启迪意义大于借鉴作用

<正>当前石油工业大数据、人工智能、虚拟现实、物联网、区块链等新技术加速应用,纳米、石墨烯等新材料不断出现,这些新技术、新材料的深度融合,为我国石油石化企业发展注入了全新动力,推动了油气行业由"资本主导""资源主导"转向"技术主导"新时代。     

油气行业数字化转型研究与实践

油气行业目前面临着价格波动、去碳化法规推动的天然气和可再生能源业务增长、勘探环境日趋复杂导致开采成本不断上升等一系列挑战,积极应用大数据、云计算、物联网、人工智能等新兴技术,搭建云应用体系,推动数字化转型,可以不断提升油气企业的业务智能化水平和行业生态影响力。作为全球大型油气企业,中国石油天然气集团有限公司近年来不断创新油气业务的云技术架构和一体化解决方案,积极打造了勘探开发梦想云,构建了由设备设施、边缘计算、IT设施、数据湖、基础底台、服务中台、业务应用、统一入口8个层面以及贯穿这8个层面的网络安全体系和标准与规范体系构成的石油工业互联网,组建勘探开发梦想云联盟,培育数字生态圈,有力推动了油气业务数字化转型和智能化发展。     

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。     

数字化转型：找痛点解难题

<正>成品油销售企业数据化转型需要围绕四大主线,全面提升企业数据资产价值。随着数字经济时代的到来,石化行业中研发设计、生产制造、物流储运、销售服务等环节广泛使用数字技术,如大数据、云计算、物联网、区块链和人工智能等。在这种融合发展的趋势下,新的市场契机、产业形态和商业模式的不断创新与迭代,正改变着企业运营管理的各个方面。     

石油工程数字化发展现状与策略分析

以数字技术为基础的云计算、大数据、人工智能、物联网、区块链及3D打印等新兴技术,正推动各行业逐步向数字化、智能化转型。石油工程行业数字技术应用虽起步较早,但数字化发展还不够成熟。介绍了国际石油公司和油服公司数字技术应用现状和数字化发展策略,数字技术正促使石油工程的作业方式与管理模式发生变革,为行业发展带来了机遇。其中,数字采集传输技术推动运营能力提升,数字集成分析技术提高工程决策质量,数字控制技术提升施工自动化程度,3D打印与虚拟实验技术加快产品研发速度。数字技术的发展为石油工程带来新的业务内涵,在给行业发展注入新活力、新动能的同时,也给经营管理带来新的挑战。石油工程企业数字化发展有增量模式、内部突击模式和整体规划等模式可供选择,建议中国企业注重顶层设计,数字规划与业务规划紧密结合,围绕全价值链进行数字化布局,强化变革管理,最大限度获取数字技术的价值,打造数字化时代运营优势。     

机采井举升系统数字化管理模式探讨

物联网技术应用于各行各业,同时也推动了行业的发展和进步,在油气田开发中也逐渐在应用该技术。加大物联网、大数据、5G技术、人工智能等在油气田开发上的研究应用力度,加快数字化转型,推动数字化、智能化油气田建设迈上新台阶。本文主要介绍基于电参数的物联网技术在机采井举升系统上的应用研究和探索,通过电参数的数字化采集、高效率传输、智能化分析和远程控制,最终达到数据集中处理、人员集中管理、运行集中控制的数字化管理模式,达到扁平化管理效果,实现多系统高效协调开展工作,提质提效、减员增效的目的,有力的推动油气田向数字化、智能化、智慧化方向发展。     

大数据及人工智能在油气田开发中的应用现状及展望

加大油气勘探开发力度、保障国家能源安全是当前面临的迫切任务.但随着优质资源的不断开发,剩余资源开采难度越来越大,成本越来越高,迫切需要创新技术提升油气勘探开发效率和效益.在大数据、人工智能(artificialintelligence,AI)、5G、云计算、物联网等技术推动下,油气田的智能化水平将会越来越高,这既是油田...     

