摘要：海上油田已經(jīng)開(kāi)始應(yīng)用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)以及人工智能等技術(shù)，從而使運(yùn)營(yíng)更安全、更高效。在海上勘探與生產(chǎn)行業(yè)的各個(gè)領(lǐng)域，都在將大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)以及人工智能技術(shù)等融入信息系統(tǒng)和流程中，文章對(duì)這些技術(shù)在海上智能油田生產(chǎn)中的應(yīng)用進(jìn)行研究。

關(guān)鍵詞：海上智能油田；大數(shù)據(jù)；物聯(lián)網(wǎng)；人工智能

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2023.02.040

中圖分類號(hào)：TE 54，TP 3" " " " " " " "文獻(xiàn)標(biāo)示碼：A" " " " " " " "文章編碼：1672-7274（2023）02-0-03

Application Research of Big Data， Internet of Things and Artificial Intelligence Technology in Offshore Intelligent Oilfield Production

XIA Boqiang

（CNOOC Information Technology Co.， Ltd.， Shenzhen 518000， China）

Abstract： The offshore oilfield has begun to apply big data， Internet of Things， artificial intelligence and other technologies. The application of these technologies can make the operation safer and more efficient. In all fields of the offshore exploration and production industry， big data， Internet of Things and artificial intelligence technologies are integrated into information systems and processes. This paper studies the application of these technologies in the production of offshore intelligent oil fields.

Key words： offshore intelligent oilfield; big data; IoT; artificial intelligence

1" 研究背景

秦皇島32-6智能油田項(xiàng)目作為中國(guó)第一個(gè)大型海上智能油田項(xiàng)目于2021年10月正式投產(chǎn)，該項(xiàng)目將大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)應(yīng)用于海上油田的生產(chǎn)中。通過(guò)各類大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的應(yīng)用，提高了傳統(tǒng)海上油田的生產(chǎn)效率，進(jìn)一步提高海上油田生產(chǎn)的現(xiàn)代化水平，并且通過(guò)數(shù)字賦能，提升了海上油田生產(chǎn)的智能化程度。通過(guò)大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)的應(yīng)用，提升了渤海油田的開(kāi)采能力，將油田產(chǎn)量由原來(lái)的三千萬(wàn)噸提升到四千萬(wàn)噸，并大大提升了該油田的數(shù)字化程度以及智能化程度。智能油田的建設(shè)促進(jìn)了海上油田的增儲(chǔ)，并且通過(guò)智能油田建設(shè)，生產(chǎn)過(guò)程中減少碳排放，提高了生產(chǎn)過(guò)程的綠色低碳化，有助于“綠色油田”的建設(shè)，助推我國(guó)雙碳目標(biāo)的達(dá)成[1]。

海上智能油田是在數(shù)字油田的基礎(chǔ)上，以智能科學(xué)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ)而構(gòu)建的新一代數(shù)字化信息系統(tǒng)。通過(guò)海上智能油田的建設(shè)，有助于海上油田的增產(chǎn)以及管理成本的降低，并且以更為環(huán)保、更為高效的方式提高油氣的生產(chǎn)量，實(shí)現(xiàn)海上油田生產(chǎn)過(guò)程中各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)字化、智能化以及科學(xué)化。海上油田已經(jīng)開(kāi)始應(yīng)用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)以及人工智能等技術(shù)。這些技術(shù)的應(yīng)用能夠使運(yùn)營(yíng)更安全、更高效，本文對(duì)這些技術(shù)在海上智能油田生產(chǎn)中的應(yīng)用進(jìn)行研究[2]。

2" 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展變化以及能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整，各石油公司為加快自身業(yè)務(wù)發(fā)展，提高競(jìng)爭(zhēng)能力，不斷探索各類數(shù)字化、智能化技術(shù)在生產(chǎn)、管理等方面的應(yīng)用。而大數(shù)據(jù)以及人工智能等技術(shù)是促進(jìn)石油公司變革的主要驅(qū)動(dòng)力。根據(jù)普華永道的分析，各石油公司通過(guò)應(yīng)用各類智能技術(shù)，在2025年時(shí)可以達(dá)到減少數(shù)千億美元生產(chǎn)成本的目的。

