斯塔特福约尔得敞开智能油田窗口

在世界油气技术由低级到高级进化中，每个时期都出现一些里程碑式的重大技术成果，如20世纪80年代电驱动钻机，90年代自动化钻机、油藏数值模拟、旋转导向钻井，以及21世纪初出现的3D成像、智能完井、数字油田、数字化炼厂等，让油气全产业链智能化梦想照进现实。

智能油田概念最早出现在《Oil & GasJournal》杂志上，但当时还只是一个较为模糊的科研概念，尚处于构想阶段。直到2005年，挪威国家石油公司与IBM公司合作实施“智能油田”项目，并实现油田自动化关井、停井、可视化协作等现场管理和运行效率全流程自动化操作，“智能化”这一概念才真正在油田落地。两家公司通过数字化、信息化技术应用，将其北海油田海底平台采收率由38%提至55%，固定平台采收率提至65%。他们共同创建了全新的业务流程框架，将油田部署实时传感系统与整个系统中可以接入的分析资源链接在一起，将勘探、开发、生产作为一个完整系统进行整体运营，从而提高油气田资产效率和收益。其他国际大石油公司虽然没有全面、系统规划和建设“智能油田”，但实际上各公司已经从不同方面实施了油田智能化改造。随着勘探一体化、可视化或虚拟现实、智能井（smartwell）技术日趋成熟，物联网、大数据、云计算等新兴技术融入石油产业链，传统油气产业渐渐插上信息化翅膀，在无边无垠的智慧星空中翱翔。

从狭义上看，智能化油田是数字地球概念在石油领域的延伸，它以油田实体为对象，以地理空间坐标为依据，通过海量存储数据融合，用多媒体和虚拟现实技术实现油田地上地下的多维空间表达；而从广义上看，智能化油田就是数字化、信息化企业实体，兼顾了油田管理。信息技术发展引领石油工业进入智能化时代，油田智能化也由之前单项技术向多项集成应用演进。如今，国际大石油公司在数字油田方面的进化已为其油田增储上产、缩减成本发挥了无可替代的作用。

北海挪威海域是智能油田技术应用程度最高的区域，其近海平台全都由光缆相连。该地区最大的油田—斯塔特福约尔得油田正是当代智能油田开发成功的样本，所采用的诸如实时数据传输、四维地震，以及在多分支井上安装流量控制器系统等技术，有效解决复杂条件下油藏生产优化和大幅提高采收率等难题。此外，北海古尔法克斯油田（Gullfaks）采用数字化技术滚动开发外围油田，埃科弗斯克（Ekofisk）油田钻探智能化中心建立，将其采收率从46%提升至50%—60%。这些油田都是智能化技术的生动实践。

如果说20世纪80年代掀起的第一次提高采收率应用热潮，推动采油（EOR）技术进步的话，那么斯塔特福约尔得等油田以油藏模拟、油藏监测、水平井和油藏管理相结合的提高采收率技术，在21世纪初掀起了以智能油田为标志的第二次提高采收率技术应用热潮。智能油田可以实现实时监测、实时数据采集、实时解释、实施决策与优化闭环循环，可以将油井、油田及相关资产相互联系起来统筹经营管理，因此是未来提高采收率的发展方向。

斯塔特福约尔得油田于1979年11月投入开发。该油田3个油藏发育在同一个构造内，总面积81平方千米，原始地质储量8.82亿吨，可采储量5.98亿吨。油田75%地质储量分布在中侏罗系布伦特群，24%地质储量分布在上三叠系—下侏罗系斯塔特福约尔得组，1%地质储量分布在下侏罗系杜林群。3个油藏具有不同油水界面，布伦特群在油水界面以下进行注水开发，斯塔特福约尔得组通过向次生气顶注溶解气进行混相气驱。

斯塔特福约尔得油田开发效果极好，这主要得益于大规模四维地震模拟技术。随着钻井数量增多，油田东翼复杂构造日益明朗。1997年进行海底电缆测量（OBC），用P波数据为复杂东翼地区提供了更好的构造成像。斯塔特福约尔得组构造复杂，断层多，油藏非均质严重，开采过程中气窜现象严重。针对这些局限性，技术人员实施井下测试、四维地震监测，以及在地面控制井底流量、井底测试设备与控制系统（DIACS）和采用多分支井技术（MLT）。他们用多分支长水平井穿透整个地层接近油水界面，并采用地面控制流量技术，对整个油藏进行混合开采以限制上层气窜。在完井方面，技术人员在多分支井上安装可调节井底的阀门，以控制两个分支流量达到最优化。在地面通过液压系统控制井底阀门：下方阀门控制新分支井筒产量，上方阀门控制主井筒产量。

