物联网技术在海洋钻完井中的应用

李金蔓 孙金声 霍宏博 陶林 刘兆年 程林松

1.中国石油大学(北京)；2.中海石油(中国)有限公司天津分公司；3.中国石油集团工程技术研究院有限公司；4.油气藏地质及开发工程国家重点实验室·西南石油大学；5.中海油研究总院有限责任公司

物联网（Internet of Things，简称 IoT）概念由麻省理工学院自动识别中心于1999年首先提出，在网络无线射频识别（RFID）系统下，将物品信息接入互联网，最先应用于物流行业［1］。该技术提出即引起世界各国、各行业关注，发展迅速。2005年，信息社会世界峰会(WSIS)报告中正式确定“物联网”概念，并指出信息与通信技术(ICT) 未来将实现人与物、物与物的连接［2］。2009年，温家宝总理提出“感知中国”理念，推动了物联网概念在国内信息产业发展［3］。2015年李克强总理在政府工作报告中首次提到“互联网+”计划，引导物联网与现代制造业融合［4］。在短短20年内，物联网技术从概念层面逐步推进至工业化应用。物联网万物互联互通特性［5］，可有效改善海洋石油钻完井作业环境孤立、信息化进程慢的现状，物联网与海洋石油钻完井结合是必然趋势，具备极大的潜力［6］。笔者通过对物联网技术在海洋石油钻完井的应用现状分析，总结了已成熟应用的技术，对物联网技术与海洋石油钻完井深入融合进行了思考并提出建议。

1 物联网在钻完井技术中的应用发展历程

依托物联网的钻完井技术主要为：物端对设备状态进行数字化转化，信息识别包括各种数据传感技术，例如：射频技术、声学、放射性、磁感应等获取物体光、声、电、化学、位置等信息；将数字状态的设备信息通过通讯手段传输到互联网，数据处理和分析主要基于云计算平台或者智能网络；数据交互实现物与物、物与人之间的互联互通，进行决策、控制及反馈。

上世纪80年代初，Superior公司通过微波电话线路实现钻井现场和基地的工程、钻井液、地质数据共享互通［7］，Mobil公司在该技术基础上组建数据中心，并利用卫星通讯网络提高通信能力［8］。随后国际知名石油企业如Amoco、Teneco等相继建立数据通讯分析系统，支持边远地区、海上钻完井作业［9-10］。80年代末、90年代初，国内中原油田、塔里木油田开始逐步探索远程数据传输［11-12］。

“十五”期间，中海油为保障海上钻井作业安全和作业质量，利用DTS(数据集成服务系统)实现陆地专家对海上作业辅助决策。作业现场采集到的工程、钻井液参数在作业现场由局域网络计算机对数据初步处理为统一格式，由海上的卫星通讯系统传输回陆地［13］，陆地支持中心专家对数据进行分析并指挥现场作业。

此外，早在2010年中海油开始编制《中海油通用材料目录》，利用条形码为物资建立信息档案，涵盖5万条物料信息，射频出库，在陆地、运输、应用三个场景下实现物资状态识别［14］。

随着计算机技术的迭代更新，互联网技术的更新换代，依托物联网的钻完井技术也在进步，以物联网赋能钻完井技术优势逐步发挥，得到极大发展。

2 海洋钻完井物联网核心架构

海洋钻完井物联网主要包括边缘端数据获取、数据传输、数据采集、分析挖掘、智能应用5个主要层面，见图1。

图1 海洋钻完井物联网核心架构图Fig.1 Core architecture of internet of things for offshore well drilling/completion

