摘要：智慧油田的建设是一个分阶段的过程，具有数字化、智能化和智慧化的特点，是现今油田发展的一种必然趋势。本文主要从智慧油田的发展历程、智慧油田的内涵与特征、智慧油田面临的问题及挑战以及智慧油田建设等几个方面展开论述，对智慧油田建设与发展进行研究，希望在智慧油田的建设过程中促使各项技术得到更好发展，推动我国石油企业经济快速发展。

关键词：智慧油田；大数据；数字化；智能化；智慧化；油田开发

1、前言

近年来，油气行业正在面临着勘探难度加大、开发成本上涨、安全节能环保以及双碳目标等一系列挑战，致使油气企业的利润空间越来越小，生存空间被进一步压缩。鉴于此，不少油气生产企业纷纷加快了智慧油田建设的步伐，国外的油气企业通过与IT（互联网技术）巨头联手，在很多领域寻找合作机会，进一步推进企业的数字化转型目标；国内的大部分油田已经基本完成了数字化应用建设，包括数字油藏、数字井筒、数字地面等。据《BP技术展望》预测，到2050年，油气行业通过数字化可实现1/4的总量增长和1/3的成本削减，油气企业将会更多地利用信息化手段达到增储上产、降本增效的宏观目标。从油气行业发展现状来看，智慧油田建设与发展是现阶段油田领域发展的重点方向。

2、智慧油田的发展历程

1991年，在《Oil&GasJournal》杂志上出现了智能油田（SmartField）的词汇和论述，智慧油田的概念也随之相应出现。但是，智慧油田在当时的科研领域还是一个相当模糊不清的概念。此后，随着油气行业的发展，智慧油田相继经历了初级、中级、高级及全面发展阶段，如图1所示。  

图1  智慧油田的发展历程

3、智慧油田的内涵与特征

3.1、智慧油田的内涵

国外的石油公司并没有对智能油田、智慧油田进行明确区分，每个公司有自己的概念和理解。而国内的石油公司对于智能油田、智慧油田进行了一定的区分，认为智慧油田是智能油田的更高级别的产物，重点突出的是人工智能与人的智慧相结合。

智慧油田就是应用现代化信息技术与智能石油工程技术、智慧地球科学与技术相结合，通过智慧油田方法论和智慧油田制度保障体系，形成一个全方位的立体式数字化油田。也就是说，智慧油田其实就是能够智能感知的油田、智能控制的油田、智能预警的油田、全面协同的油田、智能分析的油田和科学决策的油田。

3.2、智慧油田的特征

智慧油田的特征归纳为以下6个方面：智能感知、智能控制、智能预警、全面协同、智能分析和科学决策（图2）。

图2  智慧油田特征

（1）智能感知的油田

智能感知的油田是通过应用新一代信息技术（如大数据、物联网、人工智能、边缘计算等）,利用传感装置、射频识别装置等对勘探、开发、生产、储运、销售等业务流程中的信息进行全面感知，实时监测各个资源的状态，感知油气田动态（图3）。

图3  智能感知的油田

比如在区域勘探过程中，随钻测井（LWD）系统可以算作是一个小型的简易物联网，通过安装各类地面传感器和井下传感器，将信息传输到工作站对所采集到的数据进行实时处理，得到实时测井曲线，然后通过网络将实时采集到的信号进行远程传输。这样，在办公室中，地质师可以随时随地查看随钻测井数据，并且能实时对钻进做出指导。

再比如在油气生产过程中，油水井口安装温度计、压力计、液位计等设备，智能感知油水井口信息并传输到处理站，从而进行精细化生产管理，提高生产效率。

（2）智能控制的油田

智能控制的油田是利用先进的自动化技术和智能石油工程技术，对油气开发、生产、储运等业务流程中的油气井及管网设备进行智能控制，实现对生产设施的智能操控（图4）。

图4  智能控制的油田

比如，在钻井过程中，斯伦贝谢公司利用智能动态井下自动控制系统进行自主定向钻井，实时获取、解释和处理数据，提高钻井施工性能。在中东的自主定向钻井技术应用案例中，作业者对4口井进行钻探，与邻井所用的手动方式钻进相比，自主定向钻井技术使旋转导向系统的下行段减少49%，机械钻速提高37%。

