海上井口装备自动化控制关键技术现状及发展趋势

［摘 要］海洋石油勘探开发已有100 多年的历史。作为海洋石油开采所必需的设备，海洋钻井平台始终与海洋石油勘探开发同步发展。早在1897 年，美国加利福尼亚州的Summerland 滩潮汐地带，人类首次搭建了一座长达76.2 m 的木制架子，用于在海上进行钻井活动，这标志着全球首座海上钻井平台的诞生。这一时刻标志着人类海洋石油开发的起步，也是海洋钻井平台发展历程的开篇。1993 年国内第一个无人平台投产，用于渤中34-4 W。2018 年以来，中国海洋石油在重点海域开始建立无人化海洋平台，在2020 年的工作会议上提出了“1534”的总体发展构想，明确提出了从传统管理模式向现代化、数字化、智能化模式转变的主要目标。实现这一目标，离不开海上井口装备自动化控制关键技术。理论和实践证明传感技术、通信技术5G、控制软件技术、人工智能与机器学习技术、机器人技术、综合管理一体化平台、网络化、信息化与智能化深度融合的远程操控系统等技术是实现该目标的关键技术。基于此，文章分析了海上井口装备自动化控制关键技术的现状和发展趋势，以期为深入研究海上油井口实现无人化或少人化奠定基础。

［关键词］海上井口装备；自动化；关键技术；现状及发展趋势；无人化

［中图分类号］TE95 ［文献标志码］A ［文章编号］2095–6487（2024）04–0021–03

海洋石油是各个国家一直在追求的能源，但是海洋石油的开发相较于在陆地上的技术难度大、所投入的资金大、无法预知因素多，制约着人们对海洋石油的利用，尤其是海洋石油钻井自动化技术的先进程度直接影响着石油开采的效率及经济性。实现从传统管理模式向现代化、数字化、智能化模式转变的主要目标，将改变石油开采领域的生产方式，更离不开科学技术的创新、发展以及恰当的应用。基于机器人、大数据人工智能等技术的成熟与应用，海上平台自动化、智能化水平已经满足无人值守平台要求。

1 海上井口装备自动化控制关键技术现状

1.1 通信技术

高效的远程监控和控制需要可靠的无线通信技术。国内海上平台间通信大多采用海缆和微波方式。侯智超在原有油田信息收集及数据传输系统的基础上[1]，集成了ZigBee 无线传输技术，开发了一套ZigBee 井口工况数据无线传输系统。这个系统涵盖了从井口传感器和仪器的数据采集，到数据的上行传输，再到远程数据传输的整个过程。

鉴于海缆和微波通信的局限及4G 通信技术的快速发展，提出了在海上平台建设4G 专网的可能性。4G 技术在移动性、稳定性、传输距离和速度方面都具有优势，能够作为海底光缆铺设的替代方案，其覆盖方案更为灵活，实施和维护更简便，且投资成本较低。因此，4G 网络已成为新型海上平台接入网建设的重点。但是，4G 网络在无人值守平台的应用中仍存在限制，尤其是在满足平台间实时数据高带宽、低延迟传输需求方面的不足，限制了海上平台无人值守进程的发展。截至2020 年2 月，全球海上无人平台分布情况详见表1[2]。

1.2 传感技术

在海上井口装备自动化控制中，传感技术起到非常重要的作用。其主要用于监测井口的压力、温度、流量等参数，在复杂和恶劣的海洋环境下实现实时、精确的数据监控，从而保障作业的正常进行和人员的安全。其中，传感器需要具有极高的抗环境干扰能力和稳定的测量性能，才能满足海上作业的苛刻要求。用来监控井口状态的传感器必须能在恶劣的环境下稳定工作。温度、压力、流量等传感器是目前常见的监控设备。针对油田井口的压力监测需求[3]，通过设计特殊的保护结构，传感器能够适应复杂介质的压力测量，满足实际的油田井口压力监测需要，这对发展数字油田及油田物联网的建设具有极其重要的价值。

1.3 控制软件

控制软件是自动化设备中不可或缺的一部分，其将人为操作转化为电脑命令，对各种设备进行精密、高效的控制。在海上井口装备的自动化控制中，控制软件扮演着核心的角色。

控制软件主要负责接收从传感器收集的各种参数，如压力、温度和流量等，然后通过预设的算法和控制策略进行分析处理，最终对设备进行相应的控制和调整。具体来说，其可能会调整泵的运转速度，或者释放更多或更少的化学试剂以维持恒定的井口压力等。通过数据分析和机器学习，现代化的软件能够更有效地控制井口操作，如调整压力、流量等参数，以确保运营的安全性和稳定性。周巍巍等[4] 提出的海上无人平台新型起重机远程操控系统可实现中心平台10 n mile 范围内无人平台1 ＋ N 台起重机独立遥控操作，降低了驾驶人员登临平台的难度，提高了驾驶员的工作效率。

1.4 人工智能与机器学习

图1 为万康等[5] 在石油钻井工程事故预警中人工智能的运用模型。

经运用至石油钻井施工作业现场的实践，发现该人工智能模型效果良好，提升了现场预警能力且报误率低，更容易发现人工难以发现的潜在危险。

人工智能和机器学习技术的发展，为海上井口装备的自动化控制提供了强大的技术支撑。羊新州等[6]在南海某气田群精益生产中将人工智能技术应用于具体的实践进行研究，结果表明，从具体的应用场景出发，结合油气田开发的专业知识，在有足够的数据作为人工智能的“训练样本”前提下，可帮助解决诸多常规机理模型无法快速求解的问题。

