智能油氣田數字孿生體建設關鍵技術研究*

胡耀義

（中國石油工程建設有限公司西南分公司，四川 成都 610041）

1 智能油氣田建設的構想

油氣田的數字化完成了物理油氣田及其附屬物信息的數字化轉換，智能油氣田是基于數字化油氣田，實現油氣田生產運營及管理的智能決策、全面感知、趨勢預測、信息共享、主動管理和業務協同，并通過價值模型/經濟模型的建立，使得油氣田具備人的邏輯思維和行為特征，進而達到油氣田智能化運營和智慧化發展的愿景。

對于智能油氣田的總體架構，從建設內容的角度看，主要包括數據生態與應用生態兩部分。其中，數據生態建設主要解決數據的資產化管理與運營問題，需涵蓋數據的采集、存儲、交付、應用及管理五項內容，最終目標是形成可支撐油氣田智能化運營與管理的數字孿生體；應用生態建設是基于數據生態形成可視化或智能化的應用，需包括但不限于油氣田建設管理、設備與設施管理、生產運行管理、安全與應急管理以及其他綜合性管理內容。

智能油氣田的數據生態和應用生態在相互依賴、相互影響、相互制約的環境中協同工作，共同支撐智能油氣田的螺旋式運行優化和漸進式管理提升。

2 數字孿生體建設的總體方案

2.1 建設目標與范圍

構建數字孿生體，提升數據質量，降低或消除數據孤島，通過數據的資產化管理與運營，實現油氣田企業數據資產管理的內增值、外增效，促進油氣田運營管理水平的提升是數字孿生體建設的本質目標。

數字化孿生體建設的范圍主要包括數字孿生體的形成，承載、管理數字孿生體的平臺與工具，以及其配套的標準與規范體系3部分內容。數字孿生體的數據主要包括數字化建造過程中的二、三維設計，四維及多維采購與施工，以及運行過程中的檢維修等數據。承載、管理數字孿生體的平臺與工具主要包括數據采集工具，以及數據資產的存儲、交付、應用、管理等工具。

2.2 建設思路

隨著三維協同設計理論體系和軟件支撐體系的不斷發展，三維協同設計將成為未來工程設計行業的必然趨勢。文章所提出的數字孿生體構建方法就是以三維模型為載體，通過物資編碼和設備位號，實現設計、采購、施工及檢維修等數據在三維模型上的關聯與融合，即通過三維模型將油氣田所有結構化數據、非結構化數據、半結構化數據進行整合與呈現，最終形成與物理油氣田及其附屬信息完全一致的數字油氣田，即數字孿生體。

2.3 建設內容與重點

數字化孿生體的組成要素，一是構成物理油氣田各個對象，二是每個對象所攜帶的屬性數據，三是對象與對象之間的關聯關系及其標簽數據。這三個方面的內容需通過數據資產管理與運營平臺來予以承載。因此，數字孿生建設重點包括數據的資產化建設，以及承載和管理數字孿生體的平臺與工具。

3 數字孿生體建設的相關標準與關鍵技術

3.1 數字化交付標準

從業務鏈與技術鏈的角度來看，數字化交付包括設計、采購、制造、物流、施工等橫向業務鏈上的數字化交付，以及數據采集、數據存儲、數據應用、數據管理等縱向技術鏈上數字化交付。文章所指的數字化交付是指通過數字化建造形成的數字孿生體向業主數據資產管理與運營平臺的移交。

數字孿生體的價值在于為油氣田的智能化運營提供數據支撐，因此，數字化交付的數據范圍、數據結構和數據模型直接決定油氣田智能化應用的程度和水平。

（1）數據范圍：智能化油氣田的規劃階段，就要確定數字孿生體在建設期的數據交付范圍，其內容主要包括二維結構化數據和文檔數據、三維模型及其屬性數據，以及基于三維的設計成果的多維采購與施工等業務鏈數據。

（2）數據結構：油氣田的數據量龐大、數據類型多樣、數據關系復雜、數據查詢與讀寫速率要求高，而滿足這些特征的最佳數據結構就是樹或圖。目前NoSQL數據庫的深化應用和不斷發展，為數字孿生體數據的組織提供了解決方案。

（3）數據模型：數據模型包括了概念模型、邏輯模型和物理模型，針對數字孿生體數據模型的構建，國際標準ISO 15926和《石油化工工程數字化交付標準》（GB/T 51296-2018）提供了一種較為適宜的思路和方法。

3.2 數據標準

按照《大數據標準化白皮書（2018版）》和《數據資產管理實踐白皮書（3.0版）》的內容來看，數據標準可以分為數據資源、數據共享與交換兩部分內容。其中數據資源就是對數據的內容、格式、數據字典、元數據等要素進行標準化，此項工作可根據國際標準ISO 15926和《石油化工工程數字化交付標準》（GB/T 51296-2018）進行細化與完善，形成企業級的數據資源標準。數據交換與共享是智能油氣田相關可視化/智能化應用調用數據的接口與方法，當前可以借鑒的前瞻技術有基于微服務架構的數據中臺，該方法可為前臺應用提供多樣化的數據訴求和快速響應能力，當然需要后臺數據湖或數據資產管理與運營平臺予以支撐。

