榆树林油田智能化建设思路探讨

大庆榆树林油田开发有限责任公司

榆树林油田属于特低渗透油田，整体资源品位差，开发成本高。随着生产规模不断扩大、开发成本持续攀升，在国际油价长期低迷、劳动用工日趋紧张等严峻形势下，逐渐暴露出精细生产管理难度大、能耗控制难、工人劳动强度大等问题。自2017年开始，榆树林公司通过调研学习、自主创新，逐渐摸索出一条适合榆树林油田特色的低成本数字化建设模式。通过3年建设，2020年将完成全部井、间、站数字化改造，以及生产管理指挥平台、生产网等系统的建设。数字化油田建成后，榆树林公司将进一步探索油田智能化建设的思路和方向，利用数据更好地辅助开发、生产、管理等业务，保证油田高效益、可持续发展。

1 油田信息化建设的三个阶段

油田信息化建设的最终目标是实现智慧油田，对于智慧油田目前还没有统一定义或确切概念。按发展阶段，可分为数字化、智能化、智慧化三个阶段。

1.1 数字油田

数字油田是以数字的形式形成油田信息，将油田各系统的海量数据采集入计算机系统，包括油田开发中的地下、井筒、地面、管理的相关数据、信息、图表及油田内外环境等，经采集、录入、解释、处理、传输、存储、管理、检索等内容组合后，通过计算机、多媒体、可视化、遥感、全球定位等技术，实现互联互通，最大限度地优化整合油田资源，使用者可简洁方便、快速有效、实时准确地获取油田信息，有序、有效地服务和满足油田开发过程中各种初步分析需求，指导生产管理工作[1]。

1.2 智能油田

智能油田是在数字油田的基础上利用互联网、物联网、云计算和监控等技术，通过赋予数据特定的算法指令，形成自主采集、分析、判断、规划、协调、预警等能力。通过区域数据分析，形成勘探开发、生产管理各系统所需决策和流程文件，满足分系统技术、管理业务需求；通过整体数据分析，进行推理、预测，结合已开发过程实境和开发过程运行流程，实现油田开发过程可控、生产计划合理、经营业务简化、管理流程合规、风险预警可靠和顶层设计优化[1]。智能油田是人与设备的协调合作，加强数据智能分析，减少人工干预，实现油田基本业务的自动预测、自主管控、优化决策，构建高效、简化、和谐的人机协作智能系统[2]。

1.3 智慧油田

智慧油田是智能油田更高级的发展，具备一定的思维特征。智能油田是人赋予数据“智”，智能数据提升人的思维。而油田智慧化，应是在油田开发大数据的基础上，以高速网络技术、高分辨率卫星影像、空间信息技术、大容量数据处理与存储技术、科学计算以及可视化和虚拟现实技术、云计算、物联网为手段，实现综合、预测、评价、协同、预警、管控、决策等功能，体现系统自动思维分析、自动最佳优化资源配置、自动科学决策，达到开发效果最佳化、经济效益最大化、安全环保科学化的目标[1]。

从数字化到智能化，再到智慧化，是信息不断丰富、健全和深入应用的过程，这个过程是连续的、重叠的、迭代精进的，没有明确界限的、不可分割的。

2 油田智能化建设

榆树林公司“十三五”期间信息化取得重要进展，2020年将完成全部井、间、站数字化改造，以及生产管理指挥平台、生产网等系统的建设，油井实现关键数据自动采集，取消人工巡井，并实现远程启停控制；各类间实现数据自动采集和无人值守模式；各类站场实现数据采集、重点区域监控、全岗合一，采用“听令操作+定时巡检”工作方式；生产管理指挥平台实现生产数据分析、居中调度、运行监督监视和应急事件指挥功能。形成了“公司-作业区-站-间-井”数字化建管模式。数据采集层建设已基本完备，形成了智能油田建设基础。

2.1 总体思路

基于油田公司的信息化建设战略目标及定位，榆树林油田开展了信息化建设整体规划工作，以油田开发生产业务为核心，整体规划，分期实施，以形成油田开发生产经营管理一体化智能应用系统为目标，搭建智能油藏开发、智能生产管理、智能经营管理、综合研究等核心应用子系统。通过业务之间的关联，形成全公司业务流程网络和一体化协同环境[3]。在横向上实现不同业务间互联互通，模块功能公用共享；在纵向上实现不同层级的信息集成整合，协同应用。通过管理转变和流程优化，建立全面感知、自动分析、自主管控、智能预测、优化决策的智能油田体系[4]。

智能化总体框架主要分为生产数据层、资源管理层、综合应用层[5]（图1）。生产数据层和资源管理层是智能建设海量数据来源，是实现综合应用的基础。智能化的关键在于夯实数据基础和综合应用功能开发。

