数据底座与选型决策模块

层级

子模块/组件

输入内容（What）

处理逻辑 / 算法机制（How）

输出内容（Result）

工程价值（Why）

可追溯 / 闭环机制

概述层

平台总体流程

多源钻井数据、结构参数、现场评价

数据治理 → 关联模型 → 决策引擎 → 输出与回灌

钻头选型方案、参数窗口、性能等级

从经验驱动转为“数据+知识”驱动，提高科学性与一致性

每轮选型均形成证据链，可审计、可复现，现场回灌用于持续迭代

数据输入层

地层/岩性数据

测井、岩屑、可钻性、地质解释

标准化入库、岩性特征标签提取

岩性特征向量

体现地层可钻性差异，提升决策精度

数据源头记录、字段口径统一

区块/井段信息

井型、井斜、井径、井段目标

工况分段、井段结构化建模

井段特征描述集

适配井型差异，减少方案偏差

井段版本管理、结构描述可复查

钻井工艺参数

WOB、RPM、泵量、泥浆性能

数值清洗、稳态提取、参数区间校准

工况点序列、参数窗口特征

提供真实工况支撑匹配计算

参数轨迹保留、审计留痕

钻头结构参数

布齿、刀翼、喷嘴、冠部尺度

参数编码、可制造性标签化

结构特征矩阵

描述钻头破岩行为基础特征

结构版本关联、历史比对

现场与出井评价

ROP、扭矩/立压波动、磨损、失效模式

匹配到模型、生成表现标签

性能表现标签（快/稳/耐磨等）

构建“历史经验库”增强模型可信度

评价过程影像/记录可复查

数据治理与标准化层

数据质量检查

异常值、缺失值、单位不一

自动校验、稳态识别、增量更新

清洗后可用数据集

保证关联模型建立在“干净数据”上

所有清洗规则与批次可回溯

主数据编码与口径统一

各类参数字段

字段标准化、枚举化、单位统一

统一的数据字典

避免多地区/多油田的数据兼容性问题

字典版本管理、口径审计

特征工程与标签体系

所有输入数据

特征提取、离散化、归一化

结构化特征向量

为模型提供稳定输入，提高泛化性

特征版本可复现

数据审计与版本管理

全库数据

数据批次编号、增量对账、日志留痕

版本化数据快照

确保过程可审计

数据链路透明可查

关联建模与决策引擎层

钻头–地层–参数关联模型

特征向量、历史井资料

机器学习模型学习交互规律

不同组合工况的预测性能

可预测最优钻头类型

模型版本化，训练数据留痕

相似工况检索与重排

当前井段特征

相似度算法、TopN重排、证据链生成

相似井段列表

让决策“有历史可参考”

证据链完整可查

专家规则库

专家经验、限制条件

黑白名单规则、风险阈值

合规候选集

降低风险、避免错误选型

规则库可变更可审计

多指标评分引擎

ROC、稳定性、磨损、成本因子

加权评分模型、多指标融合

综合评分、排序结果

定量化比较候选方案

权重与模型参数可复现

输出层

方案池

候选钻头集合

按得分排序

最优方案及备选方案

让选型透明可比

全部生成记录可追溯

匹配性评分

模型与规则计算结果

多维度融合

匹配度评分

反映方案与地层耦合程度

算法与权重可审核

侵略性/稳定性/造斜能力等级

历史表现+结构特征

性能标签评估模型

等级（A/B/C等）

快—稳—导向能力可量化

评价规则可追踪

推荐参数窗口

历史窗口+规则边界

参数敏感性分析

建议WOB、RPM、流量范围

直观指导现场施工

参数建议依据可复查

选型报告

所有选型过程

自动生成

决策链文件

满足审计、复盘、归档

过程全链路可追溯

闭环反馈层

现场应用回灌

实测ROP、磨损、事故、振动等

偏差分析、模型校准、规则更新

更新后的模型与规则库

系统越用越准、持续演进

全流程回灌链条可审计