從各個(gè)石油公司推進(jìn)智能油田建設(shè)來(lái)看，通過(guò)應(yīng)用大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)，提升了整個(gè)供應(yīng)鏈上各個(gè)環(huán)節(jié)的效率，減少了成本開(kāi)支。其中，殼牌石油通過(guò)應(yīng)用機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，在生產(chǎn)的監(jiān)控、設(shè)備的預(yù)警、精準(zhǔn)營(yíng)銷等方面取得了一定的效果。該公司將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)用于對(duì)生產(chǎn)設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)控，顯著降低了生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，該公司通過(guò)建設(shè)智能油田的試點(diǎn)項(xiàng)目，比如在馬來(lái)西亞開(kāi)建SF30油田，利用大數(shù)據(jù)以及人工智能技術(shù)進(jìn)行自動(dòng)探測(cè)、儲(chǔ)量預(yù)測(cè)等，對(duì)油田的生產(chǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)的控制，提高了開(kāi)采效率?；谖锫?lián)網(wǎng)，通過(guò)處理油田生產(chǎn)中的各類環(huán)境數(shù)據(jù)，以1分鐘的頻率進(jìn)行數(shù)據(jù)的高效采集，實(shí)現(xiàn)了環(huán)境監(jiān)控效率的提升。

BP公司從2017年開(kāi)始，在各個(gè)油氣田的項(xiàng)目中采用各類人工智能技術(shù)對(duì)勘探、生產(chǎn)等各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行分析，并建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型，通過(guò)模型來(lái)指導(dǎo)生產(chǎn)過(guò)程的優(yōu)化。通過(guò)各類模型的應(yīng)用，盡量減少人工干預(yù)，通過(guò)模型的自動(dòng)運(yùn)行，為故障預(yù)警、高效生產(chǎn)、精準(zhǔn)營(yíng)銷等提供智能支持。

道達(dá)爾公司在2018年開(kāi)始與Google合作，探索將各類人工智能等技術(shù)應(yīng)用于該公司的油田生產(chǎn)中。通過(guò)采用大數(shù)據(jù)處理油田生產(chǎn)數(shù)據(jù)，并通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)對(duì)油田生產(chǎn)進(jìn)行監(jiān)控，基于人工智能的決策模型支持油田的高效生產(chǎn)，并且通過(guò)將智能技術(shù)應(yīng)用于生產(chǎn)管理中，達(dá)到降低成本提高管理效率的目的。

相比國(guó)外的石油企業(yè)，國(guó)內(nèi)的石油企業(yè)大多是在“十三五”期間開(kāi)始建設(shè)智能油田，通過(guò)將各項(xiàng)智能技術(shù)應(yīng)用于油田的勘探、設(shè)備的監(jiān)控等方面，促進(jìn)了國(guó)內(nèi)石油企業(yè)核心技術(shù)的提升。其中，中國(guó)石油將知識(shí)圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)等智能技術(shù)用于生產(chǎn)、管理以及營(yíng)銷等場(chǎng)景。比如2019年開(kāi)始，中國(guó)石油在長(zhǎng)慶油田等油田的巡檢中，采用智能機(jī)器人以及智能視頻識(shí)別等方式，開(kāi)展智能運(yùn)維工作。中國(guó)石化依托云計(jì)算平臺(tái)，融合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)以及智能技術(shù)，開(kāi)展智能油田以及工廠的建設(shè)。中國(guó)海油從2019年開(kāi)始，進(jìn)一步推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，通過(guò)云計(jì)算平臺(tái)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)等建設(shè)，推動(dòng)公司智能化程度的提升，將大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于海上油田勘探、油氣田生命周期管理等不同的生產(chǎn)與管理場(chǎng)景，推動(dòng)海上油田勘探模式的變革，實(shí)現(xiàn)油田的高效運(yùn)營(yíng)，促進(jìn)油田生產(chǎn)效益的提高[3]。

3" 大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)及人工智能技術(shù)在海

上智能油田生產(chǎn)中的應(yīng)用場(chǎng)景

3.1 智能油田建設(shè)

伴隨油田開(kāi)采規(guī)模的不斷擴(kuò)大，在各個(gè)層面都會(huì)暴露出諸多痛點(diǎn)。一方面，作業(yè)周期長(zhǎng)、成本高、效率低，且存在安全隱患。中國(guó)既是陸地大國(guó)也是海洋大國(guó)，海岸線總長(zhǎng)度為3.2萬(wàn)千米。對(duì)比陸地勘采，實(shí)施海上油田相關(guān)作業(yè)，通常需要提前一周準(zhǔn)備出海事宜，運(yùn)作周期長(zhǎng)，衍生成本高，頻繁海上作業(yè)也增加了人員安全風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，異構(gòu)兼容問(wèn)題突出，運(yùn)維面臨挑戰(zhàn)。海上平臺(tái)建設(shè)時(shí)間存在差異，各部分軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施參差不齊。加之海上油田數(shù)量多，分布零散，缺少統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用管理界面，運(yùn)維難度陡增。

