气藏—井筒—地面一体化模型数据驱动机制研究与应用——以磨溪区块龙王庙组气藏为例

李玥洋 孙一丹 任静思 赵 涵 张 春 王 娟

1.中国石油西南油气田公司勘探开发研究院 2.中海油研究总院有限责任公司 3.中国石油西南油气田公司通信与信息技术中心

0 引言

气田开发作为一项系统性工程，不仅包括了气藏动态、井筒举升和地面集输等生产流程，还涉及辅助生产决策的各类工作流程。如何应用“气藏—井筒—地面”一体化模型构建不同业务场景的智能工作流，解决生产中的复杂问题已成为气田实现智能高效开发的技术关键。

一体化模型的高效运转需要强大的数据交互技术，才能实现外部有效数据资源与一体化模型的互联互通。近年来，一体化模型数据交互技术已成为国外油气技术服务公司的重要开发领域。如壳牌石油的生产一体化模拟优化与智能油气田生产管理平台[1-4]、哈里伯顿的AC数据交互软件[5-6]、马来西亚国家石油公司的Ocean数据整合软件[7-8]等。这些专业软件搭建的一体化模型与具体模块之间的数据交互技术支持专业模型接入，具备接口技术，但主要采用人工映射的方式，且具体模块业务需要定制化开发，自动化程度低，工作量繁琐且成本高。

磨溪区块龙王庙组气藏在智能气田建设过程中，发现新建气田的数据资源存在来源分散、整合难度高、可用性差、模型加载自动化程度低等复杂问题。本文试图搭建一体化模型数据共享平台，利用DSB（Data Service Bus，缩写为DSB，意为“数据服务总线”）与PI OLEDB（Plant Information System, Object Linking and Embedding Database，缩写为PI OLEDB，意为“实时数据对象链接和嵌入数据库”）接口技术进行数据的高效整合、抽取，同时自研一体化模型数据流引擎技术，以期实现一体化模型与业务应用模块间数据的自动交互和工作流的灵活编排。

1 一体化模型数据共享平台设计和搭建

1.1 一体化模型数据共享平台的设计

气田的一体化模型数据共享平台是支撑生产系统多源数据接入、专业软件数据交换、综合数据治理，为气井生产提供安全、高效的一站式数据服务平台，可以实现各统自建系统的数据集成、清洗、标准化、抽取、管理等功能[9]；同时，编码映射还能扩展为一体化模型运算的自动化调用，实现生产实时数据与一体化模型的交互，以及可视化灵活编排工作流场景。平台的技术架构采用分层架构模式，共4个层级：资源层、数据层、服务层、应用层（图1）。

资源层：其中的勘探与生产技术数据管理系统（A1）、油气水井生产数据管理平台（A2）、采油和地面工程运行管理系统（A5）等常规系统数据，主要通过DSB技术为一体化模型提供生产动态数据（日度、周度、月度等）、场站管网的静态数据；以及生产数据平台等信息系统利用PI OLEDB技术为一体化模型提供秒计实时生产数据。

数据层：一体化模型数据共享平台数据库的建设主要通过数据整合和专业软件数据交互的方法实现[10-11]。其中，数据整合主要利用DSB和PI OLEDB技术[12-15]进行生产秒级、日度、周度等动静态数据的集成；一体化模型的数据交互主要采用数据流引擎技术进行一体化模型的编码映射，实现生产实时数据、生产日数据等与一体化模型的数据监控、分析和交互。这些从统自建系统和一体化模型中来的过程数据、结果数据，都将自动存储在数据共享平台数据库中，为上层的智能应用提供数据服务。

服务层：为上层应用提供支撑的数据服务和技术服务[16]，包括身份认证、权限管理、模型管理以及工作流的灵活编排服务等[17]。

应用层：利用服务层的各类组件，进行工作流的灵活编排，实现工作流与底层数据的耦合，构建可视化的业务应用场景[18]。

1.2 一体化模型数据共享平台的搭建

一体化模型数据共享平台的搭建，需要根据西南油气田数据资源的特点，基于DSB、PI OLEDB、数据流引擎[19-21]、可视化展示等关键技术，将数据有效整合、抽取，采用特定的程序命令实现一体化模型的全过程自动化运算，将运算结果和实时预警信息可视化的展示出来。一体化模型数据共享平台关键技术运行如图2所示。

图2 一体化模型数据共享平台关键技术运行示意图

1.2.1 DSB技术应用

将DSB技术用于磨溪区块龙王庙组气藏的各信息系统的数据整合，解决数据的不同来源、不同格式、结构差异较大、共享程度较低等突出问题，实现了数据灵活抽取、数据多维转换、数据加载及集成管控等功能。针对Oracle数据库系统、SQL Server数据库等主流数据库以数据库直连的方式进行数据的提取，同时支持数据的对比、去重、过滤、抽取、计算、行列转换等处理，可以定时触发传输将所需数据提取至一体化模型平台共享数据库，并供外部服务接口调用。这样整合后的低频生产数据（日、周、月数据）输入一体化模型可对一体化模型进行校准，确保模型的准确性。

