大慶油田地面工程智能化應用探索與展望

孫崇亮 黃振昊 李穎 王偉楠

1大慶油田設計院有限公司

2大慶油田有限責任公司

3大慶油田有限責任公司第四采油廠

大慶油田開發建設60 余年，主要開發長垣老區、長垣外圍以及海塔盆地三大區域，是國內原油產量最大的陸上油田。為適應開發需要，大慶油田建成了處理規模大、技術性及系統性強、配套程度高的地面工程系統。圍繞原油3 000×104t 穩產高質量發展，油田產能建設規模不斷擴大，地面工程系統持續攻堅克難、開拓創新，提升技術和管理水平[1-9]。為順應數字化、智能化發展趨勢，油田開展了數字化、智能化實踐探索，取得了較好效果[10-15]。

1 地面工程智能化現狀

1.1 數字化覆蓋率全面提升

大慶油田按照數字油田、智能油田、智慧油田“三步走”戰略，制定“典型探索、示范引領”、“推廣應用、全面實施”兩步走總體部署，實施全油田數字化建設。按照總體工作安排，2019～2024年共需實施10 萬余口油水井，6 000 余座大、中、小型站場的數字化建設。為保證已實施施工儀表的快速、有效上線，大慶油田固化統一了數字化井、間調試方案，強化調試職能，保證一次上線率，降低后期測試、使用過程中出現問題數量。調試流程主要由“網關數據調試—平臺數據校準—使用方基礎測試—達到驗收標準投入使用”四個階段組成。油田數字化預期2023 年將基本全覆蓋，2024 年繼續補充完善，為智能化應用奠定堅實基礎。

1.2 數字化交付穩步推進

大慶油田積極探索工程建設數字化交付，油田制定了數字化交付總體規劃，以數字化交付為核心，開展了地面工程全生命周期綜合管理平臺建設；明確四個目標、三個實施階段路線圖和時間表。不斷拓展數字化交付實施廣度與深度，涵蓋了油田站場主要類型，探索標準化設計成果向數字化交付的轉化，穩步提升數字化交付能力和效率。在油田統籌安排下，2022 年，完善了油田數字化交付技術規定，探索實施了“正向+逆向”兩種交付模式，涵蓋“站場+管道”兩種交付類型。

通過數字化交付實施，初步建成集成數字化移交、可視化云協同、工程項目管理、可視化資產績效管理、三維可視化看板五個系統的可視化綜合信息平臺，覆蓋設計、采購、施工三階段，實現以地面工程對象為核心，設計圖紙、數據、三維模型、采購文件、施工記錄全面關聯集成，從物理站場設計建設開始，同步建設“數字孿生站場”。數字化交付典型成果如圖1 所示。

圖1 數字化交付典型成果Fig.1 Typical achievements of digital delivery

1.3 業務數據不斷豐富

在油田主管部門統籌安排下，各采油廠（分公司）積極推動生產管理、技術研究、現場操作人員共同努力，地面工程數據數量、質量雙提升。統建系統中，A4 地理信息系統建成包含基礎地理數據及12 萬余口井、11 萬余千米公司管道、3.8 萬余千米線路、近180 座三維模型的空間數據展示與管理平臺。A5 采油與地面工程運行管理系統應用于油田20 家廠級單位，178 個作業區，地面工程生產實體基本覆蓋，入庫7 000 余座站場屬性數據。油田業務數據建設成果如圖2 所示。

圖2 油田業務數據建設成果Fig.2 Achievements in oilfield business data construction

1.4 智能應用探索廣泛開展

作業區生產管控平臺設計與建設統籌部署，平臺設計以生產智能監控、工況智能分析、運行智能協同、安全智能管理為目標，構建形成了生產監控、生產管理、生產動態、調度運行、物聯設備、能耗管控六大功能。實現集中智能監控、生產運行精準高效、指標動態匯總等目標，輔助作業區管理人員全面、及時掌握生產運行態勢。數字化配套“油公司”模式提升用工效率，組織結構和業務流程得到優化。

油田管道管理應用A5 系統管道完整性管理模塊，實現高后果區自動識別，單條管道平均識別效率明顯提升，速度≤20 s；風險自動評價依靠在線定制半定量或定性風險評價模型，實現風險的自動識別及排序，人工識別評價向自動識別評價的轉變；管道失效數據統計結果自動生成，支持按單位、管道分類、材質等不同維度篩選統計，通過對失效數據的持續跟蹤、針對性治理，失效率穩步下降。

