ดัชนีความยากของหลุม (Well Difficulty Index) หลุมนี้(ขุด)ง่ายกว่าหลุมนั้น

• Facebook
• Twitter
• Line

ดัชนีความยากของหลุม (Well Difficulty Index)  … หลุมนี้(ขุด)ง่ายกว่าหลุมนั้น หลุมนั้น(ขุด)ยากกว่าหลุมโน้น อ้าว จะตัดสินกันยังไงดี ใครจะมาเป็นกรรมการ

ขอออกตัวก่อนว่าที่ชวนคุยกันตอนนี้ ไม่ได้มีวิชาการอะไรสนับสนุน เป็นความเห็นส่วนตัวที่มาจากการทำงาน และ การสังเกตุล้วนๆ บางส่วนอาจจะผิด บางส่วนอาจจะถูก ก็ขอให้ใช้ปัญญาควบคู่ไปในการอ่าน และ ทำความเข้าใจ

ดัชนีความยากของหลุม (Well Difficulty Index)

ก่อนอื่น เรามารู้จัก “ดัชนี” กันก่อนว่ามันคืออะไร

ดัชนีในที่นี้ ไม่ได้แปลว่า “นิ้วชี้” นะครับ แต่แปลว่า “ตัวชี้วัด” (Index) แล้วทำไมต้องมีตัวชี้วัด เอาค่าดิบๆมาคุยกันไม่ได้หรือ

เรามาดูตัวอย่างในโลกของความเป็นจริงกันว่าเราคุ้นเคยกับ ดัชนีอะไรกันบ้าง

การตัดเกรด A B C D F นี่ไง ไม่ว่าจะอิงกลุ่ม หรือ อิงเกณฑ์ ก็ดัชนีชัดๆ

ดัชนีตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย หรือ ที่เรียกว่า SET Index ซึ่งคือ มูลค่าตลาดวันนี้หารด้วยมูลค่าตลาดวันฐาน (กำหนดให้เป็นวันที่ 30 เมษายน 2518) แล้ว คูณ 100 พูดง่ายๆคือเทียบบัญญัติไตรยางค์ให้มูลค่าตลาดวันที่ 30 เมษา 2518 เป็น 100 หน่วย นั่นแหละ ทำไมต้องวันนั้น ผมก็ไม่รู้ 555

ถ้าสายสุขภาพก็มี BMI index (Body Mass Index ดัชนีมวลรวมของร่างกาย) ซึ่งคือ นน.เป็นกก. หารความสูงเป็นเมตรยกกำลังสอง

มาสายเศรษฐกิจบ้าง เรามี Moody index, S&P (Standard and Poor) index ที่ (แส่) บอกความน่าเชื่อถือในการลงทุนของประเทศต่างๆ อันนี้ก็ไม่รู้คิดกันมายังไง

ดัชนีราคาอสังหาริมทรัพย์ ดัชนีราคาไข่ไก่ ดัชนีราคายางพาราฯ ดัชนีราคาค่าลงอ่างรัชดาฯ ดัชนีโน้นนี่นั่น อีกล้านแปด

