采油采氣工程智能化愿景

劉合，許建國，蘇健，楊清海,*

1 中國石油勘探開發研究院，北京 100083

2 吉林油田油氣工程研究院，吉林松原 138000

0 引言

我國老油田穩產形勢嚴峻、新增油氣儲量劣質化趨勢明顯、油氣市場不確定性提高、現場工作量大幅上漲與自然減員矛盾加劇等因素，迫使油氣行業必須進行數字化轉型、智能化發展，以有效應對效率提升和可持續發展挑戰，降低開發成本和風險，強化應對油氣行業發展和未來市場波動的韌性。

國內外油氣開發企業在不同技術領域和開發環節針對信息化、數字化、智能化開展了諸多研發和建設工作，在云計算、大數據、人工智能方面取得了長足進展[1-4]。國內油氣行業信息化和數字化建設經歷了單機應用、分散建設、集中建設、集成應用等階段，基本實現了數字化油氣田建設目標，三大石油公司建成了涵蓋勘探、開發、生產、儲運、煉化、銷售全業務鏈的信息化支撐體系，目前正在通過數據共享、業務協同和智能化應用建設，由信息化向智能化方向轉變[5]。

油氣井是油氣田的根本，智能油氣田的核心是油氣水井生產的數字化和智能化。經過多年發展，井筒自動化、智能化技術取得了諸多創新成果，單項技術日益成熟。以第四代分層注水為代表的智能分注技術初步實現規?；茝V應用；智能分層采油經過多輪技術演化升級，明確了適用于機采井管柱結構和生產管理需求的解決方案并已取得技術突破；智能舉升在自動控制、電參計產、工況診斷等單項技術方面逐步擴大推廣規模，進入多技術集成協同研究和應用階段。總體來說，涵蓋油、水、氣井整體的采油采氣工程智能化，其研發推廣基本處于單項技術、單井應用以及分散建設階段，區塊示范應用處于研發探索階段，亟需開展系列化采油采氣技術協同與智慧賦能研究與應用[6-8]。

針對油氣水井智能化，技術創新和研究較多等問題，目前并沒有較為明確和清晰的采油采氣井筒智能化場景描繪。本文基于油田采油采氣現狀，著眼數字化轉型智能化發展以及油田中長期可持續發展，以采油采氣工程視角，闡述了涵蓋注水、注氣、采油、采氣等油氣開發專業，考慮油氣藏、井筒、地面等各個采油氣環節的智能化采油采氣愿景。

1 采油采氣井筒智能化技術框架

智能油氣田以油氣水井為核心對象，通過完整的油田物聯網(Petroleum Ⅰnternet of Things，PⅠOT)實現[9-11]，與常規物聯網具有相似的結構和特征。PⅠOT以數據為中心，通過數據流動構建智能閉環控制，完成從基礎數據到決策指令的數據加工和處理，基本結構和技術體系如圖1 所示。

(1)全面感知：利用傳感器、智能終端等進行油氣水井節點狀態數據采集。

(2)可靠傳送：將油氣生產節點接入數據網絡，隨時隨地進行可靠信息交互和共享。

(3)智能處理：對海量感知和基礎信息進行分析和處理，實現智能化決策和控制。

基于PⅠOT基本結構，考慮油氣開發生產實際，提出了智能化采油采氣技術框架，包含數據感知、數據傳輸、關鍵裝備與工藝、數據融合等4 項基本要素，其中前3 項構成PⅠOT硬件基礎，第4 項為頂層軟件，軟硬件體系間進行實時數據和智能決策交互，如圖2所示。

1.1 數據感知

通過分布于井筒和地面設備中的數據感知與采集單元，全面感知油氣水井狀態，為最佳效益產量、最優生產參數的分析決策提供數據基礎。實時感知的油水井數據是具有4V特征的大數據[12]。

(1)體量大(Volume)：油氣水井數量龐大，自動、實時、連續采集海量數據，全面掌握油氣水井生產動態，為數據融合的全樣本分析提供數據基礎。

(2)異構和多樣性(Varity)：井筒和地面狀態參數類型多樣、模式不一，包括文本、靜態圖像、動態視頻、終端傳感數據、模型分析結果等。

(3)價值密度低(Value)：不過多追求單一數據精度，適當忽略微觀層面精確度，側重規律分析，提取決策參考信息；油氣水井環境惡劣，對終端傳感器單元的長期可靠性具有較高要求，數據的低價值密度特征一定程度上降低了對數據采集精度的要求，有利用傳感器的大面積配置和長期服役。

