大数据时代下数字油田发展思索：智慧油田的现状及发展研究

2014-08-15王兴刘超张岁盟

化工管理 2014年35期

王兴刘超张岁盟

中石油长庆油田公司第一采油厂王南作业区陕西延安 716000

一、“大数据”的挑战及现状

长庆油田和其他几个中石油下属油田一样，最初是由众多的二级石油单位组成，信息化经历了从分散到集中，再到复杂系统的过程，实现了对全产业链上各种应用的系统支撑，可以想象，长庆要面对的数据是十分巨大的，从以前的历史系统转移到新系统，再到集中化管理，期间都有大量数据的迁移和准备，因此长庆油田一直都伴随着“大数据”的挑战。

与大数据密切相关的一个概念就是“数据中心”。在“十一五”期间中国石油信息技术总体规划中，提出了绿色数据中心建设的要求。中国石油数据中心的总体架构分三个层次，首先是集团级数据中心，即两地三中心：北京总部数据中心、北京主数据中心、异地灾备数据中心。其次是区域级数据中心，包括大庆、吉林、辽河、新疆、兰州、西安、西南、华中、华东、华南和北京11个区域数据中心。还有以销售为主的地区公司级数据中心，包括各地区公司机房和企业联合机房。中国石油的数据中心是一个十分庞大的体系，通过石油专网，把所有企业都连起来，集团数据中心与下面两层进行协作和沟通，共同完成对生产、研究、制造等等业务的支撑。

长庆油田作为中石油西安区域数据中心的主要参与者、建设者及数据贡献者，为中石油“大数据”发展战略贡献出自己的力量。长庆油田趋于成熟的数字化油田建设，也在“大数据”时代下孕育了新的思路。

二、长庆数字油田发展概况及数据特性

1.长庆油田数字化建设概况

2009年国务院批准长庆油田作为试验田进行数字化油田建设，5年来，长庆油田的产油量不降反增，大大地证明了数字油田的可行性与其巨大的经济效益，长庆油田的巨大成功引导了国内数字化油田的发展方向。

2.长庆油田数据流特性

数字化油田不光存在着工业油流，还存在这与油田发展息息相关的信息流即数据流。经研究发现该数据流存在一下特性：

海量性：油田面临着数据量的大规模增长

多样性：安装在各个基层单元的不同传感器，造成数据的多样化和多元化

高速性：数据被创建和被移动的速度极快；即被处理和反馈的速度极快

易变性：数据具有多重结构，呈现出的形式和类型

除以上几点特性外，还具有一下几点特征

第一：数据类型繁多。包括电参、功图、温度、压力、视频、照片、地理信息等等，多类型的数据对数据处理能力提出了更高的要求。

第二：数据价值密度相对较低。随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，需要迅速完成价值“提纯”。

第三：处理速度快，时效性要求高。

从以上几点已可以判断，长庆油田的“大数据”进程已经开始。

三、智慧油田是发展趋势

智慧油田的理念来源人们对油田管理的信息化、智能化的要求，是数字化油田的下一步发展方向。

智慧油田是在数字油田的基础上，通过实时监测、实时数据自动采集、实时分析解释、实施决策与优化的闭环管理，将油田上游勘探、开发、油气井生产管理、工程技术服务、集输储运、生产保障等各业务领域的油气藏、油气井、数据等资产，有机地统一在一个价值链中，实现数据知识共享化、生产流程自动化、科研工作协同化、系统应用一体化、生产指挥可视化和分析决策科学化，提高油气田生产决策的及时性和准确性，达到节约投资与运行成本的目的。

将油田生产的自动化与信息化相结合，将物联网和云计算技术应用到油气生产流程中，通过先进的实时传感系统和网络系统，把先进的实时传感设备、自动控制设备、视频监控设备等，部署到井下、井口、计量间、注水站、联合站及井区厂区、集输管网和车辆等位置，对油气藏、计量间、油气站库、油气水井等资产动态实时监测、实时数据自动采集。通过物联网实现各类设备、人员、井筒等的信息交换与通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。

在可视化、一体化的集成运营中心和协同环境下，管理人员、科研人员根据实时信息，通过在线模拟环境，快速分析、判断趋势和异常，及时指导现场，自动控制和自动执行。

借助基于业务模型的知识库和专家系统，以多学科协作的勘探开发综合研究、单井动态分析、油藏评价、数值模拟等依托，辅助油田进行勘探部署、井位论证、开发生产等决策，科学的预测和决策，实现油田、油气井等相关资产的统筹经营与管理，提高油气田的采收率，对油田进行适时的最优开发。