數據要素驅動海上智能氣田運營管理模式創新

摘" 要：隨著全球能源需求的增長和環保要求的提高，海上油氣資源開發成為各國關注的重點領域。傳統海上氣田的運營管理面臨著成本高、效率低、安全風險大等問題。該文旨在探討如何通過數據要素的應用，創新海上智能氣田的運營管理模式，以提高生產效率、降低運營成本、保障安全生產。該文首先介紹數據要素在海上氣田運營中的利用方案，然后詳細闡述數據驅動的智能氣田運營管理的具體應用場景及應用成效。

關鍵詞：海上智能氣田；運營管理；數據要素；模式創新；應用成效

中圖分類號：TE54" " " 文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2025）06-0036-04

Abstract： With the growth in global energy demand and the increase in environmental protection requirements， the development of offshore oil and gas resources has become a key focus area for countries worldwide. Traditional offshore gas field operation management faces issues such as high costs， low efficiency， and significant safety risks. This paper aims to explore how to innovate the operation management model of offshore intelligent gas fields through the application of data elements， in order to improve production efficiency， reduce operating costs， and ensure safe production. The article first introduces the utilization schemes of data elements in offshore gas field operations， and then elaborates on the specific application scenarios and effectiveness of data-driven intelligent gas field operation management.

Keywords： offshore intelligent gas field; operation management; data elements; model innovation; application effect

黨和國家強調要充分發揮數據要素效能，賦能產業轉型升級。以數字化轉型為載體驅動能源行業變革、保障國家能源安全。數智化轉型是油氣行業高質量發展、新質生產力培育的必然趨勢，是實現深地深海等“超級工程”的重要推手。然而，傳統的海上天然氣開發管理存在諸多問題，如海上平臺設施多，幾乎1 m2 1臺設施，設備維護成本非常高；地下氣藏埋藏深，且看不見摸不著，伴隨勘探開發地質環境日益復雜，帶來生產效率低下、生產成本高的問題。同時，由于面臨海上油氣生產易燃易爆且作業環境復雜、危險程度高、外部環境復雜和安全風險大等挑戰，急需生產管理模式變革。特別是，隨著大數據、云計算、物聯網等技術的發展，數據要素逐漸成為推動海上氣田運營管理創新的關鍵力量[1]，急切需要數據要素結合人工智能、大數據等前沿技術帶來傳統產業技術和管理模式創新。本文將重點討論數據要素如何賦能海上智能氣田的運營管理，提出具體的創新模式和實施方案。

當前各大領先石油公司重點圍繞打造感知洞察、智能控制、協同共享和互聯創新4項數字化能力，積極開展數字化創新應用，推動傳統生產作業和經營管理方式轉變，中國海洋石油集團有限公司（簡稱“中海油”）海上油氣田聚焦無人化操作、可視化油藏、協同化運營等四大業務場景，也積極開展智能油氣田建設。

本文以“深海一號”為示范區。深海一號，位于海南島東南海域，距離海南省三亞市約150 km，是我國首個千億方自營深水大氣田，于2021年6月25日投產。投產以來“深海一號”受到國家社會高度關注，是中海油智能化先行軍。“深海一號”是由中國自主研發建造的全球首座10萬噸級深水半潛式生產儲油平臺。這一最新海洋工程重大裝備，實現了3項世界級創新、運用了13項國內革新技術，被譽為迄今中國相關領域技術集大成之作，“深海一號”能源站將用于開發中國首個1 500 m深水自營大氣田——陵水17-2氣田。該氣田投產后，將依托海上天然氣管網，每年為粵港瓊等地供應30億m3深海天然氣，可以滿足大灣區1/4的民生用氣需求。二期工程距離海南三亞約130 km，距離“深海一號”能源站約70 km，是我國首個深水高壓氣田項目，探明天然氣地質儲量超500億m3，最大作業水深近千米，部署12口水下氣井并新建一套深水水下生產系統。

1" 數據要素利用方案

數據要素是指在生產過程中產生的各種數據，包括但不限于生產數據、設備運行數據、環境監測數據等。這些數據通過采集、存儲、分析和應用，可以為海上氣田的運營管理提供科學依據，幫助決策者及時發現并解決問題，提高運營效率和安全性，包括生產優化[2]、設備維護和安全預警等。本文針對氣田研究、生產、作業和管理等主要業務場景，進行業務流程化-數字化-智能化建設，建立全業務有效融合的深海云游一體化協同工作與管理平臺，實現數據驅動為核心的生產—作業—管理全自主調整優化的一體化智能氣田運營模式。

1.1" 架構設計

一體化管理平臺按照統一安全體系、統一數據體系整體以云邊協同總體架構進行建設，如圖1所示，邊端主要承擔數據采集與本地應用支撐，云端主要承擔智能化業務應用，邊端與云端通過海陸互通網絡進行數據交互與協同。

