石油企业智能油田发展与应用论文
石油化工行业人工智能技术的发展与应用研究

石油化工行业人工智能技术的发展与应用研究随着人工智能技术的不断发展,其在各个行业中的应用已经越来越广泛,其中包括石油化工行业。
石油化工行业是全球经济的重要支柱之一,其应用范围涉及能源、化学、燃料等领域,而人工智能技术的应用将进一步提高企业的生产效率、降低生产成本、加强设备维护管理等方面的效果,为企业带来更多益处。
一、石油化工行业的发展与现状石油化工行业随着中国经济的快速增长而迅猛发展,已成为全球最大的石油化工生产国家之一。
在全球范围内,石油化工行业被视为高龄手艺的集中体现,因为它从上世纪30年代就开始了大规模的商业化生产。
自此以后,全球的石油化工行业已经获得了巨大的发展,它的发展对于全球化学品和能源供应具有深远的影响。
2019年,全球石油化工产值超过9000亿美元,其中中国的石油化工产业总产值为2.8万亿元,超过美国成为全球第一大石油化工生产国。
二、人工智能技术的应用在石油化工行业的主要形式随着人工智能技术的逐渐成熟和市场需求的提高,越来越多的企业开始尝试在其业务流程中引入人工智能技术去提高效率。
在石油化工行业中,人工智能主要应用于以下领域:1. 生产安全管理石油化工生产过程中涉及到许多危险和风险,安全是保障生产的前提,而人工智能技术在这方面发挥的作用也非常重要。
基于人工智能技术的安全管理系统可以通过感知器来捕捉故障信息和警报信号,对生产过程中的物流和设备操作进行全面监控,及时发现异常情况,减少事故发生的概率。
2. 生产计划管理石油化工行业的生产计划是一个极为复杂的流程,需要考虑到市场需求、原材料的供应、设备的维护和生产效率等各个方面。
人工智能技术可以对这些数据进行分析,并应用在生产计划管理中,以实现准确的生产计划,同时还能够为生产过程中的瓶颈问题提供解决方案。
3. 质量检验管理在石油化工生产过程中,质量检验是非常重要的环节,并且通常需要人工操作,这使得质量检验的误差率非常高。
人工智能技术可以通过视觉识别技术等模式识别技术来进行物料检验和QA/QC检验,能够提高检验效率和准确性,同时还能够更加准确地跟踪每个步骤中的问题。
智能油田的数据治理及应用

智能油田的数据治理及应用摘要:近年来,我国油田进入了中后期发展阶段,为了中后期阶段油田的发展需求,就需要推广应用智能油田技术以及管理方法,在油田开发以及日常管理工作中,充分发挥智能油田数据管理优势,提高数据信息处理能力。
基于智能油田建设数据治理现状,分析油田数据治理中存在的问题与弊端,研究智能化优化方案,为油田数据处理以及智能化油田管理技术的研究提供必要借鉴。
关键字:智能油田;数据治理工程;应用技术为了适应油田中后期生产、经营、管理要求,我国多数油田进行了数据治理建设和改革,虽然相比国外先进国家起步较晚,在治理技术以及治理经验上还存在一定的差距,但近年来进展迅速取得了许多研究成果。
但在实际的应用过程中仍存在一定的问题与弊端。
如数据治理工作没有建立有效的评估反馈体系,缺乏双向沟通能力,数据处理方法不能合理分类,整体处理技术落后,不能适应新发展需求形成智能化油田数据管理体系,因此仍需要不断的研究完善,加快推进油田“数字化转型、智能化发展”进程。
1.油田数据治理的主要内容以及工作流程1.1油田数据治理的主要内容以及工作流程油田数据处理的首要工作也是基础工作是对原始数据信息的收集、分析、处理。
在这个过程中要充分确保数据信息收集的精准性、时效性,杜绝信息孤岛或数据鸿沟的问题发生,并实现分类处理。
但是在实际应用过程中,由于缺乏完善成熟的信息分类体系,导致信息处理分类混乱,各类信息之间没有建立必要的关联关系,不同部门之间的数据信息形态以及处理方法差异过大,无法实现整体的整合处理,不能适应现阶段油田数据规范化的治理要求。
在油田数据治理工程中,首先要建立统一的处理制度以及工作流程,明确数据处理的基本目的,提高数据处理水平。
在智能油田的构建过程中,需要就智能油田的构建需求以及现有环境,确定构想思路以及技术需求,进行数据管理理念体系的优化建设,同时要针对不同的数据模块建立差异化的管理方式,不断提高数据管理应用的智能化水平,进行多样化数据的有效性处理。
石油行业中的智能油田技术应用研究

