文／本刊記者 于 洋

開展早卻發(fā)展緩慢，我國油氣田智能化建設(shè)雖在不斷加速，但仍存在一些有待解決的問題。

特邀嘉賓 (排名不分先后）

林 楊…………………………………………………………………………………………中國海油渤海油田智能油田建設(shè)專項工作組組長

周 磊……………………………………………………………………………………………………………北京安帝科技有限公司董事長

周彥麗……………………………………………………………………………………………………………西安石油大學(xué)計算機學(xué)院教授

譚中峰……………………………………………………………………………………………………………………………能源信息化專家

當(dāng)前，新一輪油氣科技革命和數(shù)字革命正以前所未有的廣度和深度席卷全球。但是，相關(guān)研究報告指出，油氣行業(yè)仍是目前全球信息化程度相對較低的行業(yè)之一，遠(yuǎn)低于全球產(chǎn)業(yè)的平均值。

就油氣田企業(yè)的發(fā)展來看，通過大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)自動采集、實時監(jiān)控、智能生產(chǎn)優(yōu)化與智能決策，建設(shè)智能油氣田，已成為必然趨勢。雖然近年來我國油氣田數(shù)字化、智能化建設(shè)正在不斷加速，但邁向智慧油氣田，在實際建設(shè)過程中存在著一些問題，需要進行探討和解決。

數(shù)字賦能油氣田新發(fā)展

中國石油石化：各位好！請問根據(jù)您的觀察，當(dāng)前我國智能油氣田發(fā)展情況如何？

周磊：在物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的助力下，近年來不少油氣生產(chǎn)企業(yè)走上了數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路。有的油區(qū)基本完成了以數(shù)字油藏、數(shù)字井筒、數(shù)字地面為核心的數(shù)字化應(yīng)用建設(shè)，覆蓋了油氣田開發(fā)生產(chǎn)各個業(yè)務(wù)領(lǐng)域，初步形成了資源共享、優(yōu)化集成的信息系統(tǒng)平臺，打造了一系列核心業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)，實現(xiàn)了企業(yè)決策分析智能量化、生產(chǎn)運行實時優(yōu)化、生產(chǎn)管理高效協(xié)同、生產(chǎn)經(jīng)營精細(xì)管控的一體化運作模式。

譚中峰：“三桶油”的數(shù)字油氣田建設(shè)已全面鋪開。中國石油較早地開啟了智能油氣田建設(shè)，并發(fā)布了國內(nèi)首個智能云平臺——“勘探開發(fā)夢想云”平臺。以此平臺為基礎(chǔ)，中國石油上游業(yè)務(wù)逐步邁向了智能化時代。像中國石油長慶油田的數(shù)字化覆蓋率達(dá)到了90%以上，在數(shù)字化開發(fā)與建設(shè)方面走在了同行的前列。按照中國石油的規(guī)劃，2025年將實現(xiàn)旗下油氣田100%數(shù)字化，地面、接收、管理平臺也將全面邁向數(shù)字化。

中國石化于2013年啟動智能油氣田建設(shè)規(guī)劃。2018 年在中原油田普光氣田、西北油田采油三廠進行智能油氣田示范試點，隨后在江漢油田涪陵頁巖氣田、勝利油田海上平臺推廣智能油氣田建設(shè)。其中，西北油田建設(shè)成效顯著?；谑窃破脚_，基本實現(xiàn)了現(xiàn)場可視化、生產(chǎn)自動化、油藏數(shù)字化、管理信息化、決策智能化的智能油田建設(shè)目標(biāo)，成為中國石化智能油田建設(shè)的一個標(biāo)桿。

中國海油于2012年確立推動智能油氣田建設(shè)的目標(biāo)，致力于構(gòu)建勘探開發(fā)協(xié)同工作環(huán)境和海陸協(xié)同工作體系，已逐步開啟了海上作業(yè)平臺的智能化建設(shè)工作。目前，已有28座平臺實現(xiàn)了無人化改造，平臺無人化率達(dá)到了11%。