慶新油田開展智能化探索，開發了油田生產智能預警、設備故障診斷等系統，實現生產業務“智能報警、接警處置、過程追蹤”的全流程閉環管理。在大慶油田公司智慧指揮中心設立慶新油田一級監控指揮中心，成為生產指揮中心戰略性上移的第一家采油廠單位。形成生產管理智能報警、處置落實、跟蹤維護的閉環管理，由原來分級管理轉變為“桌面+移動”支撐遠程指揮、集中管控，提高了管理實效，運行效率倍數增長。

以水驅系統為研究對象，在第四采油廠開展了集輸系統能量優化技術探索。研究了摻水優化的仿真模型，以模型為核心研發優化軟件，實現批量導入、自動建模功能，提高了優化效率，降低了工作強度。2017 年以來，能耗連續五年負增長。研究多套管網并存的注水系統仿真優化軟件，在第四采油廠以“分質處理、平衡水量、均衡負荷”為水質調運的約束條件，仿真優化運行，輔助決策，動態調整三采污水調運、注水啟停泵等優化運行方案，滿足開發生產需求的同時實現節能降耗。

2 智能化共享共建探索

集團公司高度重視數字化轉型工作，已經確定大慶油田第一采油廠為數字化轉型、智能化發展的首批試點示范單位。在地面工程領域，油氣與新能源子集團優先安排了地面工程智能化共建、共享工作，期望通過不同油田分工建設，實現共建、共享。大慶油田確定依托第一采油廠的第三、第九作業區（即中十六聯系統區域）為試點中的示范單位，開展地面工程智能化模塊的開發建設，圍繞中十六聯區域地面工程系統，做好牽頭任務的研究和配合任務的實踐，積極努力推進地面工程智能化模塊建設工作。

中十六聯區域地面處理工藝全，涵蓋長垣老區注水站、轉油站、聯合站等站場類型，具有典型代表意義；雙特高開采期注水管網復雜交錯，能充分體現長垣老區注水系統特點；地質情況復雜，采出液性質多樣，管道內外腐蝕、結垢較多，可實施多種應用場景；數字化基礎較好，目前該區域正在開展物聯網建設工作，并重點提升了數據采集、自動調控、視頻監控等建設標準，這些都是地面工程智能化建設的有力支撐。

在井智能化應用方面開展了智能注入模塊建設，重點解決大慶油田注水系統水量、壓力不平衡等典型問題，擬設計動態能效分析、全工藝流程仿真等功能模塊，核心是建立注入系統仿真模型。結垢分析模塊針對大慶油田易發生垢沉積的管網類型及結垢類型，根據不同季節摻水溫度不同的特征，動態調節防垢劑加藥濃度。擬設計垢沉積物預測等功能模塊，動態完成管道結垢堵塞風險評估和除垢方案。在數字化油田建設基礎上，油田集輸管網動態模擬優化模塊、摻水（?。?加熱/加劑降黏降凝優化模塊以集輸系統熱力和動力能耗最低為優化目標，通過遠程調控平臺，實時在線調節摻水泵頻率、加熱爐燃氣量等運行參數。擬設計摻水/稀加熱管理、加劑降黏降凝管理等功能模塊。藥劑加注優化模塊在線模式下對藥劑加注在線實時優化以及遠程控制，實現以最少的藥劑加注量實現最優的防護效果。針對站場關鍵設備機理及數學分析模型構建、集輸處理運行仿真及優化等重點工作內容，擬設計站場可視化、設備運行分析、站場工藝模擬等功能模塊。加熱爐完整性管理模塊以加熱爐高效平穩運行為目標，研究加熱爐優化運行技術，實現油田加熱爐低耗、高效運行，降本增效，節能降耗。擬設計管理決策和生產監控兩個子功能模塊。

3 智能化應用場景展望

3.1 認識與體會

加快數字化建設和智能化應用是油田發展的迫切需求。對于資源探明率較高的高含水老油田，提高采收率、降低開采成本，已成為在現有資源條件下能夠持續發展最為迫切的需求。而數字化和智能化則是降低油田開發成本并且在一定條件下有助于提高采收率的根本途徑。油田的數字化建設和智能化應用一方面為組織架構調整和生產管理方式轉變提供了物資基礎，同時也對員工素質、專業化管理水平提出了更高要求，此項工作將促進勞動組織架構和管理方式同步變革。油田數字化建設是為了實現建設全面感知的油田，油田智能化發展方向是為了實現建設自動操控的油田、預測優化的油田、整合運營的油田，數字化建設是基礎，智能化應用才是油田發展的根本需求。建設孿生數字站場、孿生數字管網，應用仿真技術實現診斷、優化是實現油田地面工程智能化的重要手段。

