钻完井作业优化需要建立一个动态数据库，该数据库支持一系列已定义kpi的基准. kpi将代表在特定油田的不同井类型中进行的主要建井活动. 一旦数据被捕获和处理, 通过计算不可见损失时间(ILT)来获得作业效率。. 计算由不同的算子以不同的方式定义. 本文的目的是探讨当百分位数领先于目标而不是以综合最优为目标时，可以更好地跟踪操作效率.

对绩效的持续监控和KPI跟踪仪表板的每日分发已经改变了整个团队的思维方式, 让钻井人员参与识别影响性能的特定限制因素，并制定具体的措施来扭转这一趋势. 年度对比显示，所有钻机的性能都有显著提高，但速度不同. 预期的学习曲线从一个钻井平台延迟到另一个钻井平台.

该公司开发了一种预测工具，用于生成自动AFE，自动提供不同百分位数的TvD曲线，并与最新钻机的性能和井结构保持一致. 该工具将帮助钻井工程师进行估算, 快速，更准确, 油井持续时间, 特别是当钻机分配对项目的年度目标至关重要时.