(4)速度快(Velocity)：實時分析，即時決策并反饋執行，對數據融合模型的實時性具有較高要求。

1.2 數據傳輸

數據傳輸主要構建從井下到地面、從井場到數據中心的雙向傳輸通道，將油氣水井井下和地面節點接入傳輸網絡，隨時實現可靠數據采集與指令下達。數據傳輸網絡主要包括3 個層次。

(1)井筒網絡：油氣水井井筒環境惡劣、介質復雜、管柱各異，基于其結構和特點，構建井筒內、井筒到地面的近場/遠距離數據傳輸以及近場電能傳送網絡，實現井筒內節點可靠互聯。

(2)井場網絡：構建井場范圍內局域通訊網絡，以標準協議便捷接入不同終端，實現井場范圍內多終端信息交互。

(3)遠傳網絡：利用現有通用成熟通訊技術和網絡資源，構建井場到數據中心之間的高帶寬、標準化通訊網絡。

1.3 關鍵裝備與工藝

采油采氣工程面對的工作環境極其復雜，具有含油氣層系多套、儲層高溫高壓、巖性與流體多變、井眼空間有限、井型結構多樣等特點，對裝備和工藝的精密性、適應性、可靠性等要求極為苛刻。關鍵裝備和工藝主要指集成傳感、通訊、控制等功能，適應油氣生產環境和作業工藝的硬件基礎，可劃分為由后臺數據中心、邊緣計算與通訊單元、井場智能工具構成的三級硬件架構。

在三級硬件架構中，后臺數據中心屬基礎設施，為綜合分析、管理、指揮中心；邊緣計算與通訊單元設置在井場，通過局域網絡與油氣水井進行實時數據交互，利用自身計算能力，進行小規模專業化數據融合邊緣計算，產生控制與決策指令并直接下達到單井執行。邊緣計算與通訊單位在井場智能工具與數據中心間起到緩沖作用，一方面提高近端油氣水井動態變化的響應速度，另一方面降低數據中心網絡訪問與運算負荷。

井場智能工具指的是集感知、傳輸、控制為一體，能夠適應油氣水井復雜工作環境的井下和地面關鍵工具、裝備及其配套裝置和作業工藝。井場智能工具具有類型多樣、涉及面廣、用量大的特點，其技術水平和性能指標直接決定了數據采集的準確性和決策執行水平的可靠性。

1.4 數據融合

數據融合是以數據為基礎、以人工智能模型與算法為核心的生產運行優化分析與智能決策控制系統，深度挖掘數據融合價值，實現油氣最優化生產。數據融合體現了智能化的技術水平和現場決策控制的效果，其框架結構和功能如圖3 所示。

圖3 數據融合四級結構和功能Fig.3 4-level structure and function of data fusion

(1)四級結構：由數據輸入流、專業化模型、系統級模型、數據輸出流構成的四級數據融合結構，其中數據輸入流包括基礎數據、歷史生產數據和實時采集數據，數據決策輸出流包括實時控制指令、措施建議、分析評價、導出數據等。

(2)智能分析：由專業化模型和系統級模型兩部分實現。專業化模型主要實現單一采油采氣工藝的優化分析與控制，通過專業分析軟件模塊調用或數學模型計算實現；系統級模型實現多工藝、多領域、多環節融合的高階協同分析與決策，應用于區塊綜合分析決策，通過軟件協同和聯合數學模型實現。

(3)數據挖掘：利用先進的人工智能算法，深度挖掘海量數據價值，一方面提高現有數據融合的準確性、及時性，另一方面可嘗試挖掘目前未被涉及的未知價值。

2 智能化采油愿景描繪

2.1 數據感知

目前采油井、注水井和注氣井生產數據錄入和查詢主要基于人工測量和記錄，現場錄取方式和頻次如表1 所示。油井錄取數據包括示功圖、沖程、沖次、油壓、套壓、回壓、日產液、含水、動液面等；水井錄取數據包括注水干線壓力、水間油壓、日注水量、井口油壓、注入壓力、分層注水量等；注氣井錄取干線壓力、注入間油壓、日注入量、注入壓力、環空壓力等。