3.3 智能建造技術

（1）智能化條件下的油氣田工程建設有別于傳統油氣田工程建設，核心是如何利用三維數字化設計成果、物資編碼和設備位號等，實現設計、采購、施工地面建設工程業務鏈的貫通，形成設計、采購、施工三位一體的數字化建造環境，開展四維或多維的數字化采購和數字化施工，助力油氣田的智能化運營和智慧化發展。

（2）以三維模型為核心，實現數字化全專業二、三維協同設計成果的信息關聯、在線審查和可視化查詢，并融合三維模型、物資編碼、設備位號和進度計劃，實現了四維采購實際狀態展示，以及與計劃狀態的對比和預警，實現物資采購的有效管理和狀態監控，同時構建采購組包規則庫，實現基于數字化全專業三維協同設計成果的智能組包，達到了油氣田工程項目采購組包的精細化管理，解決了采購組包的漏項問題。

（3）將三維模型和現場施工管理深度融合，形成施工四維狀態管理模型和信息深度融合，為現場施工的人、機、料管理和安排提供準確依據，同時基于三維數字化模型，實現焊縫信息的四維管理和焊縫施工信息在三維模型的呈現，為智能化運營提供基礎數據。

基于三維模型形成的帶有設計、采購、施工等最終屬性信息的模型，即三維竣工圖（數字孿生體）。

3.4 數據資產化管理技術

形成數據資產的前提條件是數據要產生價值，數據的資產化管理是智能油氣田數據生態構建的基石。油氣企業的數據資產管理主要包括數據的采集、數據的存儲、數據的標準、數據的交換、數據的質量、數據的安全、數據的服務與應用7項管理內容，而完成數據資產化管理的成功要素就是形成數據閉環，即數據的全生命周期管理。

數據資產管理技術框架的設計，需以數據采集為起點，經過數據的標準化、數據的模型化、數據的平臺化提供服務到最后數據的銷毀，從而全面盤活數據資產、增強數據質量、加強數據安全、提升數據獲取效率、持續釋放數據價值。

需要說明的是數據間的關聯關系可通過定義規則進行配置，即完全基于數據邏輯的關聯，數據在存儲過程中進行標準化，而數據間的關聯關系可通過規則進行事后定義，而不是傳統意義上的數據“硬”關聯。同時，對象與對象之間形成具有關聯關系的端到端模型，且允許用戶進行關系的自定義，并可通過數據資產目錄進行分類管理，最終實現面向應用的敏捷交付。

3.5 數據編碼技術

數據編碼是數據資產管理中一個重要的環節，是企業或組織保證數據資產的安全、完整、合理配置、有效利用的最有效的辦法。

（1）一個擁有大量數據的企業，要發揮其數據的價值必須整合和加工現有或新建的各種信息系統或者業務應用中的數據，并通過將經過處理的數據嵌入到業務流程中，實現智能化運營與管理，在此過程中，企業能不能做好數據編碼就顯得尤為重要。

（2）在數據產生到數據整合、加工、使用的端到端過程中，數據編碼對數據定義、格式、業務規則、加工邏輯等全生命周期的管理起到了不可或缺的作用。數據編碼的管理是讓數據的使用者能夠清楚地掌握數據和數據關系，進而能夠用好、管好數據。

（3）要做好數據編碼，一定要在編碼的完整性、一致性、準確性、唯一性、規范性上做足工作，保證每一條數據的編碼都符合以上的要素，這樣才能把數據編碼更好的用在企業的數據資產管理中去。

3.6 數據應用技術

在傳統模式下，應用系統對數據的應用通過API、中間庫,或文件形成。在智能化條件下，對數據的應用要求呈現出不同的需求，可通過屏蔽數據源，通過數據中臺的API網關為業務應用提供統一規范的接口，提供接口交付、文件交付、中間庫交付等多種標準交付模式，同時，實現快速的、敏捷的、中臺化的數據交付服務。

4 結束語

數字孿生體建設的核心就是通過智能建造實現建設期不同類型數據的融合，以及基于建設期數字孿生體之上的運營期數據的不斷更新與迭代，使之始終保持與物理油氣田實體及附屬信息的高度一致。眾所周知，油氣田建設期的數據具有不可逆的特征，尤其是地下隱蔽工程，會影響數字孿生體承載的數據質量和應用效果。文章所論述的智能油氣田數字孿生體關鍵技術為數字孿生體建設提供理論依據和關鍵技術選型的最佳實踐，助力油氣企業數字化建造、智能化運營和管理水平的持續提升和不斷創新發展。