ส่วนใหญ่ที่เราต้องมีดัชนีก็เพราะเราต้องการ

1. เปรียบเทียบอะไรสักอย่าง โดยที่ไอ้อะไรสักอย่างเนี้ย มันดันไปขึ้นกับอะไรอีกหลายๆอย่าง ตัวอย่างง่ายๆคือ BMI (ดัชนีมวลรวมของร่างกาย) ที่บอกว่าชั้นอ้วนหรือยัง ความอ้วน ขึ้นกับนน.และส่วนสูง จึงต้องมีการปรับให้เป็นเลขตัวเดียว แทนที่จะพูดถึงเลข 2 ตัว (นน. และ ส่วนสูง) หรือ อีกตัวอย่างคือ S&P index ซึ่งมีปัจจัยมากมายมากำหนดว่าประเทศนี้ควรได้ความน่าเชื่อถือในการลงทุนระดับ A หรือ B หรือ C ปัจจัยที่ว่าก็เช่น เช่น GDP (ผลิตภัณฑ์มวลรวม) อัตราการว่างงาน อัตราการเกิดอาชญากรรม ฯลฯ ดังนั้นจึงต้องหาวิธีรวบออกมาให้เป็นเลข หรือ อักษร ตัวเดียว จะได้เปรียบเทียบว่า ผม กับ ณเดชน์ ใครหล่อ เอ๊ย อ้วน กว่ากัน หรือ ไทย กับ เวียดนาม ใครน่าลงทุนกว่ากัน
2. อีกเหตุผลหนึ่งก็เพื่อทำนาย หรือ คาดการณ์ อะไรบางอย่าง เช่น ดัชนีราคาอสังหาริมทรัพย์ ดัชนีราคายาง ดัชนียอดขายของเขตการขายต่างๆ ดัชนีแบบนี้มักจะใช้เพื่อเปรียบเทียบแต่ในขณะเดียวกันก็ใช้คาดการณ์อะไรบางอย่างในอนาคตด้วย เช่น ดัชนีราคาบ้านในกทม. ซึ่งอาจจะมีปัจจัยมาจาก ราคาวัศดุก่อสร้าง ดอกเบี้ย ภาษี ฯลฯ  ขอเรียกรวมๆว่า ปัจจัย โดยที่น้ำหนักของแต่ละปัจจัยต่อดัชนีก็ไม่เท่ากัน เมื่อเรารู้หรือคาดเดา ค่าปัจจัยพวกนี้ เราก็สามารถคำนวนหาค่าดัชนีได้ เมื่อทราบด่าดัชนี ก็สามารถเอาไปเปรียบเทียบได้ว่า ปีหน้าราคาบ้านในกทม.จะถูกหรือแพงกว่าปีนี้เป็นต้น

จะเห็นได้ว่า ดัชนีแบบแรกนั้น ไม่เชื่อมโยงกับอะไรเลย ทำนอง ฉันเป็นฉันเอง ไม่ได้คิดขึ้นมาเพื่อคาดเดาอะไร เช่น BMI หรือ SET index เป็นต้น บอกแต่ว่า นน.เท่านี้ สูงเท่านี้ BMI จะเป็นเท่าไร ไม่ได้บอกว่า BMI เท่าไร แล้วจะเป็นอย่างไร จะป่วยโน้นป่วยนี่ แค่บอกว่า ผมหล่อ เอ๊ย อ้วนกว่า ณเดชน์ หรือ SET index ก็เช่นกัน ก็แค่บอกว่า ถ้ามูลค่าตลาดวันนี้เท่านี้แล้ว SET index จะเป็นเท่าไร สูงหรือ ต่ำกว่า เมื่อวาน

แต่ใครจะเอาไป “ต่อยอด” ก็ต้องไปหาทางต่อยอด และ รับผิดชอบผลของการต่อยอดเอาเอง

เช่น ไปดูว่า เอ๊ะ BMI มีผลต่ออัตราการป่วยเป็นโรคหัวใจนี่หว่า มีผลอย่างงี้ๆ ถ้าเกินเท่านั้น จะมีอัตราการป่วยเพิ่มขึ้นเท่านี้ หรือ ถ้า SET index ลดแล้วเงินเดือนวิศวกรขุดเจาะจะลด และลดอย่างเป็นสัดส่วนเดียวกัน หรือ ลดแบบอัตราส่วนเร่ง (5555) โดยมีความสัมพันธ์เป็นสมการอย่างนั้นอย่างนี้เป็นตุเป็นตะ

คนๆนั้นก็ต้องไปรับผิดชอบเอาเองกับงานวิจัย ที่มาที่ไปของการไปสรุปแบบนั้น ผมตั้งชื่อดัชนีแบบแรกนี้เองนะครับว่า “ดัชนีเทคนิค” (technical index) เพราะมันเทคนิคล้วนๆจริงๆ (ไปใช้ที่ไหนไม่มีใครรู้จักนะครับ ผมตั้งชื่อเอง)

ส่วนดัชนีแบบที่สองนั้น มาจากการหาความสัมพันธ์ระหว่างกลุ่มปัยจัย กับ ตัวดัชนี เช่น ดัชนีจำนวนคนซื้อบ้าน = 2.5 + (7 x ราคาปูน) + (6 x ราคาเหล็ก) + (12 x ราคาที่ดิน) โดยโยงว่า ถ้าราคาบ้านเป็นปัจจัยให้คนซื้อบ้าน บ้านแพง จำนวนคนซื้อบ้านจะน้อย บ้านถูก จำนวนคนซื้อบ้านจะมาก

