基于大数据的数字油气田现状及发展分析

何小川

（中国石油股份有限公司西南油气田公司川中油气矿，四川 遂宁 629000）

数字油气田，简言之，即气田的信息化、数字化。数字气田产生和发展于大数据背景下，它生成与处理的数据量大，但有效的处理与应用后，从中得到的收益是较高的。随着数字油气田的发展，我国有公司对其价值有了更深的认识，普遍致力于数字气田的建设与优化，目前已经取得了良好的发展成果。

1 数字油气田

虽然不同国际学术团体、不同石油石化企业对数字油气田的解释有所差异，但其本质相同。特别是对新区域或者边远区域的资源勘探开发工作，通过研究加工历史资料服务于现下工作。利用大数据结合新型技术、计算机网络构建油藏仿真模型，同时配以遥感器、智能井，实现自动控制。让管理者更准确地预测石油石化未来的变化趋势，以便于形成科学的气田管理决策。研究表示，数字油气田有助于提高石油石化产量，降低生产成本，对油企业发展具有重要影响。

2 基于大数据的数字油气田现状分析

2.1 数字气田研究现状

（1）沿技术研究现状。随着数字化、网络化、信息化的发展，人们加强了对数字油气田的研究，出现了许多研究热点，这些热点对于形成数字气田网络构架均具有十分重要的意义。从数字油气田研究史来看，物联网技术、信息化气田、大数据应用等是数字油气田的研究热点。现阶段，石油石化行业极其重视数字气田的研究，在整个油气田现代化发展过程中，数字气田起到基础作用，数字气田的下一步研究是智慧气田，它对于石油石化的发展将会产生巨大影响。

在现阶段的数字气田研究中，我国对大数据、信息化以及5G的应用研究都属于热点研究项目，我国在数字油气田的研究方面与国外基本同步，甚至部分研究项目领先于国外，比如，我国中石油的IT发展规划、ERP项目部分正在实践中，同时如我国塔里木气田、胜利气田等都先后树立了数字气田建设目标，且在逐步推进，而国外大部分还停留在思想观念的层面。

（2）应用研究。21世纪数字油气田开始在我国发展起来，人们开始进行相关研究，并着手了编程工作，近几年，数字气田的专著才渐渐多了起来。对数字气田专著发行量进行分析，发现我国在数字气田的发展抱有较高的热情，且国内众多石油石化企业已经开始应用数字气田，这对提高我国油公司生产效率、经济效益至关重要。除此之外，我国部分油公司还开始了对油藏预测、气田生产信息化应用数字化平台建设的研究。

（3）跨专业融合性。数字气田涉及众多专业，包括计算机、通信、数学、物理等，同时在数字气田的基础上还衍生出了许多交叉学科，其中对数字气田有重要影响的是AI与大数据，因此，必须重视对这两个专业的研究。

2.2 数字气田建设现状

21世纪以来数字气田在我国获得了飞速发展，我们结合国内油公司的相关研究，对此进行了合理的分析与评价。数字气田作为新事物，从理论到实践，从实验到普及，从探索到建设，不可谓不艰辛。我国在数字气田的建设现状，可从下述三个角度较为全面地进行分析。

（1）数字化建设。经过15年的时间，数字气田初步实现数字化，我国80%～90%的油公司现已实现了数字化管理。数字化建设是数字气田建构的第一步，现阶段，部分气田公司在实施数据建设，一些油公司在研究数据治理，数字化建设日趋成熟，正在走向完善。

（2）示范性建设。我国油公司耗时5～8年，依托于物联网、数字化等技术完成了初步示范，并逐步走向规模化建设，目前，约有80%以上推行数字化管理，且还有部分油公司探索实施建设了智能气田。

（3）数字与智能油藏的建设。我国大体用3～5年的时间对数字与智能油藏有了较为成熟的认识，并在此基础上对其逐步进行探索建设，现阶段，在该领域还处于探索尝试阶段，尚未形成规模化建设。

