积约77104km2，平均水深为350m。东海成为盐度较高的海域（盐度在 34 以上）。东海水的温度和盐度相较于渤海要高不少，平均水温分布 20 24 范围内，年温差分布在 8 附近，冬季南部水温主要处于 20 以上。在东海油气田漫长的勘探开发过程中，逐渐发现了以平湖、春晓等为代表的油气田。一般认为东海盆地有这样一些特点：盆地面积大，沉积巨厚，沉积岩体积大；既有陆相沉积又有海相沉积，有多套生油体系；储集体发育，体系多、类型多；局部构造呈现出构造面积较大和圈闭条件好的特点。陆架盆地内的西湖凹陷和台北坳陷油气前景较好。这些构造与相应深凹沉积中心中的巨厚古新世一中始新世成油气沉积组合匹配，构成了本区重要的油气成藏组合类型潜山型油气组合7。1.1.3南海东部海域南海东西分别跨越 1 000 km，具有 350 104km2的海域辽阔。南海水深较高，最深处能够达到5559m，平均水深约 1 140 m。表层水温位于 25 附近，年温差在 4 温度范围内。储油类型主要有三角洲、生物礁、古潜山等。主要富集油气资源的盆地包括珠江口大型沉积盆地、北部湾盆地和莺歌海盆地。南海的常规海上油气田水深为 3 00 m 左右，而深水油气田则在 1 500 m 左右。南海东部油田勘探总面积近 30 km2，连续 24 年油气年产量超千万立方米，主要由陆丰 13-1、陆丰 22-1、惠州 21-1、流花 11-1、西江 24-3 等油田组成。其中流花 11-1 油田为中海油与阿莫科、科麦奇公司合作开发，为目前中国海上最大的合作油田。陆丰 22-1 所在海域水深 332 m，是我国目前海上开发的海水最深的油田。2021 年11 月 25 日，南海东部油田油气年产量突破 2 000万立方米油当量，创历史最高纪录，稳居我国第二大海上能源生产基地。1.1.4南海西部海域南海水深较高，最深处能够达到 5 559 m，平均水深约 1 140 m。表层水温位于 25 附近，年温差在 4 温度范围内。对于南海的构造型油气藏，由于其发育时间和层位之间的差异主要呈现出北早南晚的特征。在不断进行的油气资源勘探开发过程中，逐渐显现出断拗转换期和断陷期的油气资源量较大并且较为集中8-10。南海西部油田勘探面积近50 km2，主要由崖城 13-1，东方 1-1，南海文昌13-1，文昌 13-2，涠洲 10-3，涠洲 12-1 等油田组成。其中，崖城 13-1 为中国首个海上气田，也是中国海上最大的合作开发气田。气田日产天然气3 410 t。自 1996 年 1 月投产以来，累计供气量超520 亿立方米。1.24 个海域油套管服役条件统计对 4 个海域海况特点及油气藏特点的分析进行归纳总结，具体如表 1 所示。24 个海域油套管推荐体系2.14 个海域油套管数据库系统建设海上油田油套管推荐体系管理系统主要通过前端管理和服务器运算的途径实现。使用 Django 框架进行 Web 开发，首先应该搭建一个 Web 项目工程。具体开发环境如下：操作系统：Windows 10 专业版；程 序 开 发 语 言：Python、HTML、CSS、JavaScript；数据库工具：MySQL；部署框架：112第3期海域名称平均水深/m温度/海水盐度/潮差/m主要油田分布油气藏特点渤海2012301.5埕北、渤中、渤西、渤南油田群等储层分布较稳定，油层呈层状分布；原油具有密度大、黏度高、胶质沥青含量高、含硫量低、含蜡量低、凝固点低等特点。储层疏松，胶结性差，物性较好。大部分样品孔隙度主要分布在 25%35%之间，平均孔隙度为 32%，渗透率主要分布在 1001 000 mD 之间，平均渗透率为 300 mD，平均含油饱和度为 72%，各油组的储层物性略有差别。孔隙类型以粒间孔为主，其次为溶蚀孔。东海35020243423平湖、断桥、春晓、龙井、天外天等东海存在 3 套烃源岩，平湖组为主力泾源层，并具有煤系生经的特征;西湖凹陷有始新统平湖组、渐新统花港组和中新统龙潭组等 3 套烃源岩，厚度大，分布广。主力烃源岩为平湖组暗色泥岩，累计厚度达 2001 800 m，其中煤和碳质泥岩累计厚度为 2242 m。平湖组暗色泥岩有机质丰度中等偏好，TOC 最高可达 11.97%，煤层 TOC 最高可达 57.107%。平湖组砂岩厚度较薄，为中孔、中低渗的储层，孔隙度为 12%18%，渗透率为 810-312910-3m2。南海东1 21219263547陆丰、惠州、流花、西江等南海东部海域古近系具有较大勘探潜力，在不同地区具有不同的特征在恩平地区发现古近系浊积体和滑塌体；在番禺 4 地区和西江凹陷发现陡坡扇和缓坡三角洲在惠州 l 凹陷发现转换带三角洲；在陆丰凹陷发现古近系构造群。