1.2.2 PI OLEDB接口技术应用

PI OLEDB接口技术可对气井和管线进行实时跟踪分析，应用OLEDB（Object Linking and Embedding Database，缩写为OLEDB，意为“对象链接和嵌入数据库”）接口技术实现秒级生产数据的实时抽取，并且提供PIMAX（标准指数）、ABS（绝对函数）、ACOS（反余弦函数）、ASIN（反正弦函数）、SQRT（平方根函数）等20种基础数据计算函数，满足磨溪区块龙王庙组气藏一体化模型对不同时间维度生产数据采集的业务需求。在此基础上PI OLEDB技术将生产数据管理平台PI数据库中的秒级数据点阵抽取成了按时间维度排列的连续高频数据，按照每20分钟自动提取一次气井输量和压力数据，导入一体化模型运算。这样实时数据与一体化模型计算结果进行对比、分析，达到对现场生产运行的监控、诊断、预警的目的。

1.2.3 数据库部署与初始化

模型运行涉及气藏、井筒、地面全局生产系统，数据交互量大，需要在一体化模型建模软件与上层应用之间部署一套数据库，以支撑上层应用场景的数据需求。一体化模型建模软件是通过页面的方式与其他信息系统数据库进行交互，没有独立的存储空间。一体化模型数据共享平台数据库的建设主要通过数据整合和专业软件数据交互的方法实现。云服务器具有灵活扩容与高容灾的特点，可以提高数据库存储效率和稳定性，满足模型生产动态实时跟踪的要求。因此数据共享平台选用了云服务器部署数据库，按照中国石油勘探开发一体化数据模型（EPDM，Exploration and Production Data Model，勘探开发数据模型）标准来初始化数据库，并根据不同的业务应用场景进行本地化扩展。

1.2.4 可视化展示技术

应用一体化模型对不同业务应用场景进行分析处理时，会产生大量的运算数据，并存储至数据库。技术人员往往希望把数据转换成表格或者图像的形式，开发成数据可视化展示应用，以达到准确获取数据信息的作用。一体化模型数据共享平台中的图形服务、数据服务结合WebGL（网页图形库）、Java（Java 编程语言）、JavaScript（Java脚本语言）等编程语言，开发气井全局优化配产、管网跟踪预警等业务可视化展示应用，辅助气藏研究和管理人员及时掌握气藏动态变化，进而科学高效的指导生产。图3为生产运行与监控日度可视化展现页面，主要侧重通过气藏整体生产运行情况与气井生产动态的有机结合，将气藏全局统计分析与单井个体多维度指标展现进行有效映射，以日产水、日产气、计划产气、油压、水气比五大指标的多维度、多视角的呈现，达到持续跟踪、预警的目的，实现气藏生产运行状态、特征及规律的精准描述。

图3 生产运行与监控日度可视化界面图

2 数据流引擎技术应用

2.1 模型数据自动交互

由于搭建一体化模型所采用的建模软件没有数据库，数据交互不是传统意义上的数据库与数据库之间交互，而是专业软件与数据库之间的交互。于是采用特定的程序命令将业务上的数据与一体化模型的编码一一对应，实现数据映射。这样一体化模型的全过程实现自动化运算，数据快速、连续地按照一定的编排处理规则在一体化模型内部及外部自由流转，并将结果输出至一体化模型数据共享平台数据库，整个过程智能高效，此处特定的程序命令我们称为数据流引擎。数据流引擎技术可自动启动模型、自动连接数据库并输入所需数据、自动启动模型运算、自动输出运算结果并保存至数据库、自动关闭模型，实现模型运算全过程自动化。

如图4所示，数据流引擎技术是一体化模型实现数据自动交互的核心，自动运算前需要进行业务数据和模型编码数据的分析，并实现数据的映射。实现映射后，外部指令或数据能在一体化模型内部进行处理和分析，并将数据运算结果储存到一体化模型数据共享平台数据库，供上层应用。

图4 数据自动交互的实现过程图

2.2 工作流灵活编排

根据一体化模型业务分析场景，将数据处理流程抽象形成不同的处理单元，利用数据流引擎技术可灵活组装处理单元，编排不同应用场景的工作流，从而满足业务分析的需要。如图5所示，将不同的处理单元预设到软件界面上，当需要编排某一工作流时，只需拖动和组装等操作即可完成工作流搭建工作，工作效率大为提高。

