勘探开发梦想云平台架构设计与实现

石油行业已步入数字化、智能化高速发展新阶段,面对数字化和智能化发展迫切需求,如何数字化和智能化?已成为油气上游企业研究和探索的重要课题。受全球信息技术最新发展趋势的影响和国际最佳实践案例的启示,中国石油上游业务板块制定了上游业务信息与应用共享平台建设蓝图规划,组织开展了勘探开发梦想云平台化建设。梦想云平台采用云计算、微服务架构设计,融合企业数据治理理念及技术体系,集成大数据、人工智能等先进技术,构建了梦想云"平台+能力+应用"生态,建成上游业务开放共享的"数据+技术+应用"环境,初步形成了上游业务智能共享能力,为上游业务应用提供敏捷的数字化、智能化服务。云平台及其应用采用DevOps、敏捷开发等技术实现高效一体化开发,保障了上游业务数据互联、技术互通、业务协同。梦想云平台作为中国石油上游业务智能共享平台,为落地"共享中国石油"战略,支撑上游业务数字化转型、智能化发展探索了一条可持续发展之路。     

中国石油勘探开发梦想云研究与实践

随着物联网、云计算、大数据和人工智能技术的规模应用,信息化发展进入智能共享新时代。研究和建设统一的数字化智能化平台,加快数字化智能化转型,高效灵活应对业务需求变化,成为勘探开发信息化的当务之急。文章旨在讨论所涉及的相关问题,分析了勘探开发梦想云研究的背景和意义,介绍了梦想云的基本原理和总体设计方案,阐述了梦想云平台、数据连环湖、数据中台能力、应用商店、人工智能应用等关键技术研究,总结了梦想云平台、数据连环湖和一系列通用应用建设成果和应用场景案例。     

基于数据挖掘的输油管道智能化研究

针对长输液体管道调度员实际生产过程中无法实时有效地判断工况,以及以往理论公式对实际生产的应用存在局限性等问题,提出管道智能化研究,辅助调度员日常工作,降低工作压力和减少工作量,提高工作及决策效率。通过建立管道智能化架构,分析获得的数据挖掘层为核心层,核心层的构建需要根据管道业务需求,由业务专家和数据挖掘专家共同完成。对比理论公式和数据挖掘算法获得各自优势特点,基于实际生产数据的数据挖掘算法可根据业务需求建立相应的预测、识别模型,从而构建数据挖掘层。将数据挖掘算法应用于HY热油管道,建立GA-BP油温预测模型,其分析及预测结果相比理论公式计算更准确,可有效指导HY热油管道工艺调整。可见,基于数据挖掘算法的管道智能化研究可有效提升管道安全优化管控水平,并为管道智能化控制奠定基础。     

石化销售企业会员大数据分析及应用的探讨

石化销售企业与移动互联网业务融合的发展趋势给石化销售企业数据分析和应用提出了为销售向数字化和智能化转型发展服务的新要求,根据目前石化销售企业数据处理存在的标准不统一、不规范和传统结构存在缺陷、自有数据相对有限等问题,提出了深化大数据分析及应用的实施策略和步骤,建立会员大数据基础平台和技术架构、拓展分析的基本思路,并在会员标签、客流分析、新产品营销、营销效果分析和数据安全等方面,将为石化销售企业创新营销模式提供支持。     

智能化技术发展对油气管道行业的启示

随着大数据、物联网、云计算、人工智能等智能化技术的不断发展与成熟,各行业传统管理模式逐渐发生转变,逐步向数字化、智能化发展,出现了基于大数据分析、数据挖掘、决策支持、预测分析等技术的新型管理方式。智能管道是管道信息技术领域的重要发展方向,它是综合应用现代通信、网络技术及行业相关先进技术而成的油气管道领域的智能化技术集合,未来将与大数据分析、人工智能等紧密结合,为油气管道安全可靠、优化高效、环境友好运营服务。目前国内智能管道建设和研究属于初级阶段,对于智能管道的内涵和技术的认识有限。通过研究行业内外智能化技术及应用现状,分析智能技术在油气管道的应用前景,可为国内智能管道建设提供借鉴和启示。     