เนื่องจากดัชนีแบบนี้ถูกสร้างให้สัมพันธ์กับอะไรบางอย่าง เพื่อให้ทำนายอะไรบางอย่าง ผมอยากตั้งใช้ให้ดัชนีแบบนี้ว่า “ดัชนีพยากรณ์” (predicting index)

 “ดัชนีพยากรณ์” (predicting index)

วิธีที่ได้ดัชนีพยากรณ์มานี้ หลักๆก็มี 2 ทาง

1. ใช้ข้อมูลจริงชุดหนึ่งสร้างตัวแบบ (model) ทางคณิตศาสตร์สถิติ (เช่น ใช้ Multiple Regression) แล้ว ยืนยันความถูกต้อง (validation) หรือ ปรับแต่ง (calibration) ด้วยข้อมูลจริง (ที่ไม่ได้ใช้ในการสร้างตัวแบบ) ที่เกิดขึ้นแล้ว
2. ใช้กึ๋นและประสบการณ์ผู้ชำนาญการ หรือ กลุ่มผู้ชำนาญการ เคาะออกมา แล้วค่อยยืนยันความถูกต้อง (validation) หรือ ปรับแต่ง (calibration) ด้วยข้อมูลจริงที่เกิดขึ้นแล้ว

ที่เท้าความกันยาวย้วยเนี้ย ก็เพราะว่าในการที่จะทำดัชนีความยากในการขุดหลุมเราเนี้ย มันทำได้สองแบบ และ ในวงการเราก็ทำกันทั้งสองแบบ

มาเข้าเรื่องของเรากัน

เท่าที่ผมศึกษามา ในวงการเรามีดัชนีเทคนิคอยู่ไม่กี่แบบ เอาแบบแรกก่อน Directional Drilling Index หรือที่เรียกว่า DDI ซึ่งโดยสูตรแล้วมันคือ

มึนตึ๊บกันไป 555 ผมก๊อปมาจากงานของผมน่ะ มาๆ จะแปลให้ สูตรนี้ไม่ใช่ความลับอะไร บ.service ทุกเจ้าที่ให้บริการ directional drilling ก็รู้กันหมดแหละ

MD คือ ความยาวของหลุมตามแนวที่ขุดลงไป

TVD คือ ความลึกของหลุมวัดตามแนวดิ่งจากผิวโลกไปที่ก้นหลุม

AHD คือ ระยะที่ก้นหลุมห่างจากปากหลุมตามแนวระนาบผิวโลก พูดง่ายๆคือ มองลงมจากเครื่องบินแล้ว ก้นหลุมอยู่ห่างจากปากหลุมเท่าไรตามแนวหลุมที่ขุด

Tortuosity คือ ความคดเคี้ยวของหลุม

จะเห็นว่า DDI คล้ายๆ BMI (ดัชนีมวลกาย) … ก็บอกว่ามันยากเท่าเนี้ย ไม่ได้บอกต่อว่า มันยากเท่าเนี้ย แล้วมันจะขุดนานหรือขุดได้เร็วกว่าหลุมที่มี DDI น้อยกว่า หรือ ว่าถ้าหลุมที่มี DDI มากแล้ว จะต้องใช้ DD (directional driller) ประสบการณ์เท่านั้นเท่านี้ปีขึ้นไป คือ ไม่ได้บอกอะไรเลย

แต่ถ้าใครจะเอา DDI ไปบอก ไปโยง ไปหมายถึงอะไร ก็รับผิดชอบ และ พิสูจน์ กันเอาเอง

ต่อมาก็คือ Rushmore Difficulty Index (RDI)

Rushmore คือ ใคร

Rushmoreคือ ชื่อบ.ให้คำปรึกษาในวงการเราที่รวบรวม วิเคราะห์ และ ขายข้อมูลการวิเคราะห์ต่างๆ 1 ในบริการของเขาก็คือเป็นฐานข้อมูลกลางให้บ.น้ำมันที่เป็นสมาชิก โดยหลักการที่ว่าสมาชิกจะต้องให้ข้อมูลต่างๆของการขุดเจาะหลุมในรูปแบบที่ Rushmore กำหนด แล้ว Rushmore ถึงจะขายผลวิเคราะห์ข้อมูลให้ (ทำนองเดียวกับบ.ที่ให้คำปรึกษาด้าน HR ขายข้อมูลการวิเคราะห์เงินเดือนนั่นแหละครับ) ดังนั้น Rushmore จึงมีข้อมูลการขุดเจาะทั่วโลกมหาศาลมากๆ

