石油企业智能油田发展与应用论文

石油企业智能油田发展与应用杜吉家 臧国富（胜利油田分公司经济开发研究院 山东 东营 邮编：257001）【摘要】“智能油田”建设与实施，既是油田企业提高核心竞争力和加快自身发展的必然要求，也是全球信息化进入智能化阶段对油田的客观要求。

论文通过对信息化发展阶段阐述、“智能油田”基本内涵及特征概括归纳，调查分析了国内外石油企业“智能油田”发展现状、经验做法及取得的成效，提出了油田企业（石油公司）在勘探开发业务中“智能油田”的研究应用的方面和内容。

【关键词】石油企业；智能油田；调查；应用一、信息化发展的几个阶段信息化历程分为手工阶段、数字化初级阶段、数字化成熟阶段和智能（智慧）化阶段。

其中，目前正在研究、应用的智能（智慧）化阶段是信息化发展历程中的高级阶段，是信息化及相关配套技术发展到现在的必然结果，具有感知、可视化和智慧功能（见图1）。

纵观智能油田的快速发展，反映了一个基本事实：IT 技术，特别是一些IT 新技术在智阶段描述能油田建设中发挥了至关重要的作用。

二、智能油田的内涵智能油田在数字油田基础之上，借助先进信息技术和专业技术，全面感知油田动态，自动操控油行为，预测油田变化趋势，持续优化油田管理，科学辅助油田决策，使用计算机信息系统智能地管理油田。

也就是说，智能油田就是能够全面感知的油田，能够自动操控的油田，能够预测趋势的油田，能够优化决策的油田。

具体描述为：(1)智能油田将借助传感技术，建立覆盖油田各、业务环节的传感网络，实现对油田各业务环节的全面感知。

(2)利用先进的自动化技术，对油气井与管网设备进行自动化控制，对油气管网进行自动平衡与智能调峰，实现对生产设施的远程自动操控。

(3)利用模型分析技术，进行油藏的动态模拟，单井运行分析与预测，生产过程优化，智能完井和实时跟踪，利用专业数学模型提高系统模拟与分析能力、预测和预警能力、过程自动处理能力，实现对油田生产趋势进行分析与预测。

(4)利用可视化协柞环境为油田提供信息整合与知识管理能力，充分利用勘探开发地质研究专家经验与知识，实现油田勘探的科学部署，提高系统自我学习能力，生产持续优化能力，真正做到业务、计算机系统与人的智慧相融合，辅助油田进行科学决策、优化管理。

三、智能油田的基本特征智能油田的基本特征归纳为以下六个力面：实时感知、全面联系、自动处理、预测预警、辅助决策、分析优化（图2）。

每一方面概括总结为：(1)实时感知：利用传感网络实现对油田各业务环节的全面感知。

不仅要对油田生产现场的设施进行实时数据采集，还可通过视频技术直接查看了作场地、会议场所的场景。

(2)全面联系：在实时感知的基础上，进一步提供油田现场与指挥室之间、人与仪器之间相互协同，远程操作。

(3)自动处理：利用自动化技术、优化技术，通过对采集到的数据进行计算分析，将操作指令反馈到现场，对油气井与管网设备进行自动化控制。

(4)预测预警：在对历史数据进行分析的基础上，通过数据挖掘、模型分析，对油田生产趋势进行模拟和预测。

如油藏的动态模拟，单井运行分析与预测，生产事故预警。

(5)辅助决策：利用可视化的信息协作环境、油田专家的经验、专业领域知识、成功项日研究成果，进行综合分析，提出决策建议。

(6)分析优化：通过建立各种标准化的评价指标体系，利用综合评价技术，对生产运行的状况、油气藏地质条件、决策结果进行评价和分析，提出优化方案，使油田生产、管理不断优化和完善，实现油田的最优化发展。