借助先進(jìn)的云平臺(tái)，秦皇島32-6智能油田建設(shè)將應(yīng)用場(chǎng)景和數(shù)字技術(shù)深度融合，以陸地生產(chǎn)操控中心為樞紐構(gòu)建海陸協(xié)同新范式，為油田油藏注采、安全環(huán)保、設(shè)備設(shè)施、工藝流程等開(kāi)發(fā)生產(chǎn)核心業(yè)務(wù)提效賦能，形成基于“數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)、平臺(tái)、應(yīng)用”的海上智能油田全棧解決方案，讓該項(xiàng)目的智能化程度得到顯著提升，為中國(guó)海油智能油田全面建設(shè)貢獻(xiàn)示范價(jià)值。該項(xiàng)目投資1.3億元，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率提升30%，每年直接收益預(yù)計(jì)3 000萬(wàn)元。

通過(guò)建設(shè)智能油田，人工智能等技術(shù)被進(jìn)一步應(yīng)用于海上油田的生產(chǎn)實(shí)踐中，并且在設(shè)備故障預(yù)警、開(kāi)采流程優(yōu)化、管理效率提升等方面發(fā)揮了一定的功效。通過(guò)建設(shè)物聯(lián)網(wǎng)，采集、傳輸與分析鉆井的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，建立機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)模型用于評(píng)估項(xiàng)目的開(kāi)采風(fēng)險(xiǎn)，并診斷效率低下的環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)了項(xiàng)目單井非生產(chǎn)時(shí)間（NPT）降低12%、效能提高0.62%的顯著成效。通過(guò)各類智能技術(shù)的應(yīng)用，每年可以為海上油田節(jié)約2億元左右的運(yùn)營(yíng)成本。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，對(duì)海上油田關(guān)鍵設(shè)備進(jìn)行故障預(yù)警等，可以節(jié)約各類維護(hù)成本約10%。同時(shí)，通過(guò)建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以實(shí)現(xiàn)資源的調(diào)度以及危險(xiǎn)因素的識(shí)別，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以為海上油田開(kāi)采中的各項(xiàng)決策提供依據(jù)，并且提高決策的質(zhì)量[4]。

海上智能油田不單單是新增若干個(gè)傳感器、計(jì)量?jī)x、攝像頭和無(wú)人機(jī)，也不限于海上設(shè)備設(shè)施的遠(yuǎn)程操控管理，由此獲得的大數(shù)據(jù)，經(jīng)創(chuàng)新算法模型計(jì)算，可輔助甚至部分替代人工對(duì)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行分析、判斷，對(duì)階段性結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，利用各類可視化系統(tǒng)對(duì)油藏信息進(jìn)行展示，并且通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建，提高生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)效率，實(shí)現(xiàn)海上油田少人化無(wú)人化，構(gòu)建“智能、安全、高效”的新型海上油氣開(kāi)采運(yùn)行模式。

在鉆井作業(yè)方面，利用大數(shù)據(jù)以及人工智能模型，可以分析作業(yè)中不同環(huán)節(jié)存在的效率瓶頸。通過(guò)建立預(yù)測(cè)模型，對(duì)工作量、作業(yè)時(shí)間等進(jìn)行預(yù)測(cè)，對(duì)于存在異常的環(huán)節(jié)進(jìn)行深入分析，以提高作業(yè)效率。利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)，分析鉆進(jìn)作業(yè)的流程，實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)流程的制定，提高流程作業(yè)的規(guī)范性，保障作業(yè)的安全、高效。同時(shí)，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，在作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)布置傳感器網(wǎng)絡(luò)，實(shí)時(shí)搜集作業(yè)數(shù)據(jù)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)作業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)控與預(yù)測(cè)，并且利用模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，打造無(wú)人鉆井平臺(tái)。通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)作業(yè)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)于作業(yè)過(guò)程中可能存在的偏差進(jìn)行快速糾偏。在智能鉆進(jìn)作業(yè)方面，充分利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)的支撐作用，實(shí)現(xiàn)作業(yè)過(guò)程數(shù)據(jù)的價(jià)值提升。

在采油方面，充分利用大數(shù)據(jù)以及人工智能等技術(shù)分析油田生產(chǎn)從鉆井、完井到采油的整體過(guò)程，利用人工智能技術(shù)，輔助地質(zhì)油藏等探測(cè)，并且進(jìn)一步采用大數(shù)據(jù)支撐鉆井井身結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，優(yōu)化井史作業(yè)流程等業(yè)務(wù)。在生產(chǎn)過(guò)程中，構(gòu)建基于傳感器的物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)各項(xiàng)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集與傳輸，為后臺(tái)大數(shù)據(jù)以及人工智能的應(yīng)用提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。