2.3 数字气田发展现状

我国最早在1999年提出数字气田，随着数字气田被质疑、被研究、被认可，发展至今，数字气田已初具规模。大数据近年来的高速发展，气田数字化、信息化产生的数据不断增多，这引起了油公司的重视，有必要建设服务于数字气田的数据中心。如今，数据中心构架基本形成，以层级为标准，主要分为3部分，第一级为集团中心系统；第二级为区域中心系统，包括大庆、新疆等；第三级为区域企业中心系统，该类企业侧重于石油石化产品销售。由此不难发现，石油数据中心内含丰富而庞大的石油数据，这也是大数据下，我国石油石化企业必须要走的数据化道路，它对于数字气田发展十分重要。

3 基于大数据的数字气田关键技术分析

3.1 智能监控技术

（1）智能监控概述。数字气田监控系统包括图像采集、软件解码、报警联动、后端存储等模块，它是一个大型气田监控系统。结合当下我国数字气田的现状以及气田对监控的需求来看，智能监控系统是数字气田发展的重要内容之一，有必要设计一套科学合理的监控系统，本文所述监控系统如图1所示。

结合油公司管理特点与实际需求，以采集给井、核心设备等数据为手段，以实现有效报警、保障安全为目的，应用视频监控气田。该系统主要包括前端、传输、监控中心三个模块。具体而言，前端系统引入视频分析技术，对附近环境进行监控，具有检测、跟踪等功能，对附近可疑车辆、人员进行记录，通过大数据分析对可以信号发出报警。传输系统能够实现对视频、控制、报警的指令的传送，由于前端系统趋于集中，因此，在应用传输系统时应当结合具体需求采用适宜的传输数据。中心监控包括管理模块、数据存储模块、监控终端以及管理员模块。

图1 数字气田监控系统结构图

在监控系统中融入NDVR，实现自动控制、数据采集与分析。同时应用NDVR还能够实现远程数据转发，以确保上级部门能够实现对远距离气田的监管。管理人员还可以借助网络与气田工作人员实时交流。

（2）关键技术内容。

第一，行为分析技术。监控系统通过采集行为数据可以进行描述与建模，其中描述包括对个体、群体与场景三者的描述，通过在数据采集与描述的基础上进行建模，监控系统内部自有相关行为模型，监控系统通过描述与建模分析行为，若发现行为与系统内部模型一致，可以进行报警，提高了气田安全性。

第二，人脸识别技术。把识别的人脸图像传送到服务器比对，同时把识别结果呈现在显示屏上，以实现对气田工作人员的管理。该方法精确度高，且人脸数据资料易获取。

第三，图像处理技术。数字气田，其气田所在区域存在较大的特殊性，市面上的监控设备在特殊场所数据采集率、图像分辨率会受到影响，为了提高数据采集的精确度，应当引入图像处理技术，例如，降噪、矫正等，以提高监控水平。

第四，分析预警技术。该技术运行原理是在图像数据与事件数据间构建一定的逻辑关系，以确保计算机可以从海量数据中快速分析，识别异常，同时高效过滤干扰信息，自动读取重要信息，参照分析结果传送预警信号。

3.2 数据融合技术

（1）气田数据融合概述。数据融合是大数据背景下数字气田建设发展过程中产生的新概念，它主要是指在数字气田链条下的数字、数据、信息、智能等的整合。在数字气田链条中数据发挥着至关重要的作用。一般而言，数据源于数字，经过处理的数据就是可以应用的信息，从数字气田的角度看，这些可应用的信息包括对气田的远程控制以及自动运输，能够实现自动勘探资源，提高油气生产效率。

数字气田中的气田数据主要是指为加工的、初步采集的原始数据，这些原始数据有利于分析、发现更多预期数据，即有价值的数据。因此，数字气田数字融合的第一步就是解决怎样融合所有原始数据这一问题。所谓气田数据融合的目标，主要是指“合二为一”，形成新的数据群，新数据相较于原始数据其本质与特性均需要有所变化。实践中的气田数据融合多为数据相互间的重组，数字系统再对重组的数据开展分析，对气田发展走向进行预测。