有效厚度 62.7 m，累计油柱高度 78.6 m，有效孔隙度 15%18%，渗透率 45110 mD。南海西1 14019263547崖城、东方、文昌、涠洲、陵水等南海西部海域当前所发现的油田都属于富生烃凹陷。季风特征明显，风大浪高，台风多，年均气温在 26 左右。涠洲油田群多数为复杂油藏，既有新近系、古近系的碎屑岩储层，也有石炭系灰岩储层。新近系为海相沉积，油藏埋深小于 1 000 m，多属高孔高渗储层，储层非均质性较弱；古近系主要发育涠洲组和流沙港组陆相储层，埋深多在 2 0003 000 m，以中孔中低渗为主，储层非均质性较强，该区带的原油品质较好，多为轻质油和中质油。文昌油田群为海陆过渡相碎屑岩储层。珠江组油藏埋深多在 1 000 1 500 m，属中高孔中高渗储层，储层非均质性相对较弱，该区带的油品性质较好，多为轻质油。表 14 个海域海况及油气藏特点统计Django 3.0、LayUI 1.6、jQuery 2.0。该系统的主要设计为：用户管理模块、海上油气田 4 个海域油套管服役条件模块、海上油田油套管选型推荐体系模块，以及油套管技术参数及服务体系模块，系统工作流程图如图 1 所示。以管理员身份登录时，根据整理的数据模板可图 1系统工作流程图从前端导入数据，并对数据进行管理，实现添加与删除操作。根据各部分的功能模块，游客身份登录可对网站进行数据查看，如查看 4 个海域油套管服役条件的数据、油套管选型推荐、油套管技术参数及服务体系等。用户如需特定油田参数的数据，可对产品参数啜广山，等：海上油田油套管数据库构建与智能推荐方法研究不登录游客身份进入系统开始登录浏览系统进入系统主页面身份验证不合法海上油田 4 个海域油套管服役条件管理海上油田套管选型推荐体系模块油套管技术参数及服务体系渤海东海南海东机型推荐南海西管材推荐使用手册技术参数API 螺纹技术参数特殊螺纹技术参数结束合法113海洋技术学报第42卷进行模糊查询，通过对特殊螺纹和 API 螺纹的筛选，展示符合条件的数据信息，实现推荐。2.24 个海域油套管模糊查询决策树（Decision Tree）是一类常见的机器学习算法，它是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是 if-then 规则的集合。每个内部节点表示在属性上的一个测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。这里运用到油套管数据的决策树模型如图 2 所示，其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。通过数据库中分类的数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型。预测时，对新的数据利用决策树模型进行分类。图 2油套管体系模糊查询原理图2.34 个海域油套管智能推荐方法使用余弦相似度算法计算两段文本的相似度和两个用户的相似度，用以计算个体之间的相似度。相似度越小，差异越大；相似度越大，差异越小。由此，可应用此方法于油套管的推荐中，架构如图3 所示。图 3基于油套管知识库的智能推荐架构油套管知识库井型复杂井况井型井况深井热采井需求常规井况特殊螺纹螺纹类型API 螺纹扣型尺寸厂商钢级接箍类型超深井定向井水平井高气压井螺纹形式油田特点使用工况油套管知识库模糊查询复杂井况特殊螺纹内平式连接螺纹快速连接螺纹高抗扭矩螺纹气密封性螺纹加强密封螺纹螺纹类型深井超深井稠油热采井高气压井定向井热采井水平井重腐蚀井井型螺纹类型文本相似度计算cos（）=ni=1（xi yi）ni=1xi2ni=1yi2油套管螺纹参数信息相似度比选常规井况API 螺纹使用工况油田特点需求井况短圆螺纹（STC）长圆螺纹（LTC）梯形螺纹（BTC）直联型螺纹（XC）114第3期首先，根据用户输入的特征词进行分类，根据每一特征值参数在数据库中找出经验的油套管使用案例。对用户输入的参数值，以及数据库中筛选的经验案例参数值，分别对其进行以下操作：列出所有词，分词编码，词频向量化，最后套用余弦函数计量句子的相似度。在数据库案例中选择相似度最高的进行推荐，并进行可视化界面操作。其中，文本相似度计算公式如下。cos（）=ni=1（xi yi）ni=1xi2ni=1yi2（1）式中，x、y 分别为对比的特征参数值词频向量值。