油气管道数字孪生技术应用

随着物联网、人工智能、云计算和大数据等技术的发展,油气管道建设与管理正在进行一场革命,管道行业提出了“全数字化移交、全生命周期管理、全智能化运营”的转型方向。在梳理数字孪生的发展与应用的基础上,论述了数字孪生技术在智慧管网建设中的作用以及管道数字孪生体的构建方案,总结了数字孪生技术在油气管道领域的调度优化、泄漏预测、裂纹生长预测、管道资产管理和设备资产管理五个方面的应用,为油气智慧管网建设提供了参考方案。     

倒数第五,油企数字化转型需奋起

<正>近两年油气行业数字化程度,与其他行业相比处于落后状态。企业在推进过程中应处理好"四大关系"。近年来,以"云大物移智"(云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能)为代表的新一波数字技术浪潮席卷各行各业。石油行业曾经是数字化技术应用的领先者。之所以说是曾经,就是因为近两年该行业数字化行动相对保守,相对其他行业已处于落后状态。咨询机构伍德·麦肯兹在一份研究报告中认为,与IT业、通信业和媒体娱乐业     

辽河油田数字化转型智能化发展前瞻研究

当前，新一轮科技革命和产业变革深入发展，呈现出智能化主导、融合式聚变、多点突破的特点，以云计算、大数据、物联网、移动互联、人工智能为代表的信息技术已成为支撑国家数字经济发展的“新基建”核心内容。石油行业技术正逐步由传统石油专业技术向两化深度融合方向发展，从数字化到智能化再到智慧化，已成为世界石油工业现代化发展的必由之路。     

Trend of Digital Transformation Promotion Among Petroleum Enterprises

At present, the wave of digitization is sweeping the world while the rapid evolution of the consumer market,cross-border competition between digital enterprises and fierce competition among traditional enterprises are forcing various industries to speed up their digital transformation. The oil and gas industry has been the practitioner and beneficiary of the application of digital technology for decades; however, it seems to have become the "laggard" in the new wave of digitization represented by "CBIMA"(short for cloud computing, big data, the Internet of Things, mobile Internet and artificial intelligence). In the context of low and middling oil prices weakening the profitability of oil and gas companies, increasing competition for alternative energy sources and accelerating energy transformation, there is great potential for promoting the digital transformation of the oil and gas industry. Rebuilding competitiveness through digital transformation is increasingly becoming the consensus in the industry. It would be advisable for Chinese petroleum enterprises to take the initiative to adapt to the trend of digital transformation, formulate clear digital strategies and transformation roadmaps, actively and steadily carry out digital pilot projects, speed up the training of digital professionals and strive to achieve the best transformation results.     

老油田实施数智油田建设研究与思考——以大港油田为例

随着人工智能、区块链、云计算、大数据、边缘计算等技术的普及应用,数字化浪潮正在深刻影响并重塑全球工业格局。老油田要在未来能源世界中立足,应从提高认识入手,主动顺应数字化潮流,开展数智油田建设,推进企业转型升级高质量发展。大港油田在数智油田建设中：（1）坚持规划先行,优化顶层设计。始终以问题为导向,按照“421”规划思路,明确总体目标,即全面建成以“六化”为标志的数智油田生态运营体系。（2）坚持以点带面,细化方案部署。优选实施场景,包括勘探开发协同智能研究场景、作业现场智能监控场景、生产运行智能管控场景、经营管理决策智能分析场景等,明确实施路径,精选实施项目,夯实数据基础。（3）坚持与时俱进,强化创新驱动。不断加大新技术应用力度、自主产品培育力度、管理模式创新力度。做好组织、机制、资金、人才方面的保障措施,推动信息进步,为老油田在新时代破解新难题、取得新突破、实现新发展注入新的活力和动能。     