数字气田数据融合发展需要考虑3个问题，其一，多源数据，气田数据来源众多，存在专业与应用方面的差异，但是把这些数据放在一个技术环境下时，可以从各自的角度对特定对象进行反映，实现多源数据表征同一对象的目标。其二，数据组合，气田数据计算不见得十分复杂，也存在大量简单相加的计算步骤，计算的目的是组合数据，将结果提供给数字系统，实现数据融合，可以采用融合器。其三，数据融合体，已经融合的数据需要转换成其他形式，例如，把气田地质条件转换成地质图像，呈现出信息。图像是数据的载体，也是信息。气田工作人员可以结合信息开展工作，管理者也可以依据信息实现对气田的管控。

采集气田数据需要在勘探、开发、运输等环节用到传感技术。数字气田能够实现对所采集的数据的组合、分析处理，将其转化为直观可视的图像、文字，向管理员传递信息。例如，气田区域地质条件图等。此外，还可以把分析成果转化成可学习的知识，供新员工学习，同时还能够把有效信息升级为能够为油公司创造价值的信息。

（2）关键技术原理。数字气田想要实现数据融合必须合理应用专业技术和方法，在此基础上，采集多项源头数据，之后，需要进行数据处理与解释，在处理与解释的基础上，依据源头的不同，数据大体可以分为数据体和成果数据两类，其中数据体数据就是气田数据。所获得的成果数据是指数据采集者或者数据研究者对自己获取的数据制作的解释报告，成果数据属于知识型数据，最后可归类到成果数据库中，又可以将其称作计算机管理数据。对于形成的气田数据可以将其应用到业务环节，对于投入使用的数据，还可以进行二次分类，同样分为数据体数据和成果数据。这一环节产生的数据体数据不同于上一环节，研究人员可能向其中加入了新数据，因此，需要让这些数据全部进入原始数据库，再次进行上述环节的处理、分析，这样就形成了数据处理分析的闭合循环程序，同时也实现了对数据的常态化管理。

下面我们对气田数据新数据体形成原理进行具体分析，它就是气田数据融合的产物。具体而言，气田数据融合过程十分复杂，技术含量高，它能够表征地下油气资源，同时提供地质信息。先来看一下气田数据融合技术的含义，该技术的核心是数据之间的关系，也就是数据的关联性，这是一个既简单又复杂的过程，其简单在数据计算方面，加减乘除运算就可以解决数据计算问题，其复杂在数据应用结果方面，数据应用结果会受到气田数据组合关系的影响，不同的组合代表着关联性不同，因此，不同组合下数据应用所产生的结果也不同。从气田数据关联的角度看，数字气田在对地质、油藏进行描述时会实现数据融合，通过一定方式组合数据会形成新数据体，把数据体输入到软件中，会转换成研究图像，反映油气信息。也就是说，数据关联和组合，是数字气田地质、油藏信息研究或者油气开发过程中的一般做法，在该过程下，油气得以被发现、被开发、被应用。为了强化数据的联系，油公司可以采取流程图的方式建立仿真模型，通过明确数据流向与数据融合过程，最终实现气田数据融合一体化目标。

3.3 三维建模技术

国内外学者在数字城市、智能小区等领域先后进行了相关技术研究。本文所研究的三维建模技术所涉及的对象是大数据背景下的数字气田，同时结合国内外研究经验针对数字气田发展过程中，对其存在影响的地上下三方面的数据进行建模研究。主要以BRep-CDTINGTP为核心，着眼于对气田地形、地上以及地下的无缝集成建模。气田地下建模一般采用六面体元构建，因此，本文对于气田地下建模也主要以三维六面模型为主，分析数字气田建模所需要的众多数据，本文所述地表模型采用GRID构建，本文所述地上模型采用CSG构建，通过结合遗传算法、三维网格平滑等进行研究，以保证数字气田成功建模。