领域驱动设计在中国海油智能油田建设中的探索与实践

云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的应用带来了智能油田应用建设的蓬勃发展,同时暴露出其功能重复建设、项目交付周期长、系统之间无法协同等问题。本文通过总结中国海油智能油田建设现状和建设经验,发现微服务设计方法不统一是导致上述问题的主要原因,并进一步尝试引入领域驱动设计方法加以改善。以油气井动态分析及管理场景为例,介绍了领域驱动设计一般过程中,领域分解和领域建模2个阶段最关键步骤的分析方法在智能油田业务场景分析和微服务设计中的具体运用。领域驱动设计方法在中国海油生产智能化技术平台项目中推广应用,初步建成生产智能化技术平台业务中台,有效支撑了海上智能油田业务系统开发建设。研究成果可用于解决智能油田建设中微服务设计的复杂问题,也为今后智能油田应用建设中的微服务设计工作提供了新选择。     

面向催化裂化装置运行分析的大数据平台解决方案

针对催化裂化装置在装置报警、结焦及产品收率等方面存在的一些问题,中国石化在炼油技术分析与远程诊断平台上,运用大数据处理技术及催化运行数据,进行数据挖掘,尝试对上述问题进行深入研究与分析。通过大数据平台的开发,建立了报警原因链路分析、关键位点预警、沉降器结焦量预测和汽油收率寻优等技术,解决了装置报警、结焦和产品收率方面的问题,提升了催化裂化装置运行水平。通过对某公司的试点验证,形成可供推广的生产操作指导和风险评估技术,开创了应用大数据技术解决催化裂化装置生产问题新途径。利用催化裂化装置运行分析大数据平台,提高了催化裂化装置平稳运行周期并取得良好的经济效益,进而促进大数据技术在石化行业的推广应用。     

选煤行业新技术浪潮下的智能化选煤厂

随着信息技术的发展,智能化的选煤厂将在工业大数据等技术应用的基础上,完成对生产和管理模块的数据采集、集成处理、建模分析和控制决策。针对智能化选煤厂的概念及主要特征进行了分析,对智能化选煤厂在工业大数据应用、系统鲁棒性设计、机器视觉技术的应用等层面的关键技术和攻关方面予以阐述,并从实际出发对新技术浪潮下的智能化选煤厂的建设策略进行了总结,以期为智能化选煤厂的实践探索提供参考。     

工业互联网在炼化企业的应用

为解决某炼化企业数据采集不规范、系统部署不统一、应用系统多集成度不高、上下游业务信息链条未有效打通、信息孤岛突出等问题，结合企业现状打造了具备炼化企业特色的工业互联网平台。将企业重点管控的仪表、设备、装置等物理实体进行数据采集、集中存储，并借助专用平台进行综合分析处理。规划了统一的虚拟化平台，构建了标准的数据服务、开发服务、中间件服务等通用组件，制定了相应的数据输入与输出标准，提供了相应的数据支撑服务。同时将企业重点关注的生产计划、调度优化、设备管理、安全管控等业务进行数据化、模型化、流程化处理，最终形成行业特色软件平台。通过平台建设，对企业生产经营各链条业务实现了从原料采购、计划排产、调度优化、装置优化、产品销售的全流程管控。同时借助设备大数据分析、统一报警、应急指挥等平台，确保了生产的安全稳定。本文探索了以“数据+平台+应用”的工业互联网平台建设模式，为后续企业数字化转型，围绕生产经营难点痛点，深入推进信息系统应用，积极融入数字经济潮流，奠定了坚实的基础。     

以吨液百米举升耗电量为目标的大数据分析应用

应用大数据挖掘技术可实现将采油工程海量数据转化为可用于指导油田生产的意见。由于影响吨液百米举升耗电量指标的因素众多,对于何种因素是影响区块或单井吨液百米举升耗电量指标的主要因素并不十分明确,这就需要利用大数据挖掘技术来剖析各种因素对吨液百米举升耗电量的影响。以吨液百米举升耗电量为目标,建立了相应的数学分析模型,基于油田生产数据库的海量数据,开发了数据挖掘软件,挖掘出影响阿尔油田机采井吨液百米举升耗电量的数十个关联因素,定量化泵效、沉没度等指标范围,并预测了吨液百米举升耗电量指标的未来的变化趋势,提出了措施调整建议。编制的采油工程大数据软件是实现大数据管理、数据挖掘、结果呈现的载体,包括系统管理、数据预处理、功能模块、功能应用、图形报表展示、分析模型、进程可视等功能,为用户提供了实用的数据挖掘工具平台。     