2.2 智能化关键节点建设思路

2.2.1 夯实数据基础

对石油行业来说，对油气资源的认识和掌握主要通过大量的数据来实现，通过对数据的挖掘和应用，可以提高决策的准确性和全面性，实现新的油气增产[6]。

图1 油田智能化总体建设框架Fig.1 Overall framework of oilfield intelligent construction

完善自有数据库和依托油田公司“云平台”等数据共享、计算、应用平台，集成和共享各层级勘探开发生产数据，涵盖源点数据、自动化数据、成果数据，实现数据的分类高效管理。通过梳理地质、工艺、管理相关业务流程，为各节点技术、管理人员主动推送所需数据，促进勘探开发研究业务的高效运行。根据实际需求和数据管理流程，建设完善数据库和数据质控系统，主要建设内容包括数据采集实时库、关系数据库、数据应用库、数据应用库与源头数据库的对接和数据管理系统。

2.2.2 智能化油藏开发

（1）开发技术及业务流程智能优化。榆树林公司拥有较好的油藏分析能力，并采用了多种专业分析软件，但由于软件多且相互独立，带来较大的数据提取工作量。目前油藏分析工作流程较多，分析工作由不同的人员和单位进行，缺少统一的管理平台存储相关分析数据和结果，资料数据的流转和工作流程基本无系统支撑。

通过业务流程优化并建立系统支持，形成油藏分析模型指导油气开发生产，开发生产调整优化并反馈油藏分析数据的闭环管理流程，持续优化分析模型，提升预测精准度及管理精细度。建设重点是油藏全生命周期数据管理和闭环管理业务流程的建立和优化[7]。

（2）决策评价系统智能优化。按照开发业务主要流程，逐一研究开发部署、建设、生产等环节的主要决策业务，以及每项决策业务的决策点及所需的数据、资料及应用方式。在研究过程中与数据建设结合，优化数据建设内容与决策业务模型。主要建设内容包括开发方案辅助决策、开发井位论证辅助决策、老井挖潜辅助决策和成果管理。

2.2.3 智能化生产管理

通过对地面生产工艺和设备设施的监测、控制、动态分析、调整优化、预测预警、维修维护等工作，最优化生产能力，加强能源管控，更加经济高效地满足油藏开发和生产管理要求[8]。完善和提升生产过程监测与控制能力，使管理和技术人员及时掌握生产现场状态，并科学分析工艺过程存在的问题和改善潜力，提高生产效益。基于提取的现场实时参数，分析生产工艺过程和设备状态，及时发现异常趋势和优化机会，减少意外损失[9]。

2.2.4 智能安全环保管理

安全环保工作涉及面广、关键节点多，常与其它业务交叉进行，需形成危险源（污染源）监控、流程监控、自动预警、施工评估、事故追踪评价、应急预案智能自动启动等功能。具体包括预案、施工前评估、施工后评价，工作过程监管和控制，安全隐患自动排查，安全环保项目管理，事故评价追踪和警示教育，违章违规自动识别、预警，安全评比考核等方面[10]。

2.2.5 智能化经营管理

以经营管理核心业务流程为主线，涵盖财务成本、项目投资、科技创新、招投标、合同、物资供应、人力资源、经营考核等业务，通过跨专业业务流程信息化，与ERP系统集成，建立经营管理系统，全面支持从管理部门到基层单位的多层面协同应用，形成业务互补、功能联动、数据共享的有机整体，建立起完整的信息链贯穿全部经营活动，实现“精细管理、高效运行、科学经营”。

2.2.6 综合应用研究

利用源头采集数据，为管理和专业技术人员搭建综合运用信息、现场讨论、动态调整、实时决策的勘探开发决策支持环境，研发推广多屏图形展示、图件关联查询、专家知识案例库、单井信息集成等功能，辅助完成综合评价、产能建设、方案论证、措施优化等业务辅助决策。

表1 智能化建设主要工作量及时间安排Tab.1 Main workload and the schedule of intelligent construction

2.3 主要工作

根据智能化建设思路，确定智能油田建设的重点业务和主体项目，总体规划，分期实施，主要工作及时间安排见表1。

3 结束语

智能化建设可实现数据全面和运行参数优化，提高生产经营决策水平；可实现生产动态实时把握，提高精细化管理水平；可优化组织机构和管理流程，降本增效；可提升安全环保和能源管控。

榆树林油田是典型的低效益油田。开展智能化建设，可实现组织机构扁平化、岗位设置集约化、生产管理专业化、综合研究协同化、业务流程高效化。油田智能化改造后，通过优化整合，管理层级可由五级降为四级；岗位可集成简化为原数量的50%；原分散的技术管理人员可集中在研究中心、指挥中心等岗位，提升数据分析、决策论证水平。该油田5年内退休员工约200人，数字化和智能化建成后组织机构优化、岗位集约，预计可减少用工300人，满足5年以上人员退休递减情况下的用工需求。