随着传统能源行业数字化转型发展加速，传统的生产方式的成本和效率往往已经无法适应大幅度降低成本、缩短非生产时间（NPT）、加快决策实时性，提升决策精确率等降本提效的要求。

大数据与人工智能技术成为智能钻井的关键技术

如钻井降本提效分析，要想知道打井打得怎么样，如何打得好、打得快，很多时候是凭经验，靠感觉。而通过引入基于井场大数据的智能化分析手段，在面向减少NPT、设计方案优选、钻头管具优选、实时参数优化、风险识别与防控等方面，均展现了巨大的应用前景。因此，智能化平台通过实现数字化、制动化、智能化的过程优化，从而让生产数据支持支持决策，从而让钻井作业向自动化、高效化、智能化发展。

基于大数据与人工智能技术构建的“智能钻井”呼之欲出

目前，在智能钻井项目中，对于大数据分析与智能计算具有大规模工业化应用的迫切需求，而基于数据科学与机器学习的智能中台，是极其重要的智能模型构建基础支撑技术，是实现机器学习工业化应用的关键性平台。

但是，对于数字化基础较为薄弱的传统能源行业来说，想要搭建智能中台，往往需要克服数据接入无法统一、智能建模流程无法范式化、数据模型无法敏捷部署的难题。

Coovally Tabular大数据分析平台立足于通过两化融合、可以有效帮助企业解决这一难题。Coovally Tabular提供了大数据处理、分析、智能建模、模型训练一体化的流程支持，并实现从数据分析到人工智能应用的高度规范化和自动化。

通过Coovally Tabular大数据分析平台，将实现对钻井数据的直接接入及解析，将数据分析的相关工作基本包含在一个平台内完成，大大提高整体效率，进一步提升在钻井领域的数据分析效率和水平，并通过与智能钻井云平台的集成和融合，形成面向钻井业务的完整数据分析及智能建模生态。

并且可实现钻井专业大数据处理与数据分析功能，包括钻井数据接入及格式解析、数据预处理、专业数据特征分析计算，并最终实现多个钻完井工程业务场景的信息闭环，以对于钻完井过程优化、风险防控、现场管控等提供决策支持。

有了Coovally Tabular，钻井工程师就可以把钻井项目中需要使用多个工具、组织多个团队才能解决的问题，统统集中到一个系统中以智能化的方式搞定，大大降低了最让钻井工程师们头疼的项目运营工作难度，让工程师将更多的精力投入到真正的技术攻关中。