四、国内外“智能化”发展现状从全球看，21世纪是一个以计算机为核心的信息时代，数字化、网络化、智能化已经成为21世纪的时代特征和必然要求。

随着管理创新、信息技术及相关配套技术的迅速发展，计算机技术、无线网络技术、云计算、物联网等一批先进、高端技术在各行各业得到应用，有力地支撑了全球不同领域智能化发展。

IBM公司在2008年首次提出了“智慧地球”的概念；2009年，当时刚刚上任的美国总统奥巴马主张通过“物联网”等技术来构建“智慧地球”，等等。

在这样的大背景下，世界许多国家的政府、城市开始了“智慧城市”的研究和建设工作，各个城市根据其现状和未来发展趋势，形成了较为适应自身发展的“智慧”模式；在油气行业，近年来一些国际性的大型石油公司也提出了“智能油田”的概念，着力开始“智能油田”的相关理念提出、实施规划编制及解决方案的制定，并从不同角度、有重点研究、建设和实施“智能油田”。

其中，挪威国家石油公司是全球“智能油田”的先行者和实践者，该公司与IBM公司合作全面设计规划“智能油田”，并形成了系列解决方案，已经实现了对油田现场状况及运行效率的监控，自动化关井、停井管理，可视化协作等多方面智能化运行和管理。

其他国际大石油公司虽然没有全面、系统规划和建设“智能油田”，但实际上各公司已经从不同方面实施了“智能油田”的项目。

如，雪佛龙公司重点实施了“智能完井、实时生产监控与优化”等；壳牌石油公司重点是通过实时作业中心（RTOC）建设，实现了井下复杂油气藏的实时监控；BP石油公司重点实施了钻井业务流程、运营自动化和重点井的全部实时监控；埃克森美孚公司则重点实施了全球钻井数据中心、多个可视化协作中心建设，研究应用了油藏模型仿真，实现了全球标准化生产现场运行监控。

IBM公司作为世界“智慧化”创始者和倡导者，推行“整合一体化运行和操作”（IntegratedOperations），并与世界多个石油公司合作研究、实践了“智慧油田”诸多解决方案。

当前，有关于智能油田规划发展及核心技术也逐渐成为发展的热点。

从国内看，国家和各级政府通过推进信息化与政府行政管理、工业化的深度融合，提出并开始实施智慧化政府、智慧化城市、智慧化社区和重点工业领域、物流、交通、电力等方面的智能化管理。

如，山东省在2012年就积极推动智慧山东建设，出台和宣贯了《关于开展智慧山东试点工作的实施意见》，并选择潍坊、济宁、枣庄和德州等市，分城市、城区、社区和园区四个层面，开展智慧山东建设试点；同时，继续深化智能工业、智能物流、智能矿山、智能交通、智能电网等重大物联网应用示范工程。

国内石油企业面对智能化时代的到来，认识到了信息化、智能化是生产力和油田核心竞争力之一，是石油企业发展的重要保障和支撑，纷纷推进“智能油田”建设。

如，新疆油田继2008年在全国率先建成“数字油田”之后，于2010年与IBM联手，在全球首个提出“智能油田”概念，并完成了以“智能油田”为主线的信息产业发展规划编制，计划5年内在原有数字油田基础上，通过覆盖油田各业务的知识库和分析决策模型构建，为油田生产、经营管理的决策分析提供智能化的辅助手段；计划用10年时间基本建成智能油田。

长庆油田树立“用最少的人管理最大的油气田，用最低的成本生产获取最多的油气”的理念和最终目的，对油田生产现场实施全面监控和自动化管理，实现生产现场出现的隐患从“感知—分析—预警—处理”的智能管理。

华北油田在以“智能油田”建设为出发点的“十二五”信息化总体规划中，将“智慧油田”作为企业信息化建设的核心来推进，形成了“三个基础、一个平台、两个示范”的建设规划，正逐步实现优化信息资源高效配置、支持科学决策、业务协同和生产优化运行等。