Rushmoreจัดทำ index ขึ้นมา เรียกว่า Rushmore Difficulty Index (RDI) ซึ่งอยู่บนพื้นฐานที่ว่า หลุมยาก = เจาะนาน หลุมง่าย = เจาะไม่นาน ซึ่งก็มีข้อยกเว้นในบางกรณี เช่น ประสบการณ์ เทคโนโลยี หรือ เจาะหินแข็งๆก็เจาะนาน ทั้งๆที่หลุมไม่ได้ยากอะไร

แต่เอาล่ะ Rushmore ก็ออกตัวว่า index เขาก็มีข้อบกพร่องอยู่ แต่ก็ด้วยข้อมูลมหาศาลที่เขามี ความบกพร่องก็น่าจะพอยอมรับได้

Rushmore index จึงเป็น predicting index หรือ ดัชนีพยากรณ์ในความหมายของผม

Rushmore สร้างดัชนีโดยใช้ข้อมูลจริงชุดหนึ่งสร้างตัวแบบ (model) ทางคณิตศาสตร์สถิติ (เช่น ใช้ Multiple Regression) แล้ว ยืนยันความถูกต้อง (validation) หรือ ปรับแต่ง (calibration) ด้วยข้อมูลจริง (ที่ไม่ได้ใช้ในการสร้างตัวแบบ) ที่เกิดขึ้นแล้ว

หน้าตาตัว model ก็ราวๆนี้

ตัวอย่างปัจจัยของ RDI

ดัชนีอื่นๆที่เข้าข่ายนี้ก็คือ MRI (Mechanical Risk Index) พัฒนาโดย บ.น้ำมันชื่อ Conoco ใช้วิธีเดียวกับ Rushmore index เพียงแต่กลุ่มข้อมูลเป็นหลุมในอ่าวเม็กซิโก ดังนั้น index นี้ก็ใช้ได้แต่เฉพาะในอ่าวเม็กซิโก

ตัวอย่างปัจจัยของ MRI

จะเห็นได้ว่า ดัชนีความยากนี้ มีความเป็นท้องถิ่นอยู่ในตัวมันเอง คือ ใช้ฐานของมูลจากไหนมาสร้างตัวแบบ ดัชนีก็ใช้ได้เฉพาะที่นั่น

นอกจากนี้ก็มีของเพื่อนบ้านเรา Petronas ที่นี่ไม่ได้เรียกว่า index ตรงๆ แต่เรียกว่า KPI calculator ซึ่งก็คือ index นั่นแหละ ผูกความยากของหลุมไว้กับเวลาที่ใช้ขุด

ปัจจัยของ KPI calculator นั้น ผมเอามาลงให้ไม่ได้จริงๆ เพราะตัวอย่างที่มีมันติดโลโก้ของบริษัทเป็นลายน้ำ (water mark) เอาว่าปัจจัยก็ไม่หนีกันหรอก ก็ราวๆที่เห็นจากเจ้าอื่นนั่นแหละครับ เพียงแต่ค่า coefficient (สัมประสิทธิ์) แตกต่างๆไปเท่านั้น

ต่อมาก็เป็น ดัชนีพยากรณ์ ของ บ.น้ำมันอีกบ.หนึ่งที่ชื่อ Wintershall เขาเรียก index ของเขาว่า DCI (Drilling Complexity Index) ใช้กึ๋นและประสบการณ์ผู้ชำนาญการ หรือ กลุ่มผู้ชำนาญการ เคาะออกมา แล้วค่อยยืนยันความถูกต้อง (validation) หรือ ปรับแต่ง (calibration) ด้วยข้อมูลจริงที่เกิดขึ้นแล้ว ใช้ได้ในพื้นที่ที่ Wintershall มีหลุมเจาะ

