张丹丹* 曹万岩
(大庆油田工程有限公司)
自“德国工业 4.0”“美国工业互联网”的概念提出后,我国于2014年底提出“中国制造2025”。可见,各国普遍关注到信息化、数字化在未来工业发展中的关键地位和作用。近年来,中国的快速崛起以及强大的综合实力举世瞩目,目前已经形成了信息化和工业化相融合的发展格局。当前,我国作为石油资源储量及消费的大国,石油企业也在发展中紧跟国际的脚步,逐步向数字化转型。不断提升信息化水平,提升油田企业的生产效率,将是提高企业综合竞争力的重要手段。
数字油田概念是在数字地球基础上提出的,大庆油田1999年末提出数字油田概念[1],将其定义为“数字油田是以油气田为基础,对石油和天然气从地下的勘探开发到地面的工程建设、储运销售以及后续企业管理等整个过程构成的一个综合体系,将其中涉及的关键数据、技术应用等高度融合。并以过程模型优化为基础,采用前沿的可视化、模拟仿真和虚拟现实等技术手段,实现生产过程、管理流程的可视化,从不同维度实现过程展示。采用智能化的分析技术,实现企业辅助管理运维,充分挖掘数据潜在价值,让信息化真正为企业生产管理服务,为油气田企业更快更好地发展提供技术支持”。简言之,油田企业的数字化建设,是以信息化技术手段为核心,将看不见、摸不到的生产活动通过技术手段直观地推送到管理、运营人员面前,提高劳动生产效率。
20世纪50年代至70年代,国外油田数字化建设开始萌芽,一些大的油气勘探开发公司聚焦油井测井纪录仪和二维地震数据处理解释技术,进行地质构造解释,极大地提高了生产力。自 20世纪 90年代起,国外油气勘探开发企业逐渐意识到勘探开发一体化、可视化、虚拟化等技术对推动企业发展的关键作用。此后,伴随ERP(企业资源计划)、电子商务等手段的诞生和推广,加之信息集成、挖掘等技术推进,逐渐推出了数字油田的说法。2000年2月召开的国际油田数字化会议上提出了 5项新技术构想,即以4D地震为代表的远程测量传感技术,使复杂数据一元化表示的可视化技术,智能钻井、完井技术,自动化技术和信息集成技术。由此为起点,国外油田数字化进入蓬勃发展阶段并在实践应用中取得显著效果。
雪佛龙公司启用I-Connect应用系统,在这个系统上实现信息共享、数据整合,这一操作使其前端井场、站场的感知和分析能力大大提高;道达尔公司实践了油气生产系统一体化协同办公平台,将地下油藏情况、注采井井筒情况及地面集输处理工况联系起来,构建全过程模拟、优化模型;昆士兰天然气公司通过监测一体化生产管控系统每一个节点的实时动态信息,从全局角度优化油气生产运行系统。国外各大油气企业均在探索适应自身发展需求的数字化发展道路,并向更高层次的发展——智能化转型。
21世纪初,国内油田企业从国外相关行业的发展中受到启发,意识到数字化建设的重要性。虽然国内油田数字化建设起步较晚,建设思路多借鉴和引用国外技术,但发展速度较快。通过“十一五”“十二五”“十三五”3个五年规划的数字油田建设,我国油田的数字化程度已达到了一定的水平。国内油田的数字化建设主要在以下几个方面。
2.2.1 数据采集,过程监控
针对传统油气田存在范围广,生产管理层级多,井、间、站、管道、设备数量多等问题,对井、间、站等生产过程数据进行实时采集,实现井、间、站生产过程的集中监视及报警与控制。集中处理站、联合站等大中型站场数据采集仪表多采用有线仪表,井、间主要采用无线通信仪表。
现场仪表信号传送至井场控制设备的方式有电缆传输及无线信号传输两种。无线仪表主要应用 3种无线采集技术:LoRa技术(一种基于扩频技术的远距离无线传输技术)、WIA-PA技术(面向工业过程自动化的工业无线网络标准技术)、ZigBee技术(一种应用于短距离和低速率下的无线通信技术)。计量间、阀组间等小型站场及井场设置RTU(远程终端单元);处理站场控制系统大都采用PLC(可编程控制器)、DCS(分散控制系统);中心站或区域管理中心采用SCADA(数据采集与监视控制)系统,对下辖所有井、间、站、管道进行集中监控。
