海上油气田海洋环境数据创新管理与实践

2023-01-17 05:31李建伟何源首靳卫卫宋莎莎张庆范赵建平
海洋信息技术与应用 2022年4期
关键词:工程设计可视化条件

李建伟 , 安 伟 , 何源首 , 靳卫卫 , 宋莎莎 , 张庆范 ,赵建平

1.中海油能源发展股份有限公司安全环保分公司 天津 300452

2.中海油能源发展股份有限公司北京安全环保工程技术研究院 北京 102209

3.海上油田低碳环保重点实验室 天津 300452

海上油气行业正掀起数字化转型的浪潮,引入大数据、人工智能和区块链等技术应用,已经成为大势所趋。“十四五”期间,中海油制定了“油气增储上产,加快数字化转型,推动智慧油田建设,追求绿色低碳、清洁环保的发展模式,扎实推动高质量发展”的发展战略,对安全环保管理水平和防治能力提出了更高的要求,以期加快推动数字化技术在安全环保领域的应用。

海洋环境调查是海洋油气资源开发重要的基础性工作,贯穿于油气资源调查、勘探、开发及工程建设、生产运维等全过程。摸清海洋环境条件需要以大量翔实客观的海洋环境观测和调查资料为基础,并通过成熟的数值模型建立网格化、精细化的环境数据。海洋环境条件就是海洋石油生存发展的自然环境条件,按需要可分为工作环境条件、工程设计环境条件及灾害环境条件[1]。工作环境条件指海洋石油勘探开发生产作业所需要的环境条件。工程设计环境条件是指海上平台、钻井船、输油管道、系泊装置及油气处理终端等各项工程设计环境参数(包括极端环境条件和作业环境条件);灾害环境条件是指海洋石油生产作业区所能遭遇的严重海冰、风暴潮、灾害地质、地震海啸等自然灾害。摸清这些海洋环境条件是一项扎实的基础工作,是油气田工程设计的科学依据和海上安全生产的重要保障,更与海洋石油产业的生存、发展紧密相关。目前海洋环境管理现状和存在的主要问题如表1所示。

1 海洋环境数据管理现状及挑战

随着海洋环境业务化预报系统以及海洋观测网的建立,海洋环境数据量呈现几何增加态势,从而造成海洋环境数据存储、查询分析和制图表达面临诸多难题及挑战(表1)。

表1 海上油气田海洋环境数据现状及问题

1.1 海洋环境数据存储管理

海洋环境数据的存储模式主要分为集中式存储和分布式存储两种,当前海洋数据采用集中式存储方式较多[3],这种方式将数据文件集中存储在多台计算机组成的中心节点上,由中心节点集中管理数据。海洋环境数据通常以NetCDF等结构化文件格式进行存储和交换,但是这些数据格式在存储过程中存在共享性差、损坏后不易恢复等问题。传统的集中式存储方式具有存储空间扩展差、数据迁移不便、效率低等缺点,因此如何实现数据高效存储是数据应用的前提[4-6]。

1.2 海洋环境数据查询分析

考虑到海洋环境要素对海洋工程结构安全的影响,海洋环境条件查询分析可为环境载荷、工程设计和工程选址等提供基础数据支撑。目前海洋环境数据具有数据量大、多维度等显著特征,对环境数据查询分析及应用带来严峻挑战,传统数据查询分析特征提取能力和查询分析效率均不能满足需求[7]。基于海洋数据时空分布特征的高效查询分析是构建海洋工程、提高灾害防范能力所面临的技术难题。

1.3 海洋数据制图表达

针对风、浪、潮、流等海洋现象的地图制图一般仍采用等值线、流矢图、剖面图等二维静态方法,难以全面完整、直观生动地展现海洋现象的三维动态特征[8-11]。海洋地理信息系统主要面向海洋资源管理、海洋环境监测、海洋预报等特定需求提供专项服务。目前,多功能、综合性、可互操作的大型海洋地理信息系统在国内还较为少见。

2 海洋环境数据管理的关键技术

基于海量多源异构海洋环境数据,采用基于OpenStack云计算平台的存储计算资源的虚拟化分块方案以及可以弹性申请/释放的分布式计算方案构建海洋环境大数据平台(图1)。同时,利用关联规则、神经网络、预测模型、回归分析、机器学习等大数据分析方法或工具对数据进行检查、变换和建模,实现海洋环境数据的多维、动态、可视化表达。

图1 海洋环境大数据平台整体架构

利用大数据框架搭建海洋环境数据库,实现了环境数据采集、传输、入库的全链条服务过程;在此基础上研究大数据分析、数据挖掘、机器学习等技术,提供海洋应用综合服务,为油气田开发应用提供信息可视化服务,包括基础数据和模型计算数据等。

2.1 多源异构海洋预报数据集成技术

面向时间域交错、空间域离散且时空耦合的多源异构海洋环境监/观测数据及时空连续的海量海洋环境预报数据,实现多域多维数据的高效并行存储计算和有效融合是目前面临的难题。同时由于海洋数据的种类太多、容量太大,在工程实际查询及使用方面存在查询速度慢、检索目标含糊等弊端。基于Hadoop分布式文件系统和Spark并行计算框架搭建海量数据存储体系,开展数据快速检索与查找,建立统一数据管理和服务系统。

