油水井井筒數字化、智能化構建分析

張激揚 歐海晨 師國臣 王龍 劉仁勇 高文峰

1.中國石油大慶油田有限責任公司采油工程研究院；2.黑龍江省油氣藏增產增注重點實驗室

數字化、智能化油田建設是一個系統工程，是以油田數據庫和信息平臺建設為基礎，將油氣發現與開發工作從歷史性分類資料的順序處理改變成實時資料并進行處理，利用實時數據流結合新型軟件的應用和高速計算機系統，建立快速反饋的動態油田系統，以便提高產量和進行有效的油田管理［1］。該技術是多領域技術融合的產物，代表著油田開發和現代電子科學技術的最高成果。物聯網、云計算等一大批新的技術和概念也在數字油田建設過程中不斷得到實踐和創新［2］。數字化油田主要包括油藏數字化工程建設、油田地面工程數字化建設和井筒數字化建設等內容。

油藏數字化工程建設的核心是建立統一的數據平臺，構建多維度的虛擬油藏數據體，對油藏各類動靜態數據的模型進行模擬仿真和數據分析，主要包括：地震解釋、油藏建模、數值模擬及經濟評價等；油田地面工程數字化建設較早開展、發展較為完備，與井筒數字化聯系最為緊密，主要系統組成有：油田基礎數據庫系統、油水井生產參數監測系統、地面油氣集輸系統、地面建設信息管理系統等；井筒數字化建設作為地下油藏工程及地上地面工程的紐帶及橋梁，是數字化、智能化油田建設最為重要的一環。

油水井井筒實現數字化、智能化，一方面為油藏工程提供實時、準確的油層動靜態數據、為地面工程直觀展示流體的實時狀態，滿足油藏工程、地面工程的開發需求；另一方面能夠自動、智能改變油層的連通狀況，滿足開發動態調整需求。油田建設實現數據自動采集、實時監控、智能生產優化與智能決策，建設智能油氣田已成為必然趨勢，國內外油氣公司都在抓緊行業布局［3］。

目前，國內外在井筒數字化、智能化建設方面已取得較大進步。國內以智能分層注水、分層采油為代表的實時測控技術為主，而國外主要應用各類智能完井技術，其核心是全過程開發數字化和智能化，但由于投資成本高，在國內油田進行開發還有一定難度，國內尚處在開發試驗階段，距離油水井井筒完全數字化、智能化還有較長的路要走。

1 油田開發數字化、智能化發展及現狀

2008 年，在世界 10 家最有價值的公司中，石油公司占了5家，但到了2018 年， 前 10 家最有價值的公司已由石油公司為主體轉變為互聯網(數據)公司為主體，如 Alphabet(Google的母公司)、亞馬遜(Amazon)、蘋果 (Apple)、臉書 (Facebook)和微軟(Microsoft)是當前全球估價最高的5家上市公司［4］。2019年1月，英國BP公司投資500萬英鎊助力人工智能初創公司Belmont Technology，開發了一個融合物理、地質、歷史和油藏信息的地球科學云平臺，為 BP提供獨特的“地下資產圖譜”［5］。采取開放式創新和產、學、研深度融合的模式，與 IT公司合作是油氣行業智能化發展的通用策略。國際石油公司通過與 IT 公司聯手開展業務智能化探索，實現上游勘探開發業務的智能化，產生了道達爾+谷歌云、雪佛龍+微軟、殼牌+惠普等跨界組合［6］。

早在2006年，大慶油田公司出臺了大慶油田信息化建設的發展戰略：圍繞主營業務， 做“3篇文章”，打造數字油田，實現企業的信息化。作為行業技術和未來發展方向的領軍者，大慶油田始終在數字化、智能化、智慧化油田的進程上穩步推進。在電子計算機發展形成之初，大慶油田數字化建設即已拉開帷幕，大力開展諸多研究和部署，如模擬計算井網井距，生產參數的數據化存儲，開發各級單位間數據共享的企業網、ERP系統管理軟件及A11/12等油田信息化系統等，為油田開發和各類數據高效、有效的存儲及使用帶來極大方便。油田數字化建設是一個完整且龐大繁復的系統工程，其構建不是一蹴而就的，而是需要油藏工程、地面工程、信息工程以及井筒工程等自下而上、由內向外、由易入難逐步發展而成的。基于國內各油田油藏數字化、智能化發展狀況，結合近年來大慶油田相關技術領域深耕成果，對井筒數字化、智能化進行定義，同時分析未來發展方向。