以大数据背景下数字气田勘探开发为视角切入。数字气田建模需要大量数据作为支撑，因此，从数据的角度结合建模内容，将其分为地表、地上以及地下三类。采集气田地表数据可以使用遥感影像的方式，形成地表影像，在模型中以栅格贴图的方式表现出来，对于油藏数据采用Pillar模型呈现，应用3dsMax构建地上物模型。

现阶段，依托于上述技术已经能够实现对数字气田的建模，通过合理利用模型，可以实现高效开发油气资源，有助于管理者形成开发方案，选择最佳勘探目标，满足气田生产需要。下一步发展应当围绕三维建模计算、优化方案等领域，以保证在气田地上下三维建模无缝衔接的基础上，对其进行进一步优化。

4 基于大数据的数字气田应用实践分析

4.1 “龙王庙”气田信息化建设背景

“挖掘地下两万尺，迎来龙王五亿年。”在“龙王庙”气田信息化建设管理平台的建设下，促使沉寂在地下几千米的气藏呼啸而出，使气田的“大脑”通权达变。在作业区域建立2.0数字管理平台，完善气田的空间化建设、数字化建设、可视化建设以及网络化建设等基础设施。同时在业务协同管理系统中，利用物联网技术、人工智能技术、大数据技术、图像识别技术、云计算技术等，对气田进行全方位感知，最终实现自动化操控，预测出其未开发展趋势，展开啊优化管理。在此信息化建设背景下，“龙王庙”气田已经成为典型的智能化气田。

4.2 系统构建特点

在“龙王庙”气田信息化管理系统建设过程中，通过完善系统构建，对气田中各项信息进行感知。例如：建立DCS/SIS系统，搭建气田神经网络，使其具备和人类大脑相同的感知功能，对各种运行状况精准掌握；构建气田管道光纤预警系统，对超过两万个监测点中的温度进行实时感知，重点感知气田液位数据、压力信息、温度情况、流量信息等；构建视频监控系统，对气田中井站地所有角落进行监控，重点关注装置管线以及供电线路中的各个节点，找出集输管网内部较为薄弱的位置，关注气田生产运行每个细节。使用无人机进行巡线，搭建远程智能管道监控系统、物联网系统、双网冗余链路光纤。在管理过程设立“身份电子信息验证”将气田中各设备的实时运行数据上传，保障管理过程信息获取的高效性。在完善的系统下，气田管理可实现自我诊断，结合各系统的协调对仪表数据展开实时对比，保证气田的精准运行。使用“同沟敷设”以及“同杆架设”等组成光纤链路，形成互相冗余气田“神经网络”，保障发生网络故障时可顺利切换，构建高速运行的信息系统。

4.3 自动控制系统

在自动化气田控制系统当中，通过RTU/PLC系统可实现气田整体完成数字化覆盖，在控制系统当中实现数据自动化采集、气田关键设备的远程控制以及站场的远程控制效率更高。使用智能型防爆机器人，加强对现场设备进行巡检，掌握设备实施运行状态、数据信息以及气体泄漏等情况，保证了气田的管理过程更加高效和安全。在智能安防系统的运用下，可精准识别气田工作人员的身份，对进出气田的人员进行锁定，规范其劳保用品的穿戴情况，保证气田当中没有异物遗留，重要物品不发生位移。同时还能强化对明火以及外来人员的检测，当气田中出现异常时，系统可运用声波驱离方式进行防御。在自动控制系统中，使用AR智能设备进行现场巡检，促使各项管理工作更加规范，人员之间高效沟通。在系统中应用信安防御技术，通过“安全卫士”建立防护终端，大胆创新，打造气田工控防御体系，形成加密数据传输、建立工控防火墙以及启动身份认证等自动控制方案，解决管理面临的各项问题。

