ฉันสามารถคำนวณประสิทธิภาพและความ produktivity ของเครื่องเจาะบอรมได้อย่างไร?

บทนำ

หนึ่งในตัวชี้วัดประสิทธิภาพที่สำคัญที่สุดในอุตสาหกรรมการเจาะคือเวลาที่ใช้ในการเจาะบ่อ นอกจากจะสะท้อนถึงประสิทธิภาพของเครื่องจักรแล้ว ยังส่งผลต่อต้นทุนและแผนงานของโครงการเจาะโดยรวม โดยการกำหนดค่าเหล่านี้ บริษัทสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพทางธุรกิจเพื่อลดต้นทุนและเพิ่มความปลอดภัยได้ บทความนี้นำเสนอคู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับทำความเข้าใจและการคำนวณประสิทธิภาพและความ produktivity ของเครื่องเจาะบ่อ

คำอธิบายเกี่ยวกับประสิทธิภาพกับผลผลิต

การเจาะ [ประสิทธิภาพ] = ความสามารถของเครื่องจักรในการทำงานอย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้พลังงานและเวลาให้น้อยที่สุด ในทางกลับกัน การวัดผลผลิตคือการวัดปริมาณผลผลิตที่ได้จากเครื่องจักรเมื่อเทียบกับทรัพยากรที่นำเข้า (เวลา, แรงงาน, วัสดุ) จำเป็นต้องมีประสิทธิภาพในระดับสูง เพราะช่วยประหยัดเวลา (ลดต้นทุน) ลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม และช่วยกำหนดไทม์ไลน์ของโครงการให้เหมาะสมที่สุด

KPIs (ตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก)

KPI ย่อมาจาก Key Performance Indicators ในรูปแบบง่ายที่สุด KPIs เป็นกลไกสำหรับการวัดความสำเร็จของการดำเนินงานในการบรรลุเป้าหมาย KPIs ที่พบบ่อยสำหรับเครื่องเจาะบ่อน้ำไม่ได้มี

- WOB หรือน้ำหนักที่ใช้ประยุกต์: แรงบนบิตเจาะ

- ROP หรืออัตราการแทรกซึม: ความเร็วในการก้าวหน้า (การเจาะ) ผ่านชั้นหิน– อัตราการแทรกซึม: ความเร็วที่บิตเจาะก้าวหน้าเข้าไปในชั้นหิน

- การใช้งาน: Z สัดส่วนของเวลาที่เครื่องกำลังเจาะเพื่อให้เครื่องทำงานในช่วงเวลานั้น

- ปัจจัยความพร้อมใช้งาน: ส่วนของเวลาที่วัตถุอยู่ในสภาพทำงานได้

- เวลาหยุดทำงาน: นี่คือช่วงเวลาที่เครื่องไม่สามารถใช้งานได้อีกเนื่องจากต้องบำรุงรักษาหรือมีปัญหาอื่นๆ มากเกินไป

การคำนวณอัตราการทะลุ

หนึ่งใน KPI หลักที่กำหนดระดับประสิทธิภาพคืออัตราการเจาะลึก ในความหมายอีกอย่างหนึ่ง คือปริมาณที่เจาะได้ภายในระยะเวลาที่กำหนด และคำนวณเป็น:

PR [ฟุตต่อชั่วโมง] = ความลึกของการเจาะ / เวลาในการเจาะ

มีสามปัจจัยที่สามารถส่งผลต่ออัตราการเจาะ ได้แก่ ประเภทและสภาพของหัวเจาะ ความแข็งของชั้นธรณีวิทยา และประสิทธิภาพของของเหลวสำหรับเจาะ ปัจจัยเหล่านี้สามารถปรับแต่งเพื่อให้ได้อัตราการเจาะที่สูงขึ้นโดยตรง และดังนั้นจะเพิ่มประสิทธิภาพ

การคำนวณอัตราการใช้งาน

มาตรการสำคัญที่แสดงถึงการทำงานของเครื่องเจาะคือสิ่งที่เราเรียกว่า อัตราการใช้งาน โดยคำนวณจากการหารเวลาทั้งหมดที่เครื่องเจาะทำงานจริง (การเจาะจริง) ด้วยเวลาทั้งหมดที่เครื่องเจาะสามารถเข้าถึงได้ สูตรการคำนวณอัตราการใช้งานเป็นเปอร์เซ็นต์

UR = เวลาการเจาะจริง / (เวลาที่พร้อมใช้งานทั้งหมด × 2)

อัตราการใช้งานสามารถเพิ่มขึ้นได้โดย y การลดเวลาที่ไม่เป็นผลผลิต เช่น การรอคอยให้วัสดุมาถึงหรือการแก้ไขปัญหาเล็ก ๆ น้อย ๆ  การปรับตารางการบำรุงรักษาเพื่อลดเวลาหยุดทำงาน

ปัจจัยความพร้อมใช้งาน A = IT/T โดยที่ It แสดงถึงเวลาทั้งหมดที่สามารถใช้งานได้ และ T แสดงถึงเวลาทำงานทั้งหมดของเครื่องจักร