再比如，在生产过程中，美国俄克拉荷马州翠鸟县的自动气举作业就是利用威德福公司的ForeSite Edge系统，将人工举升、生产优化与物联网基础设施相结合，连续调整井口节流阀，每2分钟稳定一次井口压力，实现了智能生产运维和控制。利用井模型在Edge上进行节点分析计算，设备自动维持井底流动压力（FBHP）设定值，并每天调整井模型，以根据测量参数反映井的性能。现场应用结果表明运营成本降低78%，产量增加5%。全球大约已有4.6万口井应用了ForeSite Edge技术。

（3）智能预警的油田

智能预警的油田是运用大数据、物联网、人工智能、边缘计算等关键技术，

通过业务和技术建模对油气开发、生产、储运等业务流程中的井下钻具、采油井、管道等进行即时预警和趋势预测，作出事前处理控制（图5）。

图5  智能预警的油田

比如，采油厂针对井场油气储量减少，油井井况异常，抽油杆断脱等危险井况；油井工况诊断效率低下且故障预警实时性差等问题，建立多参数油井工况诊断与预警模型，搭建物联网架构，进行油井工况诊断，实现高效诊断与实时预警，油井工况诊断方法诊断准确率高达97.5%，助力智慧化油田发展。

（4）全面协同的油田

全面协同的油田是在油气田勘探、开发、生产、储运、销售业务流程中，多部门、多学科、多工种、多岗位及决策者、管理者、操作者等通过协同软件和人机互动，跨专业进行业务流程设计与优化，实现每个业务环节的远程协同工作（图6）。

图6  全面协同的油田

比如，在歧口凹陷成熟区精细勘探过程中，利用梦想云协同研究平台完成了多个业务场景任务的全线上研究工作，协同指导滨海断鼻部署探评井27口，完钻井14口，其中日产百吨高产油气流井7口，探井成功率从原来的50%提高到91.6%，而且项目的研究周期也大大缩短，从原来的1年缩短到8个月，提高了探井的成功率及工作效率。

再比如，道达尔公司的油气生产一体化协同研究平台，支持多学科综合研究、跨部门协同工作、多模型集成共享、油气藏可视化管理及管理层辅助决策。将单个生产环节（油气藏、注采井、地面管网及设备）紧密连接起来，对各个环节进行生产一体化动态模拟。投产前，进行开发方案对比评估；投产后，进行开发效果的跟踪与评价，优化整个生产运行系统，实现技术研究目标高度统一，为油气田开发的智能管理提供一体化模拟模型，提高油气田开采效率及经济效益。

（5）智能分析的油田

 智能分析的油田是在油气田勘探、开发、生产、储运、销售业务流程中，通过智能感知获取数据并传输，根据整合的标准化的石油数据模型和数据中心，应用数据仓库与商业智能技术、大数据技术以及优化算法等，整合资产模型对其进行智能分析，实现全资产整体优化。

图7  智能分析的油田

比如，壳牌公司的数字化生产设备的物联网就是利用无线传输技术和相应的集中控制装置形成，用于自动监测设备运行状态数据（如温度、振动等），并通过网络传送到数据中心，再经大数据分析预处理后，自动提供分析预测支持｡然后，专家会根据设备的具体情况，制定并优化相应的行动方案和维护策略。该方案在某海上平台实施后，有效避免了生产损失及非计划停工，减少了生产损失，共获益3000～6000万美元，是项目年投入的6倍，现场用人也大幅减少，由1980年的25人减少到2016年的4人｡

（6）科学决策的油田

科学决策的油田是在油气田勘探、开发、生产、储运、销售业务流程中，根据智能预警和智能分析所得出的结论，通过全面协同研究平台或生产指挥中心，实现油田勘探、开发、生产运营的的科学部署和科学决策，真正做到智能技术与人智慧相结合，提高油田科学决策能力（图8）。

图8  科学决策的油田

比如，地下油气藏描述需要集成岩芯、钻井、测井、3D地震、4D地震、生产数据等所有数据源，以及地质、地质统计、流体模拟、反演模型、不确定性定量化等模型方法，尽可能提供对油气藏最佳的描述。随钻钻井和监控技术的进步，可以实时测量油气田状态。这些测量可以实时用于改进油气藏模型及油气藏描述。通过以模型为基础优化决策，形成控制和管理的闭循环，实现提高采收率。

总之，智慧油田是利用大数据、物联网、人工智能等技术，实现数据的实时采集和共享；利用丰富的地下数据资源，对油气田生产进行全面协同分析；利用勘探、开发、工程等数据资源，实现地质工程一体化协同，深度学习，不断迭代，推动油气田可持续绿色发展。