2.44 个海域油套管智能推荐流程通过对 4 个海域海况特点及油套管技术参数进行相关性分析，结合油套管的性能以及井况特点总结整理，可获得 4 个海域油套管推荐方案流程图，具体如图 4 所示。由海况特点，如地层、埋深、温度等，分别进行油套管技术参数皮尔逊系数相关性分析，从中筛选出具有显著相关性参数，以此确定表层套管尺寸参数。另一方面，根据所输入井况参数值、油田井况特点，如超深、高温、高压等，通过调用数据库油套管推荐体系信息，在数据库中筛选出合适的钢级、扣型等螺纹特征参数信息。图 44 个海域油套管智能推荐算法程序流程3案例分析3.14 个海域海况特点与油套管参数相关性分析通过 4 个海域典型油田油套管使用现状统计分析，可知海域海况特点与油套管技术参数间存在一定的相关性，本文主要进行岩性、地层组段、埋深与油套管技术参数间的相关性分析。SPSS 是世界上应用最早的统计分析软件，目前在各个领域得到了广泛应用。利用数据分析软件 SPSS 的双变量相关性分析，对 4 个海域海况特点与油套管技术参数之间进行定量分析，得到参数间的皮尔逊系数，找出他们的相关性。各海况参数与油套管技术参数数据视图如表 2 所示。啜广山，等：海上油田油套管数据库构建与智能推荐方法研究海上油田井况数据收集分析输入井况参数值输出结果获得海上油田油套管推荐方案海况特点（地层、埋深、温度等）与油套管技术参数皮尔逊系数相关性分析根据相关参数确定油田井况特点（超深、高温、高压等）调用数据库油套管推荐体系信息根据特殊螺纹适用特点筛选出合适的钢级、扣型、高强度高韧性、耐腐蚀、耐高温、抗挤毁等确定表层套管尺寸筛选出具有显著相关性参数确定技术套管尺寸115海洋技术学报第42卷表 2各海况参数与油套管技术参数数据视图岩性地层埋深/m表层套管/mm技术套管/mm生产套管/mm钢级扣型111 10041621517851112 00034024817828221 25034024517832131 42534019417829111 56027319712713343 75034024517814454 00050834017826374 70034024517811263 60091444531115254 45034024517818185 526508340245185103 07350834024531694 56850834024558789 188508406340477116 68734034024518在表 2 中，岩性、地层、钢级、扣型为字符串，需要进行标签设置。岩性：1=“砂岩”；2=“泥岩”；3=“煤层”；4=“砂泥岩”；5=“花岗岩”；6=“中新统气源岩”；7=“碳酸盐岩”；地层：1=“明化镇组”；2=“馆陶组”；3=“明下段”；4=“东营组”；5=“平湖组”；6=“花港组”；7=“玉泉组”；8=“珠江组”等；钢级：1=“N80”；2=“K55”；3=“P110”；4=“L80”；5=“J55”；扣型：1=“BTC”；2=“LTC”；3=“ACME”；4=“NK-T110”；5=“Sm-95T”；6=“NK-T95”；7=“VAM”；8=“不详”；9=“NU”。统计学中常用的 3 种相关系数为皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数和肯德尔相关系数。由于三者适用范围不同，本文这里选用皮尔逊相关系数进行相关性分析，利用 SPSS 软件进行双变量相关性分析，计算结果如表 3 所示。从表 3 中可以看出，4 个海域岩性与地层、埋深、技术套管、生产套管间皮尔逊相关性系数分别为 0.778、0.732、0.589、0.583，表明了两者之间存表 3各海况参数与油套管技术参数相关性分析结果指标岩性地层埋深表层套管技术套管生产套管钢级扣型岩性Pearson 相关性1地层Pearson 相关性0.778*1埋深Pearson 相关性0.732*0.746*1表层套管Pearson 相关性0.1350.3350.2181技术套管Pearson 相关性0.589*0.688*0.661*0.820*1生产套管Pearson 相关性0.583*0.664*0.700*0.724*0.901*1钢级Pearson 相关性0.301-0.003-0.0420.0850.0810.2281扣型Pearson 相关性0.1470.2070.3860.0440.2240.255-0.1421在着一定的相关性，数值为正说明为正相关。