3.2 智能煉廠、智慧物流和智慧場(chǎng)站建設(shè)

在海上智能油田的中下游，可以進(jìn)一步利用人工智能等技術(shù)推動(dòng)智能煉廠、智慧物流等建設(shè)。通過(guò)使用智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智能煉廠、智慧物流的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，有效降低各類生產(chǎn)成本，降低能耗，以達(dá)到減碳目標(biāo)。在生產(chǎn)過(guò)程中，通過(guò)采集生產(chǎn)數(shù)據(jù)并進(jìn)行智能化分析，有助于提高煉油的效率，提高煉廠的經(jīng)濟(jì)效益。在生產(chǎn)管理中，通過(guò)人工智能模型，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)與資源的智能調(diào)度，最大限度地提高生產(chǎn)效率，并且通過(guò)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行智能化的監(jiān)控來(lái)降低生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)效率。可將大數(shù)據(jù)以及人工智能等技術(shù)應(yīng)用于客戶的精準(zhǔn)營(yíng)銷，利用數(shù)據(jù)精準(zhǔn)分析客戶的需求，提高營(yíng)銷的效率，控制營(yíng)銷成本。

在自動(dòng)巡檢等方面，可以進(jìn)一步利用無(wú)人機(jī)智能巡檢技術(shù)，提高巡檢的覆蓋度，并且通過(guò)綜合智能數(shù)據(jù)分析，形成新的巡檢模式，提高巡檢效率。一般而言，人工巡檢的精細(xì)化程度和作業(yè)效率低，無(wú)法發(fā)現(xiàn)細(xì)小滴漏隱患，也不能在海上進(jìn)行全天作業(yè)，已經(jīng)無(wú)法滿足當(dāng)前行業(yè)高速發(fā)展所帶來(lái)的巡檢需求。此外，人工巡檢需要一線作業(yè)人員長(zhǎng)期駐扎海上作業(yè)地區(qū)，人員身心健康及安全也存在風(fēng)險(xiǎn)。因此，油氣生產(chǎn)和運(yùn)輸行業(yè)急需實(shí)現(xiàn)從人工巡檢模式向智能運(yùn)維模式的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以解決各類油氣生產(chǎn)、運(yùn)輸設(shè)施故障頻發(fā)和巡檢人員遇險(xiǎn)的問(wèn)題。

3.3 智能經(jīng)營(yíng)管理

在海上智能油田的經(jīng)營(yíng)管理方面，通過(guò)使用智能技術(shù)，可以改進(jìn)煩瑣的日常工作模式，減少重復(fù)勞動(dòng)。利用智能模型、RPA流程自動(dòng)化等技術(shù)，可減少常見(jiàn)的各類報(bào)表填制等工作，實(shí)現(xiàn)常用工作流程的自動(dòng)化處理，提升工作效率。以中國(guó)海油建立的審計(jì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)為例，該平臺(tái)統(tǒng)一處理全集團(tuán)公司的各類審計(jì)業(yè)務(wù)，系統(tǒng)中已經(jīng)積累了超過(guò)120億條數(shù)據(jù)，從審計(jì)公司的全鏈條方面提供智能化支撐，提高了審計(jì)工作的準(zhǔn)確性以及效率。

在油氣銷售領(lǐng)域，利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，有效地提高了會(huì)員規(guī)模，提升了經(jīng)營(yíng)收入。同時(shí)，通過(guò)大數(shù)據(jù)還可以有效支撐物流運(yùn)輸，實(shí)時(shí)對(duì)全國(guó)范圍的物流流量進(jìn)行分析，及時(shí)調(diào)整物流策略，提高物流效率。

4" 結(jié)束語(yǔ)

目前，海上智能油田建設(shè)進(jìn)一步開(kāi)展，通過(guò)大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)以及人工智能等技術(shù)的應(yīng)用，有助于進(jìn)一步提高海上智能油田的生產(chǎn)效率以及管理效率，有助于降低各項(xiàng)成本，并提高效益。海上油田已經(jīng)開(kāi)始應(yīng)用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)以及人工智能等技術(shù)，這些技術(shù)的應(yīng)用能夠使運(yùn)營(yíng)更安全、更高效。在海上勘探與生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域，都在將大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)以及人工智能技術(shù)等融入信息系統(tǒng)和流程中，并且推動(dòng)智能技術(shù)從更深程度以及更廣的范圍推動(dòng)海上智能油田的建設(shè)，為國(guó)家能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展助力。■

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