平台基于标准化时空索引技术,集成国家海洋局北海预报中心、美国GFS气象预报系统、欧洲中期天气预报中心、中央气象台等数据源,实现多源异构数据的集成管理和规范化服务,可以为涉海用户提供更多海洋气象参考数据。但是,多种数据缺少统一的数据标准,由于海洋环境数据具有多源异构、动态多维、多时刻多分辨率以及数据量大等特性,因而数据集成与管理困难。平台采用分层分块的金字塔结构,使用统一的时序存储标准,实现了对多源异构海洋预报数据的集成和管理。

2.2 海洋预报数据动态可视化技术

海洋预报数据可视化多采用文字、图表和地图切片等静态方式,表达效率低、效果差,且难以应对大范围海量数据场景下的动态高效可视化需求。本文基于WebGL技术,采用GPU加速渲染,支持移动端对海洋预报标矢量场数据的实时动态绘制,实现了大范围、多时相和海量数据的高效动态可视化。采用分级设色、粒子系统、风羽图、特征流线等地图制图方式,实现浏览器端对海洋预报标量场和矢量场数据的高效实时动态绘制。

针对传统静态流场存在的无法表达流场连续性、可视化效果杂乱、计算耗时等多种问题,平台从数据处理、流线追踪以及冲突检测等角度入手,研发了基于实时特征流线的流场多尺度制图技术。

在数据可视化过程中,对所有输出变量分时次绘制断面图、温盐点聚图、流线图、等值线图、等值线填充图、流场图等常规环境要素分析。根据海洋环境要素种类,综合使用风羽图、粒子系统、彩色渲染图、等值线、等值面等多种方式进行制图表达,用户可通过时间滑条查看未来七天内的预报数据和环境条件参数。点击系统上任一点,可通过曲线图方式查询要素时序变化趋势。

2.3 基于拉格朗日法的风场仿真技术

针对同比例尺下分布均匀的风场,常采用拉格朗日仿真算法追踪风场流体质点的运动轨迹,这种场模型视觉冲击感强、仿真效果好,但对质点的选择、质点运动的表达以及计算机性能都有较高要求。平台基于拉格朗日方法,使用流体粒子形式实现了风场的仿真可视化表达。基于谷歌地图金字塔结构实现了风场符号的多尺度表达,采用矢量符号分层分块的方法,达到了良好的制图效果。

3 海洋环境数据案例应用

基于构建30年的再分析数据、业务化预报数据和历史水文气象观测资料,建立中国全海域海洋环境业务化预报平台(图2)和环境条件查询分析平台,为勘探钻井、工程设计以及环境影响评价提供一站式服务。系统涵盖环境灾害预警、作业分析、数据接口、资料管理、系统设置、消息和登录等模块功能。主界面左侧有“环境预报“实测数据”“专题图层”按钮。右上角设置工具栏,包括“上传”“下载”“测距”“测面”“定位”“标记”等功能。系统下方有时间滑动条,可控制海洋环境数据等动态时序播放显示,右下角有地图显示选择,可选择天地图、混合地图、电子海图的显示方式。本系统已经为“深海一号”作业、开发工程设计以及环境影响评价等业务提供了强力支撑。

图2 海洋环境业务化预报平台

3.1 “深海一号”拖航应用服务

“深海一号”能源站 (净重5.3×104t)这一深海半潜油气生产装备于2021年实施了超长距离拖航,在国内尚属首次(表2,图3)。本次拖航成功克服了海况复杂多变、拖航运动幅值较高、多艘拖轮并行碰撞风险大等诸多挑战。为了更好地平稳穿过台湾海峡,需要对拖航线路上的点位分析逐月的风、浪、流的极值条件,在台湾海峡选择了3个点进行了分析,本文由于篇幅限制重点介绍拖点1的极值条件,为拖航过程中采取的措施提供依据(表3—表6)。

表2 拖航点位信息表

表6 表层流速重现期统计表

图3 拖航点位分布图

表3 1 h平均风速重现期统计表

表4 有效波高重现期统计表

3.2 海上油气田开发工程设计

环境参数查询和分析平台(图4),具备风、浪、流、水位等要素数据的快速查询、专题制图、统计分析、极值提取、重现期推算、一般条件统计分析、波浪谱查询、动态可视化等功能。

图4 海洋环境条件参数查询分析平台

表5 谱峰周期重现期统计表

建立的环境条件设计参数和大量的环境数据,应用于海上油气田开发项目工程设计,为项目设计提供了基础和支持。

4 结 语

海洋环境数据调查是海洋油气资源开发重要的基础性工作,贯穿于资源的调查、勘探、开发及工程建设和生产运维等全过程。本文基于海量、多源、异构、多维的海洋环境数据,分析了多源海洋环境数据管理现状及挑战,利用大数据理念创新地构建了海洋环境大数据平台,为用户提供一站式服务,为海上油气田增储上产提供技术支撑,为海上油气田数字化转型贡献力量。

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