中國石油石化：同國際石油公司相比，我國油氣田數(shù)字化發(fā)展呈現(xiàn)哪些特點？存在哪些問題？

周彥麗：我國油氣田開展數(shù)字化建設(shè)時間較早。20世紀(jì)末，大慶油田首先提出數(shù)字油田的理念，隨后引發(fā)國內(nèi)油田數(shù)據(jù)數(shù)字化建設(shè)的高潮，成為我國建設(shè)數(shù)字油田的開端。2008年，當(dāng)業(yè)界對數(shù)字化的認(rèn)識大多仍停留在紙質(zhì)數(shù)據(jù)數(shù)字化管理時，長慶油田實施“油田數(shù)字化管理”，從戰(zhàn)略高度實現(xiàn)數(shù)字業(yè)務(wù)化，讓數(shù)字油田理念成功落地，取得數(shù)字油田建設(shè)的跨越式進步。

雖然發(fā)展至今有很大進步，取得了不少成果，但距離國際先進水平還有較大差距。不得不承認(rèn)的是，國際上石油石化行業(yè)的數(shù)字化，先進的已進入完全智能化階段，而中國仍處于智能化的起步階段，僅個別油氣田進入了完全智能化階段。

譚中峰：我國的數(shù)字油氣田基本上以數(shù)據(jù)建設(shè)為中心，中國石油的數(shù)字化建設(shè)成果顯著。截至9月底，中國石油累計建成各類數(shù)字化井14.4萬口、站9804余座，約占中國石油井、站總數(shù)的52%和43%。其中，長 慶、塔里木、西南、大港、青 海、吐哈、冀東等10個油氣田數(shù)字化程度較高，初步實現(xiàn)數(shù)字化、可視化、自動化，取得了顯著的經(jīng)濟效益和社會效益。

通過對標(biāo)分析，我國油氣企業(yè)中，上游企業(yè)的信息化水平在國內(nèi)總體處于領(lǐng)先位置，但與國際領(lǐng)先的石油公司相比，仍存在較多差距。主要體現(xiàn)在數(shù)字化覆蓋、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)共享、技術(shù)平臺、信息化對業(yè)務(wù)應(yīng)用的全面支持，大數(shù)據(jù)與人工智能等新技術(shù)創(chuàng)新，以及信息安全等方面。

●智能化建設(shè)，讓油氣田企業(yè)越來越聰明。 供圖/沈志軍 視覺中國

真正以數(shù)據(jù)為王

中國石油石化：您認(rèn)為，如果要加快我國油氣田企業(yè)數(shù)字化進程，最核心的問題是什么？

林楊：智能油氣田建設(shè)歷程“三分建設(shè)、五分應(yīng)用、二分運維”。這是一個長期的系統(tǒng)工程。

這要求企業(yè)在理念或思想方面必須高度關(guān)注“數(shù)據(jù)是五大生產(chǎn)要素之一”這個時代命題，充分意識到工業(yè)智能化是一次工業(yè)革命。在新一輪的工業(yè)革命中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能油氣田建設(shè)的核心是數(shù)字技術(shù)支撐的生產(chǎn)優(yōu)化。這個過程中，數(shù)據(jù)是重要且關(guān)鍵的要素。而對傳統(tǒng)行業(yè)來說，因為存在固有的管理慣性思維和工業(yè)企業(yè)的內(nèi)在邏輯，對數(shù)字化轉(zhuǎn)型往往存在顧慮。

周彥麗：企業(yè)需要認(rèn)識到，數(shù)據(jù)作為越來越重要的生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的概念在大數(shù)據(jù)技術(shù)興起的背景下產(chǎn)生，并隨著數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)應(yīng)用和數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展而普及。數(shù)據(jù)資產(chǎn)化管理和數(shù)據(jù)驅(qū)動決策模式，正成為企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)增值的必經(jīng)之路。