4.4 系统应用

在系统应用过程，通过DCS大数据展开智能分析，促使气田进入到运行感知的状态，保障自动化系统高效运转。在气田“大脑”分析大量历史数据之后，建立设备异常波动以及仪表数据预警模型，当实时运行数据和模型不相符时，就会提前对故障进行预警，保障系统高效运行。在智能调度系统当中，可结合输气管道内部腐蚀情况以及脱硫塔的发泡情况，确定设备检修周期，对管道腐蚀厚度产生的动态数据进行评估，及时预警，形成可视化的分析图表，便于管理者更精准地观测管道、井场以及站库等信息情况。

4.5 系统优化取得效益

通过对“龙王庙”气田工程信息化建设的探索，实现了在控制前端采集的自动化、传输的自动化、感知的实时化；在系统终端落实安全存储工况信息、展开实时监测、实现集中管控；在系统后端利用大数据技术以及智能分析，辅助管理者完成决策。最终形成了“龙王庙”气田中单井的无人看守，对各区域进行集中控制，在控制中心完成远程协作的自动化管理模式。同时还形成了集电子巡检、定期维护以及检修结合的气田运行模式，完成了气田管理的数字化升级。在系统优化之后，更新了人员管理机制，保障当前气田实现单井无人看守，人员用量为原有管理模式30%。在优化信息化建设系统之后，气田的安全管理更加高效，可结合气田运行工况，借助远程控制，制定应急处理措施，保证管理安全。此外，在信息化管理系统建立之后，全面提升了气田的经营效益。实现覆盖气田整体业务的协同和共享，优化管理环境，实现项目周期性数字化形式的管理，“龙王庙”气田效益税后达到48.59%，有效降低设备运行故障的损失率。从2014～2018年，“龙王庙”气田在信息化管理下产生的效益达3444.3万元。在大数据技术的应用下，优化了气田的信息化管理系统，有效提高气田中工作者对工作的满意程度。减少了员工处于艰苦环境下的工作时间以及工作量。大量重复性的工作由机器人代替，增加了工作中的技术含量，同时有效提高了员工对自身工作的认同感。

5 基于大数据的数字气田发展趋势的展望

基于大数据的数字气田需要分析大量数据，因此，在数字气田发展过程中，必须重视更加高效智能处理这些数据，只有这样才能够满足数字气田信息化发展的需求。因此，智能气田是数字气田的进一步发展。现代化管理理念结合数字气田与信息技术共同打造出智能气田，使得油公司全部领域都能够实现智能化管理、运营、工作等。从发展的角度看，智能气田是数字气田的升级版本，但二者又存在相当程度的不同，例如，技术上，数字气田依托于计算机网络技术而实现，智能气田依托于云计算、物联网等更为先进、科技含量更高的技术而实现。

基于大数据的智能气田是数字气田的升级发展，从油公司生产过程来看，智能气田智能化路径如下，即依托于云计算、物联网等更为新型的现代化技术，结合网络技术、传感器技术等，在通过视频监控、传感器等现代化设备实现对智能气田的全方位打造。将其融合到井、厂区等各个位置，以此实现对油藏、销售等全过程的数据采集和监管，工作人员、管理人员以及设备之间能够实现实时信息交换。现阶段，国际社会已经出现了十分成功的智能气田，例如，挪威国家石油公司，它和IBM公司共同研发了全新的油气业务流程，这一流程涵盖了众多先进技术，使得智能气田在运行中取得了巨大成功，我国可以借鉴挪威国家石油公司的改革发展思路，在数字气田的基础上努力建设智能气田，使得我国油公司实现自动化、信息化、智能化的气田管理的目标。

6 结语

总之，大数据时代下信息技术快速发展，气田发展过程中会产生大量数据，在数字气田下，数据呈现疯狂增长的趋势，传统信息技术难以有效处理这些数据，因此，必须重视采用更为先进的数据处理技术。大数据时代为数据处理提供了云计算、物联网等方法，在更为先进的数据处理的作用下，数字气田也在向着智能气田的道路不断发展，这对于气田自动控制、自动运行等均有重要影响，它有助于提高气田企业生产效率，降低企业生产成本。

此外，必须重视对智能监控、数据融合、三维建模等技术的应用与发展，以此保证智能气田的成功建设，实现气田的自动化、信息化管理。