数据获取是物联网结构的最基础层面，钻井硬件设施的升级换代，使获取的钻井数据更接近地层的真实情况，光纤、传感器在井下布设改变了原有机械传输方式，可连续实时采集生产过程中的数据，井组联网分析井间连通规律，与开发方案对比拟合迭代优化生产模型，及时调整开发方案；海上通讯设施升级，信息传输方式的改进保证了对海量数据的传输效率和传输效果，数据导入、数据清洗等措施使数据有效性大大提高；大数据技术将涉及油田勘探、开发、生产的多专业数据汇入数据湖，在数据存储基础上也实现了海量数据调用；通过建立人工智能模型，进行深度学习、机器学习培养训练，挖掘数据潜力，拓展应用场景，并基于此实现钻井风险预测、井下设备故障分析、油藏精细刻画、油田生产管理、油田生产风险评估等目的。

3 依托物联网的海洋钻完井模式数据采集

3.1 钻井期间近钻头参数采集

由于井壁对钻井管柱的摩擦、钻柱旋转及形变、井下流体影响等，传统的地面采集钻井数据不能真实反映井下情况。尤其在深层、大位移钻井等特殊工况中，井轨迹长，地面参数失真，准确获取井下情况对正确决策至关重要。井下多参数采集设备依靠安装在钻头附近的短节，集成多种传感器采集井下参数，实现对井下真实状态的实时把控，其国产化进程已逐步实现从工程试验进入到实际应用［15］。

井下多参数采集设备可获得近钻头处钻具组合的温度、ECD、钻压、扭矩、弯矩、转速、井斜、方位角、振动等参数。井下采集电路采集井下5 s内的钻压、扭矩、ECD等参数的最大值、平均值；取x、y、z轴的加速度，并通过幅值和频率计算近钻头振动；采集电路将数据传输至主控电路，主控电路将自身采集的井斜、方位与其他参数进行编码，由脉冲发生器将信号以压力脉冲的形式传输到地面。

受数据传输限制，早期井下参数采集设备将数据存储于井下工具中，出井后将参数下载至地面设备，再将数据与地面参数拟合回归，指导后续钻井。随着技术进步，井下参数可实现实时上传，传输方式包括钻井液脉冲、电磁波等，但目前脉冲传输方式效率较低，仅可以实现 12 b/s速率的传输［16-17］；电磁波传输方式又存在信号弱、干扰严重、传输距离短等问题暂未克服。

3.2 随钻地层参数获取与轨迹调整

地层信息数字化转化是物联网架构的基础，但以往可随钻获取地层信息的测录井装备技术被Schlumberger(斯伦贝谢)、BakerHughes(贝克休斯)、Halliburton(哈里伯顿)等国际公司垄断，中海油服经过技术攻关，研发以流量或压力变化切换仪器工作状态高频率泥浆脉冲器［18］，采用单芯总线方式将多种功能集成于一根井下工具上，并解决了通信和供电复用的难题［19］。目前已形成适应不同井眼尺寸的井下信息随钻获取、传输为一体的国产化系统，包括Welleader(旋转导向)和Drilog(随钻测井)系列产品。

Drilog系统可实现地层放射性、电导率、井眼轨迹信息及井下状态测量，采用2组平面对称分布的 NaI闪烁晶体探测器进行自然伽马的测量，采用四发双收的双频补偿结构实现对地层电阻率测量；通过三轴正交磁通门、三轴正交加速度计实现对井斜角、方位角、工具面角的测量。

在随钻获取井下参数基础上，导向钻井工具可根据信息反馈实时调整钻具井下姿态，实现井轨迹精确控制。Welleader可由钻井液带动井下涡轮实现自发电，并通过电机驱动静态滑套上3个导向肋板，伸出的肋板推靠井壁调节井下钻具组合方向，实现对井轨迹的控制。井斜角、重力高边工作面由三轴正交加速度计获取，调节地面管汇微流量将地面指令传达到Welleader井下工具。

