生产信息化在油气田中的应用及效果评价

针对四川盆地川东气田井站多数分布于山区,点多面广、高度分散、管理成本高、信息共享差等生产管理瓶颈,为实现有质量、有效益、可持续的发展,中国石油西南油气田公司重庆气矿自2012年开始采取"示范+规模化"方式大力开展气田信息化建设。通过信息化建设与应用,实现了生产数据实时监控、关键阀门远程控制、安全风险远程管控、生产动态系统分析、实时数据有效应用等5项功能,实现了将一线站场分散、多级的管控方式,转变为后方生产指挥中心集中管控的模式,即"三级控制""四级管理"模式。实践效果表明:(1)以往的每日人工巡井、录取数据、加注药剂等重复机械的劳动被中控室集中监控数据、井站电子巡井与泡排远程自动加注替代后,减少了无人值守井站巡井频率,提高了工作效率;(2)生产数据实时显示、关键参数预警和事件记录、视频监控等信息化功能的应用,能够及时、准确、连续地掌握生产现场的动态,实现生产现场的自动连续监控,确保人员、设备的安全和生产持续稳定运行。结论认为,生产信息化的实施在转变该气矿生产方式、优化劳动组织、提高生产效率、降低安全风险等方面均发挥了重要的作用。     

首批高含硫气井进入“无人值守”模式

<正>2014年9月2日,位于四川绵阳江油三合镇的中国石油西南油气田公司川西北气矿雷三段气藏中18井进入无人值守第1天。10km外生产调控中心,6块巨大液晶屏前不断跳跃变化数据和井站实时影像映入眼帘,每口井瞬时压力、温度、液位、产量曲线等数据,轻点鼠标即可轻松录取。当天,中国石油西南油气田公司川西北气矿顺利完成中18井、中81井和中40井收缩工作,四川盆地首批高含硫气井正式进     

油田数字化建设实践与认识

数字化建设是油田发展的必由之路。按照“公司—作业区”两级管控体系思路,研究确定了采集执行、应用操作、生产指挥三层数字化建设系统架构。围绕实现井站数据自动采集、生产趋势决策分析、管理模式转型优化、信息系统整合升级,促进管理组织模式和劳动组织结构优化目标,选取示范采油厂,开展油水井数字化建设,转油站无人值守试验,搭建生产网络,建设生产管理中心,开发生产管控平台,形成“井站一体、电子巡护、远程监控”的数字化管理模式,实现生产信息纵向贯通、生产数据横向共享、生产过程实时监测、生产决策精准分析。通过联合测试,制定指导手册,实施远程运维,在建设期和运行期保障生产平稳运行。最终探索形成了适应于油田转型升级的数字化管理架构,优化了人员配置和生产管理方式,提升了安全生产管理水平。     

压裂工程信息系统的设计与实现

压裂生产协同运行,压裂施工数据实时远传与平台集成共享,充分释放数据价值已成为压裂生产的迫切需求和发展方向。围绕高效勘探开发和智能油气田建设,开展压裂工程信息系统建设工作,推动数据融合连接,改善目前压裂生产管理、技术革新模式。从平台共享、数据质量、安全管理等建设要点入手,重点介绍解决方案、创新性成果和推广应用情况,为压裂生产数字化应用提供借鉴。     

节能节水管理“数智化”探索与应用

川东北气矿主要承担区块内的天然气勘探、开发和销售,涉及天然气勘探、开采、增压、集输和配送等多个生产环节,涉及能源消耗种类主要为天然气、电、水、汽油、柴油等,年综合能耗达到3.5万吨标准煤。气矿既是能源生产单位,又是能源消费单位,因生产井站分散,能源消耗点多面广,以往人工统计方式不能及时反映能源消耗水平,气矿在提高能效管控能力、提升经济效益方面存在一定困难。为此,经过近年“数字化”油气田建设,开发和应用了节能节水“数智化”管理工具,研究及应用成果表明：(1)形成了“井站+机关”双层管理模式,即井站侧重于能源消费数据管理、气矿侧重于能效和能源消费总量控制,显著提升了管理水平;(2)按照“精准统计+自主分析”原则,搭建了能源消费统计图表“数字化”框架,在该框架下,一是固化相关数据模版,二是利用excel建立自动模版,实现了能源消费数据在能源单位格式自动统一前提下的汇总;(3)针对数据的准确性问题,开发了“数智化”智能提醒工具,一是利用excel对异常数据进行颜色预警,二是自动生成单个能源消费种类的连续曲线图、饼图、柱状图等,以直观的图形反映能源消费情况,提醒了人员发现异常及时核对;(4)节能...     