表1 目前油氣水井數據采集類型及方式Table 1 Current data types and collection methods for oil and water&gas injection wells

由表1 可知，目前采油井、注水井、注氣井的數據感知存在采集點少、采集頻次低、數據不連續、時效性差、人為干擾多等問題，無法支撐人工智能數據融合的大數據需求。在未來智能化采油愿景中，利用大量應用的實時、連續、低成本計量技術，獲取采油井、注水井、注氣井核心參數，明確油氣水井注入、采出、舉升狀況及生產動態變化規律，為生產管理、生產制度調整提供基礎依據。智能化采油井、注水井、注氣井核心參數獲取方法、技術現狀及作用分別如表2、表3 和表4 所示。

表2 智能化油井數據感知核心參數分析Table 2 Analysis of core parameters for data sensing of intelligent oil wells

表3 智能化注水井數據感知核心參數分析Table 3 Analysis of core parameters for data sensing of intelligent water-injection wells

表4 智能化注氣井數據感知核心參數分析Table 4 Analysis of core parameters for data sensing of intelligent gas-injection wells

由表2、表3 和表4 可知，相較于注水井和注氣井，由于油井人工舉升管柱的存在以及多相流的復雜性，智能化油井所需采集的數據類型更為豐富、技術難度更高。由于機采井各數據之間存在關聯關系，未來應進一步明確各參數間的耦合關系，建立準確關聯模型，在此前提下，簡化現場采集數據的類型和數量，降低終端設備成本。

2.2 數據傳輸

數據傳輸是智能化采油的核心支撐條件，未來應實現井筒內、井筒與地面、井場的無線數據傳輸，以及近場無線電能傳送，構建井筒、井場、數據中心間的標準化、高效率數據傳輸通道。

根據應用場景和技術成熟度，數據傳輸可分為地面和井筒兩大類，如表5 所示，前者通常采用常規成熟技術，根據需求和現場條件制定通訊協議，建立可按特定協議隨時接入的標準網絡；后者目前主要通過電纜和波碼無線通訊方式實現。電纜通訊適用于油氣水井，傳輸速率高，且可實現井下供電，但存在施工繁瑣、成本高、不適應帶壓作業等缺點；波碼無線通訊主要應用于注水井點對點數據傳輸，技術成熟度高，應用范圍廣，但也存在通訊效率低、適應性差等問題。由于采油井與注水井在壓力環境、管柱結構、井液條件、生產制度等方面存在較大差異，波碼無線通訊技術無法通用，需要根據采油井結構特點攻關載荷脈沖、振動波等無線通訊技術。

表5 智能化油水井數據傳輸技術及作用Table 5 Data transmission technology and function for intelligent oil and water injection wells

總的來說，未來井筒傳輸應以無線通訊為主，總體向低功耗、高可靠性、高適應性方向發展。

2.3 關鍵裝備與工藝

以先進感知和可靠傳輸技術為基礎，形成高效率、低成本、系列化、施工簡便、具有廣泛推廣價值的智能采油裝備與工藝，建立感知、互聯、控制一體化的硬件系統。代表性關鍵裝備與工藝如表6 所示。

表6 智能化采油關鍵裝備與工藝Table 6 Key equipment and processes for intelligent oil production

2.4 數據融合

采油數據融合涵蓋智能分注、智能氣驅、智能舉升等多應用領域，以及多能供給、CO2埋存等多場景，共包含3 個系統級數據融合模型。

2.4.1 智能舉升分析控制模型

利用動靜態數據，對油井產出情況、運行狀態、能耗水平、供能方式等進行綜合分析評價，實現油井舉升全過程的管理和優化。具體功能包括兩部分。

(1)油井生產參數智能設計與調整。根據儲層和產液狀況，基于合理生產流壓，完成機采系統方案的科學設計，從源頭提升機采效率；根據現場油井運行參數，為實現最低能耗、最大泵效、最佳效益等不同目標，系統匹配不同模型并自動進行生產參數調整，實現油井智能化生產。