（1）岩性、地层、埋深与技术套管、生产套管尺寸间存在正向相关性，P 0.05，相关性没有非常显著，即表层套管尺寸、钢级、扣型与其他因素有关，4个海域海况特点单个参数值对它们的影响不大，应整体分析对其影响。（3）表层套管与技术套管、生产套管的显著性系数 P=0.000 0.01、P=0.002 0.01，说明不同类型的套管尺寸之间具有高度相关性。注：*.在置信度（双测）为 0.01 时，相关性是显著的；*.在置信度（双测）为 0.05 时，相关性是显著的。116第3期（4）在进行油套管推荐时，根据皮尔逊相关性系数可知，应该把地层、岩性等作为主要参数。这些为智能推荐界面的主要输入参数。3.2油套管性能和井况特点根据各生产厂家产品系列的适用性特点，为了更直观更快速地确定井况特点后进行海上油田油套管的推荐，接下来对油套管的性能和井况特点总结整理。其中非 API 钢级系列主要分为：高强高韧系列、抗挤毁系列、耐高温系列、耐腐蚀系列、耐低温系列。井况特点主要分为：深井、超深井；高温井、高压井、高温高压井、稠油热采井、含腐蚀气体井、低气压井、中低气压井、中高气压井、岩盐层和地应力较高；大位移井、定向井、天然气井等，具体如表 4 所示。根据调研的内容，细分厂商和对应的产品，在本文 3.3 节油套管数据库中进行体现。表 4海上油田油套管推荐表（参考）非 API 钢级系列井况特点推荐产品系列高强高韧系列深井、超深井BG125V、BG170V、VM140、VM150、TP125V、JFE-125V、JFE-140V、TN 135DW、TN 140DW、TN 150DW、HS140、HS150 CB140 等抗挤毁系列盐膏层、深井、高压井BG110TT、VM140HC、TP125TT、TP80T、Q125IC、HS150T、JFE-80T、CB80T、CB110TT、Q125 ICY、HS140TT、P110 IC、TN 110HC、TPG160TT 等耐高温系列热采井、高温井、高温高压井BG80H、BG90H、BG110/130H-3Cr、BG 80/90/110H-9/13Cr、TP90H、TP 125H、TP90H-3/9Cr、TN 55TH、TN80TH、HS80H 等耐腐蚀系列含 H2S、CO2和 Cl-的腐蚀环境油气田马氏体耐蚀合金：BG13-95S、L80-13 Cr；奥氏体耐蚀合金：BG2830-110、钛合金系列；抗酸低合金系列：BG80SS；JFE-CRA 系列：13CR-80/85/95、HP2-13CR-95/110 等耐低温系列低温井BG80L、BG95L、BG150L、VM 55 LT、VM 80 LT、VM 125 LT、TN55LT、TN95LT、HS80L、HS90L、HS95L、HS110L、JFE-110L、JFE-125L 等3.3基于海上油套管数据库的智能推荐系统操作分析埕北油田 M1 井位于渤海西部海域，油田范围内平均水深 16.0 m。它是在中生界潜山基底上形成的披覆背斜构造，油层发育于古近系东营组上段和新近系馆陶 9 组。主力油层东营组二段为辫状河三角洲沉积体系，边底水能量充足，以砂泥岩为主，油藏埋深 1 680 m，原始地层压力 16.6 MPa，地层温度 67，孔隙连通性好，具有高孔、高渗的油藏特征。油套管数据库显示界面如图 5 所示，其中包含油套管参数信息，如特殊螺纹、API 螺纹，而特殊螺纹又有厂商、螺纹名称、接箍类型、扣型、钢级、螺纹形式等重要参数，供其用户参考。当用户输入关键词时，系统自动判断是否含有生产厂家、螺纹名称、接箍类型、尺寸范围、扣型、密封形式、螺纹形式、钢级、主要特点及用途等相关词参数信息，如含有，则显示满足条件的信息；未含有，则显示空集。由于所收集的厂商生产啜广山，等：海上油田油套管数据库构建与智能推荐方法研究图 5油套管体系模糊查询界面图117海洋技术学报第42卷图 6油套管体系模糊查询效果图表 5M1 井主要参数岩性地层埋深/m温度/地层压力/MPa海水盐度/砂泥岩东营组二段1 6806716.630图 7渤海埕北油田 M1 井参数值输入信息界面的 API 螺纹信息量较少，这里只显示部分数据。若用户需要“带接箍”字符的数据时，可在数据框中进行查询，实现效果如图 6 所示，这里显示出数据中所有“带接箍”字符的整条数据，如需特定的接箍类型，可作进一步查询。根据油田油套管数据库系统推荐体系中管材推荐模块，输入 M1 井参数值，如表 5 所示。具体界面如图 7 和图 8 所示，渤海海域埕北油田 M1 井属于超深井。