中国天然气发展态势及战略预判

北美非常规天然气产量的增长改变了全球供给格局,使天然气供应总体宽松,贸易中心东移。在分析国内外能源发展态势的基础上,结合世界天然气大市场发展态势分析了中国天然气发展的大形势,多方位、多角度研判了中国天然气的发展状况:(1)天然气需求增长强劲,2050年需求量将达到6 500×10~8~7 000×10~8 m~3;(2)2030年天然气产量可能的高、中、低3种峰值情景分别为1 800×10~8 m~3、2 000×10~8 m~3、2 200×10~8 m~3;(3)陆上管道气极限供给能力在1 600×10~8 m~3左右;(4)LNG将成为填补天然气需求量缺口的主要途径;(5)在国产气、管道气峰值基本明确的前提下,未来LNG、储气库气将在我国整个天然气工业产业链中发挥极其重要的作用。进而从中国的基本国情出发,提出了对未来天然气发展战略的初步思考:(1)提速国内油气生产能力、管道输送能力、LNG与储油气库能力等"三个能力"建设;(2)在人工智能和大数据的基础上分析油气供给和消费特征,建立中国油气"安全消费峰值"预警体系;(3)从我国"富煤、贫油、少气"的能源资源国情出发,急速推进煤炭清洁化工业技术和新能源主体工业技术的提前突破;(4)把握国内外能源发展形势,全方位战略布局国家能源安全格局,加快煤炭、油气和新能源"三足鼎立"新时代的到来。     

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...     

人工智能在全球油气工业领域的应用现状与前景展望

追溯了人工智能的发展历程及特点,介绍了人工智能领域所囊括的关键技术:机器学习、深度学习、迁移学习、联邦学习、自动学习、区块链和数字孪生等,深入剖析了目前国内外油气工业领域人工智能技术发展及应用现状,最后展望了人工智能在油气工业各个领域的发展前景,提出了可供油气行业技术人员和战略规划人员借鉴的人工智能未来重点发展方向和业务发展领域。     

基于数据分析的设备故障预警与诊断技术在燃气电厂的应用

大数据、人工智能、边缘计算等先进技术不断进步，在燃气电厂利用基于数据分析的设备故障预警与诊断模型辅助检维修的优势逐步显现。AI设备故障预警与诊断模型依托统一的云平台搭建，覆盖燃气电厂燃机、汽机、锅炉和电气系统等多类主辅机设备，利用大数据分析技术和人工智能算法，主要算法包括分段函数、多元回归、深度神经网络等。模型以燃气电厂各系统设备的实时和历史数据为基础，将业务关联较强的数据与电厂内部专家经验相结合，实现设备参数劣化预警。文章结合燃气电厂AI模型应用实例，对建模过程、输入输出参数设定、训练样本选择、预警信息及故障诊断等进行说明与分析。利用AI设备故障预警与诊断模型可实时监督机组设备运行情况，在设备出现异常或故障的早期阶段进行智能预警和诊断，为机组设备运行安全提供保障。     

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。     

基于云架构的油气藏数据智能管理技术

油气藏数据是油气藏研究及开发的重要基础,由于数据源的异构性和集成机制的不完善,造成大量数据的分离,严重影响了油气藏研究及开发决策等的高效运行。为此,结合中国石油长庆油田公司数字化油气藏研究系统建设目标,通过分析油气藏各异构数据集之间的依赖关系以及业务需求和数据中心之间的相关度,提出了一种云架构环境中基于Wrapper/Mediator策略无缝整合异构数据和基于MapReduce并行框架的大规模数据处理技术:①应用Wrapper/Mediator策略将异构数据进行无缝整合,形成标准数据流;②应用云计算技术进行数据流模式设计,通过数据流驱动服务请求,引入MapReduce模型及其改进技术进行数据流的并行、实时处理。初步应用结果表明,该技术可保障油气藏研究与开发决策业务的并行运行,实现决策的实时生成,减少了油气藏研究的成本投入,具有较强的推广应用价值。