油气企业中心井站管理模式的实践与探索——以中国石油西南油气田公司蜀南气矿为例

随着天然气产量的日益增长,井站数量不断增多,操作人员数量却相对不足,出现了人力资源跟不上产量递增的矛盾。针对此问题,中国石油西南油气田公司蜀南气矿实施了中心井站管理模式,在立足于蜀南气矿组织管理改革实践与充分调研的基础上,就中心井站管理模式实施所需的软、硬件及在实施过程中所取得的成效进行了分析。     

分散存储油气生产动态大数据的优化管理与快速查询

利用大数据分布式存储与并行计算、数据仓库建模等技术构建多维分析引擎数据管理平台,实现了分散存储油气生产动态大数据的优化管理与快速查询,该系统可集中管理36×10~4余口油、气、水井的生产数据,并实现秒级响应。建立了油、气、水井生产多维分析主题模型,对数据进行预处理,在中国石油天然气集团有限公司层级实现了油区生产运行跟踪、重点油田生产预警、低产井和长停井现状、分类油藏开发规律等分析应用的快速、高效响应,处理时间由原来的1 d缩短到现在的5 s;油气生产模式分析基本单元由原来的油田细化为单井,生产管理更为细致;分析结果可以按照集团公司、油气田公司、油气田、区块、单井逐级追溯,实时掌握各基本单元的油气生产动态。图8表6参25     

基于区块链的智能油气田数据生态建设方法

智能油气田数据生态建设是目前油气田生产企业开展智能化运营与管理的核心任务,而区块链技术能为数据生态建设的数据质量控制问题、关联与存储问题、安全与共享问题等提供新的解决方法.通过对区块链技术在智能油气田数据生态建设中的应用要点进行研究,提出了可信、可靠、共享与安全的智能油气田数据生态建设思路.基于区块链技术开展智能油气田...     

PI实时数据库系统设计及在石化企业中的应用

系统介绍了实时数据库PI系统在某石化企业综合自动化系统建设中的生产数据集成与应用，详细说明了PI系统的结构设计、数据处理与存储、接口设计、流程画而开发、报表设计及SQC应用。该系统实现了企业实时生产数据的集成与共享，为企业的生产调度以及生产决策带来了极大的方便。     

推进三基需要最佳和拍点

今年下半年以来,以三基工作为出发点的服务基层、服务基层员工活动在中国石油各企业如火如荼地开展起来,使三基工作在中国石油各基层单元呈现出绚丽多彩的新活力、新魅力。如西南油气田蜀南气矿自贡采气作业区组织机关干部开展的以"贴近基层、贴近井站、贴近员工,帮扶管     

机器学习在防漏堵漏中研究进展与展望

随着大数据和人工智能技术在油气勘探开发领域应用不断拓展,数字化、智能化防漏堵漏技术已成为必然发展趋势,基于机器学习的算法模型及配套软件是核心内容。通过系统归纳分析了人工神经网络、支持向量机、随机森林、案例推理等机器算法在井漏特征预测、井漏实时监测和应用决策模型的应用现状,对比了各类机器学习算法的输入参数、输出参数、测试准确率及应用效果。机器学习算法在漏失层位预测、井漏监测预警及防漏堵漏措施推荐等方面体现了良好的应用前景,相比人工统计分析,其时效性、准确性和规模化应用优势明显,但还无法科学预测计算漏失压力、孔缝尺寸等井漏特征关键参数以及优化施工工艺。国外油气公司数字化钻完井技术布局早,现已整合多种机器学习算法开发了防漏堵漏相关软件,并在现场取得了一定应用成效。中国井漏相关数据治理、机器学习算法开发及配套软件攻关研究起步较晚,尚未建立成熟可靠的防漏堵漏数字化平台和智能化专家系统。为加快中国防漏堵漏技术数字化、智能化转型发展,需重点开展3方面研究:(1)推进井漏相关的多维度数据整合,搭建包括地震、测井、录井、钻井、防漏堵漏室内评价、防漏堵漏现场施工等方面的数据湖,补齐数据短板;(2)加强机器学习算法模型的解释性研究,结合井漏相关机理,提升算法模型的科学性和准确性;(3)集成井漏数据湖和算法模块,分区域建立井漏智能预测预警及防漏堵漏辅助决策专家系统,制定精细的防漏堵漏作业标准,全面提高一次防漏堵漏成功率。     

机器学习在防漏堵漏中研究进展与展望

随着大数据和人工智能技术在油气勘探开发领域应用不断拓展,数字化、智能化防漏堵漏技术已成为必然发展趋势,基于机器学习的算法模型及配套软件是核心内容。通过系统归纳分析了人工神经网络、支持向量机、随机森林、案例推理等机器算法在井漏特征预测、井漏实时监测和应用决策模型的应用现状,对比了各类机器学习算法的输入参数、输出参数、测试准确率及应用效果。机器学习算法在漏失层位预测、井漏监测预警及防漏堵漏措施推荐等方面体现了良好的应用前景,相比人工统计分析,其时效性、准确性和规模化应用优势明显,但还无法科学预测计算漏失压力、孔缝尺寸等井漏特征关键参数以及优化施工工艺。国外油气公司数字化钻完井技术布局早,现已整合多种机器学习算法开发了防漏堵漏相关软件,并在现场取得了一定应用成效。中国井漏相关数据治理、机器学习算法开发及配套软件攻关研究起步较晚,尚未建立成熟可靠的防漏堵漏数字化平台和智能化专家系统。为加快中国防漏堵漏技术数字化、智能化转型发展,需重点开展3方面研究:(1)推进井漏相关的多维度数据整合,搭建包括地震、测井、录井、钻井、防漏堵漏室内评价、防漏堵漏现场施工等方面的数据湖,补齐数据短板;(2)加强机器学习算法模型的解释性研究,结合井漏相关机理,提升算法模型的科学性和准确性;(3)集成井漏数据湖和算法模块,分区域建立井漏智能预测预警及防漏堵漏辅助决策专家系统,制定精细的防漏堵漏作业标准,全面提高一次防漏堵漏成功率。     