因此根据超深井的特点推荐使用油套管方案为：表层套管为 339.7 mm（13-3/8），技术套管为 244.5 mm（9-5/8），生产套管为 177.8 mm（7）；钢级为 N80；扣型为天津钢管系列 TP-G2（带接箍、钩形螺纹、锥面-锥面金属密封），在具有高强度的同时，仍保持较高的冲击韧性，即高强高韧性能。经过输入目标井位的参数信息，经与数据库中地层环境相似和工况相似的井位对比，得出所推荐的结果具有一定的实用意义。参考以往经验井位的118第3期图 8渤海埕北油田 M1 井管材推荐信息界面参考文献：1WANG S，ZHANG T.Research on innovation path of school ideological and political work based on large dataJ.Cluster Comput-ing，2019，22（2）：3375-3383.2HANG L.Research on incentive mechanism of higher education management information innovation in big data environmentJ.Frontiers in Educational Research，2019，2（6）：135-139.3吉玲康，刘家诠，安丙尧，等.油套管产品质量数据库及决策支持系统的开发J.钢管，1999，28（3）：27-30.4YANG Z，LI Y，LIU Z，et al.Integrating geology and engineering for viscous oil production improvementJX Oilfield,BohaiBay,ChinaJ.Open Journal of Geology，2018，8（9）：859-873.5LIU J，ZHANG Y，LI X，et al.Experimental study on injection and plugging effect of core-shell polymer microspheres:TakeBohai oil reservoir as an exampleJ.ACS omega，2020，5（49）：32112-32122.6韦颖.渤海 M 油田整体加密效果评价方法研究及应用D.成都：西南石油大学，2015.啜广山，等：海上油田油套管数据库构建与智能推荐方法研究管材，使得所推荐的管材信息准确度较高，具有一定的参考价值，且本系统运行速度较快，操作简单，具有推广使用价值。4结论本文的海上油田油套管推荐体系管理系统是在油套管的数据量庞大、数据种类繁多的背景下，进行本系统的设计与开发，以便于管理 4 个海域油田油套管的应用，主要研究结论如下。（1）4 个海域即渤海、东海、南海东部、南海西部油田在分布情况、环境特点、油气藏特点及服役条件等方面存在较大差异。其中渤海原油密度大、黏度高，稠油储量较大，是我国主要的原油生产基地；东海则以油气井为主；南海埋深较大，平均温度较高。（2）通过数据库系统的开发和设计，实现了海上油田油套管数据库的功能模块化管理。通过海上油田油套管推荐体系模糊查询功能，以渤海海域埕北油田 M1 井实际应用为例，获得 M1 井的油套管推荐方案，证实了此系统具有一定的实用价值。（3）目前海上油田油套管推荐体系管理系统的制作已经基本完成，用户能够方便地进行海上油田油套管的推荐。但是，系统仍有功能模块需要完善；希望在以后的研究中海上油田油套管推荐体系管理系统能够去进一步完善，为海上油气田的钻采作业提供有力的数据支撑。119海洋技术学报第42卷7汤文权.东海油气地质特征与开发方案研究J.浙江地质，1999，15（1）：1-15.8WANG Y，CHENG S，ZHANG F，et al.Big data technique in the reservoir parameters prediction and productivity evaluation:Afield case in western South China SeaJ.Gondwana Research，2021，96：22-36.9ZHANG X，YIN C，DAI R，et al.Geophysical characteristics of a focused fluid flow system in the western South China SeaJ.Environmental Geotechnics，2022，9（4）：233-241.10吴敬武，孙国忠，鲁银涛，等.