油井智能生產可進一步劃分為3 個階段。第一階段為基于產狀的智能舉升，即基于動液面動態變化和井口產狀，自動調整舉升工作制度；第二階段為基于效益的智能間抽生產，在產狀基礎上，耦合峰谷電價、油價等因素，以最佳效益為目標智能調整舉升工作制度；第三階段為與新能源融合應用的智能生產，基于風光電多能供給結構和新能源供電特性，實時優化供能模式及舉升工作制度。

(2)油井運行狀態分析及故障預警[10-11]。利用人工智能，基于多參數對油井異常工況進行診斷識別，并智能預測工況變化趨勢，為抽油機井運行提供超前預警及措施建議。

為實現上述功能，智能舉升分析控制模型包含單井間抽控制模型、常規抽油機控制模型、其它舉升方式控制模型等3 個專業化數據融合模型。

(1)單井生產控制模型。基于油井產量、生產參數、運行成本，以保持合理生產壓差和效益最大化為目標，確定并評價可智能調整的合理間抽制度，形成“優化—實施—評價—再優化”控制閉環[22-24]，如表7 所示。

表7 單井生產控制模型Table 7 Control models of single production well

(2)集群生產控制模型。開展生產動態負載預測和新能源發電預測，建立新能源供能條件下的一體化綜合調控與評價模型，依據實時生產動態，制定最優產量、最佳效益等不同目標以及不同供能模式條件下的最優生產策略，實現生產負載與供能波動的最佳匹配，如表8 所示。

表8 集群生產控制模型Table 8 Control models of cluster production

(3)常規抽油機控制模型。基于實時運行數據流，分析抽油機平衡度、能耗水平、運行工況，結合產量計量，實時調整生產制度并針對異常工況提出處理建議[25-27]，如表9 所示。

表9 常規抽油機控制模型Table 9 Control models of conventional pumping unit

(4)其它舉升方式控制模型?；趯崟r運行數據流，分析能耗水平、運行工況，結合產量計量，實時調整生產制度并針對異常工況提出處理建議，如表10所示。

表10 其它舉升方式控制模型Table 10 Control models of other lifting methods

2.4.2 注采協同分析評價模型

依托油藏靜態資料和實時動態監測數據，智能分析分層產能、注采關系、注采矛盾，實現油水井、油氣井協同調控，提高油田采收率[28-30]。

注采協同分析評價模型具有分層產能評價、注采關系評價、注采矛盾分析等3 類功能。分層產能評價基于油藏發育狀況、動用效果及實時分層監測資料，分析分層剩余儲量，給出分層調控及增油措施建議；注采關系評價基于生產動態數據、監測資料及油水/油氣間配置關系，實時評價水驅/氣驅方向及見效時間，給出油水/油氣井協同調控方案調整建議；注采矛盾分析通過平面、層間、層內三大開發矛盾潛力分析，確定具體注采協同調控原則、方式及配套措施建議。

注采協同分析評價模型包含智能分注數據應用模型、智能分采數據應用模型、智能分層注氣應用模型等3 個專業化數據融合模型。

(1)智能分注數據應用模型。依托精準、實時的井下分層注入數據，自動分析油層吸水指數、油藏類型、物性參數及邊界變化情況，實時優化、執行注水方案，提出水井措施建議，如表11 所示。

(2)智能分采數據應用模型。依托精準、實時井下分層產出數據，自動分析重點井油層生產能力、合理流壓及地層參數，實時控制流壓并提出措施增油建議，如表12 所示。

表12 智能分采數據應用模型Table 12 Data application models of intelligent zonal oil production

(3)智能分層注氣應用模型。依托重點井智能分層注氣，實時監測地面注入參數，分析優勢通道類型，制定調控方案，實現精細化配注和調堵；結合井下光纖監測反演吸入剖面變化，評價調控效果，指導調控方案優化，如表13 所示。

表13 智能分層注氣數據應用模型Table 13 Data application models of intelligent zonal gas injection

