鄭毅,諸葛煥偉,王月明
(中海油能源發展股份有限公司工程技術分公司,天津 300452)
隨著全球能源需求的不斷增加,油田開發運維作為能源產業的核心環節,對于保障能源供應、提高能源生產效率和降低環境風險具有重要意義。然而,傳統的油田開發運維方式存在一些問題,例如,人力資源不足、數據采集和處理效率低下、風險控制困難等。由于油田開發運維涉及復雜的工程系統和異地分布的作業場所,傳統的數據采集和分析手段無法滿足實時監測和智能決策的需求。在當前的互聯網背景下,物聯網、大數據等技術為油田的智能化發展提供了支持,物聯網技術將傳感器、設備和系統通過無線網絡進行互聯互通,實現實時監測、數據傳輸和遠程操控,為油田開發運維提供了更高效、更智能的解決方案[1]。因此,研究基于物聯網的智能油田開發運維技術與應用,對于提高油田開發運維效率、降低生產成本、提升能源供應安全性具有重要意義。
傳感網關鍵技術在基于物聯網的智能油田開發運維中發揮著重要作用,其涉及傳感器的選擇與配置、通信技術的應用、網絡協議的制定、數據處理、安全與隱私保護等方面。這些關鍵技術的應用能夠確保數據的準確采集和傳輸,為智能油田的運維決策提供支持,并保障油田開發過程的安全性和可靠性。
首先,傳感器技術是物聯網系統的重要組成部分,用于采集油田設備和環境的各種物理量信息。傳感器的選擇需要依據實際需求,包括測量范圍、精度、可靠性和適應性等因素,在智能油田中常用的傳感器包括溫度傳感器、壓力傳感器、濕度傳感器、流量傳感器、振動傳感器等[2]。
其次,通信技術是傳感網關鍵技術的重要組成部分。傳感器采集到的數據需要通過通信技術傳輸到中央控制系統進行處理和分析。常用的通信技術包括:無線通信技術,如Wi-Fi、藍牙、ZigBee 等;有線通信技術,如以太網、RS485 等;移動通信技術,如4G、5G 等。選擇合適的通信技術要考慮數據傳輸的速率、可靠性、覆蓋范圍和成本等因素[3]。
最后,數據處理技術是傳感網關鍵技術的重要組成部分。傳感器采集到的原始數據需要得到處理和分析,以提取有用的信息。常用的數據處理技術包括數據壓縮、濾波、噪聲去除、數據插值和數據挖掘等,通過數據處理技術可以提高數據的準確性和處理效率,為后續的分析和決策提供支持。
RFID 技術通過使用無線電信號對油田設備和資產進行識別,實現對其實時監測和追蹤。RFID 系統由RFID 標簽、讀寫器和數據處理系統3 個主要部分組成。通過應用RFID 技術,油田開發運維可以實現對設備和資產的智能化管理。該項技術的應用,一方面可以提供實時的設備追蹤和定位,促進設備的調度和維護;另一方面可以優化設備庫存管理和供應鏈物流管理,提高工作效率和降低成本。此外,RFID 技術能夠提供可靠的數據支持,支持運維人員進行實時分析、決策和優化,提升油田開發運維的效率和安全性。
首先,RFID 標簽是一種無線射頻設備,可以附著在油田設備上,并存儲唯一的識別碼和其他相關信息。RFID 標簽可以分為主動式標簽和被動式標簽。主動式標簽內置電池,能夠主動發送信號,并具有較遠的傳輸距離;被動式標簽通過讀寫器發送的射頻信號供電,無需自帶電池。RFID 標簽能夠實現對設備的追蹤、定位和識別,以提高資產管理和設備維護的效率[4]。
其次,讀寫器是RFID 系統的核心設備,用于與RFID 標簽進行通信。讀寫器通過無線射頻信號與標簽進行通信,并讀取或寫入標簽中存儲的信息。讀寫器通常具有較遠的讀取距離和較快的讀取速度,能夠同時處理多個標簽的數據。讀寫器可以部署在油田的關鍵位置,如管道入口、設備和庫房,以實時監測和記錄設備的位置和運行狀態。
最后,數據處理系統負責接收、記錄和處理從RFID 標簽和讀寫器中獲取的數據。通過物聯網技術,數據處理系統能夠實時監控設備的狀態、位置和運行情況,并為油田運維人員提供實時的數據分析和決策支持。數據處理系統可以與其他系統集成,如資產管理系統、維修管理系統等,以實現全面的油田設備管理。
在基于物聯網的智能油田開發運維技術中,嵌入式技術是一項重要的技術,用于實現設備的智能化和自動化控制。嵌入式技術是指將計算機系統嵌入各種電子設備和控制系統當中,使其具備數據處理、通信和控制等功能。通過嵌入式技術的應用,可以實現設備的智能化控制、數據采集和處理、遠程監控和安全保障等功能,提高油田運維的效率和可靠性。
首先,嵌入式技術可以實現對油田設備的智能控制和管理。通過嵌入式控制器,可以實現設備的自動化控制、艙內溫度和濕度的監測和調控、設備狀態的診斷和故障排除等,從而提高設備的運行效率、減少人為操作錯誤和提高生產效益。
其次,嵌入式技術可以嵌入傳感器設備中,實現對油田各種工況數據的采集和處理,通過及時采集和處理數據,可以實現對油井溫度、壓力、流量等參數的實時監測和分析,為預測分析、異常檢測和優化決策提供支持。