2 井筒數字化、智能化構建

油田生產過程中，隨著油田生產的不斷深入，生產難度越來越高，新的應用需求隨時產生，以大港油田為例，對油水井措施施工存在問題的分析，油田生產管理部門亟需研發和建設一套滿足油田措施施工實際需要的實時數據采集、視頻監控和遠程傳輸系統，將施工前期、中期、后期的關鍵生產數據信息和視頻圖像信息傳輸到采油廠的管理中心，從而實現信息共享和應用、壓裂方案設計、遠程專家診斷和現場監控［7］。技術供需的轉換代表著技術發展的方向和進程。

油田開發初期，原油產量高、開發難度低，油水井井下以機械調控為主，可滿足絕大部分測調需求，以近年來的研究成果角度看，機械調控方法井筒數據獲取方式少、測量準確性不高，井與井、層與層之間的連通關系及液體流向無直觀、準確的認識。近年來，隨著高效、精準測調需求的提出，智能注采工藝技術發展速度明顯加快，智能注入端應用井數多且分層調配方案相關理論十分完善，已經具備構建井筒數字化和智能化的基礎，而采出端大部分以籠統開采為主，井筒數字化控制研究近幾年才剛剛興起。大慶油田于2010-2020年加大機電一體化油水井測調工藝技術的研究，代表著機械油水井分層調控向自動化調控方式的轉變。截至2021年年底，研發的油水井纜控智能注采工藝技術已初步實現井筒的人工干預分層控制和數據采集，但是距離空間化、數字化、網絡化、智能化和可視化特征的井筒控制系統功能實現還很遠。

2.1 油水井井筒數字化

油水井井筒數字化不同于地面采集數據的數字化存儲及使用，是更直接、更真實反映單井各層段生產情況的數據采集、處理、存儲及調用。

油田開發由于注入井和采出井功能、井筒的流體流態及其工況不同，所以注入井和采出井的井筒數字化建立也各有不同。注入井側重各注入層介質的流入特性，即分層壓力、分層注入量是核心參數。而采出井則側重各層產出介質的流出特性，即分層流量、分層含水、分層壓力是核心參數。

注入井井筒數字化建立必須但不限于具有井下各層的分層壓力、分層注入量、分層溫度等參數的實時監測功能。如果注入特殊介質，如聚驅、復合驅，則增加井下介質黏度等參數的監測也是十分必要的。采出井井筒數字化建立必須但不限于具有井下各層的分層流量、分層含水、分層壓力、分層溫度等參數的實時監測功能。如果是特殊油藏，如稠油的氣驅，需要增加井下分層產氣量、介質黏度等參數的監測，只有全面且準確獲取井筒內各種參數才是構建油水井井筒數字化的基礎。

獲取數據量加大需要快速存儲及調用，建立適用于油水井動態分析所需要的數據信息庫，是動態分析數據庫建立的最終目標，將物聯網環境下采集的大量動、靜態數據，通過已建的各類生產、管理系統接口進行數據重新整理、排列，并上傳至數據庫，為油水井動態分析提供暢通的數據通道和數據信息支撐，實現分析數據及信息的全面展示，為技術人員提供現成可用的分析數據，輔助地質、工藝、設備等各個生產單位管理需求；同時實現從單井到油藏的生產動態指標科學計算，為油藏管理者提供全面可靠的決策信息［8］。

2.2 油水井井筒智能化

井筒數字化的建立可以實時掌握油層的開發狀態，提高工作效率，但更重要的是能夠無人工參與地實時自動調控油藏開發動態及狀況，進而提高采收率，即實現井筒智能化。所以，在井筒數字化的基礎上，實現井筒智能化，注入端必須具有注入壓力及注入量的調控功能，需配套流量調控裝置，采出端必須具有流壓及流量的調控功能，需配套流量調控裝置，兩端各功能相互聯系、共成一體。