采用井底测试设备控制系统和多分支井技术，通过增加排液点数量来增大油藏泄油面积，使得该油田外围区块剩余可采储量从207万吨增至465万吨，还可以开采边际储量和原本可能被遗漏的低产区储量。智能井系统通过远程节流或及时关闭区块以实现产量优化，不再需要任何修井作业。此外，该系统还提供了来自井口流量控制器的流量动态数据信息，把从油田中获取的连续性油藏信息，输入到构造模型和动态模型中，对油田进一步开发和油藏评价起了关键作用；多分支井可通过老井筒侧钻方式进行完井，降低了钻井和完井成本。

数字化、信息化升级让斯塔特福约尔得敞开智能窗口。从2005年开始，该油田建立了实时数据传输应用系统。该系统用于传输来自于挪威国家石油公司操作平台和分包商井底钻具所有测量数据。这种来自实时数据传输中心的流量，支持井口作业缩短了70%操作时间。利用实时数据流结合创新型软件的应用和高速计算机系统，为油田建立快速反馈动态油藏模型奠定了基础。实时数据传输中心流量系统构成了智能油田感知层，肩负油田地面、地下最前端数据智能获取，并根据数据实时变动流量作出操作决策。

从斯塔特福约尔得油田智能化进程可以发现，该油田逐步实现将油气发现与开发工作从历史性分类资料顺序处理，改变成实时资料并行处理，利用实时数据流结合创新型软件应用和高速计算机系统，建立快速反馈动态油藏模型，并将这些模型配合遥测传感器、智能井和自动控制功能，让操作者更直接地观察到地下生产动态和更准确地预测未来动态变化，从而提高油气产量。

我国石油企业信息化建设起步于上世纪90年代初期。这一时期信息化建设具有分散、独立、规模小的特点。1999年大庆油田首次提出数字油田概念，并迅速得到行业认同。空间化、数字化、网络化和可视化是数字油田的基本特征。

虽然我国石油公司先后都进入智能油田建设，但都是在试点阶段，还没有大面积普及推广，在建设过程中尚存在诸多问题。也就是说，从“数字”到“智能”进化中，仍然面临严峻挑战。一是缺乏企业架构设计，条块分割、孤岛丛生。我国智能油田还没有真正从企业架构导入，导致IT规划与企业实际业务存在一定脱节现象。在进行IT投资时，也都跳过企业架构这个关键环节直接进入IT项目建设。这样必然会导致烟囱式建设方式、单片电路式应用系统、旧的信息孤岛没有消除而新的信息孤岛不断涌现等现象。二是数据资源规划缺失，数据标准不统一。建立行业统一数据分类标准与编码体系，实现经营管理数据与主营业务数据一体化和全集团信息共享，是集团型企业数据资源建设的基本目标。三是缺乏流程标准与业务规则。流程标准化是管理软件开发的前提，没有标准流程，会造成边界模糊不清。四是IT治理结构仍不完善，深层次问题仍然突出。一般来说，以业务为主导的信息化建设，一般都会出现缺乏统一标准、各自为政情况；以IT为主导的信息化建设，一般都会出现IT与业务脱节。IT治理就是为了确保业务与IT的深度融合。

同数字化油田相比，智能油田主要在三个方面有较大提升：一是提高数字化精度和自动化程度；二是在预测和优化油田生产能力大幅提升；三是通过知识化管理提升决策科学性。因此可以说，智能油田是数字油田发展的延续，是数字油田的高级阶段。我国智能油田建设应遵循其内在逻辑：科学合理IT规划是根本；统一标准业务架构是前提；安全稳定运维服务需加强；完善合理的IT治理是保障。

这是一个传统行业不断被“异族”颠覆的时代。未来油气领域或许会被越来越多“跨界者”入侵。目前华为已与中国石油、霍尼韦尔、哈里伯顿合作，服务于全球排名前20的石油公司中的14家。媒体普遍评价华为要做中国的哈里伯顿，而越来越多诸如华为、GE等“跨界者”，将来可能成为“没有油田的石油公司”。谁能把旧动力积累的优势转化为新动力成长的条件，形成全产业链生产要素高效协同发展新体系，谁就能先人一步，在自然选择中拥有更多优势，让自己赢在油气激剧进化和裂变过程中。