随钻测井、旋转导向工具的研发成功，将地层信息和井下工具信息为物联网技术在钻完井中应用创造了基础。

由于近钻头井下钻具直接承受钻头破岩所产生的强烈振动及钻柱的横向振动，传感器的输出信号不可避免地混杂大量的干扰信号，导致姿态参数（方位角、井斜角和工具面向角）测量不准确甚至不可测的问题。目前普遍采用的随钻测量（Measurement While Drilling，MWD）技术，虽然能得到准确的姿态参数，但要求姿态测量时必须停止钻进（即钻具不旋转、不振动），存在时效低、成本高等问题。为了进一步提高钻井效率，实现钻井工具姿态参数的连续、动态、实时测量，是目前急需解决的问题之一。国外各大油田服务公司主要采用稳定平台以保证被测量的工具不随钻具旋转和振动，从而得到满足精度需求的钻井工具姿态信息［20］。但这类稳定平台井下钻具结构复杂，故障率高，制约了其在井下的有效工作时间。Halliburton公司的Geo-Pilot旋转导向自动钻井系统致力于解决工程问题，但是由于技术保密等原因对姿态测量方法的理论研究公开较少。

3.3 油田生产井下物联神经末梢建立

海洋油田分层注水需要通过反复投捞调试达到配注需求，在井斜超过60°井中投捞难以实现，且存在测试过程中，注采关系变化而导致测试精度不准确，不满足精细化、智能化注水的需求。目前采用液控滑套方法完成智能注水需求。完井阶段在井下预设传感器，在完井管柱中每个生产层位预设智能测调工作筒，多个工作筒中的多条单芯电缆和液控管线连接井口控制器，电缆可实现井下参数测量并传输至地面，液控管线可控制滑套开闭，如图2所示。

图2 智能完井参数采集设备Fig.2 Parameter acquisition equipment for smart well completion

构成生产信息的物联网神经末梢，可实时读取各层产量、配注量，并将温度、压力、流量等信息由单芯电缆经井口控制器传输至中控工作站，经测调软件分析辅助操作人员通过井口控制器控制井下工作筒，井下超压或压力突变时，还能自动报警、关断，提高安全性。中控工作站将区域内所有井信息通过互联网传输至陆地终端服务站，多井并网共同建立区域井下物联神经网络，可辅助判断区域层位连通关系和作业措施对区域流场影响，由液控管线控制的滑套，根据地层流场对各层位生产调配，有效提高油田储量动用程度，提高注水精度与效率［21］。

4 依托物联网的海洋钻完井模式数据处理和传输

采集的大量数据中，由于统计错误及波动的数据可能导致计算结果不收敛，因此在对数据利用前要先进行数据清洗，并以合理的特征参数作为输入向量，以一定比例的数据进行模型训练，用其他数据检验人工智能模型的有效性和收敛性。

4.1 数据资源处理云边协同

边缘设备数据上传至云平台，经处理后传回边缘端将增加系统延迟，另一方面，边缘设备随时产生大量数据，网络带宽无法满足所有数据传输。受限于海洋钻完井所处的环境，传统的云计算模式难以满足海洋钻完井的物联网需求［22］，云边协同技术是海洋钻完井物联网建立的必由之路。

在钻完井终端设备获取的数据经过边缘端设备处理（包括数据存储、分析、缓存），再将源数据处理结果发送云计算中心，云计算中心在信息集成基础上，通过人工智能模型学习优化，再将数据反馈至边缘设备端。将源数据在边缘节点处理，增加边缘端设备处理能力，处理结果缓存在边缘端，并在后台同步边缘节点与云中心的数据。将数据采集硬件与具备计算能力硬件在海洋钻完井设备中集成，形成具备边缘计算能力的海洋钻完井设备系统。以设备故障预警为例，在智能算法基础上将数据在设备采集端处理分析，感知设备异常数据，发送响应信息，并选择性将信息存储上传至云端，实现以最小存储空间，实现最大价值数据的传输，数据云边协同架构见图3。海上油田智能化建设可应用边缘设备基于传感器收集周边环境数据，通过云端输出的数据分析模型实时对现场数据进行分析并形成决策信息。