2.4.3 CCS完整性評價模型

綜合注氣過程工藝管柱、套外水泥環、地質體完整性監測，建立地質封存CO2完整性評價模型，指導CO2驅CCS階段區塊和注入井優選及調整，實現CO2長期安全封存。

CCS完整性評價模型具有井筒完整性評價、套外完整性評價、地質體完整性評價等3 類功能。井筒完整性評價通過實時監測注氣井環空壓力，智能分析壓降數據，實施分級管理；套外完整性評價基于注采井附近地面、大氣CO2通量監測，分析CO2濃度變化規律及變化原因，進一步評價管柱套外完整性；地質體完整性評價通過三維地震數據，評價蓋層、斷層封閉性，給出區塊埋存建議。CCS地質體完整性評價模型如表14 所示。

表14 完整性評價模型Table 14 Integrity evaluation models for CCS

2.5 智能化采油愿景

基于新能源與常規能源多能供給結構，實時監測注水井、注氣井和采油井儲層、井筒、地面全面生產信息，將實時數據流和歷史開發狀況、儲層條件等數據融合，利用人工智能制定區塊開發方案，決策分發分層注入、分層采出、智能舉升等生產控制指令，根據區塊動態變化，實時優化、調整開發方案，提出以效益最大化為目標的區塊措施建議。

最終，建立以實時、豐富數據流為基礎，以數據分析與價值挖掘為核心，以智能控制執行終端為支撐，覆蓋采油全鏈條的智能采油模式。

3 智能化采氣愿景描繪

3.1 數據感知

目前天然氣信息系統已實現生產信息錄入、查詢功能，錄取參數包括井口油壓、套壓、產氣量及產液量等，數據獲取方式和頻次如表15 所示。

表15 目前氣井數據采集類型及方法Table 15 Current data types and collection methods for gas wells

由上表可知，目前氣井數據采集類型較為單一，主要為井口和地面信息，具有覆蓋范圍較小、數據量小、不連續等特點。智能化采氣愿景中，應實現低成本、實時、連續計量，明確氣井井筒攜液狀況及井下生產動態變化規律，為排采措施優選及優化、生產制度調整提供基礎依據。智能化采氣核心參數、獲取方法、技術現狀和作用等如表16 所示。

表16 智能化采氣核心參數及現狀Table 16 Core parameters and status of intelligent gas production

3.2 數據傳輸

氣井管柱結構和特點與油井具有較大差異，措施實施需要帶壓或壓井作業，工藝復雜，成本較高。目前較為適合氣井的數據傳輸方式為預置電纜，一般用于強排措施，滿足筒與地面的高效雙向數據交互需求；除此之外，目前缺乏適用于氣井特點的雙向通訊技術，氣井井下數據上傳主要通過柱塞或其它間接方式實現。

智能化采氣數據傳輸的重點是井下流壓、動液面等參數的獲取與上傳，應更加關注適用于不同排采階段個性化數據傳輸技術。此外，地面數據傳輸網絡與油井類似，應構建單井、井場、數據中心之間的標準化、高效率數據傳輸通道。

3.3 關鍵裝備及工藝

以先進感知和可靠傳輸技術為基礎，形成高效率、低成本、系列化、施工簡便、具有廣泛推廣價值的智能采氣裝備與工藝，建立感知、互聯、控制一體化的硬件系統，代表性關鍵裝備及工藝如表17 所示。

3.4 數據融合

基于氣井不同生產階段動靜態數據，構建氣井全生命周期采氣工藝優選評價及參數優化模型，開展生產遞減規律、井筒攜液能力、井筒流態和產積液等綜合評價分析[32-34]，智能優選氣井全生命周期排采工藝和優化工藝參數，評價工藝效果，達到氣井有效發揮產能和長期穩定生產目的。

氣井全生命周期采氣工藝優選評價及參數優化模型具有生產規律及井筒產積液評價分析、井筒井況分析評價、全生命周期采氣工藝優選、采氣工藝參數調整優化、采氣工藝措施適應性及經濟性評價等功能。

3.4.1 生產規律及井筒產積液評價分析

基于氣量、液量、井口壓力和井筒液面等實時動態數據，分析氣井生產遞減規律，動態評價井筒攜液、流態和產積液狀況。生產規律及井筒產積液評價子模型及其技術現狀等如表18 所示。

表18 氣井生產規律及井筒產積液評價分析Table 18 Analysis of production law and evaluation of fluid accumulation in gas wells

