1. 中国石油大学(北京) 2. 中海石油(中国)有限公司 3. 中国石油集团工程技术研究院有限公司 4. 油气藏地质及开发工程国家重点实验室·西南石油大学 E-mail:lijm17@cnooc.com.cn 程林松(1965-),1994年毕业于中国石油大学(北京)油气田开发工程专业,博士。现从事油气田开发研究工作。 通讯地址:(100010)北京市昌平区府学路18号中国石油大学(北京)。 摘 要: 数字技术赋能油田是未来石油行业发展的大趋势。渤海油田通过建立现场级物联网、应用人工智能与大数据、创建三维数字化工作平台,初步实现以数字技术赋能海上油田开发模式。打通边缘物联神经末梢,实现物联网全面感知、可靠传递,形成数据驱动的油藏、注采、安全、设备设施智能管理闭环,实现在役海上生产设施智能运维,极大地提高了海陆的连通性和运营效率,以数字技术助力渤海油田高质量发展。在阐述海洋智能油田建设基础上,对智能孪生、云边协同等未来可降低网络和IT资源消耗的智能油田建设技术进行了展望。应用数字技术赋能油田开发是海上智能油田建设的成功尝试,已取得了初步成果,未来推广空间广阔。 关键词: 数字技术;数字化转型;赋能;海上油田;智能油田 数字技术赋能油气行业最初是从石油经济效益分析数字化开始的,随着数字技术进步,从单纯的数字分析已发展到可将行为、事物抽象为数字化指导油气田开发。国际石油公司在数字技术赋能方面有较早尝试:最早提出智能油田概念(Smart fields)的是壳牌公司(Shell),在英国尼尔森油田(Nelson)、荷兰格罗宁根(Groningen)、俄罗斯萨雷姆(Salym),通过实时监测、模型系统最优化设计、决策实施,以数字科技为支撑,在增产、降本、减少操作人员数量方面取得了巨大成功[8-9];雪佛龙(Chevron)创建(i-Field)了信息油田,通过统一界面,快速、及时、可视化地找到油田生产异常点,自动生成建议方案,并实时调整生产计划,提高油气田感知、分析能力[10]。英国石油(BP)公司和Beyond Limits 公司采用共同研发的可精确预测油藏地质甜点的人工智能软件优选井位[11],将其应用在阿塞拜疆、挪威和北海,通过对数字模型的构建、验证、校正,将过去需要24 h才能完成的系统优化过程缩短至20 min[12],达到快速分析预测未来油田生产的目的。斯伦贝谢公司(Schlumberger)打造的行业通用型平台DELFI环境,为公司4个专业领域(油藏描述、钻井、设备设施、生产)提供数字化技术支持[13],该系统整合并支持斯伦贝谢自有软件,能存储全部历史数据资料,将全部业务实现数字化转换,基于公有云技术,通过数据湖建设大数据支撑的数据生态,实现其自身数字化转型,也推动行业勘探开发、钻井及生产运营的智能化发展。哈里伯顿公司(Halliburton)在iEnergy云环境中利用企业应用平台Decision Space 365进行数据集成、应用集成、业务分析,打造4.0战略,充分利用云、大数据、物联网和人工智能等数字化新技术,形成新一代的勘探开发解决方案,并实现井涌预测等智能化应用[14]。 基于渤海油田智能油田建设解决业务痛点需求,充分应用数字技术,依托海上物联网建设和数字油田开发,以数字技术赋能海洋油田建设。 直流渤海油田智能建设项目依托智能油田技术平台架构,实现油藏开发管理、注采分析管理、安全监控、设备设施在线监测等目的,以大数据、智能化作为油田开发数字化赋能的实践基础,取得了一定的效果。 通过数字技术赋能打造核心云平台,建设物联网,围绕数据、技术、流程、组织结构进行实施[31-35],渤海智能油田已初步建成。将数据按流程从现场连接到陆地,广泛连接人、机、物等各类生产要素,构建支撑海量工业数据管理、建模与分析的数字化平台,提供端到端的安全保障。通过泛在感知、数据集成、综合管理,构建了海陆协同一体化运营模式,以此驱动海上油田的智能化发展,达到以数字技术促进降本增效的目的[36]。 数字技术赋能海上油田是未来海上油田建设的大趋势,渤海油田通过将互联网、物联网、大数据、智能化与油田开发实体相结合,进行了数字技术赋能的探索与尝试。此外,多学科专业交融还可为油田持续开发提供技术支撑,提供更好的体验和更多应用场景。数字孪生技术、云边协同技术的逐步完善成熟为未来智能油田建设提供了新思路。 (1)渤海智能油田是国内首个海上数字化转型油田,建立了陆地生产操控中心,海上油田数字化赋能使试点范围内核心业务数字化覆盖率90%,海上操作人员精减20%,设备故障率降低10%,是海洋油田智能化建设的重要探索。 (2)海上智能油田建设要以解决业务痛点需求为目标,多学科融合,紧跟智能技术发展,共同进步,再有,当今智能油田建设发展急需交叉学科人才,智能油田建设人才培养和实体建设同样重要。 (3)数字技术赋能海上油田要敢于试错,应从科技进步角度考虑行业发展责任,但要摒弃为数字化而数字化的过激思想。 本文引用格式: 李金蔓,周守为,孙金声,林杨,霍宏博,程林松. 数字技术赋能海上油田开发−渤海智能油田建设探索[J]. 石油钻采工艺,2022,44(3):376-382. LI Jinman, ZHOU Shouwei, SUN Jinsheng, LIN Yang, HUO Hongbo, CHENG Linsong. Digital technology energizes offshore oilfield development: An attempt to build the Bohai smart oilfield[J]. Oil Drilling & Production Technology, 2022, 44(3): 376-382. 《石油钻采工艺》 期刊网站:http://syzcgy.xml-journal.net/
—— / END / —— * 立方石油法律服务由吴长生律师团队负责 (联系电话:13114958776同微信)1. 油气行业数字技术赋能现状
2.渤海油田数字技术赋能模式实践
2.2 数字化赋能油田开发
3. 数字技术赋能海上油田展望
3.1 数字孪生技术
数字孪生概念可追溯到21世纪初,美国密歇根大学数字孪生之父Michael Grieves教授提出了“镜像空间模型” [37],该模型被称为数字孪生体雏形,为物理实体以数字化方式创建虚拟模型,分析其在特殊环境下的表现,为物理实体增加或扩展新的能力,可实时同步、准确映射物理实体,可实现物理实体与数字化的融合[38]。未来可利用三维数字可视化平台技术,通过二、三维空间管理,以海上平台及附属设备、船舶、海管、海缆等设备设施的空间信息和三维模型为基础,研究实时数据集成、工艺流程模拟仿真、虚拟巡检,结合实际生产中的设备监控数据、生产运行数据、实时巡检数据等,实现生产组织协调的智能化、生产现场实时监控、厂区设备运行情况集中展示、设备工况预测性展示等应用。此外,UWB高精度定位技术可与三维可视化平台相结合,可实现可视化平台上人员位置的实时定位,集成现场生产数据、作业人员分布、风险分级等信息,为智能油田建设提供快捷高效的三维数字化工作平台,实现在役海上生产设施孪生体构建及智能运维,解决海上在役生产设施改造时存在的专家现场支援成本高、运维时效低、海上与陆地方案沟通困难、改造方案规划不足、现场对方案成果利用不够等问题。
3.2 云边协同技术
云计算存在远距离传输的缺点,但资源强大;边缘计算传输时延短,但是资源受限。在物联网、数字化技术加持下云边协同技术可取长补短,集成两种计算方式的优点。但云边协同技术仍存在由于移动设备异构导致的通信资源、计算能力不匹配难题,且云边协同框架效率仍需提升[39]。但随着边缘计算支撑云端计算技术逐步推进,云边协同技术在未来海上油田开发领域应用前景广阔。该技术可满足工业应用实时性要求,降低网络和IT资源消耗。海上平台监测系统多,数据采集内容、采集规范不统一,数据采集集成困难;另外,缺乏对海上各监测系统实时数据质量监测手段,且故障样本数据采集工具和积累机制不利于人工智能模型的学习优化。未来海上油田智能化建设可应用边缘设备传感器收集周边环境数据,通过云端数据分析模型对现场数据进行实时分析并形成决策信息。依据海上设施的分布特点,在海上平台部署边缘一体机,完成运行环境搭建、采集数据测试、视频识别,以及人员定位与边缘一体机接口联调,将模型和服务部署到边缘节点,管理和调度容器资源,使其具有高可用性,对接入的海量边缘节点(EdgeNode)进行配置,实现边缘节点统一管理、监控和运维。
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