深度解析(2026)《SYT 5674-2017油田生产井井史编制方法》

《SY/T5674-2017油田生产井井史编制方法》(2026年)深度解析目录一

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数字油田浪潮下，

井史为何成核心资产？

专家视角解析SY/T5674-2017

的底层逻辑与时代价值二

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从空白到规范：

SY/T5674-2017如何定义井史编制全流程？

关键节点与实施要点深度剖析三

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数据为王时代，

井史该收录哪些核心信息？

标准框架下的数据分类与优先级设定技巧四

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井史编制谁来担责？

SY/T5674-2017

明确的岗位职责与协同机制，

破解推诿难题五

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纸质与电子双轨并行，

井史如何实现高效归档？

标准指引下的存储规范与检索优化策略六

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钻完井阶段井史怎么编？

SY/T5674-2017核心要求落地，

规避数据缺失与误差风险七

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生产运维期井史动态更新，

难点何在？

标准赋能下的实时记录与异常追溯方法八

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井史质量如何把控？

SY/T5674-2017质量评价体系与常见问题整改方案全解析九

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智能化转型中，

井史编制如何与AI

融合？

基于标准的数字化升级路径与未来趋势预测十

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标准落地遇阻怎么办？

SY/T5674-2017实施中的痛点破解与企业适配案例参考、数字油田浪潮下，井史为何成核心资产？专家视角解析SY/T5674-2017的底层逻辑与时代价值数字转型倒逼井史升级：从“档案”到“数据资产”的认知跃迁01数字油田建设中，井史是油藏模拟、开发决策的基础数据来源。SY/T5674-2017将井史从传统纸质记录升级为标准化数据载体，其底层逻辑是通过规范数据采集与管理，让单井数据融入油田大数据体系，实现数据复用与价值挖掘，推动从经验开发向数据驱动转型。02（二）专家视角：SY/T5674-2017的核心价值在于构建井史数据“信任体系”行业专家指出，井史数据的真实性、完整性直接影响开发方案有效性。该标准通过统一编制规范、明确数据责任主体、建立质量管控机制，解决了以往井史数据混乱、可信度低的问题，为不同部门、不同阶段的数据应用构建了统一的“信任基础”。12（三）未来5年趋势：井史将成为智能油田的“训练数据核心”随着AI在油藏描述、产量预测等领域的应用，井史数据将成为算法训练的关键。SY/T5674-2017的前瞻性在于其数据分类与记录要求，已预留与智能系统对接的接口，为未来井史数据赋能AI应用奠定了标准化基础。12、从空白到规范：SY/T5674-2017如何定义井史编制全流程？关键节点与实施要点深度剖析井史编制的“生命周期”：标准界定的五大核心阶段SY/T5674-2017将井史编制划分为钻前准备、钻完井、生产运维、修井、废弃五个阶段，明确各阶段编制任务。钻前侧重基础资料收集，钻完井聚焦施工数据，生产期强调动态更新，形成全生命周期闭环管理。12（二）关键节点把控：从资料收集到最终归档的“三级校验”机制01标准要求井史编制实行“岗位记录-部门审核-档案部门验收”三级校验。关键节点包括钻完井数据汇总、生产数据月核对、修井资料即时补充，每个节点需明确责任人与完成时限，确保数据不遗漏、无差错。02（三）实施落地技巧：结合油田实际的流程优化与责任绑定方法企业实施时可将标准流程与现有管理体系融合，例如将井史编制纳入岗位职责KPI，在钻完井交接时以井史完整性作为验收依据。对偏远井场，可采用移动终端实时记录，确保流程衔接顺畅。、数据为王时代，井史该收录哪些核心信息？标准框架下的数据分类与优先级设定技巧核心数据“四大类”：标准明确的必录内容与收录要求SY/T5674-2017规定井史必录数据包括基础信息（井号、井型等）、工程数据（钻井参数、固井数据等）、生产数据（产量、压力等）、综合评价（油藏分析、开发建议等），每类数据均明确了具体收录项与精度要求。（二）数据优先级设定：基于开发需求的“核心-次要-辅助”分级法标准隐含数据优先级逻辑：产量、压力等直接影响开发决策的为核心数据，需实时记录；钻井设备型号等为次要数据，可定期汇总；周边井对比资料等为辅助数据，按需补充。分级管理可提升编制效率。12（三）易漏数据提醒：那些被忽视却关键的“隐性信息”收录01标准特别强调异常数据收录，如钻井过程中的井漏、卡钻情况，生产中的产量突降、含水异常等。这些隐性信息对后续修井、油藏分析至关重要，需在记录中详细说明原因与处理结果。01、井史编制谁来担责？