创建油田企业“闭合回路”

周维琴++张晓莉

在油田进入“三高”开发阶段后期，资源接替不足的矛盾日益突出，成本投入剧增的态势日趋明显，如何实现持续稳产，实现经济效益最佳化，需要我们不断地细化油藏经营管理。

“闭合回路”本是一种重要的物理现象，应用在油田企业动态管理中，使操作层与技术层、技术层与管理层之间形成双向循环的“闭合回路”管理，将能促进技术与管理的高度黏合，确保系统内部有效链接，从根本上提高技术应用的效果及制度落实的质量和效益，促进油田建设的高效、全面发展。

操作层与技术层的“闭合回路”

借助数字化应用平台，操作层与技术层建立“闭合回路”，才能实现单井的及时有效管理维护。技术层通过现场采集数据实时了解当前单井的运行状态，分析油、水井生产特征、预测变化规律，对于异常运行单井经过分析制定相应的措施方案及作业要求，同时下达操作执行命令于操作层；操作层按照操作执行命令及要求即时维护异常单井，同时实时向技术层汇报工作开展情况、过程异常情况、任务完成情况，及时请示作业过程中的难题、操作中的困境、各项要求落实中的瓶颈，不断反馈执行任务是否符合要求、符合现场实际实施情况，然后技术层根据反馈情况再次优化调整执行方案，直至问题的解决。只有技术层的不断优化调整与操作层反馈实现同频共振，技术层的指导与操作层的请示汇报相得益彰，技术层实施技术的制定与操作层实施监督相互促进，才能从根本上提升工作、落实质量和技术应用效果，从而合理开发油藏。（闭合回路模型建立如图1所示）

数据库、软件系统等先进技术可以对单井监控参数进行系统自动分析，筛选出运行异常的井及分析结果提供给技术层。其过程和步骤主要有三点：首先，对于每口井每个重点监控参数设定合理运行阀值。技术人员根据单井长期健康运行情况及油藏合理变化规律，对每口井重点运行参数设置合理运行范围阀值，当某一运行参数超过给定阀值时，系统自动进入智能、分析状态。其次，进入智能分析状态，制定维护方案，同时调整方案（运量）数值，在满足约束条件下比较各可行解方案。系统根据历史运行数据进行智能分析，发现该井的偶然性变化特征和阶段性变化趋势，根据分析结果找到有变差趋势的隐形问题，同时按照方案库提供的匹配维护方案制定维护控制措施。最后，验证优化数据，择优选取最佳方案。新方案，通过变（运）量的调整即在满足约束条件下，调整方案中各关键环节顶点变量数值，从一个执行方案（可行解），找到另一个接近最优化的新一组可行解方案，再检验是否最优，直至得出最优解，提供给技术人员。

技术人员从系统中获取运行异常单井的维护控制方案，然后在此基础上再次优化方案，同时根据当前油藏发展、经营、管理政策，调整最优维护控制方案给操作层。

技术层与管理层间“闭合回路”

根据现代油藏管理理念，技术层与管理层建立“闭合回路”模型（如图2所示）才能建立起适应油藏经营管理需要的精细化运作模式。当前先进的信息技术及管理理念正把油田开发引向智能信息管理阶段，在油藏开发的各个阶段，都需要大量数据的支持同时也有大量的数据产生，通过获取有效数据的支持，技术人员才能开展油藏工程和经济评价，以决定经济可行的开发方案，制定出技术条件可行、经济条件允许及与制定目标相一致的最适宜的开发方案。各个阶段产生的数据可转化为对油藏更深入的认识，用于指导油藏开发，提高对油田生产的预测能力，通过优化开采，达到有效地开采油藏。

通过对油藏开发各个阶段采集的数据进行分析、有效化处理后，存入历史数据库，然后对历史数据库进行整合、归类、优化、解释后形成专家库、知识库，面向应用的主题数据库、方法库及模型库等。在此基础上服务于专业应用系统和各类应用系统，在每个环节中实现规范的数据服务。在油藏每个开发阶段，通过对专家库建立不同约束条件和目标标准，利用CBR（Case-Based Reasoning）技术针对技术层形成最优化开发和采竭方案，针对管理层得出最优经营管理决策解。

建立“闭合回路”模型前路漫漫

随着科技水平的提高，数据及数据分析处理能力将成为企业竞争的核心，油田企业也不例外，拥有有效数据及成熟的数据分析处理能力是建立闭合回路模型的前提保障。然而，由于油田企业信息化发展水平比较滞后，要向“闭合回路”模型的管理模式迈进，还要面临五大挑战：

专业软、硬件系统不完善。专业软、硬件系统虽已逐步配备，但距离各层面的应用管理仍显不足且应用不均衡，如专业分析软件缺乏和需要升级；硬件系统陈旧，需要补充与更新；专业数据分析处理软件还不能充分发挥作用，尤其在数据挖据方面还没有进行深入应用。

油藏信息资源管理手段落后。主要表现在数据格式不能兼容，缺乏统一的数据标准，数据资源保存不全面，数据处理能力不够四大方面。

精细油藏管理工作问题众多。主要存在研究手段不够精细、缺乏一体化平台支撑、阶段性研究成果难为下一步研究提供支撑等问题。、

现有的应用系统远不能满足油藏管理与分析的需要。目前应用软件开展油藏分析研究的力度仍然不够，应用油藏数值模拟成果跟踪、分析指导油田开展动态调配和措施挖潜的力度仍然不够，数据挖掘及计算机辅助决策的能力还远远没有达到。油藏开发效果评价与动态分析系统需要逐步完善，复杂的数据模拟计算系统、单井业务分析主题建立与应用、油藏知识管理平台以及面向油田开发的基于CBR的综合学习系统等辅助决策支持系统依然缺乏。

缺乏专业的数据分析人员，缺乏数据获取及分析技能。企业领导对数据的支撑作用认识不够，不重视数据库的建设，在人才引进和培养方面，未考虑数据分析方面的专业人才，企业目前数据分析处理和清洗的能力几乎为零。

（作者单位：宁夏银川中石油长庆油田分公司第三采油厂）