通过生产数据实时采集,设备设施运行状况实时监控,实现数字化巡检,使现场巡检由每日两次向24 h全程管控转变,可实时发现设备运行出现的问题并精准定位。长庆油田形成以“电子巡井、电子执勤、智能化设备、数据传输共享及应用”为主要内容的25项关键技术,实现了“油水气井远程监控、管道安全监控、数据智能分析、报表自动生成”等功能。通过生产数据在线采集及远程监控技术,满足油田对生产运行情况的动态管理,显著提升经济效益和生产效率[2]。
2.2.2 数据传输
油田数字化建设需要传输大量的数据信息,并对这些数据信息进行处理。各油田数据传输大部分采用有线与无线相结合的方式,即:井场、计量间、阀组间等数量多且分散广,数据传输主要采用无线通信系统;集中处理站等大中型站场数据传输采用光纤有线传输系统。
有线传输系统对基础设施方面的要求较高,如要求网络具有较大带宽的设备,只有确保其信号传输通道通畅、稳定,才能更好地采集数字化信息。目前对于无线传输系统,国内各油田根据自身实际采用GPRS(通用分组无线服务技术)、4G(第4代移动通信技术)网络、WLAN(无线局域网络)、无线网桥等一种或几种方式进行数据传输。未来数据传输技术发展的着眼点应放在无线传输技术的挖掘应用上,尤其是解决远距离数据传输的关键问题上。
2.2.3 预测预警
预测预警技术具有将业务管控模型、专家经验、案例库为闭环持续优化的预警预测能力,主要包括智能软件工况诊断、参数高低限自动报警、过程控制监测预测、智能化远程调配及数据的历史趋势查询功能,帮助生产管理人员更有效地掌握生产动态。
采用预测预警技术,塔里木油田自主开发了管道内腐蚀组合检测评价技术,将输油管道内腐蚀缺陷检出率由10%提升至80%以上。胜利油田根据隐患或危害的严重程度制定四级预警机制,分别为周期性工作预警、趋势向坏预警、生产异常预警和重复故障报警,做到系统的周期保养和检测及时到位,尽早发现生产异常状况,特别是严重问题能从根源上早发现、早处理。通过对数据的采集和分析,针对关键生产参数设置趋势预警,如抽油机功图面积、上行电流、最大载荷持续上升时的预警,此时未触及报警线,只是系统运行的轨迹异常,系统就会发出警告,从而提示操作人员及时注意到危险隐患,并尽早处理。
2.2.4 分析优化,数据整合
分析优化技术是实现对决策过程、经营体系、生产流程及资产价值全过程的分析优化手段,主要包括实时流量估算及油藏优化、大数据分析和先进控制、生产优化和维护、举升优化及措施调整。
塔河油田采油三厂首次提出并应用远程掺稀技术,实现了58口井掺稀量远程调控,调节时间由4 h缩短至5 min,单井次人员优化6人。西南油气田优化管网气质、气量调配与装置工况,在进行分析论证后,关停过剩的净化厂及增压机组。新疆油田重油公司通过采集锅炉、泵站等自动化数据并利用大数据技术,完成蒸汽干度在线计量、输油泵效分析、测量仪表稳定性分析等课题研究,实现提升稠油精细管理的目标。胜利油田建立了以数据为中心的“采、存、管、用”,建设了勘探信息系统、油气开发信息系统、油气钻井信息系统等信息分析、数据整合技术。通过数据整合和优化分析,深度挖掘数据价值。
2.2.5 集成协同
集成协同技术是实现跨专业、跨部门间的业务贯通、快速响应及协作联动的集成协同手段。在油田数字化建设中,经常面临软件与系统不兼容的问题,需要切实强化油田数字化建设所需软件的开发和研究,加强国内外先进技术的应用,促进兼容性的提升,降低成本。江苏油田历时8年自主研发了勘探开发一体化业务协同平台——EDIBC平台,该平台具有计算、统计、研究、分析等功能,也可实现实时监控生产运行的目的,它横向涵盖物探、钻井测录井、井下作业、采油集输、地质研究等各个专业,纵向贯通油田机关到基层各个层级,将原来散、乱的油田业务处理系统集成协同,大大提升了油田上游板块管理水平,实现了工业化与信息化的深度融合,适应了上游企业油公司建设和运行体制变革的需要,打破了我国在石油勘探开发领域主要依赖国外软件的局面,解决了长期困扰企业的“信息孤岛”问题。