4、智慧油田面临的问题及挑战

智慧油田的优势毋庸置疑，油气生产企业先后都进入了智慧油田建设阶段，但尚都处于试点阶段，其建设历程复杂而艰巨，期间面临着一系列硬核挑战：

4.1、精准提出全局关键性问题，以业务为主导

在数据管理方面，要初步建成“数字中国石油”的数字化转型这一目标，还存在以下问题：

（1）数据资源家底不清，分布不明。油气企业经过多年的信息化建设与发展，信息系统数量庞大，数据分散，数据存量和增量都十分可观，但是数据资源的“家底”梳理不清楚，导致业务人员看不到、读不懂数据，关键数据无法快速获取。

（2）数据资源共享困难。如今油田企业信息技术发展迅速，将油气企业陷在“数据孤岛之间”，数据全面流动困难重重，使得数据不能实现充分共享和流通，形成不了数据资产。

（3）纵横向数据协同不够。领导层无法获得科学决策所需要支持的丰富数据，管理层无法找出生产经营深层问题的根源，基层无法利用数据提高效率，可以说各层都被“数据所困”。

综上所述，工作人员想要找得到、看的懂数据，打通“数据孤岛”，不为“数据所困”，必须从业务入手，对业务、数据和系统等情况进行全面调研收集并梳理，采用数据标准化的手段，设计规范化的油田企业级数据模型，构建数据资源目录。

比如，在冀东油田公司区域数据湖建设的项目中，应用业务-系统-数据关联法梳理构建油田数据资源目录，形成了油田数据资源智能化“总账本”，理清了油田数据资源的“家底”。不仅推动数据资源由物理上分散向逻辑上集中转变以满足数据共享需求，也有助于业务人员、数据人员与技术人员及管理人员之间的沟通与协作。

4.2、夯实智慧油田建设基础，形成数据资产

目前，集团公司上游已建成许多统建系统（A1、A2、A11、D13等），而且各油田也已建成各自的自建系统，可以说数据体量巨大。如何将这些数据有效管理形成数据资产？将零散的数据点串联成数据链，用数据贯通促进产业协同，建立在线的、有效的数据，把数据治理、形成有效数据作为重点，统筹规划数据资产管理工作。

比如，智慧油田的数据治理，应用新一代信息技术重构数据与技术底座，加快推进大数据治理平台的建设与应用，通过“采—存—管—找—看—用—智”实现数据资源统一规划、统一标准、统一存储和统一管控，建立一套行之有效的工作机制，推动数据资产管理工作。

4.3、破解条块分割困境，构建中枢大脑

现阶段，每个油田都在不同程度地进行智慧油田建设，而且绝大多数业务部门都有属于自己的信息系统，但大多都是“各自为战”，传统数据中心一般采用简单的“客户-服务器”模型，多种软件组合点对点集成，各自独立的应用数据，形成所谓“烟囱式结构”。各部门之间缺乏统一的业务流程管理体系，互联互通程度低，导致经营管理中痛点、难点和堵点众多。

比如生产运行管理纵横向均不通畅，纵向上，集团与子集团、板块、油田公司和采油采气，以及生产作业现场各管理层级之间无法联动应用；横向上，各专业之间难以互联互通、共享应用，勘探、开发、工程、储运、销售等全产业链数据不联通。

要解决以上问题，就必须建立生产运行中枢管理平台，互联互通现有系统，从而在数据联通共享的基础上，实现数据资源的统筹调配和主营业务的智能管理决策。

综上述所述，在智慧油田建设的过程中，可能还会出现新的困难和问题，但智慧油田建设是大势所趋，势在必建！

5、智慧油田建设基本原则与任务

智慧油田的发展分为3个不同的阶段：数字化阶段、智能化阶段、智慧化阶段。每个阶段的特征、任务有所不同，但建设的基本原则应是相同的。无论是数字油田、智能油田还是智慧油田，其最终目标都是为达到增储、增效，提高采收率和经济效益（表1）。

表1  智慧油田建设基本原则与任务

6、结语

智慧油田建设包含三个阶段：数字化阶段、智能化阶段及智慧化阶段。其中，数字化阶段是智慧油田建设的基础，智能化阶段是智慧油田建设的过渡，智慧化阶段是智慧油田建设中最辉煌的阶段，也是油田可持续发展的必然趋势。智慧油田建设是一项系统工程, 需要油气田行业内外的专业技术人员和IT人员共同努力, 充分利用大数据、物联网、人工智能、边缘计算等先进的技术手段, 实现油田数字化转型, 达到油田开发的最高境界。