●地上機器人，天上無人機的智慧CP。攝影/ 張萬德 趙 輝

中國石油石化：基于這種情況，油氣田企業(yè)如何做深數(shù)字的“文章”？

譚中峰：要加強數(shù)據(jù)治理，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。油氣田企業(yè)要保障實現(xiàn)數(shù)據(jù)源頭的統(tǒng)一采集。以自動采集為主、人工錄入為輔，實現(xiàn)油氣生產(chǎn)數(shù)據(jù)的源頭統(tǒng)一采集。利用數(shù)據(jù)質(zhì)控工具確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，建成高質(zhì)量數(shù)據(jù)直通車模式，采集的數(shù)據(jù)直接入湖，避免重復(fù)采集和多頭采集。此外，以業(yè)務(wù)應(yīng)用為主導(dǎo)，以信息技術(shù)為手段，規(guī)范數(shù)據(jù)治理流程、健全組織、明確責(zé)任，形成完善的數(shù)據(jù)治理工作模式，提升數(shù)據(jù)治理能力，全面提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

在此基礎(chǔ)上，加快推動數(shù)據(jù)湖落地。以總部主數(shù)據(jù)湖為核心，油氣田企業(yè)按照統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)開展分布式數(shù)據(jù)湖建設(shè)，打破數(shù)據(jù)湖在分公司、勘探開發(fā)研究院、油氣田企業(yè)和采油廠、工程服務(wù)公司之間的壁壘，建立數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理、分級授權(quán)、協(xié)同共享機制。

周彥麗：我國在人工智能技術(shù)和智能油氣田建設(shè)基礎(chǔ)理論、技術(shù)原理研究等方面還不夠深入，技術(shù)和方法都不夠成熟，國內(nèi)外沒有完全成型可參照的樣板。當(dāng)前，人工智能場景和智能油氣田建設(shè)過程中，不同程度地在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)使用六個環(huán)節(jié)中存在缺失。部分油氣田只有數(shù)據(jù)采集或視頻設(shè)備，數(shù)據(jù)和圖像分析技術(shù)跟不上。類似這樣的情況導(dǎo)致出現(xiàn)不同程度的“建得多、用得少”或者“只建不管、只建不用”等現(xiàn)象。要解決這些問題，油氣田企業(yè)要推動形成全套數(shù)據(jù)管理體系，并建立與之配套的組織機構(gòu)、業(yè)務(wù)流程，為上游數(shù)據(jù)高效應(yīng)用提供有力支撐。此外，智能應(yīng)用場景要實現(xiàn)不斷迭代發(fā)展，還需要資金持續(xù)性投入。

周磊：根據(jù)《數(shù)據(jù)安全法》的規(guī)定，我國實行數(shù)據(jù)分類分級保護制度，重要數(shù)據(jù)的處理應(yīng)當(dāng)明確數(shù)據(jù)安全負(fù)責(zé)人和管理機構(gòu)，落實數(shù)據(jù)安全保護責(zé)任。油氣田企業(yè)的數(shù)據(jù)屬于國家核心數(shù)據(jù)，因為其關(guān)系國家安全、國民經(jīng)濟命脈、重要民生、重大公共利益等，需要實行更加嚴(yán)格的管理。因此，油氣田企業(yè)在智能化建設(shè)過程中，要特別重視數(shù)據(jù)安全治理，依法依規(guī)，系統(tǒng)謀劃，切實履行數(shù)據(jù)安全保護義務(wù)。

實驗溫度達(dá)到35℃時，無改性活性炭去除率分別為49%，而30%HNO3改性活性炭去除率分別為38%。對比30和35℃條件下去除率可知DBP去除過程為吸熱過程，溫度越高，反應(yīng)過程中活化能就越高，DBP分子更易于向活性炭表面孔隙擴散，去除率也越高。但當(dāng)溫度從35℃升到40℃后，活性炭吸附性能有所下降，主要原因為：當(dāng)實驗溫度太高時，反應(yīng)體系中多余的能量會造成脫附作用，使DBP脫離活性炭微孔結(jié)構(gòu)，造成活性炭對水中DBP的去除率下降，因此，溫度過高并不利于活性炭對DBP的吸附。