SY/T5674-2017明确的岗位职责与协同机制，破解推诿难题“纵向到底”的责任体系：从一线岗位到管理部门的职责划分标准明确钻井队负责钻完井数据记录，采油队承担生产数据录入，技术部门负责综合评价，档案部门管归档与保管。一线岗位为直接责任人，技术部门为审核责任人，形成“谁操作、谁记录，谁审核、谁负责”的机制。0102（二）“横向协同”的衔接要点：跨部门数据传递的流程与时限01跨部门协同核心在数据传递，标准要求钻完井数据需在完井后15日内移交采油队，修井数据在修井结束后7日内补充至井史，技术部门每月对井史数据进行汇总分析，确保各环节数据无缝衔接。02（三）责任追溯机制：数据出错时的“倒查”流程与问责办法01标准建立数据责任追溯机制，通过签名确认、日期标注实现数据可追溯。若发现数据错误，从归档记录倒查至审核人、记录人，明确责任主体。问责并非惩罚，而是通过整改完善数据管理。02、纸质与电子双轨并行，井史如何实现高效归档？标准指引下的存储规范与检索优化策略双轨存储的“标准要求”：纸质与电子档案的同步与一致性保障SY/T5674-2017要求井史实行纸质与电子双轨存储，电子档案需与纸质档案内容完全一致，且采用不可篡改格式。电子档案需定期备份，纸质档案需存放在防潮、防火的专用档案柜中，保存期限与井的服役期一致。（二）电子归档技巧：适配油田系统的格式选择与数据加密方法电子井史建议采用PDF格式存档，重要数据可加密处理。归档时需建立标准化文件夹结构，按“油田-区块-井号-阶段”分类存储。同时，电子档案需与油田ERP、开发系统对接，实现数据共享检索。（三）检索优化：基于标准的“多维度索引”构建与快速查询实现标准鼓励建立多维度检索索引，包括井号、井型、投产时间、关键数据等。企业可开发简易检索系统，输入单一条件即可定位井史，对常用井史可设置“快捷检索”标签，提升查询效率。、钻完井阶段井史怎么编？SY/T5674-2017核心要求落地，规避数据缺失与误差风险钻前准备：基础资料的“全面收集”与“提前核验”要点钻前需收集井位批复、地质设计、工程设计等资料，按标准要求整理归档。关键是提前核验设计文件的完整性，对缺失的地质资料及时协调补充，避免因基础资料不足影响后续井史编制。（二）钻井过程：实时数据记录的“精准性”与“即时性”保障方法钻井时需实时记录钻压、转速、进尺等参数，每小班核对一次数据。标准要求采用原始记录表填写，避免二次转录误差。对井涌、井塌等异常情况，需详细记录处理过程与所用材料。（三）完井验收：井史数据的“汇总核对”与“交接确认”流程01完井后需汇总钻井、固井、测井等所有数据，与施工队、技术部门共同核对。核对无误后，填写完井交接单，由各方签字确认，将井史移交至采油队，完成钻完井阶段向生产阶段的过渡。02、生产运维期井史动态更新，难点何在？标准赋能下的实时记录与异常追溯方法生产数据更新的“难点破解”：从“定期记”到“实时录”的转变生产期井史更新难点在数据分散、实时性差。SY/T5674-2017建议采用“岗位当班记录+每日汇总”模式，利用物联网设备自动采集产量、压力数据，减少人工记录误差，确保数据实时更新。12（二）运维事件记录：修井、洗井等作业的“全流程”数据收录要求01运维中修井、洗井等作业，需记录作业原因、施工方案、所用设备、施工参数及效果。标准要求作业结束后24小时内完成井史补充，特别注明作业前后的生产数据对比，为效果评价提供依据。01当出现产量下降等异常时，可通过井史追溯近期生产数据、运维记录，对比分析是否因设备故障、油藏变化等导致。标准规范的记录格式，能快速定位异常节点，为问题解决提供数据支撑。（三）异常追溯：基于井史数据的“问题定位”与“原因分析”路径12、井史质量如何把控？SY/T5674-2017质量评价体系与常见问题整改方案全解析质量评价“三大维度”：标准设定的完整性、准确性、规范性指标SY/T5674-2017从完整性（数据无缺失）、准确性（与实际一致）、规范性（格式符合要求）三个维度评价井史质量，每个维度设置具体评分标准，总分100分，80分以上为合格。（二）常见质量问题：数据填写不规范、逻辑矛盾等典型问题整改常见问题包括数据单位错误、签字不全、前后数据矛盾等。整改时需对照标准逐一核查，单位错误需统一按标准换算，签字缺失需追溯补签，逻辑矛盾需重新核对原始资料并修正。（三）质量提升技巧：建立“日常自查+季度抽查”的常态化管控机制企业可建立常态化管控，岗位每日自查记录，部门每周抽查，档案部门每月核验。对不合格井史下达整改通知书，限期整改，将质量结果与绩效考核挂钩，提升全员质量意识。、智能化转型中，井史编制如何与AI融合？基于标准的数字化升级路径与未来趋势预测SY/T5674-2017的标准化数据格式，为井史与AI系统对接提供了基础。企业需将井史数据按标准结构化处理，导入油田大数据平台，实现与智能油藏分析、产量预测等系统的数据互通。02数字化升级基础：标准数据格式与智能系统的“无缝对接”01（二）AI融合应用场景：智能录入、数据校验与趋势预测的落地01融合场景包括：AI自动识别纸质记录并录入系统，减少人工操作；AI校验数据逻辑，及时发现异常；基于井史大数据，AI预测单井产量变化趋势，为开发调整提供建议，提升决策效率。02（三）未来5年趋势：井史将向“自感知、自记录、自分析”智能形态演进随着物联网与AI技术发展，未来井史将实现全自动化：传感器实时采集数据并自动生成记录，AI实时分析数据并预警异常，井史从“被动记录”转变为“主动赋能”的智能数据载体。、标准落地遇阻怎么办？SY/T5674-2017实施中的痛点破解与企业适配案例参考中小油田实施痛点：人员不足、设备落后的低成本适配方案中小油田痛点在资源有限，可采用“简化流程+借力外部”方案：精简非核心数据记录，优先保障核心数据；与第三方技术公司合作，搭建低成本电子井史系统，避