數據架構在勘探開發數據湖基礎上充分繼承開發生產數據治理的成果，參考智能油田總體方案設計，進行專業域、融合域、分析域和應用域的分級梳理與使用，對于項目中已做數據標準的源系統且已經物理入湖的系統，直接采用數據湖推送的方式至投影庫；對于未做數據標準的系統，項目參考數據治理的標準，進行數據梳理，以邏輯入湖的方式沉淀到操控中心的自建庫部分。

采用統一安全體系、統一數據體系，整體以云邊協同微服務技術架構，針對氣田生產、作業、管理等主要業務場景，利用數據分析、人工智能、三維可視化等技術，打破系統壁壘，建立全業務有效融合的深海云游一體化協同工作與管理平臺，實現智能監控、協同運營、輔助決策和參觀展示等功能。通過對生產數據的實時監控和分析，可以及時調整生產參數，優化生產流程，提高產量。利用設備運行數據進行預測性維護[3]，減少設備故障率，延長設備使用壽命。結合環境監測數據和歷史事故數據，建立安全預警系統，預防事故發生[4]。

1.2" 數據資源建設

通過開展海上天然氣勘探開發數據治理，建立統一的數據采集標準，實現數據全、準、新自動化采集；統一入湖管理；健全數據質量管理體系，保證數據質量；實現數據分類分級管控，實現數據采、存、管、用全生命周期管控，為發揮數據價值建立良好數據生態。

通過全要素數據匯集+全域數據治理，建立海上智能氣田四大核心數據資產：勘探開發靜態數據資產、動態監測數據資產、業務交互數據資產和流媒體數據資產，合計達2.3 PB，可有效支撐智能場景建設。

立足海陸空高可靠通信網、海陸云邊協同數據處理、全域數據資產化管理和數據安全立體防護，建立健全完善的數據管理體系，為海上智能氣田運營管理奠定良好數據基礎。

1.3" 數據要素利用方案

如圖2所示，項目主要利用四大數據：靜態數據包括勘探開發、生產管理、設備設施和船體等；動態數據包括生產動態、設備設施動態監測、力學性能等；業務交互數據如水下模型與平臺工藝模型間數據交互、智能氣藏模型與井筒管網模型間數據交互；流媒體數據。通過數據采集、接口互聯，實現數據串通，打通數據業務流程，建立全業務有效融合的深海云游一體化協同工作與管理平臺，實現氣藏—井底—井筒—井口多環節動態模擬及可視化智能調控、全生產流程數字孿生體系、遠程遙控生產、設備故障診斷與預測、安全風險實時監測與應急處理等典型場景，實現氣藏分析自主化、生產運行自優化、作業智能協同化、設備維保精準化和安環檢測全面化五大場景，實現數據價值最大化。

2" 數據要素驅動海上智能氣田運營管理模式

2.1" 數據驅動的智能生產模式

傳統氣藏生產成本高，井下作業取資料少，油藏模擬耗時長，不能滿足精細化分析的需要且缺乏“整體”的協同。主要表現在：動態監測設備易故障，修復難度大，傳統通過井下作業取資料成本高；而且目前商業模擬軟件（Eclipse）歷史擬合工作耗時長，工作量也非常大，數值模擬不能滿足在線運行要求，分析頻次已經不能滿足精細化分析的需要，另外缺乏氣田“整體”的協同配產優化方案，井筒、管網相對獨立，一體化程度低，配產調整響應速度慢。

如圖3所示，基于數據湖勘探開發生產數據，以及實時采集的溫度、壓力數據，通過AI預測模型和三維仿真技術，構建氣藏—井底—井筒—井口多環節動態模擬及智能配產系統，創新數據孿生的智能生產模式。

①見水風險預警。基于實時采集的溫度、壓力數據，通過算法模型反演，實時研判氣層見水風險，從而及時采取措施，調節電動油嘴開度，控制單井產量以延緩見水。②層間生產矛盾智能識別。準確識別氣井層間生產矛盾，通過井下智能管柱，調整氣藏各層生產，降低生產帶來的影響。③智能氣藏模擬。通過智能氣藏AI模擬算法，提升氣藏數值模擬速度，相比傳統方法速度提升10倍以上，并通過多組方案優選，得出精準的氣藏數值模型，用于快速優化配產及指標預測。上述方法解決了氣田生產過程中見水風險預判難、自動配產和優化、快速擬合和更新問題，使氣藏研究人員擺脫繁重歷史擬合工作。

水下生產系統以及地面工藝處理系統均為再生產模式，難以快速確定整個生產系統的最優生產參數組合。通過數據湖設備設施數據，檢測溫度、壓力、流量等實時數據，建立氣藏—井筒—水下—平臺—海管全生產流程的數字孿生體系，實現通過監測生產溫度、壓力、流量等實時數據，建立水下、水中、水上一體化工藝仿真系統，對水下水合物和段塞流的形成狀態進行仿真模擬，預測水合物的生成，并及時調整水合物抑制劑的注入量，保障生產穩定；通過水上工藝流程的實時仿真，模擬不同生產條件下的運行效果，工藝控制由經驗轉變為根據工況尋找最佳工藝參數，降低設備能耗，減少火炬放空。