2012年，中石化集团公司明确提出了在集团公司层面建设“智能化中石化”，在不同业务板块建设“智能化油田”和“智能化工厂”的要求。

五、智能化在油田勘探开发中的用数字油田主要以全面的、标准化的数据和全面覆盖的、高带宽的通讯网络支持业务的开展。

智能油田是在数字油田基础上，更强调业务间的紧密联系，更强调业务过程的自动化和智能化。

1、油气勘探油气勘探处于油田业务的最上游，在智能油田环境下，其智能化主要体现在以下几个方面：（1）勘探数据知识化管理建立勘探数据知识库。

研究人员将研究过程获取的知识发布到知识库，作业人员将一个任务或解决一个问题的最佳途径发布到知识库。

为各专业人员实时做出最佳决策而获取、共享各类知识提供支持。

基本内容：建立跨专业界限的数据集成共享平台；建立数据标准目录，以及不同数据标准之间的映射关系；在共享平台之上，为勘探研究、勘探管理、开发等人员提供所需要的、符合各自专业标准的数据，以及统计分析和挖掘等功能。

（2）探井现场跟踪研究提供实时的现场监控、判断和处理能力。

基本内容：同步获取钻探现场实施的各类数据，包括实钻数据、随钻测量测试、钻井液数据等，并进行现场监控；实时模拟钻头轨迹，与设计不符时及时提示，研究人员作出井眼调整建议、更新设计方案并反馈给井场；根据钻遇情况、储层压力等数据进行跟踪地质研究，及时修正地质认识。

（3）井位协同设计建设综合各类数据信息的协同工作平台，包括管网信息、地理信息、地质信息、社会信息等，在协同的工作平台上为业务专家、信息专家、各级领导提供协同的设计环境和审批环境，优化井位设计过程，提高交流和审批的效率。

（4）挖掘历史数据发现潜在勘探目标综合物探数据库、地质数据库、井资料库和生产动态数据库，建立数据挖掘模式，确定分析的主题。

从大量的历史数据中获取有效的、潜在的有用数据，重新研究整理，以便发现潜在的勘探目标。

（5）专家系统辅助综合研究基于全面关联的数据网络，通过模拟专家思维，建立仿真模拟系统，辅助决策，提高决策的科学性。

（6）智能战略选区建立预测模型，与国内外地质构造相似的区块模型进行类Lk，提高预测准确性和精确度，提高选择勘探目标的科学性。

内容包括：(1)根据地质参数初步分析并建立区块预测模型；(2)寻找与目标区块相似的模型，进行类比；(3)对预测模型进行论证，预测出目标区块的规模、构造、储量等。

2、油藏评价油藏评价是介于勘探和开发之间的一个业务环节。

在智能油田环境下，其智能化主要体现在以下几个方面：（1）开发方案跟踪管理首先是开发方案的知识化管理，包括历史资料对比、模糊检索、知识提取、资料整合等。

其次是方案的跟踪管理，包括方案调整、现场实施跟踪、协同管理、开发优化等。

基本目标是：开发方案实施过程跟踪，根据实施情况提出方案调整建议；根据开发情况、油藏模拟分析结果，提出开采优化方案；实现开发知识经验的积累、提取和加上利用；提供多专业、多部门的协同工作环境。

（2）智能多井对比通过设定比对条件，实现井与井综合信息的对比，或在一段时间内的变化趋势的对比，井以多种形式展示比对结果，从而辅助评价、开发利生产上的决策。

建设内容包括：建立完备的单井数据库包括井参数数据、试油试采数据、生产数据、岩芯分析数据等；建立对比条件与对比方法，包括时间、压力、地质特征、区块条件、含水、层位、产星等；对比结果展示，包括直方图、饼图、曲线图、照片、视频等。

（3）评价井动态跟踪和预警通过计价井的实时跟踪研究，实现地质资料取全取准，油层段的准确取芯，最终精确描述出油藏大致轮廓、储量、预期采收串、产能和预期经济价值。