方案不是買來的

中國石油石化：油氣田數(shù)字化發(fā)展中，什么樣的方案系統(tǒng)架構(gòu)比較好？

周彥麗：不同企業(yè)有自身不同的特點，無法單獨說哪種系統(tǒng)就是最好的。適合企業(yè)自身發(fā)展的信息系統(tǒng)就是最好的。當(dāng)前，我們的油氣田企業(yè)，信息化對業(yè)務(wù)應(yīng)用的全面支持需要加強。信息系統(tǒng)實現(xiàn)了對核心業(yè)務(wù)和關(guān)鍵環(huán)節(jié)的支撐，但未能對油氣生產(chǎn)全業(yè)務(wù)鏈、資產(chǎn)全生命周期的全覆蓋。信息化建設(shè)過程中業(yè)務(wù)主導(dǎo)不足，通用功能與個性化需求未能有效結(jié)合。

中國石油石化：針對這種情況，油氣田企業(yè)應(yīng)該如何做？

林楊：智能油氣田建設(shè)總體方案，應(yīng)該由企業(yè)主導(dǎo)建設(shè)。換句話說，就是方案是買不來的，因為只有企業(yè)自己最清楚自己的痛點與需求。智能油氣田建設(shè)的技術(shù)路線，切忌做已有系統(tǒng)的大集成。應(yīng)該具有完全適應(yīng)企業(yè)的全新架構(gòu)，可以適當(dāng)集成。提倡敏捷開發(fā)、敏捷交付，要快速識別出業(yè)務(wù)痛點，用數(shù)字化技術(shù)做成業(yè)務(wù)甜點，然后快速迭代升級擴容。

譚中峰：值得注意的是，我國多數(shù)油氣田處于開發(fā)中后期，上產(chǎn)難度大，效益壓力大。這種困境，給需要大規(guī)模投入的數(shù)字化轉(zhuǎn)型增加了阻力。應(yīng)該認(rèn)識到，不是只有大企業(yè)、新項目需要轉(zhuǎn)型。越是困難的時候，越是需要通過利用先進的方法改善經(jīng)營困局。因為現(xiàn)在很多大公司的數(shù)字化方案已經(jīng)基本實現(xiàn)了模塊可拆分、規(guī)?？煽?，能夠為不同情況的油氣藏提供定制化服務(wù)。而且數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過精細(xì)油氣藏評價、實時動態(tài)的運營維護，可以顯著提高采收率，提高石油企業(yè)的效益。這對落實國家關(guān)于大力提升勘探開發(fā)力度、保障國家能源安全具有重要意義。

周彥麗：要加強基礎(chǔ)平臺建設(shè)，實現(xiàn)油氣生產(chǎn)系統(tǒng)升級。平臺化新時代要有新的信息化建設(shè)管理思路，煙囪式的信息化建設(shè)時代已經(jīng)結(jié)束。數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用開發(fā)要逐步解耦，數(shù)據(jù)的采集應(yīng)由數(shù)據(jù)統(tǒng)一采集項目完成，數(shù)據(jù)的服務(wù)統(tǒng)一由數(shù)據(jù)中臺提供；應(yīng)用的開發(fā)由大系統(tǒng)開發(fā)模式逐步轉(zhuǎn)向應(yīng)用APP開發(fā)形式。專業(yè)的事要交給專業(yè)人員承擔(dān)，應(yīng)用軟件的開發(fā)要由油氣生產(chǎn)領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人員牽頭承擔(dān)，信息化人員負(fù)責(zé)平臺以及技術(shù)支持工作。