井筒實現數字化、智能化，不僅滿足了油田開發動態調整及其提高采收率的需要，實現真正意義上精準的“六分四清”（其中，“六分”工藝包括：分層注水、分層采油、分層測試、分層改造、分層研究、分層管理；“四清”工藝包括：分層注水量清、分層采油量清、分層產水量清、分層壓力清），還將與地面計量和測試系統部分功能有效整合，簡化地面設施部署和投入，同時大幅度降低人工成本。如圖1所示為井筒數字化、智能化構建的系統原理圖，其主要由無線傳輸設備、地面控制器、配水/產器組成。井下流量計、壓力計、含水儀、溫度計等傳感器，將監測數據實時傳輸到地面，通過地面控制器接收、解析后供工作人員查看，同時利用無線傳輸設備將數據遠程傳輸到控制中心。控制中心分析后，如注采兩端需要調整，則控制中心給地面控制器發出無線指令，注采井井下各層段的流量調控裝置接受指令完成調控動作。

圖1 井筒數字化智能化系統Fig.1 Digitization and intelligentize system for well

3 關鍵技術及發展方向

井筒數字化、智能化需要滿足井筒完整性、參數準確性、調控可靠性、系統實用性及決策智能性的要求。以大慶油田智能采出井為例從4方面描述技術現狀及未來發展方向。

3.1 數據處理

將溫度、流量、壓力和含水率等傳感器置于井下配產器中對各參數進行采集，并通過交直流電壓變換、信號功率放大及數模轉換等方式，最終將傳感器采集的微弱電信號轉化為地面儀器可識別的信號(圖2)。每個傳感器模塊對應1種井筒參數，傳感器種類越多，井筒數據采集種類越全面，數據測量準確性取決于傳感器設計精度和信號轉換電路精度。現階段各核心傳感器精度均滿足油田生產實際需求，未來的發展方向為集合特殊介質和特殊油藏的全參數采集，長壽命、超高精度傳感器及信號轉換電路研究。

圖2 數據信號處理流程Fig.2 Processing flow of data signal

3.2 數據傳輸

數據傳輸的基礎是數據規范化，即通訊協議格式完整統一。如表1樣例所示，協議由定長的16字節數據構成，包括報頭(2字節)、設備碼(2字節)、指令碼 (2字節)、數據段 (8字節)、校驗和 (2字節)等5個字段。其中8字節數據段能夠保證6類生產參數的并發傳輸。校驗和字段位于指令及應答數據尾端，用于收發兩端的數據自校驗，能夠保證數據解析的準確性，同時降低因通信波動引發的誤解析。綜合井筒深度和投入成本等因素，利用電力線載波+單芯鎧裝電纜的通訊方式進行數據傳輸。現階段通訊成功率幾乎達到100%，數據雙向傳輸速率在2 s以內。未來的發展方向為基于電磁波、流量波的無線通訊傳輸方式。

表1 通信協議表(部分)Table 1 Communication protocol table (partial)

3.3 流體控制

井下流體控制主要體現在進液口處流量和壓力的控制，即控制閥門的開關截面積。實現方式是通過微型電機帶動傳動機構，使活塞桿軸向伸縮運動，電機受地面控制器控制連續改變運行速度和時間，進而對流體進行無級調節。現階段的調控方式主要為人工參與設置運行參數，手動控制閥門開關。未來的發展方向為研究自適應控制算法，從注采兩端同時控制形成分層聯動，最終無人工干預自動調整。

3.4 動力供給

通過電纜供給直流電，針對智能配產器內各用電模塊工作電壓跨度大、分路多、供電復雜等需求。如圖3所示，研究攻關智能配產器核心模塊轉壓供電電路，通過轉壓供電電路實現220 V交流電AC～3.3 V直流電DC的大跨度電壓轉換，能夠為智能配產器內直流電機、傳感器和單片機等多種用電設備穩定供電。現階段供電仍需下入全井深度的電纜。未來發展方向包括高密度可充電電池供電、井下無線供電以及井下流體自發電等研究方向。

圖3 轉壓供電示意圖Fig.3 Schematic diagram of power supply after voltage transformation

4 結論

(1)井筒數字化、智能化是數字油田、智能油田、智慧油田建設的基本要求，同油藏、地面數字化工程同等重要，其最終目的是提高采收率、降低開發成本。

(2)井筒數字化、智能化構建要以注入井、采出井流體特性、控制及環境的動態監測為核心，監測的準確性和穩定性最為重要。

(3)未來數字化、智能化構建以現有技術為基礎，發展并完善主體監測技術，實現全參數、高精度、立體化測控，由井下有線傳輸向無線傳輸轉變。