图5 工作流灵活编排过程示意图

与传统的线性数据流转方式相比，工作流灵活编排技术可针对不同应用场景中数据源多、中间计算模块多且各模块依赖性较强、数据处理灵活性要求高等特点，将数据处理流程的各个环节和计算模块进行抽象，形成处理单元，

并对处理单元进行灵活编排，形成满足不同业务场景的剧本（图6）。剧本具有高度灵活的自定义能力，并支持通过web（网页）拖拽方式对剧本按照不同场景进行灵活组装，最终建立一体化模型内部以及与外部数据通道，实现一体化模型全自动运算及科学成果数据共享。

图6 数据流引擎技术下不同应用场景处理单元组合概念图

工作流的正常运行，需要对关键指标进行监控和预警。程序编制过程需要结合实际业务现状进行定制化开发。例如，龙王庙组气藏应用一体化模型对地面集输系统进行动态跟踪、预警时，首先利用数据流引擎技术，将实时数据推送至一体化模型中驱动模型运算，并将运算结果存储至数据库，最后依据一体化模型运算的结果与实时生产数据进行差值运算和逻辑判断，诊断是否超出经验阈值，来达到监控和预警的作用。依据上述预警逻辑设计，编制预警逻辑如下所述。

时间ti为产出真实产水量与产气量的时间点，分别对应日产水量与日产气量，于是有时间序数列T、阶段时间产水量Qw以及阶段时间产气量Qg，如下：

设时刻t为开始调参的时间，t'为调参完毕的时间，则有：

令F为实际压力的计算值p'的模型函数，模型函数中算法参数与操作参数用向量λ表示，参数向量假设空间为x，则时刻对应初始向量参数为λt，t'时刻对应初始向量参数为，于是有：

于是，对于时刻为开始调参，为调参结束后的值，公式如下：

式中a%表示业务经验限值。

3 应用实例

一体化模型数据共享平台实现了一体化模型的数据自动交互，及对生产系统的跟踪与诊断。以磨溪区块龙王庙组气藏的地面集输管网为例，该管网目前有80余条集输管线、上百个传输节点，现场人员利用常规的监测方法难以实时发现生产过程中出现的异常问题，诸如某些管道的积液、污物堵塞等。应用一体化模型数据共享平台技术驱动一体化模型对气井的输压、油压、气水比、输量、井底流压等多项生产指标进行实时监测就可以解决这个问题，监测过程主要分为两个层次，首先利用DSB技术，并使用低频生产数据（日、周、月数据）对一体化模型进行校准，确保模型准确；然后应用PI OLEDB技术将PI数据库中的秒级数据点阵抽取成按时间维度排列的连续高频数据接入一体化模型，每20 min自动提取一次气井输量和压力数据，导入一体化模型运算；结合数据流引擎技术，将计算的模型数据与实际生产值进行对比，超过技术人员设定的预警阈值5%（预测值与实际值的偏离度），便会预警和诊断。

2019年，一体化模型在对地面集输管网生产跟踪和诊断中，仅上线运行数天后就成功发现了管线存在的问题（表1）。

表1 一体化模型数据流引擎技术进行管网诊断结果汇总表

综合对比分析，这两口井的报警为管线积液或者堵塞引起实时数据异常导致的。对管线进行清管作业后，实时数据与模拟数据再次吻合。根据以上应用实例可以看出，相对于生产现场以往的人工检测方法，应用一体化模型数据共享平台技术驱动集输系统进行跟踪预警，可以快速及时地发现地面异常工况，并对异常进行快速定位和预警，缩短检测周期90%以上。管理人员也能第一时间发现问题并采取措施，避免了异常工况造成进一步的生产损失，减少了作业和管理成本，保证集输管网运行的稳定与安全。

4 结论

1）一体化模型数据共享平台采用分层架构设计，实现了有效资源与专业模型的高效融合，有利于数字化气田标准建立，为后期智能化业务应用的扩展提供了良好平台开发环境。

2）应用模型数据编码及映射的方法，创造性地提出了一体化模型数据流引擎技术，实现了自建系统数据与一体化模型的全过程自动化交互，取代了研究人员手工收集处理巨量数据的过程，解决了人工分析过程存在大量冗余性、机械性、重复性劳动问题，大幅提高了科研工作效率，高效支撑了数字气田智能化业务的应用和推广。

3）通过应用数据共享平台技术驱动一体化模型，对磨溪区块龙王庙组气藏地面集输系统进行实时跟踪预警的实例表明，相对于以往的人工检测方法，应用该技术可以及时预警和定位地面异常工况，大幅缩短检测周期90%以上，减少了生产现场的作业和管理成本，确保了集输管网运行的稳定与安全。