图3 数据云边协同架构Fig.3 Data cloud-edge coordination architecture

4.2 海上通信设施升级

海洋作业现场到陆地的远距离中大通信容量的数据传输对于物联网技术实现至关重要，是实现数据挖掘的载体。海上通讯系统中卫星、光纤、微波是通讯传输的主要形式，海底光缆传输优势明显，其容量大、质量好、不受天气影响且可靠性高，海上固定平台间通讯网络，以统一的帧结构形式，提高数据传输效率，采用SDH（同步数字体系）光纤通讯网技术，以双光纤传输的自愈环形网确保数据有效传输，可实现最高622 Mb/s的最高速率［23］，但海底光缆在固定式平台通信保障效果直观，在移动式钻井平台不易实现［24］。微波通讯受海洋气候及其自身传播特点影响，视距传输距离有限，超视距传输损耗较大［25-26］。未来搭建固定平台与海洋钻井平台间光纤网络互通，实现组网，创新海上平台信息传输架构，保障海上通讯。卫星通讯系统主要的C波段卫星和Ku波段卫星，带宽不够，通讯速率受限，仅能实现窄带通信，满足日常办公需求，物联网信息传感器终端信息传输受限，限制海洋钻完井作业数字化智能化应用发展。为解决数据传输难题，在海上通信系统升级改造中，通过逐步部署Ka波段卫星替代C/Ku波段卫星，拓展传输带宽。Ka波段卫星传输容量大，抗干扰性好，可用带宽达到 2 500 MHz［25］。随着通讯需求几何级数增加，未来微波频段卫星将难以满足需求。高轨卫星中继链路空间激光通信可大幅提高通讯速率，同时，高轨、低轨、地面配合可共同为提高通讯速率奠定基础［27］。

5 依托物联网的海洋钻完井模式数据挖掘和应用

5.1 钻完井与地层结合虚拟现实技术

由于专业背景上的差距导致在井位决策方面钻井、地质认识各有侧重，借助于地层数字化、钻完井数字化的可视化虚拟现实技术可提供多专业统一认识、交流的平台。

三维地震数据资料数据体量巨大，包含成百甚至上千平方公里的地震数据。在探井实钻信息校正基础上，结合勘探阶段地震数据解释资料，进行三维地震地质建模，利用自动解释系统实现特定沉积类型的砂体追踪。通过专业地学软件，如Petrel等转换为三维地震或三维油藏模型等数据体，并由高性能集群计算机图形工作站完成对数据体的纹理、渲染等图像处理，形成三维图像，通过12路高清视频信号，投影至4K屏幕［28］。钻井过程中将录井、随钻测井获得的井下钻井参数，通过卫星信号实时传输至陆地，将构造特征、井轨迹投影到三维地震模型，构成可视化的虚拟现实系统，辅助判断井位决策［29］。该技术将钻井所获得的井下地层信息、轨迹信息与地质信息结合，并将数据信息进行可视化展示，可满足多专业专家同时交流、决策，从最有利于发掘储量角度出发，避开水层、泥岩层等影响储量、产量的层位，兼顾断层、破碎带、火成岩等影响钻井安全的地质区域，对井轨迹进行实时调整和优化，弥补了跨专业交流障碍，在保证钻井安全的基础上大大降低了勘探落空风险。

生产实时数据中心，实现了数据的统一存储，现场生产数据、设备数据、安全数据、能耗数据汇入数据湖，并实现数据高效调取。通过地震、地质、测井、岩心等数据采集建立油藏模型，依据开发生产动态监测，精细刻画油藏模型，更好地认识油藏，并为挖掘剩余油气资源、提高采收率提供支持。

5.2 钻完井风险分析与决策预警

大数据、云计算、数据采集技术的进步，为物联网技术的进步奠定基础。物联网技术在钻完井技术中的应用，从初期的事故处理决策、保证物资供应等基础功能，逐步与地质、工程相融合，发展成为保障作业安全、服务储量发现、监测生产动态、减少人力劳动的成熟智能化技术。