石油行业中的智能油田技术应用研究智能油田技术是指利用现代先进的信息技术手段和自动化控制技术对油田开发、生产和管理进行智能化和自动化的一项技术。
它在石油行业中的应用,有望提高油田开发和生产的效率,并减少环境污染。
本文将就智能油田技术的应用研究进行探讨。
首先,智能油田技术在油井勘探方面有着重要的应用。
传统的勘探手段往往需要大量的人力物力,工作效率较低。
而智能油田技术则可以通过无人机、遥感技术等手段,快速准确地获取油田的地质信息,提高勘探的精度和效率。
通过对油田地质特征的准确判断,有助于减少油井开发的风险,降低勘探成本。
其次,智能油田技术在油井生产管理方面的应用也具有重要意义。
智能化的生产管理系统可以对油井生产进行实时监测,包括温度、压力、流量等参数的监控。
通过数据采集和数据分析,系统可以自动调整生产参数,提高油井的生产效率。
此外,智能油田技术还可以提供远程监控和管理功能,提高管理的灵活性和效率。
再者,智能油田技术在油田环境保护方面也有积极的影响。
油田生产过程中,会产生大量废水、废气和固体废弃物等排放物,对环境造成污染。
智能油田技术可以通过监测和控制系统,实时监测和调整油田的环境参数,如废水处理、废气排放等,从而减少环境污染的风险。
智能化的排污管控系统可以及时预警和处理污染事件,保护油田周边环境的健康。
此外,智能油田技术还有助于提高油田的安全性和可靠性。
油田开采过程中,由于工作环境恶劣、工艺复杂,容易发生事故。
智能化的监测系统可以实时监测油田设备的状态,提供早期预警,及时发现故障以及潜在的安全隐患。
智能油田技术还可以通过自动化控制系统,进行远程操作和调整,减少人员和设备受到的风险。
总的来说,智能油田技术在石油行业的应用研究具有广泛的前景。
它可以提高油田开发和生产的效率,降低勘探成本,减少环境污染,提高油田的安全性和可靠性。
然而,智能油田技术的应用也面临一些挑战,如数据安全问题、设备故障等。
因此,需要进一步加强相关的研究和开发工作,提出合理的技术解决方案,以推动智能油田技术的应用和发展。
智能油田技术的研究及应用