油气田地面工程智能化建设探索

中国石油上游资产总量大、新老油气田开采难度大、生产成本高、效益提升难,因此,急需借助信息化手段促进上游业务数字化转型智能化发展。通过总结分析油气田地面工程业务积累和信息化基础,按照中国石油上游信息化顶层设计架构,基于勘探开发梦想云,从统一数据库、统一技术平台、业务应用三方面进行油气田地面工程智能化总体方案设计,结合地面工程业务链及业务流程,从地面前期、地面施工、地面生产和完整性管理四方面进行智能应用功能设计。随着油气工艺技术、IT信息技术、人工智能技术的发展,油气田智能化应用建设必将助推上游业务提质增效、数字化转型、智能化发展。     

大数据技术在石油工程中的应用现状与发展建议

大数据技术逐渐成为石油公司与油服公司实现石油工程智能化和降本增效的重要手段之一,目前已成为国内外研究的热点.为了促进大数据技术在油气行业的快速发展和广泛应用,加快石油工程的数字化智能化转型,阐述了大数据技术的定义和特点,从大数据平台和钻井、压裂及开发等具体应用场景2个方面分析了大数据技术在石油工程中的应用现状,指出大数...     

基于老油田油气站场数字化建设的思考

作为开发时间超过60年的特大油田,大庆油田建设有数量众多的油气站场,站场大多位置偏僻、交通不便且自然环境恶劣,生产运营及管理成本巨大,随着油田数字化进程不断推进,建设无人值守站能够极大改善人员结构、调整运行模式、降低运营成本。借鉴国内外无人值守站建设模式及管理理念,通过研究老油田油气站场数字化建设现状及面临的形势,针对可能存在的主要风险进行系统性分析,并结合IT、物联网、大数据等新技术和智能化设备的应用,探索适应老油田无人值守站场的改造方案和管理模式,搭建一体化管控平台,实现各类生产信息资源的整合和共享、智能化分析和科学管控,提升站场智能化水平,实现安全、智能、降本增效总体目标。     

喇十七站库智能化建设深化探索

随着油田成本增加及投资压力越来越大,喇嘛甸油田地面系统积极推近各项控本增效措施,创建喇十七深度污水、注水站无人值守模式,进行智能化平台深化探索,进一步完善数字化站库的数据深化应用、控制完善、分析预警、决策能力,提升智能化站库的数据运用深度、三维可视化建设、站库运行数据分析及智能调控、视频AI识别及安防系统、站库完整性管理、能耗综合管理等11项关键技术,以智能平台为核心,实现站场信息全感知、站场状态深分析、站场事件快响应,形成油田最前沿的喇十七无人值守建设模式。喇十七站库智能化建设深化探索,可持续推动智能化平台与各项工作有机融合,加速管理技术提档升级,努力实现安全环保可控、生产运行高效、人力资源挖潜增效、运行成本大幅下降,为油田公司高质量推进二次加快发展做出新贡献,同时为今后站库智能化无人值守改造提供技术支撑。     

基于大数据分析的海上多层油田精细开发实践——以渤海L油田为例

针对常规数据分析方法自动化与智能化程度低,难以满足海上油田开发规律深度挖掘的需求,基于标准化数据平台建设和大数据程序开发,在渤海L油田开展了大规模、多专业和复杂生产规律下的油田开发数据的高效分析和应用。结果表明,通过油井生产数据参数相关性分析和产液规律数据挖掘,可完成油井产液能力影响因素分析;综合储层物性与注采动态等多专业数据,可完成不同井区平面及纵向注水状况分析;结合油藏大数据体构建与机器学习方法,可完成优势产能潜力区域筛选。研究成果直接应用于油田实际措施优选与方案优化后,达到了提高油田精细开发效果的目的。     