2.2" 數據全面感知智能操控模式

傳統海上平臺的設備設施缺乏有效的感知系統，設備設施人員難以進行有效監測與分析，設備設施的維護保養依然采用傳統的預防性維護+事后維護的模式，維護精度不高，且工作量大。

針對設備設施維保問題，本文基于采集關鍵設備設施的靜態數據，如結構、關鍵參數等；動態實時數據，如設備溫度、壓力、振動等，構建基于數據全面感知的工業互聯網，創新數據全面感知的智能操控模式，如圖3所示。將采集的實時數據傳輸給操控中心進行實時分析，并與數字化模型相結合，實時診斷、預警設備狀態，有效減少設備故障帶來的生產關停。

海上平臺臺風多發，在傳統生產模式下，為了保障人員安全，當預計臺風會影響海上平臺人員設備設施和人員安全時，海上平臺將提前2～3 d進行撤離和生產關停，從而出現大量的產量損失。

本文通過海陸通信技術，將海上視頻信息、設備環境信息實時回傳陸地操控中心，實現對海上運行情況的實時感知判斷；通過智能管柱、智能采油樹等智能裝備和機、電、儀、安全等系統智能改造，建立實現世界首個具備遙控生產能力的半潛式生產儲卸油平臺，實現在陸地操控中心對海上生產系統的實時操控。

2.3" 數據立體監控智能安全模式

海上油氣田環境復雜，且存在易燃易爆的氣體，作業施工多，難以實現全面的、高效的安全監管。

通過采用智能攝像頭、機器人、無人機和布控球等物聯網設備，對海洋環境、生產運行環境、可燃氣泄漏等進行監測，對人員狀態、施工作業、外部入侵等進行監測。將采集的實時數據傳輸給一體化平臺進行實時分析，并與數字化模型相結合，創新數據立體監控的智能安全模式，實時診斷、預警設備狀態，有效預防安全風險。

3" 應用成效及創新

本文充分利用數據要素，創新基于數據驅動的智能生產、數據全面感知的智能操控和數據立體監控的智能安全三大運營模式，有效解決生產、操控、安全三大難題，實現以數據驅動為核心的提質、增效、促安全的智能氣田運營模式。通過智能生產模式，實現開發指標智能配產，有效延緩氣井見水，天然氣采收率提高1%。通過智能操控模式，實現精準維保與合理優化，設備維護費用或相關經營支出減少5%。通過建立一體化的智能管理平臺以及各類新型智能監控系統等，可將數據匯總、問題分析、監管巡檢和日常操作等工作效率提升10%。通過建立的全面監控體系以及安全管理功能模塊，可為安全管理提供更多的數字化支持手段，讓安全管理工作更全面、更科學，安全事件發生概率降低10%。通過智能化手段減輕員工工作量，減少員工接觸危險環境的時間，海上員工幸福指數提升10%。

技術創新方面，一是創新建立了海陸空立體融合高可靠通信網，實現海上數據的穩定、高效傳輸。二是采用云邊協同微服務技術架構，統一數據采集，統一數據管理，統一算力支持，業務可擴展，模式可配置。三是首創國內海底管線在線仿真技術，突破國外封鎖。

模式創新方面，構建了基于數據驅動的智能生產模式、基于數據全面感知的智能操控模式和基于數據立體監控的智能安全模式，實現了生產—作業—管理全自主調整優化的一體化智能氣田運營模式和國內首個半潛式生產平臺遙控生產模式，有效推進提質、增效、促安全與綠色低碳發展，建成“深海一號”智能氣田示范標桿。

4" 結束語

數據要素的應用為海上智能氣田的運營管理帶來了新的機遇和挑戰。通過技術創新和管理優化，可以顯著提高海上氣田的生產效率、降低運營成本、保障安全生產。未來，隨著數據技術的不斷發展和完善，海上智能氣田的運營管理將更加智能化、高效化和安全化。

參考文獻：

[1] WANG B Z，SHARMA J，CHEN J H，et al.Ensemble machine learning assisted reservoir characterization using field production data-an offshore field case study[J].Energies，2021，14（4）：1052.

[2] 李華，王曉.物聯網技術在海上氣田實時監測與控制系統中的應用[J].傳感器，2020，20（12）：3567.

[3] 張磊，劉志.基于大數據分析的海上設備預測性維護[J].工業信息學報，2022，18（3）：1920-1929.

[4] 徐元，毛進，李綱.面向安全管理的數據集成與智能計算模型研究[J/OL].情報科學，1-11[2025-02-13].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/22.1264.G2.20241111.0923.012.html.

第一作者簡介：頓小妹（1988-），女，碩士，工程師，數據治理工程師。研究方向為數據治理，數字化轉型。