气田开发生产数字化管理转型探索与实践

安岳气田龙王庙组气藏通过高水平的数字化气田建设,在前端实现了自动采集、自动传输、实时感知,中端实现了安全存储、实时监视、集中管控,后端实现了初步智能分析、数据共享与技术支撑。前端、中端、后端一体化协同、高效联动与数据共享,快速推动了传统业务流程重构与工作方式变革,全面构建了“单井无人值守+区域集中控制+调控中心远程支持协作”的管理新模式和“电子巡井＋定期巡检＋周期维护”的运行新模式,实现了数字化条件下的开发生产转型升级。开发生产数字化助力企业的人力资源成本、生产维护成本、应急处置成本大幅降低,提质增效效果显著,员工数字化能力和幸福指数大幅提升。为了建设好数字化油气田,建议要解放思想,革新管理体制和模式;加强技术创新,推进综合集成共享;提升全员数字化转型认识,坚持业务驱动,不断演进和优化。     

纳米发电机在油气田开发工程领域应用前景

纳米发电机将科学预言变成了现实,开启了纳米科学和技术的新篇章,引起了全球研究者的研发热潮。纳米发电机能将微小物理变化产生的机械能或热能转换成电能。针对油气田开发过程中微供电系统的现状和瓶颈,融合不同的纳米发电机发电机理,展望了在石油勘探开发的旋转导向钻井和随钻测井、智能完井、智能分注、智能分采、油（气）水井测试、油田生产数据自动采集（传输）与控制等领域综合应用纳米发电机的前景。预示着石油勘探开发领域的微供电领域将迎来颠覆性的革命。     

水下结构油气泄漏检测新需求及多技术融合应用设想

对常用的几种水下结构油气泄漏检测方法及技术特点进行了分析,并针对水下油气生产设施深浅水海底安装方式和智能化管理的发展趋势,从水下结构泄漏检测能力提升、装备智能化和降低安装及运营成本等角度,总结了当前水下结构油气泄漏检测的新需求,提出了水下结构油气泄漏检测多技术融合应用设想.目前水下结构油气泄漏检测须柔性构建多技术融合的...     

人工智能在石油勘探开发领域的应用现状与发展趋势

针对石油勘探开发的实际需求,阐述了人工智能技术在石油勘探开发领域的研究进展与应用情况,探讨并展望未来人工智能技术在石油勘探开发领域的发展方向与发展重点.机器学习在岩性识别、测井曲线重构、储集层参数预测等测井处理解释方面初步应用,并显现出巨大潜力;计算机视觉技术在初至波拾取、断层识别等地震处理解释方面应用已有成效;油藏工...     

geoNEXT智能化综合录井系统

为适应石油勘探开发钻井过程中油气显示以及工程参数检测与智能化分析判断的需求,法国地质服务公司在AL-2、AL-3型综合录井系统的基础上推出了新一代综合录井系统——geoNEXT智能化综合录井系统。在介绍该系统组成、数据采集计算机系统特点以及数据处理过程的基础上,将该系统与传统综合录井系统尤其是与AL-2和AL-3型综合录井系统进行对比分析,归纳出该系统的4大优势：①高频率的数据采集提高了被测数据采集的精确度;②数据处理方面增加了系统异常自动报警、钻井液返出流量自动记录、精确的水力学计算、钻井液替换与固井状态显示等功能;③数据整合方面形成了独特的THEMA^TM数据分析工程师软件,可实现直接与客户决策层沟通,通过实时数据与理论模型的对比进行工程预警,发现并判断工程异常,为客户提供相关建议,提高钻井安全和效益;④针对突发工程事故原因查找与分析更为准确与及时。     

长庆油田数字化转型智能化发展成效与认识

当前,油气田企业面临低油价和资源劣质化的双重压力,数字化、智能化成为企业降本增效、实现高质量发展的重要手段。近年来,为有效应对低油价、高成本以及快速上产对劳动用工增长形成的压力,长庆油田重点围绕生产自动化、运营集约化、分析智能化、组织扁平化4个方向,推动先进信息技术与生产经营深度融合。实施智能化“326”工程,按照技术攻关与示范建设、规模推广与优化提升、流程再造与体系配套三步走,加大数字化转型、智能化发展工作力度,促进传统油气田生产方式与管理模式深刻变革,实现以技术密集替代劳动力密集,岗位劳动生产率和企业运营效率大幅提升,初步探索出一条特大型油气田企业数字化转型的成功路径。