油气行业数字化建设方向以实现供应链效率提升、生产运营优化与资产完整性完善为核心目标。这些目标的实现,需要数字化建设纵向升级、横向渗透。主要技术手段有物联网、云计算、大数据、移动应用等,这些新信息技术与油田实践的深入融合,并研发形成云计算平台、大数据支撑平台、人工智能平台等基础平台,为企业智能生产、效益提升提供可能。这些技术的蓬勃发展,将给油田带来重大颠覆性、替代性影响[3]。
随着油田传输技术的发展,近几年呈现了百花齐放的局面,新兴的 WIA-FA(工厂自动化无线网络)、NB-IoT(窄带物联网)、5G(第5代移动通信技术)等技术逐步应用。各油田可根据不同传输技术的特点,结合油田实际业务需求及自然条件,以低成本建设为原则,采用适宜的无线传输技术。油田现场应用的各种传输技术详见图1。
图1 油田现场应用的各种传输技术
通过在终端设备和云之间引入边缘设备,将云服务扩展到网络边缘。在油田现场应用中,可充分利用井场RTU边缘计算和存储能力,使用孤立算法实现异常数据检测和报警规则学习,同时对温度和阀门开关进行逻辑控制,将之前在云端的处理功能在边缘端实现,有效解决网络带宽和通信延迟问题。
利用无人机高清相机和红外探测器,进行高清扫描和数据采集,通过无线网络实时远距离传输。无人机巡检能满足复杂地形和极端天气情况下现场信息的获取。通过无人机巡线、巡井,可提升信息应急处置及信息传递的效率,降低用人成本,克服人工巡检存在的局限,提高油田安全防护能力。
智能巡检机器人集成了红外热像仪、可见光摄像机、高灵敏度拾音器等多种传感器,可对站内设备的仪表进行拍照或读取,全程拍摄设备巡检情况,自动记录并实时传到后台,可精确测量设备运行温度,实现热缺陷等事故隐患自动报警等功能。还可应用于受限空间、高温、高压、有毒气体等特殊环境下的巡检。
信息化建设、物联网应用积累了海量油田生产数据和自动化数据,需要建立能够满足大数据分析性能需求的技术架构和平台进行深度处理分析、挖掘数据价值。通过数据挖掘、机器深度学习等技术,帮助决策人员制定精准的管理策略。人工智能则是从辅助、替代人工操作角度出发,辅助人工更高效地工作或实现决策过程。
与VR(虚拟现实技术)比较起来,AR是把原本在现实环境中体验不到的信息,通过计算机模拟仿真后叠加到真实环境中的技术。佩戴上AR装备,虚拟信息可被转化成视觉、听觉等信息,营造仿佛身临其境的感官体验。
利用移动应用终端实现智能巡检、无线调度通信、移动作业监控、应急调度指挥等功能。
建立油田智能传感器及无线通信技术选用与优化指南和技术库;加强无人机、机器人、移动应用终端等智能产品和技术的开发完善与推广应用;利用大数据及人工智能技术对油田仪表、设备和装置进行智能预测、诊断和优化;利用增强现实技术,实现智能维修、远程维修。
建立油田安全关键要素清单,根据清单分类有针对性开发和应用智能化技术,提高预测预警与及时处置能力;根据本质安全理念,建立地面工程主要环节智能化技术需求与应用清单及设计原则;建立安全管理在线跟踪与处理监控平台或模块,从人、财、物、事四个方面全时段全天候管控风险要素。
以数字孪生体为基础,设立功能目标,研究全域和全时段仿真运行算法,使业务运行更优化、更智能;建立云平台、数据中心及协同决策中心,统一数据湖,统一技术平台,通用应用环境,解决数据库多、平台多、孤立应用多的“三多”现象,解决运维复杂和性能瓶颈问题;根据油田智能化技术应用情况及地下与地面一体化联动开发机制,针对性建立新业务流程模式。
为发挥和实现数字油田潜能,经过20多年的建设实践,各油田已初步形成了资源共享、优化集成的信息系统平台,建成了一系列核心业务应用系统,实现了生产经营精细管控的一体化运作模式。伴随油田物联网、云计算、ERP等统建项目的逐渐实施,油田数字化完成了由分散到集中化应用的大跨越。随着油田数字化技术的不断推广应用,将大大提高油田生产运行效率,转变管理方式,油田企业将有更加广阔的发展空间。