关于我们 | English | 网站地图

  • 您现在的位置:
  • 首页
  • 油气
  • 石油
  • “数智+”开辟油气效益增产新赛道

“数智+”开辟油气效益增产新赛道

2023-12-04 13:16:01 中国石化报
200千米管理半径范围内,实现油气田井站无人值守、区域集中监控、远程智能操作;近3000路摄像头全天候监控现场作业,智能识别不安全行为;利用人工智能技术识别复杂的地质结构,寻找断裂、溶洞或储集体,提高科研质效……近年来,人工智能、大数据、云计算等新一代技术创新演变,加速推进数智化转型已经成为油气田企业推动高质量发展的共识。
 
西北油田对标现代企业管理和一流油公司建设,积极推动“数智+”进入大漠戈壁,融入生产运行管理、服务科研提质增效,开辟出深层油气效益增产的新赛道。
 
“数智+运行”
 
生产运行快捷高效
 
从新疆沙雅县出发,经过一个多小时的车程,一座占地近26个足球场面积的现代化联合站出现在一片沙海中。
 
这是中国石化首座实现国产化数字孪生工厂和实体工程同步建设、同时交付的数字化联合站——顺北油气田联合站。
 
“所谓的数字孪生工厂,就是借助新技术构建一个与物理联合站相同的数字联合站,与真实的联合站同步仿真运行。在数字场景中,我们可以对联合站进行实时监控、优化调度、智能模拟、前瞻预演等,从而更好地支撑生产运行和管理决策。”西北油田采油四厂厂长刘耀宇介绍。
 
顺北油气田生产运行指挥中心距离联合站不足1公里。在这里,员工可以对钻完井、油气生产、工程作业、集输处理、产品销售的全链条集中监控。
 
“我们在200千米管理半径范围内实现了油气田井站无人值守、区域集中监控、远程智能操作。”刘耀宇说,“甚至油气田范围内1000余千米的集输管线,全部通过光纤测振、测温,实现了泄漏监测的实时预警。”
 
依托数智化技术,顺北油气田构建“三端三系统”数字油田架构。前端依托SCADA系统实现所有油气井、集输站库、生产管线数据自动采集及控制;中端依托生产指挥系统实现油气生产全业务链的集中监控、过程预警、异常处置;后端依托智能油田系统,利用前、中端系统数据,实现油藏动态管理、生产运行优化、经营管理等八大业务领域的辅助决策。
 
得益于新技术规模应用,顺北油气田打破传统采油厂“十大岗位+采油气管理区”两级管理模式,探索构建了“采油厂、专业团队、承包商”三位一体,“扁平化架构、项目化运作、平台化组织、智能化支撑”四化融合的管理模式,实现“厂直管到班站”。顺北油气田联合站整体用工较同类站库减少54%、新建设的顺北油气田天然气处理厂整体用工较同类站库减少70%。
 
“2022年,我们率先在集团公司上游板块实现全口径用工百人百万吨目标,用人最少、成本最低、机制最优、效益最好的标准化示范油田建设初见成效。”刘耀宇说。
 
“数智+安全”
 
安全管理严实并举
 
今年11月初,西北油田采油一厂启动阀间组管线隐患治理工程。在作业现场,不仅有安全督察人员流动检查,而且有多个点位的摄像头对安全施工情况进行监控。
 
“油田借助数智化技术,建成了现场作业违章智能识别平台。平台能够智能分析各路摄像头拍摄到的实时画面,发现不安全行为时,便向安全监管人员发出预警,以便及时采取措施进行纠正。”西北油田安全环保质量管理部高级主管孙元疆介绍。
 
西北油田主要区块处于大漠戈壁,在安全管理上既面临油气田企业油气开采、集输、钻修井作业节点繁多等共性问题,又存在驻地与井站、作业现场距离远,安全监管人员力量不足等个性化难题。如果大量增加安全监管人员,不仅会大幅增加管理成本,而且依然无法解决因员工业务水平差异、无法全天候值守等因素导致的盲点、盲区。
 
近两年,西北油田充分整合内部井站视频监控系统、信息化平台等资源,搭建投运了作业违章智能识别平台,结合工区油气生产现场安全管控的重点和难点,设置了近3000路监控摄像头。他们创新研发了通用场景、直接作业现场、钻修井现场等10类场景53种典型算法,实现了关键现场24小时安全监管全覆盖。
 
“平台发出预警提示后,安全监管人员会快速处置,及时消除不安全行为,现场处置率在95%以上,有力保障了安全生产。”孙元疆说,“平台将各类不安全行为按照时段、场景、预警级别、违章类型等进行分类,再通过大数据分析功能多维度研判安全生产现状,为我们采取针对性措施消除安全管理薄弱环节、开展岗位人员定向技能培训等提供了有力支撑。”
 
“数智+科研”
 
科技创新提质增效
 
“能不能利用人工智能技术识别复杂的地质结构,寻找断裂、溶洞或储集体?”听到这个想法,很多人都觉得是“异想天开”。
 
其实,在2019年底,西北油田就围绕这个课题设立了科研项目组,联合中国地质大学(武汉)、中国石化石油物探技术研究院开展一体化攻关。
 
对地震资料解释人员来说,要识别剖面上的断裂、溶洞或储集体,首先要开展储层特征研究,确立各项参数,然后利用资料建立不同特征的地震地质模型,再通过地震物理模拟实验建立断裂及断溶体特征数据集。
 
这就像在大森林里寻找大象、狐狸、兔子等动物。解释人员要有丰富的经验,或能科学套用相应“动物”模型,识别的准确度才够高、速度才够快。
 
项目组人员根据这一思路,就像教小朋友识别动物一样开始指导数智系统学习。他们先运用已有的模型特征制作适用的“识图卡片”,然后教授数智系统“识别动物”,再通过生产实践应用不断丰富、修正“识图卡片”中的内容,不断提升数智系统识别的精度。
 
按传统模式,完成一块200平方千米三维地震资料的断裂识别与描述,研究人员需要用1~2个月的时间。而运用人工智能技术,只需1周时间就能完成断裂的识别和预测,在此基础上,研究人员再用1周的时间就能基本完成相关描述。
 
“通过识别结果比对,人工智能的计算效率远高于传统地震属性算法与追踪方法,人工智能还能够发现肉眼和以往靠经验不能识别的地质结构。人工智能训练的模型可保存,能够在相似地质结构识别中重复利用。这些优势,都是人力不能相比的。”西北油田勘探开发研究院地球物理研究所工程师王超解释道。
 
王超说,人工智能技术在油气勘探领域应用虽然还有很多的难题需要解决,但新的技术手段一旦成熟应用,必将推动油气勘探开发质量和效益的跨越式提升,令人期待。



责任编辑: 江晓蓓

标签:油气