智能油田技术的研究及应用随着能源需求的不断增长和传统油田资源的逐渐枯竭,智能油田技术的研究与应用已成为当今能源领域中的热点话题。
智能油田技术指应用先进的控制、传感、通讯、计算机、人工智能等技术,在地面、井下及油田生产系统中实现智能化、自动化、信息化的综合应用。
本文将从智能油田技术的研究现状、应用案例以及发展趋势等方面进行探讨。
一、智能油田技术的研究现状目前,智能油田技术的研究主要集中在以下几个方面:1. 井下监测技术井下监测技术包括温度、压力、流量等参数的实时监测和井下环境的无线传输。
其中,MEMS技术(微电子机械系统)的应用更是为井下监测技术的发展提供了强有力的支持。
MEMS技术可以实现在微型芯片上制造出微机电系统,这样可以将多种功能集成到一个系统中,实现在不同物理变量上进行监测。
2. 油田生产系统优化技术油田生产系统优化技术是指对井场、生产平台以及油田生产输送系统进行实时监测、数据采集、分析和优化调整的综合应用。
这种技术可以帮助油田企业提高采油收益、减少生产成本、提高生产效率等。
3. 油藏勘探及评价技术油藏勘探及评价技术是指利用现代物理、化学、地球物理等学科的方法,研究油藏的物质组成、物理化学特性、地质结构等,寻找潜在的油藏开发潜力。
此外,基于机器学习和深度学习等技术的油藏预测方法也是当前的研究热点之一。
二、智能油田技术的应用案例1. 集成生产系统集成生产系统是指在盆地范围内的油气田中,利用网络、互联网、通信和计算机技术,将石油勘探和生产的信息资源集中起来,进行综合管理和优化调度,实现跨井、跨区、跨油田的生产协调和信息互通。
该系统可以帮助企业提高油气生产效率、降低生产成本。
2. 智能减排系统智能减排系统是指利用先进的测量和控制技术,实现对油田排放的废气、废水、废渣等污染物的自动监测、控制和减排。
该系统可以有效降低油田企业对环境的影响,遵守国家及地方环保法规要求。
3. 智能油田信息平台智能油田信息平台是指利用互联网、大数据、云计算等技术,实现油气田生产过程数据共享、全面融合、实时分析和智能决策的平台。
智能化油田的研究与应用

智能化油田的研究与应用一、智能化油田的概念和定义随着科技的发展和经济的不断发展,油田生产已从传统的人工生产逐步向自动化和智能化方向发展。
智能化油田是指基于现代信息技术、传感技术和网络技术的油田综合自动化管理系统。
该系统利用计算机技术、网络技术、自动控制技术等优势实现油田的全面自动化管理。
二、智能化油田的技术架构智能化油田技术架构主要由五大模块组成,包括采集模块、传输模块、处理模块、应用模块和监控模块。
其中采集模块是数据传感器和信号处理的模块,传输模块是数据传输和数据共享的模块,处理模块是数据分析和智能决策的模块,应用模块是实现生产管理和化学品管理的模块,监控模块是对油田进行实时监控和管理的模块。
三、智能化油田的优势智能化油田具有以下优势:1. 高效性:智能化油田在数据采集、分析、处理、决策等方面实现了自动化,大大缩短了生产周期,提高生产效率。
2. 节能降耗:智能化油田通过控制设备运行、调节工艺参数等方法节能降耗,提高油田生产效益。
3. 安全可靠:智能化油田利用传感器和网络技术对油田生产进行实时监测和控制,有效预防事故风险。
4. 经济性:智能化油田实现油田的全面自动化管理,降低了人员成本和设备维护成本,提高了利润率。
四、智能化油田的应用案例目前,智能化油田已经在全球范围内得到了广泛应用。
例如,美国ConocoPhillips公司推出的智能化油田管理系统可以通过手机App实现油田的远程管理和控制。
沙特阿美公司也利用智能化技术实现了油田信息数据的实时掌控和远程操作。
同时,我国也已于2015年实现了“智能油田7.0”的交付,大大提高了油田的生产效率和管理水平。
五、面临的挑战和未来趋势然而,智能化油田在实际应用中还面临许多挑战,如数据质量问题、大数据安全问题等。
为了加强数据质量,需要提高传感器的准确性和灵敏度,并采用高级算法进行数据处理。
在解决大数据安全问题方面,需要加强数据加密和使用智能技术进行监测和管理。
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。
油田人工智能技术的研究与应用