3.4.2 井筒井況分析評價

基于完井井身結構，評價氣井生產及排液能力，為措施調整提供依據；基于B、C環空壓力及腐蝕速率實時監測數據，保障井筒各級屏障長期穩定。子模型及技術現狀等如表19 所示。

表19 井筒井況分析評價Table 19 Analysis and evaluation of wellbore condition

3.4.3 全生命周期采氣工藝優選

基于氣井產狀、工況綜合評價、不同生產階段特征，科學評估優選經濟高效采氣工藝措施及生產工藝切換時機。子模型及作用、技術現狀等如表20 所示。

表20 全生命周期采氣工藝優選Table 20 Technology selection for full life cycle gas production

3.4.4 采氣工藝參數調整優化

基于不同排采工藝措施的動態數據，智能調整不同工況條件下氣井排采工藝參數。子模型及其作用、技術現狀等如表21 所示。

表21 采氣工藝參數調整優化Table 21 The adjustment and optimization models of gas production parameters

3.4.5 采氣工藝措施效果及適應性評價

基于氣井排采措施前后實時生產動態數據，定量評價不同排采措施增產效果、減緩遞減效果、井筒積液排出效果，同時結合工藝經濟性評價，指導氣井措施調整。子模型及作用、技術現狀等如表22 所示。

表22 采氣工藝措施效果及適應性評價Table 22 Evaluation of effectiveness and adaptability of gas production process measures

3.5 智能化采氣愿景

構建以生產信息全面感知、遠程生產管控為主體的氣田數字化開發模式，利用人工智能分析診斷不同階段氣井生產動態規律，系統評價氣井井筒流態及產積液狀況，提供全生命周期生產技術決策，并實時調控采氣工藝裝備運行制度，實現氣井高效排采與智能化管理協同協作，打造智能化氣田生產模式。

最終，以智能氣田采氣工程核心業務為主線，以全流程數字化管理為支撐，搭建全生命周期的采氣工程智能化管控模式，從而實現數據采集自動化、工藝應用一體化、生產管控可視化、分析決策科學化。

4 數字化轉型智能化發展建議

采油采氣井筒智能化愿景如圖4 所示，即以數據感知、數據傳輸為基礎，構建智能化采油采氣關鍵裝備與工藝，與專業化、系統級分析決策模型進行數據交互融合，實現以數據為基礎的生產運行優化分析與智能實時決策控制，發揮注入與采出、井下與地面協同效應，提高采收率和油氣生產整體運行效率，優化生產組織方式，促進管理水平提升和轉變，保障油田可持續發展。

圖4 智能化采油采氣愿景Fig.4 Vision of intelligent oil and gas production

4.1 智能化發展形勢與挑戰

目前，采油采氣井筒智能化研究和建設總體處于單井應用、分散建設階段，區塊建設和應用剛剛起步，規模較小。智能化采油采氣硬件和軟件技術發展形勢主要呈現以下特點。

(1)硬件點狀應用，規模不足。第一，單項智能化技術已日趨成熟穩定，部分硬件裝備和工具已由功能實現向降成本方向發展；第二，目前的技術應用一般為單項技術應用在單一技術領域，缺乏整體設計和硬件協同；第三，推廣應用規模較小且分散，數據支撐能力不夠，智能化開發效果展現不足。

(2)軟件滯后，即數據融合模型及其協同化應用發展滯后。第一專業化數據融合能力基本基于大型商業軟件，軟件功能模塊調用缺乏統一接口設計和規范；第二，專業化分析模型較為分散，人為主導性較強，知識不統一、不規范；第三，系統級分析模型基本空白，功能整合不足，大數據、人工智能的作用和優勢無法充分發揮。

4.2 智能化發展建議

(1)以采油采氣井筒為對象，制定智能化油田頂層設計規劃

首先，油田應結合自身特點因地制宜制定全面、完整的智能化油田頂層設計規劃，涵蓋注水、注氣、采油、采氣等油氣開發專業領域，考慮油氣藏、井筒、地面等各個采油氣環節，統一轉型發展目標；其次，頂層設計規劃應著眼長遠發展，由上而下、按高技術規格設計，避免過渡和折中方案；第三，根據頂層設計規劃以及技術成熟度、技術成本等條件，制定技術路線圖和關鍵里程碑節點，由下而上分步驟推進智能化建設；第四，營造轉型發展理念，統一轉型認識，明確業務部門和單位分工和職責，按業務模塊銜接標準，各自推進，緊密合作，形成合力。

