数据要素驱动海上智能气田运营管理模式创新

摘" 要：随着全球能源需求的增长和环保要求的提高，海上油气资源开发成为各国关注的重点领域。传统海上气田的运营管理面临着成本高、效率低、安全风险大等问题。该文旨在探讨如何通过数据要素的应用，创新海上智能气田的运营管理模式，以提高生产效率、降低运营成本、保障安全生产。该文首先介绍数据要素在海上气田运营中的利用方案，然后详细阐述数据驱动的智能气田运营管理的具体应用场景及应用成效。

关键词：海上智能气田；运营管理；数据要素；模式创新；应用成效

中图分类号：TE54" " " 文献标志码：A" " " " " 文章编号：2095-2945（2025）06-0036-04

Abstract： With the growth in global energy demand and the increase in environmental protection requirements， the development of offshore oil and gas resources has become a key focus area for countries worldwide. Traditional offshore gas field operation management faces issues such as high costs， low efficiency， and significant safety risks. This paper aims to explore how to innovate the operation management model of offshore intelligent gas fields through the application of data elements， in order to improve production efficiency， reduce operating costs， and ensure safe production. The article first introduces the utilization schemes of data elements in offshore gas field operations， and then elaborates on the specific application scenarios and effectiveness of data-driven intelligent gas field operation management.

Keywords： offshore intelligent gas field; operation management; data elements; model innovation; application effect

党和国家强调要充分发挥数据要素效能，赋能产业转型升级。以数字化转型为载体驱动能源行业变革、保障国家能源安全。数智化转型是油气行业高质量发展、新质生产力培育的必然趋势，是实现深地深海等“超级工程”的重要推手。然而，传统的海上天然气开发管理存在诸多问题，如海上平台设施多，几乎1 m2 1台设施，设备维护成本非常高；地下气藏埋藏深，且看不见摸不着，伴随勘探开发地质环境日益复杂，带来生产效率低下、生产成本高的问题。同时，由于面临海上油气生产易燃易爆且作业环境复杂、危险程度高、外部环境复杂和安全风险大等挑战，急需生产管理模式变革。特别是，随着大数据、云计算、物联网等技术的发展，数据要素逐渐成为推动海上气田运营管理创新的关键力量[1]，急切需要数据要素结合人工智能、大数据等前沿技术带来传统产业技术和管理模式创新。本文将重点讨论数据要素如何赋能海上智能气田的运营管理，提出具体的创新模式和实施方案。

当前各大领先石油公司重点围绕打造感知洞察、智能控制、协同共享和互联创新4项数字化能力，积极开展数字化创新应用，推动传统生产作业和经营管理方式转变，中国海洋石油集团有限公司（简称“中海油”）海上油气田聚焦无人化操作、可视化油藏、协同化运营等四大业务场景，也积极开展智能油气田建设。

本文以“深海一号”为示范区。深海一号，位于海南岛东南海域，距离海南省三亚市约150 km，是我国首个千亿方自营深水大气田，于2021年6月25日投产。投产以来“深海一号”受到国家社会高度关注，是中海油智能化先行军。“深海一号”是由中国自主研发建造的全球首座10万吨级深水半潜式生产储油平台。这一最新海洋工程重大装备，实现了3项世界级创新、运用了13项国内革新技术，被誉为迄今中国相关领域技术集大成之作，“深海一号”能源站将用于开发中国首个1 500 m深水自营大气田——陵水17-2气田。该气田投产后，将依托海上天然气管网，每年为粤港琼等地供应30亿m3深海天然气，可以满足大湾区1/4的民生用气需求。二期工程距离海南三亚约130 km，距离“深海一号”能源站约70 km，是我国首个深水高压气田项目，探明天然气地质储量超500亿m3，最大作业水深近千米，部署12口水下气井并新建一套深水水下生产系统。

1" 数据要素利用方案

数据要素是指在生产过程中产生的各种数据，包括但不限于生产数据、设备运行数据、环境监测数据等。这些数据通过采集、存储、分析和应用，可以为海上气田的运营管理提供科学依据，帮助决策者及时发现并解决问题，提高运营效率和安全性，包括生产优化[2]、设备维护和安全预警等。本文针对气田研究、生产、作业和管理等主要业务场景，进行业务流程化-数字化-智能化建设，建立全业务有效融合的深海云游一体化协同工作与管理平台，实现数据驱动为核心的生产—作业—管理全自主调整优化的一体化智能气田运营模式。

1.1" 架构设计

一体化管理平台按照统一安全体系、统一数据体系整体以云边协同总体架构进行建设，如图1所示，边端主要承担数据采集与本地应用支撑，云端主要承担智能化业务应用，边端与云端通过海陆互通网络进行数据交互与协同。