最后,嵌入式技術可以實現設備和系統之間的數據傳輸和通信,與物聯網平臺連接,實現遠程監測和控制。通過嵌入式技術的應用,運維人員可以通過網絡遠程監控設備的狀態、操作設備、實時采集數據等,提高運維反應速度和工作效率[5]。
圖1 為油田物聯網系統的架構圖。

圖1 油田物聯網系統架構
由圖1 可知,油田物聯網系統包括應用層、傳輸層和感知層,以感知層為基礎,通過傳輸層連接到應用層,從而實現對油田生產過程中的數據和信息的感知、采集、傳輸、存儲和處理,最終實現物聯網技術與油田行業專業技術的有機融合,提高油田生產管理和運營的效率。
感知層是系統的底層,主要包括二維碼標簽、RFID 標簽、GPS、傳感器、PLC、傳感器網絡等。該層的主要任務是對油田生產對象進行感知、采集和捕獲信息,通過各種感知設備和網絡技術,獲取油田生產過程中的各類數據和信息。
傳輸層是連接感知層和應用層的橋梁,包括Wi-Fi、GPRS、光纖等通信網絡。同時,傳輸層包括物聯網管理中心、云計算平臺等,用于對海量信息進行智能化處理。在這一層次,對從感知層傳輸上來的數據進行存儲、分析和處理,從而為應用層提供支持。
應用層是整個系統的頂層,由油田生產管理系統、物資管理信息系統等組成,將物聯網技術與油田生產管理、指揮調度、物資管理等業務領域相結合,實現信息技術和行業專業技術的深度融合。
油田智能化勘探是基于物聯網技術的智能油田應用的重要方向之一。油田智能化勘探通過物聯網技術實現數據的自動化采集、實時監測和智能分析,提高了勘探效率,優化了勘探策略,降低了勘探成本和風險。這些應用能夠幫助油田公司在勘探階段更好地了解油藏情況,為決策制定提供科學依據,降低勘探過程中的盲目性和風險,推動油田資源的有效開發與利用。
首先,利用物聯網技術,將傳感器、設備和無人機等連接在一起,實現勘探數據的實時采集和傳輸。通過傳感器采集地質、地球物理、地化等勘探參數數據,并通過物聯網傳輸到數據中心,以獲取更全面、更準確的勘探數據。同時,利用物聯網技術結合圖像識別算法,對油井表面和地下結構進行快速、精確的圖像識別和分析。例如,通過無人機搭載的攝像頭對油井進行高清拍攝,再經過圖像識別算法分析,提供油井表面的損壞情況、地下結構的變化情況等信息,幫助工程師評估油井的運營狀態和勘探潛力。
其次,利用物聯網技術,對采集到的勘探數據進行存儲、管理和分析。通過大數據技術和人工智能算法,對勘探數據進行處理和挖掘,提供地質模型、礦藏分布預測、儲層評價等分析結果,幫助企業作出油田勘探決策[6]。基于物聯網技術開發的智能決策支持系統通過整合多種數據源和模型,為工程師提供實時的勘探決策支持,根據采集的數據、歷史經驗和預測模型,生成不同方案的預測結果和建議,幫助工程師制定最佳的勘探策略。
在物聯網技術的支持下,通過開發智能油田系統,可以實現油田開發過程中的實時監測、數據分析和智能決策支持,提高油田的生產效率、降低成本和風險。
首先,在油田智能化開發中,可以通過在油井和生產設備上部署各種傳感器和監測設備,實現對油井和設備工況的實時監測。通過物聯網技術,傳感器采集到的數據可以傳輸到中央控制系統,實現對生產參數、設備狀態和環境變量的實時監測和控制,及時發現異常情況并采取相應措施,優化生產過程和提高生產效率。
其次,通過物聯網技術,采集到的油田開發數據可以得到集中存儲和分析,通過大數據分析和模型建立,可以識別生產瓶頸、優化開發方案和預測油田生產趨勢。此外,結合機器學習和人工智能算法,可以實現實時預測、異常檢測和自適應優化,提高生產效率和資源利用率。
再次,利用物聯網技術,可實現油田的安全監測和風險預警,通過部署安全傳感器和監測系統,監測油井環境變化和異常情況。通過監測地震、火災、氣體泄漏等威脅,及時發出警報并采取措施,保障油田運營的安全性和可靠性。
最后,在智能化油田的開發中,通過物聯網技術,可以實現設備和工藝的自動化控制和遠程協作,運維人員可以通過云平臺,遠程操控油田設備、監控生產過程,并與其他運維人員實時協作,提高運維的靈活性和準確性[7]。
綜上所述,隨著物聯網技術的快速發展,基于物聯網的智能油田開發運維技術已經成為油田服務行業的重要趨勢和發展方向。基于物聯網的智能油田開發運維技術通過實時數據采集、分析和遠程操控,提高了油田開發運維的效率、效益和安全性。通過物聯網的連接和數據處理功能,基于油田物聯網系統的應用架構,在油田智能化勘探、油田智能化開發等領域得到了廣泛的應用,實現了對油井、設備和環境的實時監測、分析和控制,提供了準確的數據支持和決策依據。總之,基于物聯網的智能油田開發運維技術是油田行業轉型升級的重要推動力量,為智能油田的建設提供了充分的保障,同時,為油田開發提供了更高效、更安全和可持續的運營模式,助力能源行業的可持續發展。