(2)加快技術研發應用進程，開展智能化示范區建設

智能化硬件技術的應用規模與技術水平和成本直接相關，其推廣既是技術創新過程，也是規模效應降成本的過程。智能化硬件技術研發和應用應遵循以下3 個原則。

①模塊化研發。采用模塊化理念研發基礎通用功能模塊，以功能組合方式研制關鍵裝備與工具，提高研發效率和技術可靠性，降低單一工具的研發成本；

②系列化制造。以系列化、批量化理念制造關鍵裝備，提高基礎通用模塊可靠性，延長智能裝備現場服役時間，降低制造和使用成本；

③便捷化工藝。通過技術創新和優化設計，簡化智能裝備入井工藝和日常維護工藝，降低入井操作技術門檻，提高施工效率、成功率以及維護便捷性。

目前，部分智能化技術已處于國內外領先水平，應加大此類技術的產品化進程，提高技術成熟度，降低成本。在此前提條件下，開展智能化先行示范區建設，發揮技術協同作用，加快呈現智能化技術在開發效果、生產管理以及綜合效益提升方面的作用和優勢。

(3)制定智慧油田生產管理平臺框架結構

第一，搭建智能化油田生產管理平臺系統框架，明確模塊構成、邏輯關系、數據標準、數據結構等基本標準，使基礎模塊搭建有據可依，兼具通用性；第二，由“硬件為主”向“軟硬兼施”轉變，各基層業務單位以專業化數據融合模型為起點，有步驟、分階段構建各專業領域的系統級分析模型，進而構建智慧油田數據融合系統。

4.3 智能化發展展望

數字化轉型智能化發展可劃分為三個主要階段。

(1)示范區建設階段。建設智能油氣田示范區，確定智能化采油氣硬件技術序列，構建智能化油氣生產管理平臺，實現部分專業化模型植入與基本協同，初步探索形成智能油氣田運行架構和模式；

(2)擴大規模階段。擴大智能化軟硬件推廣應用范圍，實現智能油氣田示范區數據采集與傳輸全覆蓋，提升智能化油氣生產管理平臺系統級分析決策能力，基本實現智能化油氣生產管理；

(3)全面應用階段。定型智能油氣田發展模式，并全面推廣，實現油氣田開發少人化、科學化和智能化，促進油田管理模式轉變。

5 結論

在智能化、“雙碳”戰略目標的新時代背景下，數字化轉型、智能化發展是能源行業極為核心、避不開的重要戰略研究目標，是油氣田可持續發展的廣泛共識。本文從智能化油氣的核心，即油氣水井角度，提出了由數據感知、數據傳輸、關鍵裝備與工藝、數據融合等基本要素構成的智能化采油采氣技術框架，闡述了基本要素的技術內涵及其具體結構和內容，分別描繪了智能化采油、智能化采氣發展愿景，總結了智能化采油采氣的目標。

智能化采油采氣不僅能夠加速能源開發業務升級發展，更能促進傳統油氣業務和新能源融合發展，創新能源新模式、新業態，助力能源清潔低碳轉型和雙碳目標達成。然而，數字化轉型、智能化發展也是一項復雜的系統工程，不僅僅涉及先進技術創新和推廣應用，更涉及各油氣田管理模式、文化理念、觀念認識等非技術問題，是一項持久攻堅戰，是一個技術不斷創新、成本逐步降低、效果逐漸顯現、效益持續提升的過程。為了加速智能化發展進程，應采用自上而下規劃、自下而上實施的發展模式，統一目標、明確職責，硬件建設和軟件設計同步推進，以示范區建設帶動油田智能化全面發展。

致謝：本文在編寫過程中得到吉林油田油氣工程研究院張帆、楊興國、孫超、孫偉、宋克叢、潘若生、沈翹楚、劉亞珍、潘鈺、周宇馳以及中國石油勘探開發研究付濤、石白茹、廖成龍等人的幫助，在此一并表示感謝。