数据架构在勘探开发数据湖基础上充分继承开发生产数据治理的成果，参考智能油田总体方案设计，进行专业域、融合域、分析域和应用域的分级梳理与使用，对于项目中已做数据标准的源系统且已经物理入湖的系统，直接采用数据湖推送的方式至投影库；对于未做数据标准的系统，项目参考数据治理的标准，进行数据梳理，以逻辑入湖的方式沉淀到操控中心的自建库部分。

采用统一安全体系、统一数据体系，整体以云边协同微服务技术架构，针对气田生产、作业、管理等主要业务场景，利用数据分析、人工智能、三维可视化等技术，打破系统壁垒，建立全业务有效融合的深海云游一体化协同工作与管理平台，实现智能监控、协同运营、辅助决策和参观展示等功能。通过对生产数据的实时监控和分析，可以及时调整生产参数，优化生产流程，提高产量。利用设备运行数据进行预测性维护[3]，减少设备故障率，延长设备使用寿命。结合环境监测数据和历史事故数据，建立安全预警系统，预防事故发生[4]。

1.2" 数据资源建设

通过开展海上天然气勘探开发数据治理，建立统一的数据采集标准，实现数据全、准、新自动化采集；统一入湖管理；健全数据质量管理体系，保证数据质量；实现数据分类分级管控，实现数据采、存、管、用全生命周期管控，为发挥数据价值建立良好数据生态。

通过全要素数据汇集+全域数据治理，建立海上智能气田四大核心数据资产：勘探开发静态数据资产、动态监测数据资产、业务交互数据资产和流媒体数据资产，合计达2.3 PB，可有效支撑智能场景建设。

立足海陆空高可靠通信网、海陆云边协同数据处理、全域数据资产化管理和数据安全立体防护，建立健全完善的数据管理体系，为海上智能气田运营管理奠定良好数据基础。

1.3" 数据要素利用方案

如图2所示，项目主要利用四大数据：静态数据包括勘探开发、生产管理、设备设施和船体等；动态数据包括生产动态、设备设施动态监测、力学性能等；业务交互数据如水下模型与平台工艺模型间数据交互、智能气藏模型与井筒管网模型间数据交互；流媒体数据。通过数据采集、接口互联，实现数据串通，打通数据业务流程，建立全业务有效融合的深海云游一体化协同工作与管理平台，实现气藏—井底—井筒—井口多环节动态模拟及可视化智能调控、全生产流程数字孪生体系、远程遥控生产、设备故障诊断与预测、安全风险实时监测与应急处理等典型场景，实现气藏分析自主化、生产运行自优化、作业智能协同化、设备维保精准化和安环检测全面化五大场景，实现数据价值最大化。

2" 数据要素驱动海上智能气田运营管理模式

2.1" 数据驱动的智能生产模式

传统气藏生产成本高，井下作业取资料少，油藏模拟耗时长，不能满足精细化分析的需要且缺乏“整体”的协同。主要表现在：动态监测设备易故障，修复难度大，传统通过井下作业取资料成本高；而且目前商业模拟软件（Eclipse）历史拟合工作耗时长，工作量也非常大，数值模拟不能满足在线运行要求，分析频次已经不能满足精细化分析的需要，另外缺乏气田“整体”的协同配产优化方案，井筒、管网相对独立，一体化程度低，配产调整响应速度慢。

如图3所示，基于数据湖勘探开发生产数据，以及实时采集的温度、压力数据，通过AI预测模型和三维仿真技术，构建气藏—井底—井筒—井口多环节动态模拟及智能配产系统，创新数据孪生的智能生产模式。

①见水风险预警。基于实时采集的温度、压力数据，通过算法模型反演，实时研判气层见水风险，从而及时采取措施，调节电动油嘴开度，控制单井产量以延缓见水。②层间生产矛盾智能识别。准确识别气井层间生产矛盾，通过井下智能管柱，调整气藏各层生产，降低生产带来的影响。③智能气藏模拟。通过智能气藏AI模拟算法，提升气藏数值模拟速度，相比传统方法速度提升10倍以上，并通过多组方案优选，得出精准的气藏数值模型，用于快速优化配产及指标预测。上述方法解决了气田生产过程中见水风险预判难、自动配产和优化、快速拟合和更新问题，使气藏研究人员摆脱繁重历史拟合工作。

水下生产系统以及地面工艺处理系统均为再生产模式，难以快速确定整个生产系统的最优生产参数组合。通过数据湖设备设施数据，检测温度、压力、流量等实时数据，建立气藏—井筒—水下—平台—海管全生产流程的数字孪生体系，实现通过监测生产温度、压力、流量等实时数据，建立水下、水中、水上一体化工艺仿真系统，对水下水合物和段塞流的形成状态进行仿真模拟，预测水合物的生成，并及时调整水合物抑制剂的注入量，保障生产稳定；通过水上工艺流程的实时仿真，模拟不同生产条件下的运行效果，工艺控制由经验转变为根据工况寻找最佳工艺参数，降低设备能耗，减少火炬放空。