油田人工智能技术的研究与应用随着全球对于石油能源的需求不断增加,油田的生产效率和产量的稳定性越来越受到关注。
而人工智能技术正是为油田生产提供了一种新的思路和解决方案。
在未来,人工智能技术将成为油田高效、节能、智能化的必要手段。
一、人工智能技术在油田的重要性人工智能技术在油田生产中的应用可以大大提高生产效率,降低生产成本,减少环境污染等一系列问题。
通过人工智能技术,可以实现油田生产的自动化、可视化和智能化。
此外,人工智能技术还可以提高油井的可靠性和安全性,真正实现虚拟化、数字化和智能化。
二、人工智能技术在油田的应用现状目前,人工智能技术在油田的应用主要涵盖了以下三个方面:1. 油藏勘探:人工智能技术可以通过对地震数据、磁测数据等多种勘探数据的分析和处理,提取有用信息,识别油藏分布。
2. 油井监测:通过对油井的监测和分析,可以及时发现油井的异常情况,提前预警,避免事故的发生。
同时,还可以实现油井自动化控制,提高生产效率和可靠性。
3. 油田生产控制:人工智能技术可以根据油田的实时数据和历史数据对油田的生产量、生产效率等进行精确分析,提高油田的生产效率和产能。
三、未来人工智能技术在油田的发展趋势未来,人工智能技术在油田的应用将会更加广泛和深入。
主要体现在以下几个方面:1. 多种技术的整合:未来人工智能技术在油田的应用将会整合全球多种技术,如先进的传感器技术、先进的精细化控制系统等,以达到更好的效果。
2. 直观化显示:未来,油田生产的数据将会以直观化的方式呈现出来,油田生产人员可以更加便捷的获取到有用信息,提高决策的准确性和效率。
3. 智慧化系统:未来,人工智能技术将会应用到油田生产系统中,使其更加智慧化,如大数据分析等,实现全面的智能化生产控制。
四、人工智能技术在油田的应用难点尽管人工智能技术在油田生产中有着广泛的应用前景,但是人工智能技术在油田中的应用还有许多难点需要解决。
首先,人工智能技术在油田中的应用需要能够快速、准确分析海量的数据,如何处理这些数据是一个挑战。
智能化油田的发展与应用前景

智能化油田的发展与应用前景[摘要]:在油田的生产过程中,经历了自动化、信息化等过程,正在逐渐进入到智能化时代。
本文主要阐述了智能化油田的概念以及在我国各大油田的运用情况,并对未来我国智能化油田的发展前景进行了展望,旨在能够推动我国石油事业的发展奠定一定的理论基础。
[关键词]:智能化油田发展应用一引言信息技术日新月异,以数字化、网络化、智能化为特征的信息化浪潮蓬勃兴起,全球信息化进入全面渗透、跨界融合、加速创新、引领发展的新阶段。
十九大报告中八次提到了信息化相关内容,指出:要善于运用互联网技术和信息化手段开展工作,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。
中国石油把信息化纳入建设综合性国际能源公司目标体系之中,列为实施“资源、市场和国际化”战略的重要保证措施之一。
油田作为原油生产企业,面临原油采出成本高、人员递减岗位缺员等实际问题,传统生产管理模式已不适应发展需要。
应用物联网、大数据、云计算、人工智能等信息技术,大力推进数字化、智能化建设,促进生产管理模式变革,是油田破解难题实现可持续高质量发展的必由之路。
二智能化油田的概念与发展油田生产过程也随着工业革命的步伐经历了机械化、自动化、数字化、信息化等几个过程,即将进入智能化时代,计算机的应用对油田生产带来的变化具有革命性,没有信息技术的加持就谈不上科学勘探和精细开发,也无法实现数字油田和智能油田。
油田自动化、信息化、智能化是工业、控制技术和信息技术结合发展的不同阶段,但又相互依存,永远存在着必然的联系。
油田智能化是指在油田生产经营过程中由现代通信与信息技术、计算机网络技术、石油行业技术、智能控制技术汇集而成的针对油田生产作业或科学研究某一个方面的集成融合应用。
智能化最大的特征是智能算法的引入,如隐马氏模型、神经网络、遗传算法、粒子群优化算法、灰色理论、模拟退火算法、贝叶斯网络等算法等,这些算法侧重于大量的数据、计算机判断和机器学习功能,和传统的逻辑判断及决策树方式有根本的不同。
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石油企业智能油田发展与应用论文SANY标准化小组 #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#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)。
阶段描述图1 信息化发展阶段及描述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:图2 智能油田的特征(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。