智能油田的研究與建設
——以產量變動分析和預測為例

藍海剛

（新疆油田公司數據公司，新疆 克拉瑪依 834000）

0 引言

油田企業多采用粗放型的管理方式，以人工處理為主，無法及時獲知、更不能提前預測生產過程中的產量變動情況，導致油田企業無法及時發現問題并給出相應的處理措施，進而對油田產量造成損失［1］。目前，各級產量管理人員尤其是最前線的管理人員，普遍存在數據處理工作強度大、措施分析耗時長的情況，再加上數據收集不全、選取的分析模型參數更新速度較慢、油田企業缺乏一套基于智能油田建設規劃的產量變動分析和預測的軟件管理系統［2］，因此油田企業產量變動分析效果不甚理想，配產配注誤差相對較大。

1 智能油田建設國內外現狀及發展趨勢

目前，國外先進的油田企業普遍通過智能油田或智慧油田建設，提高油田管理水平的精度和準確性；通過及時調整產量認識，快速找到生產挖潛方向；通過提高油田最終采收率，降低管理成本。產量變動分析和預測系統主要基于產量數據展示、產量數據動態分析、產量變動實時跟蹤告警、產量變動系統分析以及產量變動分析影響指標的權重分配，科學的配產配注管理，增產措施建議，產量運行趨勢預測預警及新建產能預測，聯合整個產量運行過程，根據不斷運動的生產周期，將整個管理系統整合到線上，基于實時的變動分析輔助進行生產動態跟蹤和生產措施決策和措施效果評價。國外油田主要依靠產量變動分析和預測系統對現場進行實時產量變動跟蹤及分析管理。

目前我國已經有幾家公司在產量預測預警方面進行探索。長慶油田重點圍繞生產自動化、運營集約化、分析智能化及組織扁平化4 個方向，運用產量監控監測預警系統，推動先進信息技術與生產經營深度融合［3］，實現數字化生產管理，達成提高生產效率、減輕勞動強度、提升安全保障水平、降低安全風險的目標。大慶油田是我國第一大油田，數字化建設經過多年發展，實現生產管理由人工巡檢、經驗管理向生產過程實時在線監測、動態指揮轉變，實現油田生產管理遙測、遙信、遙調、遙控和遙視功能，提高生產效率，節約維護費用，保證員工安全，實現油氣生產管理由事后處理向事前預測靠攏、由分級分析向協同處理發展、由經驗管理向科學決策發展的轉變［4］。

陸上油田產量運行的發展現狀基本相近，都是通過人工對產量數據進行實時采集、錄入；預測、預警方式主要是參數預警，該技術比較成熟，而智能預警還處于探索階段；產量變動分析和預測系統的建設大都處于起步階段，方式、方法大同小異。

2 智能油田建設難點及解決思路

2.1 對象歸屬關系梳理

油田數據對象按組織機構可分為油田公司、采油廠、作業區、采油站、采油隊等；按照地質單元可分為油氣田、油氣藏、區塊單元等，涉及的數據對象和數據表眾多，關聯關系較為復雜，不同數據表用戶分組不同，數據狀況也不一樣，需準確弄清各數據表的用戶分組，確保數據來源可靠，為系統實際應用打下良好的基礎。數據對象分類較多，一個對象按實體類型可分為組織機構、區塊單元、組織單元。而對應的數據通常又會按照驅動方式、油品等組合方式衍生出多條記錄，這增加了數據記錄條數和提取難度，而對象歸屬關系的梳理也是建設中最基礎、工作量最大的難點。

針對上述數據問題，需對源頭數據的齊全性和準確性進行全面梳理，指導算法開發，盡最大可能規避因數據缺失和數據異常造成的功能缺陷，通過優化模型算法，利用更為準確的基礎數據計算目標數據、增加異常數據過濾算法等方法，盡最大可能規避影響，提高系統功能的高效性和可用性。

2.2 數據建設

新疆油田在多年的勘探開發歷程中，積累了數以TB（太字節）計的數據資產，并且仍保持著幾何級數式的增長，這些數據資產是油氣田勘探開發的主要載體，是資源勘察和開發生產賴以開展的基礎和保障，主要的分析模型、對比參數、優化方案等全部都存儲在整個新疆油田的大數據庫中，面對規模大、價值高且快速激增的大數據，如何對大數據進行智能判斷、分析，并提取有用的分析數據，是本次建立產量變動分析和預測系統的重要任務之一，同時也是本系統最關鍵的建設難點之一。

新疆油田大數據要求更高的質量、更好的性能和可用性，建立了智能數據服務架構，基于新疆油田油藏分類情況，首先設計適用于各種油藏情況的模型；然后在系統建設之初就將分類情況與分析方法完全歸類，全面掌控新疆油田的油藏情況；再將分析過程與油藏類型相結合，自動判斷所選油藏的歸類，智能調用相關的分析方法；最后根據業務流程，建立系統工作流，最終實現系統根據不同油藏類型、開發階段與驅動方式智能驅動不同分析與預測模型算法計算。