2.2" 数据全面感知智能操控模式

传统海上平台的设备设施缺乏有效的感知系统，设备设施人员难以进行有效监测与分析，设备设施的维护保养依然采用传统的预防性维护+事后维护的模式，维护精度不高，且工作量大。

针对设备设施维保问题，本文基于采集关键设备设施的静态数据，如结构、关键参数等；动态实时数据，如设备温度、压力、振动等，构建基于数据全面感知的工业互联网，创新数据全面感知的智能操控模式，如图3所示。将采集的实时数据传输给操控中心进行实时分析，并与数字化模型相结合，实时诊断、预警设备状态，有效减少设备故障带来的生产关停。

海上平台台风多发，在传统生产模式下，为了保障人员安全，当预计台风会影响海上平台人员设备设施和人员安全时，海上平台将提前2～3 d进行撤离和生产关停，从而出现大量的产量损失。

本文通过海陆通信技术，将海上视频信息、设备环境信息实时回传陆地操控中心，实现对海上运行情况的实时感知判断；通过智能管柱、智能采油树等智能装备和机、电、仪、安全等系统智能改造，建立实现世界首个具备遥控生产能力的半潜式生产储卸油平台，实现在陆地操控中心对海上生产系统的实时操控。

2.3" 数据立体监控智能安全模式

海上油气田环境复杂，且存在易燃易爆的气体，作业施工多，难以实现全面的、高效的安全监管。

通过采用智能摄像头、机器人、无人机和布控球等物联网设备，对海洋环境、生产运行环境、可燃气泄漏等进行监测，对人员状态、施工作业、外部入侵等进行监测。将采集的实时数据传输给一体化平台进行实时分析，并与数字化模型相结合，创新数据立体监控的智能安全模式，实时诊断、预警设备状态，有效预防安全风险。

3" 应用成效及创新

本文充分利用数据要素，创新基于数据驱动的智能生产、数据全面感知的智能操控和数据立体监控的智能安全三大运营模式，有效解决生产、操控、安全三大难题，实现以数据驱动为核心的提质、增效、促安全的智能气田运营模式。通过智能生产模式，实现开发指标智能配产，有效延缓气井见水，天然气采收率提高1%。通过智能操控模式，实现精准维保与合理优化，设备维护费用或相关经营支出减少5%。通过建立一体化的智能管理平台以及各类新型智能监控系统等，可将数据汇总、问题分析、监管巡检和日常操作等工作效率提升10%。通过建立的全面监控体系以及安全管理功能模块，可为安全管理提供更多的数字化支持手段，让安全管理工作更全面、更科学，安全事件发生概率降低10%。通过智能化手段减轻员工工作量，减少员工接触危险环境的时间，海上员工幸福指数提升10%。

技术创新方面，一是创新建立了海陆空立体融合高可靠通信网，实现海上数据的稳定、高效传输。二是采用云边协同微服务技术架构，统一数据采集，统一数据管理，统一算力支持，业务可扩展，模式可配置。三是首创国内海底管线在线仿真技术，突破国外封锁。

模式创新方面，构建了基于数据驱动的智能生产模式、基于数据全面感知的智能操控模式和基于数据立体监控的智能安全模式，实现了生产—作业—管理全自主调整优化的一体化智能气田运营模式和国内首个半潜式生产平台遥控生产模式，有效推进提质、增效、促安全与绿色低碳发展，建成“深海一号”智能气田示范标杆。

4" 结束语

数据要素的应用为海上智能气田的运营管理带来了新的机遇和挑战。通过技术创新和管理优化，可以显著提高海上气田的生产效率、降低运营成本、保障安全生产。未来，随着数据技术的不断发展和完善，海上智能气田的运营管理将更加智能化、高效化和安全化。

参考文献：

[1] WANG B Z，SHARMA J，CHEN J H，et al.Ensemble machine learning assisted reservoir characterization using field production data-an offshore field case study[J].Energies，2021，14（4）：1052.

[2] 李华，王晓.物联网技术在海上气田实时监测与控制系统中的应用[J].传感器，2020，20（12）：3567.

[3] 张磊，刘志.基于大数据分析的海上设备预测性维护[J].工业信息学报，2022，18（3）：1920-1929.

[4] 徐元，毛进，李纲.面向安全管理的数据集成与智能计算模型研究[J/OL].情报科学，1-11[2025-02-13].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/22.1264.G2.20241111.0923.012.html.

第一作者简介：顿小妹（1988-），女，硕士，工程师，数据治理工程师。研究方向为数据治理，数字化转型。