ปัจจัยความพร้อมใช้งาน — สิ่งนี้อธิบายเปอร์เซ็นต์ของเวลาที่ระบบขุดเจาะพร้อมใช้งานและทำงานอยู่ มันสามารถคำนวณได้โดยใช้สมการ:

ปัจจัยความพร้อมใช้งาน (AF)= เวลาปฏิบัติการ/เวลาทั้งหมด

การเข้าใจและการเพิ่มประสิทธิภาพของปัจจัยความพร้อมใช้งานขึ้นอยู่กับการระบุสาเหตุหลักของการหยุดทำงานและหาทางแก้ไขเพื่อให้มีกลยุทธ์ที่ยั่งยืนในระยะยาว เช่น การบำรุงรักษาเชิงป้องกันหรือกระบวนการซ่อมแซมที่รวดเร็ว

ปรับแต่งสำหรับการติดตามระหว่างดำเนินการและลดเวลาหยุดทำงาน

การมีดัมเปอร์ชัดเจนในแง่ของประสิทธิภาพ เพราะหมายถึงเวลาที่สูญเสียไปในการเจาะ ซึ่งรวมถึงการบันทึกว่าพวกเขามีเวลาหยุดทำงานบ่อยแค่ไหน เป็นเวลานานเท่าไร และทำไมจึงเกิดการหยุดทำงาน ผลลัพธ์จากการบันทึกการบำรุงรักษาประจำช่วงเวลา รายงานการดำเนินงานรายวัน และการติดตามอุปกรณ์แบบเรียลไทม์ เป็นตัวอย่างของข้อมูลที่สามารถใช้เพื่ออนุมานกิจกรรมนี้ได้ เพื่อลดเวลาหยุดทำงาน คุณควรเน้นที่การบำรุงรักษาเป็นประจำ การซื้ออุปกรณ์คุณภาพดี และมีแผนสำรองเพื่อแก้ไขปัญหาที่หลีกเลี่ยงไม่ได้อย่างรวดเร็ว

การวัดการใช้ทรัพยากร

การปรับปรุงการใช้ทรัพยากร: เรื่องนี้เกี่ยวข้องกับการบริโภคของวัสดุ พลังงาน และแรงงานในกระบวนการเจาะ การประเมินจะให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการใช้งานเกินจำเป็นและการปรับปรุงองค์กร เช่น มีศักยภาพในการประหยัดโดยการมองเห็นปัญหาเรื่องของเสียและการใช้สารเจาะ พลังงานเชื้อเพลิง และไฟฟ้าได้ดีขึ้น

การวิเคราะห์ข้อมูลและระบบการติดตาม

จากการประสบการณ์ของฉัน การดำเนินงานด้านการเจาะใช้การวิเคราะห์ข้อมูลและระบบตรวจสอบมากกว่าแผนกอื่น ๆ พวกเขาเก็บรวบรวมและประมวลผลข้อมูลเกี่ยวกับเครื่องจักรและการทำงานของมัน เพื่อให้สามารถตรวจจับแนวโน้ม การทำนายความผิดปกติ และการปรับปรุงประสิทธิภาพในรูปแบบต่าง ๆ เครื่องมือเหล่านี้รวมถึงเซ็นเซอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย IoT แพลตฟอร์มการวิเคราะห์บนคลาวด์ และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง

ตัวอย่างจากชีวิตจริงและการศึกษากรณีตัวอย่าง

การศึกษากรณีตัวอย่างจากโลกแห่งความเป็นจริงช่วยให้มีแนวคิดที่ชัดเจนขึ้นเกี่ยวกับวิธีการคำนวณประสิทธิภาพและความ produktivity อย่างมีนัยสำคัญ ตัวอย่างเช่น บริษัทเจาะบ่อน้ำมันอาจแนะนำวิธีการเจาะใหม่ซึ่งจะนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงอัตราการเจาะหรืออัตราการใช้งาน ตัวอย่างทางปฏิบัติสามารถเป็นแหล่งเรียนรู้เกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติที่ดีและไม่ดีในการเพิ่มประสิทธิภาพของอุปกรณ์เจาะบ่อ

สรุป

ประสิทธิภาพและผลผลิตของเครื่องเจาะหลุมเจาะ คำนวณดังนี้ มี KPI บางอย่างสำหรับเครื่องประเภทนี้: อัตราการแทรกซึม อัตราการใช้งาน ปัจจัยความพร้อมใช้งาน เวลาระหว่างหยุดทำงาน บริษัทสามารถปรับปรุงการดำเนินงานการเจาะ ลดต้นทุน และย่นระยะเวลาโครงการโดยการติดตามตัวชี้วัดเหล่านี้และตั้งระบบวิเคราะห์ข้อมูลและการตรวจสอบ ต้องติดตามและปรับปรุงการคำนวณเหล่านี้อย่างต่อเนื่องเพื่อที่จะแข่งขันในอุตสาหกรรมการเจาะ