周磊：系統(tǒng)的安全也是不容忽視的一方面。在安全方面，應(yīng)圍繞智慧油氣田生產(chǎn)設(shè)備、控制、網(wǎng)絡(luò)、平臺和數(shù)據(jù)等多層次要素，建設(shè)態(tài)勢感知平臺，打造上下貫通、管理協(xié)同、多方聯(lián)動的安全監(jiān)測技術(shù)體系。

處理好“數(shù)字化”與“人”的關(guān)系

林楊：數(shù)字化改革需要企業(yè)適時調(diào)整組織架構(gòu)，適應(yīng)數(shù)字化模式的發(fā)展。智能油氣田建設(shè)是一把手工程，同時必須關(guān)注并大力解決中層腸梗阻，建立建設(shè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能油田建設(shè)運維專職隊伍。

周彥麗：數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅是設(shè)備與技術(shù)的更新?lián)Q代，更重要的是與之相匹配的管理模式創(chuàng)新。即使在市場經(jīng)濟相對成熟的發(fā)達(dá)國家，數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍然面臨著傳統(tǒng)組織管理模式帶來的阻礙。

從國際石油公司的經(jīng)驗來看，管理模式創(chuàng)新主要分為三個方面：一是基于數(shù)字化和智能分析系統(tǒng)的總部統(tǒng)一管理；二是新增就業(yè)人員的減少以及人均薪酬的提升；三是拓寬技術(shù)獲取方式，靈活采用收購、引進、合作等方式促進技術(shù)創(chuàng)新。例如，殼牌、BP等公司均設(shè)立了風(fēng)險投資公司，用于接收其他行業(yè)新技術(shù)的合作提案，為技術(shù)創(chuàng)新提供來源和儲備。

周磊：需要注意的是，企業(yè)的數(shù)字化進程勢必會加速生產(chǎn)控制系統(tǒng)及網(wǎng)絡(luò)的邊界逐漸開放。新業(yè)態(tài)的挑戰(zhàn)，不斷涌現(xiàn)的新興技術(shù)及其深化應(yīng)用，產(chǎn)生了新的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險。應(yīng)充分考慮智慧油氣田安全運營中心的發(fā)展方向，將安全態(tài)勢感知平臺、智能安全管理融入企業(yè)安全運營中心，實現(xiàn)安全運營中心與設(shè)備管理運維、安全環(huán)保管理等方面的高效協(xié)同，打造油氣田企業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)經(jīng)營管理。

中國石油石化：在數(shù)字化人才方面，油氣田企業(yè)是否存在短板？

譚中峰：人工智能算法工程師與業(yè)務(wù)人員之間的壁壘挑戰(zhàn)是重要的一個方面。通常，業(yè)務(wù)人員對人工智能算法不了解，算法工程師對業(yè)務(wù)人員的專業(yè)也不了解，導(dǎo)致算法工程師與業(yè)務(wù)工程師之間往往存在“聽不懂、說不清、合不來”現(xiàn)象，給人工智能在業(yè)務(wù)領(lǐng)域落地帶來障礙。

油氣行業(yè)的人工智能落地應(yīng)用不同于其他行業(yè)。油氣勘探開發(fā)對象在地下，是一種看不見、摸不著的黑箱系統(tǒng)。采用人工智能技術(shù)解決油氣勘探開發(fā)問題，不同于人機對弈中的人工智能AlphaGo Zero，它所走的圍棋棋盤是規(guī)則且可見的。油氣行業(yè)大多數(shù)要解決和處理的問題是看不到任何規(guī)則的，甚至需要解決問題的對象是什么都不清楚，具有超強的不確定性。要解決好油氣行業(yè)的人工智能應(yīng)用問題，專業(yè)知識和行業(yè)經(jīng)驗非常重要，必須要解決算法工程師與業(yè)務(wù)人員間存在的壁壘。只有雙方深度融合，才能促使人工智能技術(shù)的產(chǎn)品或者場景真正落地應(yīng)用，發(fā)揮應(yīng)有的作用。