钻前对钻完井全过程进行模拟分析，使钻井设计与地质设计相结合。钻井实施阶段分析钻井井下数据，对钻头、钻具的工作状态实时监测，可直接进行钻井参数的及时调整。大数据的赋能使钻前数据模拟准确性大大提高，在人工智能风险评价模型中，分析钻头、钻具的使用寿命，根据数据变化分析风险发生的趋势，对可能的复杂情况进行规避或参数调整，同时结合井下三维地质建模，可为技术专家决策提供帮助，提高数据时效性和决策效率。

6 未来物联网技术在海洋钻完井应用探索

虽然物联网技术在海洋钻完井中得到了一定应用，但仍具有较大的发展空间和广阔的市场前景，随着万物互联时代的来临［26］，海洋钻完井技术的发展必须与计算机技术、互联网技术、通讯技术的发展紧密联系，通过跨行业的技术发展，推动海洋钻完井物联网技术的发展。

6.1 新技术新工艺完善钻完井物联网技术

目前钻井井下数据传输依靠钻井液脉冲，若钻井液停止流动则无法进行，并且数据传输效率和准确性仍需持续提高。数据传输方式是海洋钻井物联网技术的关键。IntelliServ公司研制出的磁耦合钻杆系统，将光纤、同轴电缆等预埋在钻杆中，可实现高速、高效通讯传输，通讯速率达到 57 kb/s［30］，是未来物联网技术在钻井工况不可或缺的工具。

2021年2月壳牌推出钻井液实时监测“橇装”系统［31］并试运行，可实现对钻井液黏度、密度、循环损失、固相含量、盐度、pH值、电导率等的实时测量，并可根据设定对钻井液进行维护。油田化学参数的测量完善物联网环境下的数据采集完整度，未来也将快速融入钻完井物联网系统。

分布式光纤传感器技术，可在完井阶段在井筒布设，对光纤沿程数据进行测量。可完善井下物联网神经末梢采集，也可实现井间地震监测、油藏长期动态监测等功能，具有重量轻、成本低、数据可靠等优点。一根光纤可实现数千个感应点的分布式测量，并可实时测量油气水产量、储层流体变化参数，可作为智能油田网络的节点，实现对井下动态的感知及对变化趋势的预测，有利于对井间储量的分析和对开发方案的优化调整。

随着现代科技信息技术发展以及钻完井行业进步，未来将有越来越多的跨学科技术完善数据采集、数据传输、数据处理、数据应用等关键环节辅助基于物联网的钻完井技术发展。

6.2 物联网环境下网络、数据安全保障

由于海洋钻完井数据传输处于无线网络环境中，对数据传输及获取较为不利，恶意攻击者可以较容易进行数据获取或篡改，海洋钻完井作业存在井控、溢油、爆炸等作业风险，一旦此类安全事故发生时海上传输数据遭受拦截或篡改，极有可能造成人员伤亡、海洋污染等恶劣事故，故维护物联网环境下的网络、数据安全非常重要。

边缘计算的应用可减少向云中心上传的数据，降低了数据泄露风险，有利于数据安全。而区块链技术具有多方共识、主体安全、安全通信等特点［32-35］，可实现对非法入侵的防护以及对非法节点识别。区块链上的实体可同步获取信息及进行信息处理，共识机制可防止写入区块链的数据被篡改。区块链技术与边缘计算技术的混合架构在其他行业已经有所应用［36-37］，未来可借鉴用于提高物联网技术在钻完井技术中的应用安全。

7 结论和建议

（1）物联网技术在海洋钻完井中的应用已经从最初的物流信息统计逐步发展成目前的随钻系统传输、虚拟现实、神经末梢建立等技术体系，物联网技术应用于海洋钻完井势在必行，还需在通讯升级、数据资源治理及网络数据安全方面进行攻关研究。

（2）虽然物联网技术发展日新月异，但我国国产化研究力度仍需加强，应从行业升级出发推动新技术发展。物联网技术在海洋钻完井中的应用需要重视跨专业人才的培养，突破行业限制壁垒，实现跨学科专业技术发展。