2.3 物聯網建設

物聯網是指通過信息傳感設備，按約定的協議，將物體與網絡相連接，物體通過信息傳播媒介進行信息交換和通信，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監管等功能。物聯網技術的運用主要包含紅外線感應裝置、全自動激光式掃描及數據信息傳輸裝置等多個方面的內容。實現油氣水井與計算機網絡的連接，并進行相關生產數據信息的輸送和交換的油氣田的智能化建設要求。如何實現生產過程中所有生產設備互聯互通、各個井場所使用的儀器儀表設備統一標準、負責數據收集的相關系統采用相同規范的通訊協議以及在數據輸送上命令以及軟件標準一致，成為了智能油田建設過程中的難點［5］。

對此，智能油田建設人員可以充分利用物聯網技術，建立覆蓋全公司油氣井區、計量間、集輸站、聯合站、處理廠的規范、統一的數據管控平臺，通過生產流程、管理流程、資產配置以及組織機構的優化，實現生產數據自動采集、遠程監控、生產預警，支持油氣生產過程管理，最終實現生產方式的變革、生產效率的提高與管理水平的提升。

3 產量變動分析和預測系統的建設

第一階段：重點梳理新疆油田目前的相關數據資料，建立業務模型，分析模型算法，將專家的經驗梳理并整合到系統中，分析數據的準確性，確定數據來源的可靠性。重點建設基于數據分析處理的基礎應用模塊，如產量變動跟蹤、輔助配產配注功能、產量變動原因分析及增產措施建議等模塊。重點建設稀油模塊，同時加入天然氣和稠油分析模塊。以廠級作為分類單位，對各廠的產量預測、產量核實、配產配注計劃等重點功能進行一期建設，滿足新疆油田對該項業務的迫切需求。同時，對產量變動分析原因等，進行項目數據庫建設，對歷年開發方案、經驗、措施等進行歸類，將相同類型的區塊、油藏統一管理。提供日后新井、新區塊、新油藏開發的參考資料。

第二階段：以滿足各個采油廠、工作區的產量變動分析要求為主，重點完善產量變動分析預測、變動預警及新建產能預測分析功能。同時，考慮加入研究院關注的靜態數據分析功能，將目前現有各個廠的動態分析軟件、分析模型和分析方法等調研討論后，將分析結果導入系統中，并對分析結果進行管理，再將成果進行轉換，讓絕大部分的工作量全部在系統中完成，建設一個智能、方便、準確、快捷、可操作性強、專業、界面友好的系統。

第三階段：繼續完善系統，優化模型、算法及參數等。增加特色系統，如專家認識庫、專家知識庫和專家方案庫等。將對區塊、油藏及油田的認識、建議和處理方案等全部集中到系統中，并將該系統建設成為一個集動態分析、變動分析、預測分析、預警告警、配產配注、專家修正、參數優化、方案管理、自定義模型管理、智能搜索、智能展示及成果管理等于一體的智能系統，推動新疆油田智能化建設，輔助油田公司對整個油田的宏觀掌控和科學規劃，保障油田運行穩定。

4 結語

產量變動分析和預測系統是新疆智能油田建設中的重要組成部分，該系統的建成可以使油田公司第一時間發現甚至提前預知產量變動的時間、地點、范圍及造成的影響等。與此同時，基于油田大量歷史數據的分析，產量管理人員可以借助軟件系統提供的決策優選方案進行輔助決策，最大限度降低產量損失，確保產量基本穩定。另外，該系統把數據準備和數據管理放到后臺進行，避免了多人重復準備數據的情形；產量管理人員也可通過其權限直接查詢后臺產量數據，并在此基礎上重點關注數據處理結果，快速研究分析產量變動原因，及時解決問題。數據完整一致也可以進一步提高配產配注的準確性。

首先，油田公司的相關工作人員可通過產量變動分析和預測系統建立分析預測模型，深度分析歷史數據，建立可更新的智能預測模型庫，找到類似油田的挖潛方向，提升油田產量，提高油田管理效益；其次，油田公司通過前期數據收集處理工作，壓縮數據處理時間，延長有效分析時間，將目前的數據分析人員更多地轉換成問題解決人員，并提供研究輔助手段，快速提升分析人員的研究水平；再次，油田公司實施全程管理可方便決策層快速且全面地了解整體運行情況，保障配產配注等工作的高效、準確執行，各采油廠單位可以在運行過程中進行全程跟蹤，提高管控有效性，從配產到最終的完成生產，以保障油田的穩定運行，有效提高效益；最后，高效的數據分析功能將發現問題、處理問題的管理方式轉變成提前預測變動的管理方式，提前布置好新型管理方式，節省時間成本，轉變問題處理方式。