3.2 應用場景展望

數字孿生可以應用在三維可視化、設施設備綜合管理、應急響應等方面。

油田數據總覽及領導駕駛艙的功能主要是與地理信息集成，依托管網孿生體、站場孿生體，通過三維可視化引擎和地理信息技術實現從作業區整體布局到集輸系統（注水系統）再到站場逐層鉆取展示；實現管網定位、站場定位、集輸及注水系統上下游關聯分析、三維站場快速展示；結合周邊實景數據，實現空中俯視、360 度旋轉、全方位查看，多角度漫游；站場重點設備數據、生產參數、能耗數據、報警數據等以儀表盤形式動態一體化展示，觀察流量、溫度、壓力等數值參數的變化；實現站場設備三維模型、工藝圖紙二三維聯動，圖紙及模型互查等。

在油田地面設備綜合管理方面，以設備數字孿生體為數據基座，基于流程服務，實現設備資產綜合管理。建立設備資產臺賬，實現設備綜合臺賬、設備檔案資料查詢；實現設備可視化，可以選取設備三維模型，查看其詳細的運行數據和結構情況，可查看設備工作狀態，保證對設備運行情況及時掌握，查看任意設備基本參數的同時，還可以切換標簽查看對應設備的維保歷史記錄，關聯設備主要運行數據、查看設備詳情、設備故障報警記錄；實現設備維修檢定管理，實現設備維修計劃排定、到期提醒、維保流程管理、維修保養到期提醒、工單管理以及記錄備品備件管理中的備品備件出入庫管理。

在輔助無人值守方面可以實現虛擬巡檢，基于站場三維模型集成生產動態數據及設備屬性數據，完成虛擬巡檢?？梢栽谌S模型中設置固定巡檢路線、或者依次選擇主要巡檢設備和巡檢點設置自定義巡檢路線，也可根據班次設置固定時間的自動虛擬巡檢，在巡檢中以“標識牌”形式簡單直觀展示設備信息，可查看設備標識牌上的設備工作狀態，保證對設備運行情況及時掌握，查看任意設備基本參數的同時，還可以切換標簽查看對應設備的維保歷史記錄，如發現設備異?；蛘呱a報警情況，反饋設備及生產狀態，現場人員進行核實、跟蹤異常處置情況，形成記錄，現場人員還可以通過無人機巡檢或人工巡檢的方式對現場進行核實。

在站場完整性管理方面，通過數據整合，梳理站場數據標準，包括站場基本信息、建設期數據信息、站內設備信息、風險評價信息、監檢測信息、維修維護信息、效能評價信息，完成站場數據整合；實現數據可視化，以站場三維模型為載體，展示站場的基礎信息、站內設備信息、組分分析信息，對接生產實時監控信息。統計站內設備分類、不同設備分類下的設備數量，關聯查詢站場工藝流程圖、全景照片、視頻監控、文檔報告等信息數據。對站內流量、溫度、壓力、液位信息和組分分析數據進行歷史數據趨勢分析，并實現風險評價、監/檢測評價、維修維護及可視化。

4 結束語

根據油田數字化建設情況，數智化方面補充以下建議。數字化油田的建設，在感知層面，基本上可以實現自動感知、自動預警、自動防范。在預測趨勢層面，部分生產單元的業務分析模型和技術在不斷發展，但基于海量在線實時數據建立具備自學習能力的數據模型尚不完善，對生產趨勢和異常問題進行預測預警、分級報警、提前響應、及時處置有待提高。在優化決策層面，“以實時數據驅動專業模型”等優化決策的技術基礎尚不成熟，需要針對各生產環節個性化開展攻關。

下一步將結合大數據、5G、數字孿生、物聯網等技術，繼續探索基于數據統計的數據建模技術、實現工藝推演的機理模型構建技術。重點結合智能化共享共建，研究數字孿生站場與數字孿生管網構建技術；多維度多格式三維可視與仿真機理模型融合技術；基于數字孿生的流程虛擬仿真技術；多維度數據挖掘與智能預警診斷技術；基于GIS 的管站耦合建模與仿真優化技術；VR 虛擬深度智能巡檢技術；集輸系統低能耗自動摻水技術及加熱設備、機泵優化運行技術和智能調節技術；與油藏、采油相結合的注水系統動態調節、批量注水技術等。