พูดง่ายๆแทนที่จะใช้คณิตศาสตร์สร้างตัวแบบขึ้นมา ก็ใช้คนนี่แหละ คิดกันขึ้นมาว่าความยากน่าจะขึ้นกับปัจจัยอะไรบ้าง แล้ว ถ่วงน้ำหนัก (weight) ปัจจัยนั้นด้วยคนอีก คือ ขึ้นกับคนล้วนๆ แล้วค่อยไป ยืนยันความถูกต้อง (validation) หรือ ปรับแต่ง (calibration) ด้วยข้อมูลจริงที่เกิดขึ้นแล้วอีกที ถ้าไม่ได้ตามที่ความจะเป็น ก็มาเปลี่ยนน้ำหนัก หรือ เปลี่ยนปัจจัยใหม่

ตัวอย่างปัจจัยของ DCI

ดังนั้น ไม่ว่าจะ RDI, MRI, KPI calculator, DCI ก็อยู่ในกลุ่ม ดัชนีพยากรณ์บนพื้นฐานเดียวกันทั้งหมดที่ว่า หลุมยาก = เจาะนาน หลุมง่าย = เจาะไม่นาน ต่างแค่วิธีสร้าง model และ พื้นที่ที่เอาไปใช้ เพราะอย่างที่บอก ขึ้นกับที่มาของฐานข้อมูลที่เอามาสร้างตัวต้นแบบ ยืนยันความถูกต้อง หรือ ปรับแต่ง

แน่นอนว่า ยิ่งหลุมเจาะมีความหลากหลาย ตัวต้นแบบ หรือ index ยิ่งมีความคลาดเคลื่อนสูง

ส่วนของพี่ใหญ่สัญชาติไทยเราในอ่าวฯ ก็มี ดัชนีกับเขาเหมือนกัน แต่เป็นแบบ ดัชนีเทคนิค บอกระดับความยากของหลุม แต่ไม่ได้ ยืนยันความถูกต้อง หรือ ปรับแต่ง ให้เชื่อมโยงกับเวลาการขุดเจาะ คือ เป็นดัชนีแบบเทคนิคจริงๆ พูดง่ายๆคือ หลุมยากไม่ได้แปลว่าต้องขุดนาน หลุมง่ายไม่จำเป็นต้องขุดเสร็จเร็ว ดัชนีความยากของหลุมสร้างโดยผู้เชี่ยวชาญการขุดเจาะในอ่าวฯ และ ใช้ดัชนีนี้กับหลุมที่ขุดในอ่าวฯเราเท่านั้น

จริงๆ อยากจะเอารายละเอียดมากกว่านี้ของแต่ล่ะดัชนีมาให้ดูกันจะๆ แต่ติดที่มันเป็นข้อมูลเฉพาะที่ไม่สามารถเปิดเผยได้ จึงได้แต่อธิบายหลักการ

สรุปกันอีกทีครับ ดัชนีส่วนใหญ่ในอุตสาหกรรมของเราเป็นดัชนีพยากรณ์ เพราะต้องการเอาไปโยงกับเวลาที่ใช้ในการขุดเจาะ แต่ไม่ได้แปลว่า ดัชนีเทคนิคจะไม่ดี ดัชนีเทคนิคก็มีข้อดีคือ ไม่ต้องไปโยงกับอะไร ยากก็คือยาก ง่ายก็คือง่าย กลุ่มผู้เชี่ยวชาญสรุปมาว่าอย่างนั้น ก็ต้องเชื่อผู้เชี่ยวชาญ

ส่วนความยากนั้นจะไปเชื่อมโยงกับอะไรยังไงต่อไปนั้น ก็ให้เป็นหน้าที่ของคนที่จะไปโยง หาคำอธิบาย พิสูจน์ กันเอาเอง เหมือนกับ BMI กับ อัตราการเป็นโรคหัวใจที่ผมแอบยกตัวอย่างไว้ข้างต้น

ย้ำอีกที ที่ว่ามาทั้งหมด มาจากการทำงาน การสังเกตุ และ การศึกษาของผมเอง ไม่มีหลักวิชาการ หรือ ไปลอกที่ไหนมา ไม่มีงานวิจัยอะไรมารองรับ จะเรียกว่า มโนเอาเองทั้งหมดก็ไม่ผิด ดังนั้น โปรดใช้วิจารณญานในการเสพสาร 🙂

ภาคต่อครับ Well Difficulty Index – EP2 … Pitfall & more example (กับดัก หลุมพราง และ ตัวอย่างเพิ่มเติม)

• Facebook
• Twitter
• Line