智能油田关键技术研究现状与发展趋势

油田企业要应对高质量发展需求与外部严峻挑战,智能油田建设成为必然的发展方向。总结分析了中外油田企业在智能化建设中的先进实践,认为智能油田要具备全面感知、集成协同、预警预测、分析优化四项能力。在物联网建设全面推进的基础上,中国油气行业依托逐渐积累起的海量数据资源,结合智能化的技术手段在提高油气田勘探开发、生产运行的质量与效率方面开展了一系列探索与实践,在储层预测、油藏描述、工况诊断等业务场景中取得了良好的应用效果。为全面实现油田企业数字化转型、智能化发展,下步需要在生产现场动态自动监测与智能控制技术、新一代油田工业大数据智能化技术、油藏开发智能优化技术、油田数字孪生与智能运营指挥技术等方面深化攻关研究,形成具有领先水平的智能采集、全面感知、智能控制、预警预测等智能油田基础关键技术系列,支撑油田高质量发展,保障国家能源安全。     

云钻井在石油工程中的应用展望

针对石油钻井工程的复杂性,为了实现技术资源的共享与分配、提高技术开发与生产运营效率,结合目前云计算、物联网、大数据等新兴信息技术,构建了一种基于网络化技术的钻井服务新模式——云钻井。介绍了云钻井的定义,与现有钻井模式的区别,云钻井系统由云提供端、云请求者和云钻井服务平台组成,体系架构包括物理资源层、服务层和应用层,服务模式分为基础设施服务、云平台服务和云软件服务,服务平台采用公共云、私有云和混合云3种管理模式,具有物联化、虚拟化、服务标准化、协同化、智能化等特征,并提出了云钻井在石油工程技术研发、装备制造和智能化解决方案等方面的应用建议。     

油气田开发生产管理平台建设模式

目前,油气田上游专业应用系统主要是以数据管理为核心,与勘探、评价、开发生产各领域的业务运行管理结合尚不充分,还不能有效支持各项业务的过程管控和精细化管理;勘探与开发生产各信息项目独立实施,资源分散,沟通协调困难,导致系统建设效率和质量受到影响;勘探开发生产信息项目建设缺乏统一的业务支撑平台,系统的灵活性和可扩展性都受到制约。本文从油气田信息化现状以及业务管理内在需求分析出发,以业务流程管理的建设为基础,基于SOA信息平台技术搭建覆盖油气田开发生产全过程的业务管理应用平台,实现集规划计划、产能建设、油气藏工程、采油气工艺、油气集输、天然气净化的全业务信息化管理与应用,实现公司开发生产核心业务全生命周期管理的应用平台。并通过对现有已建系统的应用集成,实现多部门、不同层级之间的生产业务管理的协同,转变生产组织方式,改变经营管理模式,再造业务流程,真正实现地质与工程、勘探与开发、科研与生产、管理与经营的数字化和智能化管理。     

井场数据中心构建与应用

在综合研究井筒各专业数据采集、传输和应用特征的基础上,采用多元信息架构技术构建以现场数据中心、专业监控中心和油田数据中心三大平台为主的井场数据中心,实现井筒多专业数据同平台整合检索,提供多种形式的数据监控和应用分析,为井场各专业用户以及基地生产、管理和科研等多部门搭建一个功能全面的井筒信息服务平台。通过异地数据同步、多元数据传输与可定制信息发布等技术,实现一站式或多点式同步和异步信息服务功能,在满足源头数据采集、油田数据中心建设要求的基础上,直接服务于油气钻探和日常生产管理,包括为油田多部门提供常态化应用、远程多井对比、远程岩心图像分析、多井同屏实时监控等服务项目。通过对井筒数据的实时采集、传输、发布及分析,达到对钻井施工、油气发现全过程的有效监控和分析对比,为油气勘探管理者与作业者进行科学决策提供一体化的信息服务。     

油气上游领域智能化发展方向探析

对人工智能本质的认识及其在行业应用的方向性探析非常重要,它可以让我们少走弯路,避免满目性地开展人工智能应用,减少不必要的资源投入和浪费。文章从业务、专业、数据类型3个不同角度分析了油气大数据的构成,从物探、测井、钻录井、油气生产、油藏模拟等专业领域分别探讨了智能化的发展方向。针对油气综合研究领域,探索并创建了基于大数据分析平台的"勘探有利目标区优选智能分析系统",应用多专业、多学科的综合业务智能化分析方法,独创勘探有利目标区标注规则和自动标注方法,实现了有利目标区的自动分级、可视化展示、查询等功能,可大幅提高用户工作效率。