南海油气藏类型及分布规律J.海相油气地质，2019，24（3）：29-38.Research on Database Construction and Intelligent Recommendation Method for Tubingand Casing Pipe in Offshore Oil FieldCHUO Guangshan1,LI Yubin2,SHEN Guohua1，ZHANG Guanglin3（1.China National Offshore Oil Corporation EnerTech Equipment Technology Co.,Ltd.,Tianjin 300452,China;2.Engineering and Equipment Department of China National Offshore Oil Corporation Limited,Tianjin 300452,China;3.School of Safety and Ocean Engineering,China University of Petroleum,Beijing 102299,China）Abstract：The offshore oil development is faced with complex and diverse reservoir environment,which puts forward strict requirementson the strength and tightness of oil casing,and reasonable selection of suitable oil casing is very important for oil and gas drilling andproduction.Firstly,the basic data of Bohai Sea,East China Sea,East South China Sea and West South China Sea are collected,includingoilfield distribution and reservoir characteristics.The correlation between the parameters of sea state and the technical parameters of oilcasing is confirmed by bivariate correlation analysis.On this basis,according to the geological characteristics and differences of differentreservoirs,a recommended casing system for offshore oil fields is established.Using Django&MySQL as development tool,a set of offshoreoil casing database management system based on Web front-end is formed.Finally,through the application case test of M1 well inChengbei Oilfield,Bohai Sea,a suitable casing recommendation scheme is obtained,and the practicability of the offshore oil casingdatabase is verified.The establishment of offshore oil casing management system can efficiently and scientifically manage the applicationinformation of oil casing,which is conducive to the development of offshore oil fields in the future.Key words：offshore oilfield;oil casing;recommendation system;database120