1.5 机器人技术

随着科技的不断发展，尤其是人工智能技术和机器学习技术的进步，机器人的功能和智能水平也在不断提高。例如，现代的机器人可更好地理解和模仿人类的语言和行为，以更加自然和有效的方式与人们交流，还可以通过机器学习技术不断改进自身的工作方法，提高效率。陈伟[7] 研制了一款应用于油井平台导管架清理的水下作业机器人，深入研究了推力分配问题和容错控制技术。通过仿真和实验，验证了所设计的水下清理机器人具有良好的运动性能和导管架清理能力。

2 海上井口装备自动化控制关键技术发展趋势

2.1 通信新技术发展趋势——5G技术

由于海底光缆和微波通信的限制，虽然4G 网络专用网能够取代海底光缆技术，但是在无人监管平台中，4G 网络传输仍显不足，特别是在满足实时数据传输的高带宽和低延迟需求方面，限制了海上平台无人监管的发展。未来，海洋油气井口平台的无人化将成为发展的主流趋势[8]，5G 技术的进步和应用将为这些平台提供最佳的网络基础支持，标志着海上井口平台从有人管理向无人管理的根本性变革。

2.2 传感技术发展趋势

随着微电子和纳米技术的发展，传感器体积将不断变小，而功能却越来越强大。未来的传感器将更加智能，可自我校准，自我修复，甚至能够通过机器学习优化其性能。无线传感网络也将更为常见，提供更大范围、更高频率的监测。另外，多模态传感器将能够整合多种数据，提供更全面、更精确的监测。

新型传感技术和设备不断涌现，如无线传感网络、光纤传感器、微机电系统（MEMS）传感器等。这些新科技的应用，极大地提高了传感技术的测量精度、抗干扰能力和工作效率，为海上油气开采带来了巨大的便利和保障。

2.3 控制软件发展趋势

新一代的控制软件能够根据传感器的反馈信息自我调整，学习并优化控制策略。在某些情况下，控制软件还能预测潜在的设备故障或者危险情况，并及时提醒操作员做出相应的处理。控制软件的设计和开发需要深厚的专业知识，包括熟悉设备操作原理，理解控制理论，并精通相关的编程技术。同时，也需要不断更新和升级，以适应新的设备和新的作业要求。未来人与物、物与物之间的互相配合离不开控制软件的迭代升级。

随着算法和人工智能的进步，控制软件越来越智能。未来的控制软件将具有更强的自我学习和自我优化能力，可通过对数据的深度学习，更好地应对环境变化和设备故障。此外，云计算和物联网技术的应用，将进一步提高控制软件的性能和功能。

2.4 人工智能与机器学习发展趋势

随着大数据和计算能力的增强，AI 和机器学习将越来越普遍，其将在预测、决策、设备控制等方面发挥越来越大的作用。深度学习和神经网络的发展，将使得AI 更加接近人类的思考方式。未来的AI 将更加理解和适应人类行为，提供更出色的处理井口突发事件能力。

2.5 机器人技术

随着无人化、智能化趋势的发展，机器人技术在海上井口装备自动化控制中的角色愈发重要。机器人技术的发展趋势表现在智能化和自主化、协同性、远程操作能力、可靠性及耐久性几个方面。

3 结论

文章对海上井口装备自动化控制关键技术现状及发展趋势进行梳理，为今后无人值守平台工程设计提供一定参考依据。得出如下结论。

（1）通过自动化升级改造现有气田设施，包括完善视频监控系统、引入智能机器人和激光对射泄漏监测等智能设备，可最大程度减少现场作业人员数量及工作量。

（2）结合人工智能技术建设操控中心，可实现对海上油气生产全过程实时监控、远程操作、协同作业和科学决策。

（3）智能化新技术探索与应用将推动海洋石油与数字化、智能化技术的结合，可降低海上油气开采成本，实现降本、提质、增效，重塑企业低成本优势，实现高质量发展。

（4）应逐步建立和完善我国海上平台油气开采的相关技术标准和规范。

（5）应促进海上石油平台在设计、建造、使用各个阶段标准和规范的更新。

参考文献

[1] 侯智超.ZigBee 技术在井口开采作业监测中的应用研究[D]. 长春：吉林大学，2017.

[2] 罗彭. 海上无人井口平台工艺系统设计方案研究[J]. 石油和化工设备，2020，23（3）：11-13，16.

[3] 李恺，司长征，韩光，等. 用于油田井口压力监测的无源无线压力传感器[J]. 中国管理信息化，2019，22（17）：186-189.

[4] 周巍巍，赵庆凯，李刚，等. 海上无人平台基座式起重机远程操控系统的研究与应用[J]. 天津科技，2023，50（4）：101-104.

[5] 万康，马志超，郭青松，等. 人工智能技术在石油钻井工程事故预警中的应用[J]. 录井工程，2022，33（2）：24-29.

[6] 羊新州，闫正和，杨勇，等. 浅谈人工智能技术在南海气田精细管理中的应用[J]. 中国石油和化工标准与质量，2022，42（11）：185-187.

[7] 陈伟. 水下清理机器人的推力分配二次优化与容错控制研究[D]. 济南：山东大学，2021.

[8] 夏如君.5G 赋能海上无人值守平台[J]. 电信科学，2021，37（7）：148-154.